마케팅을 바꾸는 데이터의 힘

머리말 데이터를 아는 마케터가 먼저 성공한다

1부 이것이 데이터 마케팅이다

1장 왜 데이터 드리븐인가?
● 사랑받는 브랜드가 될 것인가? 제조업체에 머물 것인가?
마케팅에서 정량적 측정이 중요한 이유 | 월마트는 어떻게 급변한 환경에 적응했는가? | 나이키는 왜 매출을 포기하고 아마존을 탈퇴했을까?

● 데이터 없는 비즈니스는 없다. 무엇부터 알아야 할까?
데이터 마케팅은 대기업에서나 가능하다? | 반복적인 분석이 선순환의 비결 | 직관과 경험은 이제 최선이 아니다

## 데이터는 재료일 뿐, 완성은 마케터에게 달렸다

2장 데이터는 마케팅을 어떻게 혁신하는가?
● 체계는 탄탄하게, 피드백은 빠르게, 변화는 유연하게
옴니채널의 시대, 무엇이 고객경험을 좌우할까 | 더 많이 검색하고 비교해서 구매하는 사람들 | 스포티파이와 토스는 어떻게 업무 프로세스를 혁신했는가?

● 취향을 기억하는 데이터가 소비자 만족도를 높인다
구독자 성향을 반영하는 넷플릭스의 초개인화 마케팅 | 고객을 일대일로 응대하는 마케팅 자동화의 효과

2부 빅데이터 대홍수에서 마케터로 살아남기

3장 쏟아지는 데이터를 있는 그대로 믿어선 안 된다!
● 데이터는 현상일 뿐, 인사이트는 분석에 있다
설문 데이터와 행동 데이터가 전혀 다른 이유 | 데이터 해상도, 해석력과 예측력의 열쇠 | 가공하지 않은 데이터는 거친 원석일 뿐이다

● 데이터 분석은 객관식이 아닌 주관식 문제다
쪼개기와 늘리기, 데이터를 갖고 노는 법 | 고객의 여정을 따라가며 분석하는 일

## 고객을 이해하는 퍼스트 파티 데이터와 시장을 한눈에 보는 서드 파티 데이터

4장 고객을 다각도로 이해하는 빅데이터 솔루션을 찾아라!
● 고객 성향은 무엇으로 측정하고 분류할까?
스프레드시트 오류가 불러온 막대한 비즈니스 손실 | 고객 행동 데이터와 프로파일 데이터는 다르다

● 방대한 고객 행동 데이터를 어떻게 체계화할까?
데이터는 어디에서 와서 어디로 흐르는가 | 목적에 따라 데이터를 측정하고 분석하고 활용하는 툴

● 뿔뿔이 흩어진 고객 정보를 하나로 모을 수는 없을까?
고객 데이터 플랫폼, 비즈니스 전 과정을 아우르다 | 철저한 고객 관점 의사결정과 실행이 가능하도록

## 고객이 지속해서 방문하는지 확인하는 세 가지 분석 방법

3부 소비자를 VIP로 만드는 마케팅의 진화

5장 그로스 마케팅은 기존 마케팅과 무엇이 다를까?
● 소비자는 마음을 알아줄 때 충성고객이 된다
소비자 구매경험의 일거수일투족 들여다보기 | AARRR 분석으로 고객 구매경험 최적화하기 | 실무에서 가장 많이 부딪히는 문제 체크하기

● 마케터라면 아하 모먼트와 북극성 지표에 주목하라
이탈하는 고객과 유지되는 고객의 차이 | 소비자의 눈과 귀를 사로잡는 LMF | 고객의 필요와 마음을 미리 알아주는 CRM | 어떻게 전달하느냐에 따라 같은 메시지도 효과가 달라진다

## 시장에서 제품의 성공 가능성을 미리 확인하는 방법

6장 데이터 관리 플랫폼, 인사이트의 폭을 넓히다
● 고객 페르소나가 선명할수록 타기팅이 섬세해진다
작은 데이터 조각을 모아 큰 그림 그리기 | 마케팅 전략 수립 전에 시장 경쟁력 분석부터 | 나도 모르는 내 마음, DMP는 알고 있다

