데이터 분석이 이러한 4가지 Martech 역할을 방해하고 있습니다. 어떤 역할이 가장 적합합니까?

마케팅 기술의 예측 분석, (마텍) 합격! 그리고 수년에 걸쳐 데이터 분석이 업계 전반에 걸쳐 마케터의 기본 기술이 되었지만 분석은 여전히 ​​큰 변화를 주도하고 있습니다. 이러한 변화는 마케팅 부서의 인력 충원에 국한되지 않고 재무, 마케팅 및 분석 기술을 결합할 수 있는 데이터에 정통한 전문가를 유치하는 데에도 있습니다.
최근 Gartner CMO 지출 보고서에 따르면 CMO는 현재 예산의 27%를 기술에 할당합니다. 지출 증가는 최고 수준의 고객 경험을 제공하고 마케팅 성과를 미세 조정하는 데 있어 첨단 기술의 사용을 강조하며, 경쟁에서 우위를 점하는 것을 잊지 마십시오.
데이터 분석은 도메인 전반에 걸쳐 표준 관행이 되었으며 우리는 이제 디지털에서 큰 성과를 거두고자 하는 미래 지향적인 조직을 이끌 새로운 분석 기능을 살펴볼 때라고 믿습니다. McKinley Marketing Partners 보고서에 따르면 디지털 마케팅이 증가하고 있지만 미래의 마케팅 전문가는 경험이 풍부한 마케터이자 비판적 사고를 하고 데이터를 분석할 수 있는 능력이 있어야 합니다. Analytics India Magazine과 UpGrad는 마케팅이 자동화로 나아가는 과정에서 martech의 새로운 데이터 분석 직무의 범위를 좁혔습니다.

마테크 환경은 다음 클러스터를 중심으로 진행됩니다.

• 광고하는

• 콘텐츠

• 사회 및 행동

• 상업 및 판매

• 자료 관리

마케팅의 미래는 데이터 분석의 새로운 역할에 의해 형성됩니다. 가장 수요가 많은 기술은 다음과 같습니다.

1) 알고리즘 주도 마케팅 :

검색이 예측 가능해지고 Facebook, Twitter 및 Google이 맞춤형 추천을 제공함에 따라 브랜드는 고객의 의사 결정 과정을 더 잘 이해하고 참여를 유도하며 제품을 교차 판매하기 위해 인공 지능(AI)을 기반으로 하는 더 많은 행동 데이터가 필요합니다. AI와 머신 러닝이 작용하는 또 다른 영역은 동적 가격 책정입니다. 적절한 사례 - 택시 집계 앱 Ola 및 Uber의 급증 가격 알고리즘(수요가 높을 때 가격이 최고점에 도달함). 동적 가격 책정을 통해 브랜드는 상당한 이익 마진을 얻을 수 있습니다.

데이터에 정통한 마케팅 전문가는 첨단 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객을 위한 타겟 광고를 자동화하는 광고의 미래로 환영받는 프로그래밍 방식 광고에 이미 익숙해야 합니다. 예를 들어 브랜드가 검색, 디스플레이 및 소셜 미디어에 대한 브랜드의 잠재고객 통찰력을 통해 올바른 잠재고객에게 메시지를 맞춤화할 수 있도록 하는 미디어 구매를 위한 프로그래밍 방식 광고가 있습니다. 수년에 걸쳐 프로그래밍 방식 광고는 데이터 기반 광고 회사가 TV 및 라디오 광고 지출을 알리는 데 사용하면서 주류로 자리 잡았습니다. 장점은 다양합니다. KPI를 실시간으로 최적화하고 사용자가 화면에서 화면으로 이동할 때 여러 플랫폼의 데이터를 활용합니다.
직무에 적합한 사람: 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 기계 학습 엔지니어
필요한 기술: 고객 참여와 같은 사용자 행동 패턴 연구 및 이해, 심층 분석을 위해 R/Python에서 머신 러닝 모델 프로토타입 구축. 일반적으로 CS 및 통계, 수학, 모델링 및 분석에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다.
능숙도:

• 확률과 통계
• ML 알고리즘 및 라이브러리
• 컴퓨터 과학 기초 및 프로그래밍
• 데이터 모델링 및 평가가 필요합니다

평균 급여 패키지 : 연간 12-18 lakhs
관련기업 : Amazon India, Google, Flipkart, Adobe, InMobi, Mu Sigma, Crayon Data, Bridgei2i 등의 스타트업

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2) 소셜 버즈 채굴:

