마케터를 위한 데이터 분석 [심화] CAMP
기   간 2016. 6. 23 ~ 8. 11 (총 8주)
일   정 매주 목요일 19:30 ~ 22:30 (주 1회)
준비물 개인 노트북
장   소 패스트캠퍼스 본관 4층 C강의실
담당자 장혜령 매니저 02-518-4846
스마트한 마케터라면 주목해야할 세가지 키워드 

GA, SQL, Data Visualization

 

WHY?

해외 유명 기업에서는 마케터에게 필수로 통하는 3단 데이터 분석 스킬 셋!
 앞서가는 마케터라면 욕심나지 않으세요?

그래서 야심차게 준비 했습니다, 패캠의 인기 강의인 <마케터를 위한 데이터 분석>의 NEXT STEP!

심화 과정, 무엇이 다를까요?

  ◆ 본인 회사 데이터로 실습 후 컨설팅을 받는 실전형 강의

의 중의 실습이 실무에 바로 적용된다면 얼마나 좋을까요?
본인 회사의 데이터를 강의 시 활용할 수 있으니 얼마든지 가져오세요! 실습한 내용을 전문 데이터 분석가인 강사님으로부터 컨설팅까지 받으실 수 있습니다. 물론 강사님께서 실습 가능한 가상 데이터도 제공해주십니다.

  ◆ 수강자의 KPI 달성을 위해 꼭 필요한 GA와 SQL 학습

GA에 SQL까지 다룰 줄 안다면, 여러분의 데이터를 무궁무진하게 사용할 수 있습니다. 고객이 우리 사이트에서 다시 구매가 이루어지는데 어느 정도의 시간이 걸리는지까지도 데이터로 명확하게 확인할 수 있어, 리텐션 전략 수립이 더욱 정교해질 수 있습니다. 강의에서 배운 실전 연습을 바탕으로 우리 회사의 KPI 달성에 적극 활용하세요! 

▼이런 여러분을 위해 준비했습니다!▼

그로스 해킹, AARRR, 개념은 이해하고 있지만 실무에 적용하지 못하고 계신 분

간단한 쿼리문 작성을 못해 방대한 데이터를 하나하나 비교하고 계신 분

유입, 이탈, 클릭율 등의 수치만 읽고, 그 속의 유의미한 내용은 못 보고 계신 분

회사에서 루틴하게 체크만 하고 있는 GA리포트에 부족함을 느끼시는 분

퍼널별 이탈률을 정확히 체크하여 보다 많은 유효 고객을 얻고 싶으신 분

내 얘기라고 느껴진다면 ->

너무 어렵게 느껴진다면 ->

강의구성

▼ SQL 실습 이미지 ▼

엑셀에서 sql 데이터 소스를 연결하여 불러오는 장면,
엑셀 프로그램으로도 이렇게 쉽게 쿼리문을 활용할 수 있습니다!

GA만 보고 있다고 매출이 확대되던가요?
확실한 Retention, Revenue 전략을 실행하려면 SQL을 활용 하셔야 합니다!

매출을 극대화 시키는 데이터 활용법, 심화 과정을 통해 배워가세요!

커리큘럼

회차 내용

▶ GOOGLE Analytics의 고급 기능을 통해 맞춤화된 데이터 분석하기

1회 Google Analytics를 이용한 그로스 해킹 데이터 분석 (Google Analytics 빠르게 살펴보기)
구글 애널리틱스를 이용하여 고객 획득(Acquisition)->전환(Activation)->재방문/재구매(Retention)->추천(Referral)에 이르는 과정을 분석하는 방법을 습득합니다.
– 유입 경로 추적하기: UTM 태깅
– 마케팅 채널 분류하기: 채널 그룹핑
– 고객 세분화하기: 세그먼트
– 전환 단계 별로 성과 분석하기: 퍼널 분석
– 전환 목표 설정하기: 목표 설정 & 전자상거래 추적 설정
– 재방문/재구매 자세히 살펴보기: 필터 & 고급 세그먼트
– 기간 별로 성과 분석하기: 코호트 분석
2회 Google Analytics 맞춤 설정하기 (Google Analytics 고급 기능들)
맞춤 측정기준 & 맞춤 측정항목을 이용하여 구글 애널리틱스에서 기본적으로 제공하지 않는 지표들을 수집하고 분석합니다.
– 사용자 데이터 분석하기: 맞춤 측정기준 & 맞춤 측정항목
– 맞춤 측정기준(또는 측정항목)을 이용한 고급 세그먼트 생성
– GA의 맞춤 설정을 이용하여 AARRR 단계별 보고서 생성

