데이터 분석의 중요성, 마케팅에 활용할 수 있는 데이터 분석 방법

 

마케팅에서 데이터 분석의 중요성은 무엇입니까?

마케팅 활동을 할 때 소비자가 어떤 니즈를 가지고 있는지, 귀사와 경쟁사의 강점이 무엇인지 이해하는 것이 매우 중요합니다. 
마케팅에서 데이터 분석을 사용하면 객관적인 기준으로 전략을 선택할 수 있습니다.
데이터를 분석하여 법칙을 찾을 수 있으면 그 법칙을 사용할 수 있고,
비즈니스의 다양한 요소를 구성하고 결과를 예측할 수 있습니다.

마케팅에 데이터 분석을 사용할 때의 이점

회사의 프로젝트에는 다양한 사람들이 참여하기 때문에 합의가 이루어지지 않을 때가 있을 수 있습니다. 
그러나 마케팅에서 데이터 분석을 사용하면 객관적인 데이터를 기반으로 전략을 선택할 수 있습니다.
이렇게 하면 회의에서 말다툼을 피하고 마케팅 실패 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

 

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마케팅에 사용할 수 있는 14가지 데이터 분석 기법

마케팅은 다양한 데이터 분석 기법을 활용합니다. 또한 사용하는 데이터 분석 방법은 목적에 따라 다릅니다.
여기에서는 마케팅에 활용할 수 있는 14가지 데이터 분석 방법에 대해 설명합니다. 참고 해 주세요.

1: 연관 분석
연관 분석은 동시에 발생할 가능성이 있는 것을 분석하는 데 사용되는 데이터 분석 방법입니다. 
많은 데이터를 분석하여 유용한 패턴을 도출하는 방법으로, "지지", "자신감", "상승"의 3 가지 지표를 사용합니다.
연관 분석을 실시하는 것으로, 숨겨져 있는 상품이나 서비스를 찾을 수 있기 때문에, 
이들을 동시에 전개하는 것으로, 매출 증대를 기대할 수 있습니다.

2: 교차표 분석
교차 집계 분석은 특정 항목 간의 상호 관계를 조사하는 데이터 분석 방법으로, 주로 설문지의 집계에 사용됩니다. 
질문에 응답자의 속성을 곱하여 집계하여 각 응답자의 속성에 대한 평균값을 추출할 수 있습니다.
교차 집계 분석은 Excel을 사용하여 수행 할 수 있기 때문에 교차 집계 분석을 사용하여 고객의 요구를 파악하고 구매 횟수를 조정하는 경우가 많습니다.

3: 로지스틱 회귀 분석
로지스틱 회귀 분석은 단일 사건의 발생 확률을 0 또는 1로 표현하는 데이터 분석 방법입니다. 
사건에 대한 답변을 "예"와 "아니오"로 집계하면 발생 확률과 결과에 기여하는 요인을 이해할 수 있습니다.
로지스틱 회귀 분석은 고객이 다음에 이 제품을 구매할지 또는 이 제품을 구매했는지 여부를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

4: 바스켓 분석
장바구니 분석은 소비자의 장바구니 내용을 분석하기 위해 앞서 언급한 연관성 분석에서 파생된 데이터 분석 방법입니다.
구조는 연관 분석과 유사하지만 연관 분석은 웹 검색 기록을 포함한 관계를 분석하는 반면 장바구니 분석은 소비자 구매 행동만 분석합니다.
장바구니 분석을 사용하면 동시에 구매할 가능성이 높은 제품을 찾을 수 있으며 관련 제품을 염두에 두고 마케팅할 수 있습니다.

5: ABC 분석
ABC 분석은 매출 및 비용과 같은 메트릭을 중요도에 따라 순위를 매기는 데이터 분석 기법입니다. 
예를 들어, 매출 요소를 기반으로 ABC 분석을 수행하려는 경우 매출 순으로 제품을 정렬하고 A, B, C로 순위를 매길 수 있습니다.
ABC 분석을 통해 우선 순위에 따라 순위를 매길 수 있으므로 잘 팔리는 제품과 그렇지 않은 제품을 이해할 수 있으므로 
재고를 관리하고 개선이 필요한 영역을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

6: 요인 분석
요인분석은 다양한 결과에 숨어 있는 공통요인을 찾아내는 데이터 분석 방법입니다. 
요인 분석은 요인 적재, 공통점, 기여도 등을 도출하는 데 사용할 수 있으므로 보이지 않는 범위의 데이터 특성을 이해할 수 있습니다.
요인 분석은 마케팅 이외의 분야에서도 활용되고 있지만, 마케팅에서는 설문지의 결과를 분석하기 위해 활용되고 있습니다.