일반적으로 알려진 고객 경청 또는 사회적 경청은 조직 전반에 걸쳐 최우선 순위입니다. 디지털 접점 전반에 걸친 브랜드 참여 모니터링부터 고객 참여에 이르기까지 이 작업에는 채널 전반에 걸쳐 개인화된 실시간 행동을 유도하는 작업이 수반됩니다.
디지털 마케팅 전문 지식이 2016년에 가장 원하는 기술 이라고 인용한 McKinley Marketing Partners의 연구 보고서에서 소셜 미디어 분석에 대한 수요가 강조되었습니다. McKinley의 연구에 따르면 마케팅 역할의 약 90%가 분석 또는 디지털 마케팅 경험이 필요합니다. 업계, 에이전시 및 주요 브랜드는 브랜드 상태를 더 잘 추적하고 모니터링하기 위해 소셜 리스닝 도구를 배포했습니다.
직무에 적합한 사람: 소셜 미디어 청취 및 브랜드 분석가, 소셜 청취 및 디지털 통찰력 관리자
필요한 기술 : 직무는 고객/브랜드 ​​감성, 제품 경험, 고객 관계 관리에 기반한 데이터 분석 및 종합 보고서 작성을 수반합니다. 이 작업에는 소셜 채널에서 데이터를 마이닝하고 인벤토리 결정을 알리는 보고서로 변환하는 작업도 포함됩니다. 텍스트 마이닝 기술과 자연어 처리에 대한 지식이 필요합니다. BFSI, FMCG 및 통신과 같은 도메인 전반에 걸친 업계 경험과 데이터 시각화 도구에 대한 지식은 필수입니다.
능숙도:

• 데이터 분석 도구를 사용하여 보고서 작성
• 웹 분석을 사용하여 보고서 준비
• 대용량 및 다중 플랫폼 데이터 작업
• 브랜딩 및 마케팅 경험이 필요합니다

평균 급여 패키지 : INR 570,000 이상
관련기업 : 네슬레, 그룹엠
데이터 분석의 힘 발휘

3) 데이터 관리 플랫폼 관리:

DMP는 캠페인 및 잠재고객 데이터를 저장하고 분석하기 위한 플랫폼인 데이터 웨어하우스와 유사합니다. 데이터 세분화를 위해 쿠키 및 식별자와 같은 데이터를 소싱하고 관리하기 위해 마케터에게 원포인트 액세스를 제공합니다. 이 정보는 세분화를 기반으로 집중 캠페인을 만드는 데 사용됩니다. 시장의 주요 업체 중 일부는 Adobe AudienceManager 및 Oracle DMP 입니다.
직무에 적합한 사람: DMP Consultant
필요한 기술 : 모든 산업 분야를 포괄하는 직업이므로 깊은 수직 산업 경험은 플러스입니다. 디지털 마케팅 및 Google 분석 제품군에 대한 지식은 플러스입니다. 이것은 새로운 비즈니스 기회를 식별해야 하는 고객 대면 역할입니다. 타겟팅 및 측정을 위한 데이터 사용을 포함하여 인터넷 및 온라인 광고에 대한 지식은 필수입니다.
능숙도:

• 데이터 분석 도구를 사용하여 보고서 작성
• DMP 기술에 정통
• HTML, 자바, SQL
• 강한 영업 통찰력
• 온라인 기술이 필요하다

평균 급여 패키지 : INR 1,24,000/월
관련기업 : Adobe, Oracle, Accenture

4) 시장 조사 분석:

데이터 주도 경제 시대에 성공하기 위해 조직은 소비자가 원하는 것이 무엇인지 이해해야 합니다. 여기에서 시장 조사 분석이 작동합니다. 분석가는 통계, 예측 분석 및 데이터 기반 도구를 통해 방대한 양의 데이터를 분석하여 시장 상황, 소비자 행동을 연구하고 경쟁업체 활동을 모니터링합니다.
시장 분석가의 결과 는 조직의 제품 또는 서비스에 상당한 영향을 미칩니다. 데이터 기반 마케팅은 데이터 분석, CRM, 고객 경험 모델링 및 데이터 관리 시스템에 대한 확고한 숙달에 철저히 기반을 둔 기술에서 큰 역할을 합니다.
직무에 적합한 사람: 마케팅 분석가, 시장 조사 분석가
필요한 기술 : 데이터 과학자, 통계학자와 협력하고 데이터 시각화 도구를 통해 연구 결과를 그래프로 변환해야 하는 작업입니다.
능숙도:

• Tableau와 같은 대규모 인텔리전스 도구
• 정보 과학 및 통계
• 시각적 분석
• 웹에 대한 지식과 다이렉트 마케팅이 필요합니다.

평균 급여 패키지 : INR 826422 이상
관련기업 : Deloitte, Accenture, E&Y, HP

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