데이터 기반 마케팅 세계에서 경력을 쌓는 방법

변화는 불편하고 예측할 수 없습니다. 그리고 그것은 데이터 중심의 마케팅 세계에서 피할 수 없는 일입니다.

지난 10년 동안 마케팅이 얼마나 급격하게 변화했는지는 말할 필요도 없습니다. 맙소사, 아이폰은 불과 10년 전에 나왔습니다. Facebook은 2007년 9월에 5천만 명 미만의 사용자를 보유했습니다. 현재 월간 사용자는 20억 명입니다.

이제 음성 검색이 증가하고 있습니다. 인공 지능은 점점 더 많은 시스템을 실행하고 있습니다. Dominos는 자동화된 자동차를 사용하여 피자를 배달합니다.

지난 10년 동안 비즈니스 세계에는 많은 변화가 있었습니다. 그리고 다음 10년은 지난 10년을 침체된 것처럼 보이게 만들 것입니다.

마케터에게 가장 눈에 띄는 변화의 영향은 아마도 데이터와 기술에 있을 것입니다.

자신을 "숫자 사람"이라고 생각하지 않는다면 빅 데이터, 데이터 중심, 심지어 "데이터 스토리텔링"에 대한 이 모든 이야기가 당신을 약간 답답하게 만들 수 있습니다.

데이터 해일을 서핑하는 방법이 있습니까? 마케팅 담당자는 데이터 기반 마케팅 부서에서 여전히 유용할까요? 아니면 데이터 분석가 또는 데이터 프로젝트 관리자로 전환할까요?

그리고 이 모든 변화 속에서 개인적으로 어떻게 안전할 수 있습니까? 새로운 기술을 얻을 수 있습니까? 그렇다면 어떤 기술을 얻을 수 있습니까?

그들은 모두 훌륭한 질문입니다. 답변 가능한 모든 질문. 그리고 당신이 어느 정도 관점을 갖게 되자마자 대답은 더 분명해집니다.

데이터 기반 마케팅은 당신의 친구입니다.

데이터에서 본 것이 분석 보고서뿐이라면 놓치고 있는 것입니다. 데이터 분석은 이상하고 놀라운 일이 될 수 있습니다. 예술 형식, 심지어.

의심스러워? 그런 다음 Giorgia Lupi와 Stefanie Posavec의 "Dear Data"라는 책을 읽어야 합니다. 변덕스럽지 않은 (그리고 극도로 창의적인) 데이터 괴물 두 명이 보낸 52주간의 엽서에 대한 기발하고 영리한 서신입니다. 다시는 같은 방식으로 마케팅 보고서를 볼 수 없습니다.

책을 읽고 싶지 않으세요? 그런 다음 TED Talk를 시청하세요.

디지털 마케팅은 지속적인 교육 작업입니다.

무뚝뚝하게 말하고 싶지는 않지만 새로운 것을 배우는 것을 좋아하지 않는다면 디지털(따라서 데이터 기반) 마케팅은 적합하지 않습니다.

여기서 좋은 점은 새로운 것을 배우는 것을 좋아하고 기술과 심리학을 좋아하고 다음 새로운 마케팅 트렌드에 관심이 있다면 디지털 마케팅에 결코 지루하지 않을 것이라는 점입니다.

당신이 그것을 묶었다고 생각할 때, 다음 잠재적인 Facebook이 지평선에 나타납니다.

스토리텔링 기술을 연마하세요.

통계와 차트는 우리 중 일부에게는 매력적일 수 있지만 다른 사람들에게는 수면제만큼 좋습니다.

대부분의 연사(및 작가)는 자신이 말하는 것을 뒷받침하기 위해 통계와 차트를 사용하는 것이 현명하지만 너무 많이 사용하면 청중이 마비된다는 것을 알고 있습니다.

데이터와 스토리텔링의 균형을 맞추는 훌륭한 예술이 있습니다. 이것이 바로 "데이터 스토리텔링"이라는 전체 작업 분야가 있는 이유입니다.

이것은 마케팅 담당자가 공부하면 좋은 기술입니다. 결국 데이터가 있는 것은 좋지만 사람들의 관심(즉, C-suite의 관심)을 끌거나 유지할 수 없다면 원하는 것을 얻을 수 없습니다.

그래서 스토리텔링 능력이 필요합니다. 일부 데이터 프레젠테이션 기술. 그리고 약간의 설득 기술.

다행히도 그 모든 것을 배울 수 있습니다. 학위를 취득할 필요조차 없을 수도 있습니다.

다음은 몇 가지 리소스입니다.

• 데이터 프레젠테이션 및 시각화
  • "데이터를 사용한 스토리텔링: 비즈니스 전문가를 위한 데이터 시각화 가이드" 책 읽기
  • 블로그 게시물 "데이터 시각화 101: 더 나은 파이 차트 및 막대 그래프를 만드는 방법"을 읽어보십시오 . ”
  • Edward Tufte의 놀라운 1일 데이터 시각화 과정 중 하나에 참석하십시오(그의 책도 훌륭합니다).
• 스토리텔링
  • Nicki Howell의 블로그 게시물 "Why Data-Driven Storytelling is the Next Big Thing in Content Marketing . ”
  • Columbia University의 Digital Storytelling Lab을 오랫동안 방문하십시오 .
  • 사람들(사업가 포함)에게 공감을 불러일으키는 이야기를 만들고 전달하는 방법을 전문적으로 가르치는 GetStoried를 확인하십시오.
  • Quartz의 기사 읽기 “우리의 경제적 미래는 스토리텔러에 달려 있습니다 . ”
  • 데이터의 또 다른 특징인 데이터 저널리즘의 훌륭한 예인 The Washington Post의 Wonkblog에 가입하세요.
• 설득
  • "모든 발표자가 사람들에 대해 알아야 할 100가지 사항"이라는 책을 읽으십시오 . ”
  • “매혹적이고, 개정되고, 업데이트됨: 브랜드를 저항할 수 없게 만드는 방법 . ”

데이터에 질문하십시오.

“쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”는 말을 들어본 적이 있습니까? 스페이드로 데이터에 적용됩니다.

잘못된 데이터에 대해 의문을 제기하지 않고(또는 나중에야 나쁜 데이터라는 사실을 깨닫기까지) 받아들이는 가장 결과적인 예는 2016년 선거입니다. 결과에 대한 당신의 의견과 상관없이, 런업에서는 추정된 결과가 명확해 보였습니다. 대부분의 사람들은 클린턴이 이길 것이라고 생각했습니다. 소수의 여론 조사원과 데이터 크런처, 특히 fivethirtyeight.com(데이터 영감을 얻고 훌륭한 데이터 저널리즘을 볼 수 있는 또 다른 장소)만이 트럼프에게 싸울 기회를 제공했습니다.

"수줍은" 유권자, 설문 조사 샘플, 왜곡된 가정 등 문제가 있는 곳마다 결과는 많은 똑똑한 사람들이 가졌던 "데이터가 우리를 구할 것"이라는 관점에 대한 지진이었습니다. 대부분의 데이터 원크가 잘못되었습니다.

결국 데이터는 입력만큼만 좋습니다. Mucky 입력은 Mucky 데이터를 생성합니다. 그리고 자신에게 문제가 있다는 사실을 모르면 거의 완벽에 가까운 데이터 기반 마케팅을 실행하는 동안 결국 어리석은 결정을 내리고 심지어 사업을 접을 수도 있습니다.

이것을 보는 다른 방법을 원하십니까? 데이터는 실제로 바보입니다. 입력, 알고리즘 및 보고서는 우리가 제공한 내용만 알고 있습니다. 그들은 우리가 시키는 대로만 합니다.

그들이 어떻게 작동하는지 진정으로 질문하는 것은 우리 인간에게 달려 있습니다. 그것은 매우 중요한 일입니다.

인간을 유지하십시오.

이 모든 기술과 데이터는 훌륭하지만 특히 게으른 경우에는 위험이 따릅니다.

다음은 이에 대한 극단적이지만 기억에 남는 예입니다.

아버지는 군사 정보 분야에서 경력을 쌓으셨습니다. 9/11이 발생한 날, 그 사건에 대한 그의 한 마디는 "사람들을 현장에서 데려가면 이런 일이 일어납니다."였습니다. 나는 그날 밤 텔레비전에서 4성 장군이 똑같은 말을 하는 것을 보았다.

오싹한 예에 대해 사과드립니다. 하지만 우리 마케터들은 어떤 면에서 같은 실수를 하고 있습니다. 우리는 기술에 의존하여 고객에 대해 알아야 할 사항을 알려준다는 점에서 "직원들을 현장에서 시작"하고 있습니다.

요컨대, 우리는 데이터에 너무 집중한 나머지 데이터가 나타내야 하는 실제 사람들을 잊어버립니다.

다행히도 다음과 같은 방법이 있습니다.

• 영업 및 고객 서비스 분야의 동료들과 가장 친한 친구가 되십시오. 이제 우리 모두는 이 "고객 경험"에 함께 참여하고 있으므로 협력해야 합니다. 원활하게.
• 이벤트로 이동합니다. 이벤트 마케팅이 콘텐츠 마케팅 또는 일반적으로 마케팅의 가장 효과적인 형태 중 하나라는 것이 흥미롭습니다. 또한 데이터 기반 마케터가 분석 대시보드와 고객 여정 모델을 떨쳐내고 실제 사람들에게 그들의 요구 사항에 대해 실제로 이야기할 수 있는 몇 안 되는 방법 중 하나이기도 합니다.
• 청취 스테이션을 설정하는 것은 상당히 쉽습니다. 대부분을 자동화할 수도 있습니다. 열린 마음으로 들으십시오. 우리 인간은 우리의 세계관에 맞지 않는 데이터를 무시하는 데 위험할 정도로 능숙합니다.

인간으로서 우리의 가장 큰 경쟁 우위는…

… 질문하는 우리의 능력.

가장 좋은 질문은 "그게 무슨 뜻이야?" 입니다.

사실, "그게 무슨 뜻이야?" 누군가가 당신의 책상에 보고서를 올려놓거나 통계를 언급하거나 어떤 유형의 데이터를 당신에게 밀어붙일 때마다.

정말 데이터 기반 마케팅에서 탁월해지려면 "그게 무슨 뜻이야?" 모든 데이터 조각에 대해 묻는 근본적인 질문입니다. 기계는 우리 인간보다 숫자를 더 잘 처리할 수 있지만 이 한 가지 질문은 일반적으로 기계를 난처하게 만듭니다.

아마 오랫동안 그들을 괴롭힐 것입니다.

따라서 데이터를 주인이 아닌 하인으로 만드십시오. 그것에 의미를 부여하는 것은 우리 인간입니다. 그리고 의미는 궁극적으로 데이터에 대해 정말로 중요한 유일한 것입니다.

여러 면에서 이 모든 데이터는 단순히 질문을 더 잘하도록 우리를 밀어붙일 수 있습니다. 데이터는 답을 줄 수 있지만 비즈니스를 변화시킬 수 있는 유형의 질문을 제시하는 것은 여전히 ​​인간뿐입니다.

당신에게 돌아.

마케팅에 빅데이터와 인공지능이 점점 더 보편화되고 있어 걱정이신가요? 데이터 기반 마케터가 되는 것이 특권 또는 저주라고 생각하십니까?

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