● 소비자, 경쟁사, 시장을 한눈에 거시적으로 파악하다
CDP가 DMP를 만났을 때의 시너지 효과 | 서드 파티 데이터는 구체적으로 무엇을 보여주는가? | 데이터로 증명하는 TV 광고의 구매전환 효과

## 광고 노출을 넘어 광고 효율을 생각하기까지

7장 퍼포머스 마케팅의 혁신을 꿈꾸며
● 퍼포먼스 마케팅은 과연 퍼포먼스를 내고 있을까?
광고 효율이 중요한가, 고객경험이 중요한가? | 퍼포먼스 마케팅이 광고 효율에 매몰되는 이유 | 데이터리스 마케팅이 놓치고 있는 것

● 데이터, 브랜딩과 퍼포먼스를 연결하다
소비자 없는 퍼포먼스는 광고비 낭비와 다름없다 | 데이터 마케팅은 고객경험 하나로 통한다

8장 크리에이티브가 데이터를 만났을 때

● 크리에이티브 판도를 바꾸는 AI 머신러닝
소비자 니즈를 정확히 겨냥하는 크리에이티브 차별화 전략 | 고객 페르소나를 반영한 광고로 공감을 얻어낼 것

● 인공지능에 대체되기 전에 인공지능을 활용하라
AI와 인간 카피라이터, 소비자는 어떤 카피에 끌렸을까? | 소비자 니즈를 찾아내면 크래커에서 치즈가 아닌 와인이 보인다 | 소셜미디어의 다양화와 크리에이티브 아이디어 개발 | 데이터, 광고업계에 과학을 더하다

4부 데이터는 어떻게 기업의 무기가 되는가

9장 마케터의 데이터 활용 능력은 조직문화가 좌우한다
● 디지털 전환, 왜 어렵고 무엇이 필요할까?
디지털 전환에서 예산과 시간보다 중요한 것 | 우리 조직의 데이터 활용 체크리스트 | 데이터를 잘 활용하는 기업은 무엇이 다를까

10장 개인정보 보호는 고객과의 신뢰다
● 개인정보 제공, 혜택보다 위험이 더 크다면?
개인정보 보호 규제, 미리 알고 준비하자 | 솔직함이 고객의 불안을 잠재운다

● 쿠키의 시대는 끝났다, 새로운 데이터 생태계
앞으로는 어떻게 개인정보를 수집할까 | 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위하여

## 마케팅을 살리는 데이터 관리 정책: 3R을 기억하자

맺음말 데이터로 소비자를 만나는 마케터의 길

미주

이렇게 숨 쉴 틈조차 없이 빠르게 변화하는 기술 발전 앞에서 마케팅 전략을 수립하고 광고 캠페인을 실행하는 우리는 무엇을 해야 할까요? 마케터와 광고인 상당수가 이런 변화에 어떻게 대응하고 준비해야 할지 막막하리라 생각합니다. 실제 제가 만나는 많은 마케터와 광고인이 일종의 상대적 허탈감 혹은 피로감에 젖어 새로운 방식을 학습할 의지 자체를 가지지 못하고 있었기 때문입니다.
머리말: 데이터를 아는 마케터가 먼저 성공한다

거대 이커머스 플랫폼에서의 유통과 매출 의존도 문제는 비단 나이키만의 고민이 아닙니다. 오늘날 소비자를 상대로 제품과 서비스를 판매해야 하는 모든 기업과 브랜드가 똑같은 상황에 처해 있습니다. 온라인 판매 비중은 점점 더 높아지는데, 거대 이커머스 플랫폼에 의존도가 높다면 소비자와 브랜드의 관계는 오히려 멀어질 수 있습니다. 고객 데이터를 확보할 수 없다면 자사 브랜드만의 고객경험을 직접 설계하고 관계를 유지하기가 어렵습니다.
1장: 왜 데이터 드리븐인가?

데이터 측정 환경이 훨씬 고도화된 지금은 개인화 마케팅의 수준이 더욱 정교해져서 ‘초개인화 마케팅’ 시대라고 불립니다. 단순히 소비자 개인에게 직접 커뮤니케이션하는 수준을 넘어서, 수집하고 분석한 데이터를 바탕으로 고객의 이름을 불러주고, 관심사와 구매 성향에 따라 맞춤형 정보와 제품을 추천해주는 고객경험 최적화가 가능해졌습니다.
2장: 데이터는 마케팅을 어떻게 혁신하는가?