7: 의사결정 트리 분석
의사 결정 트리 분석은 옵션과 시나리오를 단계로 나누어 여러 요인과 이에 영향을 미치는 증거 간의 관계를 찾는 데이터 분석 기술입니다.
선택에 대한 답변에 따라 분기되어 트리 다이어그램의 형태를 취하므로 "의사 결정 트리" 또는 "회귀 트리"라고도 합니다.
의사 결정 트리 분석에는 반복적인 교차 분석이 포함되기 때문에 교차 분석보다 더 많은 원인을 찾을 수 있습니다. 
의사 결정 트리 분석은 모든 옵션을 비교하고 궁극적으로 어떤 옵션을 선택할지 결정할 수 있기 때문에 위험 관리 분야에서도 사용됩니다.

8: 그래디언트 부스팅 트리 분석
그래디언트 부스팅 트리 분석은 그래디언트 디센트(Gradient Descent), 앙상블 학습(ensemble learning), 결정 트리(decision tree)의 세 가지 방법을 결합한 데이터 분석 방법입니다.
목적 함수를 최소화할 수 있는 경사하강법(gradient descent)과 여러 모델을 동시에 학습시켜 모델의 정확도를 높이는 앙상블 학습(ensemble learning)을 의사결정 트리에 적용하는 방법입니다.

9: 군집 분석
군집 분석은 서로 다른 속성을 가진 데이터 혼합에서 유사한 데이터를 그룹화하는 데이터 분석 방법입니다.
군집분석에는 모든 데이터 간의 유사도를 먼저 계산하여 기준에 따라 유사 데이터를 분류하는 계층적 군집분석과 
최종 군집의 개수를 미리 정해 유사한 군집을 분류하는 비계층적 군집분석의 두 가지 유형이 있다.
클러스터 분석을 수행함으로써 연령, 성별 등에 의해 결정되지 않는 데이터 간의 관계를 추출하고 잠재 고객의 요구를 이해할 수 있습니다.

10: 대응일치분석
대응일치분석은 크로스탭 분석의 요약표를 맵으로 시각적으로 표현하는 데이터 분석 방법입니다. 
대응일치 분석을 사용하면 교차분석 테이블을 기반으로 유사한 추세가 있는 항목이 근처에 배치된 맵을 생성할 수 있습니다.
따라서 대응 분석은 설문 조사 결과와 같은 정성적 데이터를 시각화하는 데 자주 사용됩니다.

11: 통계적 검정 분석
통계적 검정 분석은 표본 데이터를 분석하여 모집단에 대한 정보를 추정하는 데이터 분석 기법입니다. 
통계 검정에는 "t-검정", "카이제곱 검정", "F-검정"과 같은 다양한 유형이 있으며, t-검정은 표본 데이터가 모집단 평균에서 벗어나는지 여부를 검정합니다.
카이-제곱 검정은 분포의 발산 정도를 측정하며 AB 검정에 자주 사용됩니다. 
F-검정은 모집단 분산에 대한 검정이며 t-검정 전에 수행할 수 있습니다.

12: 업리프트 모델링 분석
업리프트 모델링 분석은 마케팅 측정에서 타겟팅의 정확도를 향상시키는 데이터 분석 방법입니다.
업리프트 모델링 분석은 A/B 테스트와 유사하지만, AB 테스트와 달리 실험군과 중재군의 특징에 초점을 맞춰 실험군과 중재군의 관계를 이해할 수 있습니다. 
업리프트 모델링 분석은 예를 들어 쿠폰의 효과를 정량적으로 측정하려는 경우에 유용합니다.

13: 컨조인트 해석
컨조인트 분석은 개별 제품의 요소가 전체 제품을 평가하여 전체 평가에 얼마나 영향을 미치는지 명확히 하는 데이터 분석 방법입니다.
컨조인트 분석을 사용하면 동시에 여러 아이디어를 서로 비교하여 소비자가 선호하는 아이디어를 이해할 수 있습니다. 따라서 제품 개발 등에 유용합니다.

14: 텍스트 마이닝 분석
텍스트 마이닝 분석은 자연어로 작성된 텍스트를 통계적으로 분석하는 데이터 분석 기법입니다. 
판매 데이터와 달리 자연어 문장은 정성적 문장이므로 정보를 읽기가 어렵습니다.
텍스트 마이닝 분석에서는 단어의 발생 빈도와 동시 발생 빈도를 명확히 하기 위해 형태학적 분석에 의해 단어를 추출하고 분해합니다. 
텍스트 마이닝 분석은 자유 형식 설문지 및 콜 센터 문의와 같은 영역에서 사용됩니다.