학제 간 마케팅과 그 혜택을 누리는 방법

생각과 달리 마케터가 되는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 마케터는 사용자 행동의 패턴을 식별하고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 문제의 제품이나 서비스를 전달하고 홍보하는 가장 효과적인 방법을 찾아야 합니다.

이것은 말처럼 쉽지만, 일을 하려고 하는 동안 직면할 수 있는 많은 어려움이 있습니다.

그러나 일을 훨씬 덜 번거롭게 만들기 위해 자신을 장비할 수 있는 특정 기술과 지식이 있습니다. 여기에서 학제 간 마케팅이 작동합니다. 바로 들어가 보겠습니다.

학제 간 지식의 중요성

간단히 말해서, 학제 간은 하나 이상의 지식 분야와 관련되거나 대표합니다. 다른 용어로 언급된 사람이나 주제는 학제 간으로 설명될 수 있습니다.

비슷한 용어를 접했을 수도 있습니다. 그리고 그 단어는 절충적입니다. 벨이 울리나요? 자, 걱정하지 마세요. 위에서 언급한 것에 대한 멋진 용어일 뿐입니다. 이제 더 심각한 것들로.

누구보다 통찰력이 있어 보이는 동료를 본 적이 있습니까? 팀이 직면한 모든 문제를 해결하는 방법이 있는 그 동료? 회사 헤르미온느 그레인저로 보이는 동료?

아마도 학제 간 개인일 것입니다.

절충주의 지식은 다른 방법으로는 불가능해 보이는 문제를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 왜요? 그 지식은 이미 귀하의 질문에 대한 답이 있는 주제의 현대적인 응용을 결합하기 때문입니다.

고객의 사용자 여정을 이해하라는 요청을 받은 적이 있습니까? 또는 고객이 전환할 가능성은 얼마나 됩니까?

이에 대한 대답이 '예'인 경우 복잡해질 수 있습니다. 그러나 반드시 그럴 필요는 없으며 다음 섹션에서 그 이유를 설명합니다.

마케팅과 데이터 과학 및 통계의 만남

확률 트리와 성향 모델링에 익숙하다면 위의 질문에 대한 답이 더 쉬울 것입니다. 좋아, 내 말이 맞지?

마케팅이 데이터 과학 및 통계를 만났을 때 일어나는 일입니다. 후자의 분야는 기술을 다음 단계로 끌어올리고자 하는 모든 마케터를 위한 금광입니다. 세 분야의 결합은 마케팅 분석가라는 전체 역할이 탄생할 정도로 유명합니다.

통계에 대한 기본 지식이 있으면 마케터라는 직업에서 많은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 기술 통계는 사용자 세그먼트에 대한 통찰력을 공개하는 데 도움이 될 수 있습니다. 회귀 분석은 캠페인 성과에 대한 예측 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 지출 성향 모델을 사용하여 전환으로 이어지는 웹사이트 방문 확률을 계산할 수 있습니다. 이것은 로지스틱 회귀를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 매우 보람 있는 사용자 구매 행동에 대한 통찰력을 드러내는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅, 통계를 데이터 과학과 결합하면 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 고급 기술을 사용하여 예측에 도움이 되는 모델을 구축하고 캠페인에 대한 더 나은 측정을 산출할 수 있습니다.

마케팅과 컴퓨터 공학의 만남

통계 및 데이터 과학이 마케터로서 해결하는 데 도움이 될 수 있는 것이 무엇인지 알고 있습니다. 좀 더 깊이 들어가 더 복잡한 문제를 풀어 볼까요?

마케터로서 검색 엔진 마케팅의 세계는 당신에게 낯선 땅이 되어서는 안 됩니다. 보다 정확하게는 키워드 연구의 지형입니다. 광고 전문가, 미디어 구매자 또는 SEO 전문가 키워드 연구 여부에 관계없이 전문적인 경로를 건너게 됩니다.

그런데 왜 이 주제에 대해 이야기합니까? 그 이유는 대부분의 마케터에게 "검색 의도"로 알려져 있습니다. 그것이 무엇을 가리키는지 모른다면 단순히 검색 엔진에서 사용자가 쿼리(키워드 문자열)를 작성하는 이면의 의도를 해석하는 것을 의미합니다.

그러나 그 의도를 해석하는 것은 생각보다 어렵습니다. 그렇기 때문에 마케팅이 컴퓨터 과학과 만나야 할 때입니다. 컴퓨터 과학이 다루는 가장 흥미로운 주제 중 하나는 자연어 처리입니다.

AI 및 고급 기계 학습 알고리즘을 통해 마케터는 웹사이트에 액세스하는 데 사용되는 키워드 이면의 사용자 의도를 해석하기 위해 다양한 신호를 선택하는 모델을 구축할 수 있습니다.

컴퓨터 과학에서 고급 주제의 사용은 확실히 증가하고 있으며 따라잡아야 할 때입니다.

마케팅과 신경과학의 만남

우리는 데이터 과학 및 기타 분야가 마케팅 담당자의 업무를 어떻게 도울 수 있는지 살펴보았습니다.

그러나 누군가가 변연계를 매우 잘 정의된 방정식에 넣을 수 없다면 충동과 같은 인간의 감정을 예측하는 것은 시도하는 만큼 매우 어렵습니다.

따라서 마케터는 다른 곳을 찾아야 할 때입니다. 그래서 마케팅은 신경과학을 만났습니다. 이 결혼은 신경 마케팅으로 알려진 매우 흥미로운 분야를 산출합니다.

신경 마케팅은 마케터가 소비자 행동을 이해할 수 있도록 돕는 질적 연구 방법, 신경 과학 및 심리학의 조합입니다. 다시 말해 사람들이 제품을 구매하게 만드는 이유는 무엇입니까?

인지도를 높이기 위한 마케팅 캠페인을 더 잘 구축하기 위해 마케팅을 어떻게 사용할 수 있습니까? 유입경로 전반의 구매 결정에 더 나은 영향을 미치려면 어떻게 해야 합니까? 효용과 같은 개념과 효용 기능과 같은 도구를 사용하여 우리 제품에 대한 연구 실험을 더 잘 설계할 수 있는 방법은 무엇입니까?

신경 마케팅 지식을 갖추고 있다면 이러한 모든 질문과 그 이상에 대한 답변이 더 쉬울 것입니다.

이 지식을 행동 경제학과 결합하여 수학적 모델을 구축함으로써 이 지식을 더 발전시킬 수도 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 고급 제품 뒤에 숨겨진 브랜드를 어떻게 더 잘 설명할 수 있을까요?

흥미롭지 않습니까? 글쎄, 그것이 당신이 학제 간 마케터가 될 것입니다.

결론

학제 간 지식은 흥미로운 경력을 갖고 싶어하는 전문가에게 핵심입니다. 이것을 배트맨의 유틸리티 벨트 버전이라고 생각하십시오.

학제 간 지식은 배트맨의 유틸리티 벨트 버전입니다.

주제를 많이 알수록 문제 해결에 사용할 수 있는 도구가 많을수록 더 복잡한 질문에 답할 수 있습니다.

마케팅 활동에서 추측 게임을 제거하고 데이터 기반 마케팅 활동을 지원하는 자율 시스템을 구축하면 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다.

마케팅은 산업과 분야 모두에서 성장하고 있으며 새로운 세대의 마케터는 데이터 기반 개인을 생성하게 될 것입니다. 결국, 귀하의 다방면의 지식은 가장 영향력 있는 시간에 올바른 데이터를 추출, 변환, 로드 및 시각화하는 데 도움이 될 것입니다.

즐거운 마케팅!