▶ Excel Power Query를 사용하여 데이터 언어인 SQL 문과 친해지기

3회 엑셀에서 데이터베이스로 (SQL 기초 1)
마케터에게 친숙한 엑셀의 개념을 예로 들어 데이터베이스의 기본 개념을 설명합니다. 스키마, 데이터 타입과 같은 전문용어를 몰라도 데이터베이스의 주요 개념(테이블, 컬럼 등)을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
– 데이터베이스 기본 개념: 시트 테이블, 열 컬럼, 행 레코드
– SQL 기본 문법: SELECT문을 이용하여 원하는 조건의 데이터 불러오기
– 엑셀 Power Query*을 이용하여 SQL문을 작성하고 결과를 엑셀 시트로 불러오기
* Power Query는 엑셀 2010/2013에서는 무료 애드인으로 제공, 엑셀 2016에는 기본으로 내장되어 있습니다.(단 윈도우 버전만 지원)
4회 엑셀에서 데이터베이스로 (SQL 기초 2)
엑셀에서 유용하게 쓰이는 VLOOKUP 함수를 이용하여 관계형 데이터베이스에서 가장 중요한 JOIN문을 설명합니다. 이미 실무에서 VLOOKUP을 능숙하게 사용하고 계시다구요? SQL도 더 이상 어렵지 않습니다.
– 표와 표 연결하기: VLOOKUP / INDEX / MATCH
– 관계형 데이터베이스 기본 개념: VLOOKUP 함수에서 JOIN문으로
– SQL 기본 문법: JOIN문을 이용하여 데이터 결합하기
– 짝이 맞는 데이터 결합하기: INNER JOIN
– 짝이 맞지 않는 데이터 결합하기: LEFT OUTER JOIN / RIGHT OUTER JOIN / FULL OUTER JOIN
5회 SQL 중급 들어서기
내장함수, 서브쿼리 등을 이용하여 데이터를 변환하는 방법을 배웁니다. 데이터를 저장된 형태가 아닌 다른 형태로 변환함으로써, 목적에 맞는 새로운 데이터를 생성하거나 데이터 속에 숨겨진 의미를 추출하는 기법을 배우게 됩니다.
– 데이터 집계하기: 집계 함수(AVG, COUNT, MAX, MIN, SUM, …)
– 날짜 및 시간 다루기: 날짜 및 시간 함수(날짜 형식, 날짜 추출하기, 날짜 더하기/빼기, …)
– 문자열 다루기: 문자열 함수(CONCAT, INSERT, REPLACE, …)
– 기타 내장함수: 수치 연산 함수, 논리 함수
– 복잡한 데이터 불러오기: 서브쿼리
6회 다양한 SQL 응용 사례들
현업에서 사용되는 다양한 SQL 예제들을 살펴보고, 수강생들이 실무에서 필요로 하는 SQL문을 직접 작성해봅니다.
– 다양한 현업 예제 살펴보기
– 실무에 필요한 SQL문 작성 실습*
– 수강생 트러블 슈팅
* 회사 데이터베이스 또는 데이터웨어하우스에 적법한 읽기 및 실행 권한이 필요합니다.

▶ Data Visualization을 통해 복잡한 데이터 가시화 하기

7회 데이터 분류하기(범주형/이산형 자료)
데이터는 어떤 기준으로 나누어 보느냐에 따라 의미가 달라지기도 하고 숨겨진 패턴이 드러나기도 합니다. 데이터를 여러 기준으로 분류해보고 히스토그램, 파이 차트 등을 이용하여 데이터의 분포를 파악하고 비교해보는 방법을 배웁니다. 또 Chartio, Periscope과 같은 BI 서비스와 연결하여 쉽게 데이터를 시각화하는 방법을 알아봅니다.
– 분포 파악하기: 히스토그램
– 구성 비율 파악하기: 파이 차트, 트리맵
– BI 서비스 연결 설정 및 시각화 실습
8회 데이터 예측하기(연속형 자료)
라인 차트를 이용하여 전체 패턴을 한 눈에 파악하는 방법을 배웁니다. 멀티 라인 차트를 이용하여 데이터를 나누어 분석해보고 회귀 분석을 통해 데이터를 예측해봅니다.
– 추세 또는 패턴 파악하기: 라인 차트, 스캐터 플롯
– 데이터 나눠보기: 멀티 라인 차트, 스캐터 플롯 행렬
– 데이터 예측하기: 회귀 분석
– 엑셀을 이용한 회귀 분석 실습

강사 소개

sh@3claps

3CLAPS Co-Founder & CTO 김상현

고려대학교에서 컴퓨터를 전공하고 삼성전자 소프트웨어연구소를 거쳐, 아동복 해외 역직구 서비스 3클랩스에서 데이터 분석 및 마케팅을 총괄하고 있습니다. 3클랩스 창업 전에는 화장품 추천 서비스 글리터, 위치기반 마케팅 플랫폼 풋트랙의 대표로서 서비스 개발 및 사업 개발을 담당하였습니다. 프라이머 클럽팀을 대상으로 데이터 분석 및 디지털 마케팅 강의를 진행해왔으며 실제 3클랩스의 서비스에 적용했던 노하우를 바탕으로 마케터를 위한 데이터 분석의 GA 실습 강의를 진행합니다.

수강료

매번 하는 이런 고민들, 데이터를 활용하여 확실한 분석 결과로 확인하세요!

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2,000만 원 2,200만 원 캠프 2회 무료 수강권 3년
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