슈슈님의 블로그(그로스 마케팅)

그로스 마케터 채용공고 100개 분석해보니, 기업은 이런 역량을 원했다?

안녕하세요 카카오 자회사에서 3개월간 마케팅 인턴을 하며실무의 벽을 뼈저리게 느꼈던 취준생입니다. 인턴이 끝난 후, 그로스 마케터 취업을 목표로 커리어 전환을 결심했고 제 머릿속엔 오직 한 가지 질문뿐이었습니다. "기업은 실제로 어떤 역량을 가진 마케터를 채용하고 있을까?" 원티드, 사람인, 잡코리아를 켜면 SQL, GA4, 데이터 분석, 퍼포먼스 마케팅 등온갖 화려한 키워드가 쏟아집니다. 하지만 그로스 마케터 취업을 준비하는 취준생 입장에서는 무엇부터, 어디까지 공부해야 하는지 감을 잡기 어렵습니다. 그래서 스타트업 및 IT 기업 중심의 그로스/퍼포먼스 마케터 채용공고 100개를 직접 분석해 봤습니다. 결론부터 말씀드리면, 제가 생각했던 것과 기업의 요구사항은 꽤 달랐습니다.1. 가장 많이 등장한 키..

머신러닝 기초 | 결정트리 모델 생성과 시각화 [멋쟁이사자처럼 부트캠프 그로스마케팅 5기 day 24]

안녕하세요! 오늘은 머신러닝 분류(Classification) 알고리즘의 기초이자 강력한 모델인 결정트리(Decision Tree)를 활용해 독버섯과 식용버섯을 분류하는 프로젝트를 진행해 보겠습니다. 특히 머신러닝 입문자들이 가장 많이 헤매는 '문자형(Categorical) 데이터를 어떻게 모델이 이해할 수 있는 숫자형으로 바꾸는가(원-핫 인코딩)'에 초점을 맞추어 한 줄 한 줄 쉽게 풀어보겠습니다. 그 전에 다른 실무 인사이트가 궁금하다면?🦁함께 보면 좋은 글추천 블로그 글 보러가기https://blogger49705.tistory.com/32 1. 프로젝트 목표 및 라이브러리 로드 이번 프로젝트의 목표는 버섯의 갓 모양, 냄새, 색상 등 다양한 외형적 특성 데이터를 활용해 이 버섯이 독버섯(p)인지..

GA4, SQLD 독학하다가 멘붕 온 그로스 마케터 취준생이 하는 착각 3가지

그로스 마케터 취업을 준비하면서 이런 고민을 해본 적 있나요? 그로스 마케터가 되려면 SQL은 어느 정도까지 공부해야 할까?GA4는 필수일까?마케팅 포트폴리오는 어떻게 만들어야 할까?실무 경험이 없는데 취업이 가능할까? 실제로 많은 그로스 마케팅 취업 준비생들이 비슷한 고민을 합니다. 저 역시 여러 그로스 마케터 채용공고를 분석하고현업 사례를 찾아보면서 준비하는 과정에서 많은 사람들이같은 지점에서 막히고 있다는 것을 발견했습니다. 오늘은 그로스 마케터 취업 준비생들이 가장 많이 하는 착각 3가지를 이야기해보겠습니다.1. 광고만 배우면 그로스 마케터가 될 수 있다? 많은 사람들이 그로스 마케팅을 광고 운영이라고 생각해서메타 광고, 검색광고, 광고 소재 제작부터 공부하기 시작합니다. 하지만 실제 그..

오늘은 데이터 기반 마케팅을 할 때 절대 빼놓을 수 없는 머신러닝 기초 이론과 핵심 프로세스에 대해 알아보았습니다 사실 마케터가 기계학습 알고리즘을 이해해야 하는 이유는이미 우리가 마주하는 실무의 많은 영역들이 머신러닝을 기반으로 작동하고 있으며, 당장 실무에서는 고객 이탈(Churn) 예측이나 광고 클릭률(CTR) 예측,그리고 고객 생애 가치(CLV) 점수화나 리뷰 감성 분석이 자주 쓰입니다.결국 데이터를 읽는 마케터가 되기 위해 오늘 배운 핵심 개념과 실무 적용 포인트를 깔끔하게 정리해 보았습니다.1. 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 개념 관계 인공지능 (AI): 인간이 가지는 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 가장 넓은 개념의 기술머신러닝 (기계학습): 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 규칙..

많은 마케터들이 "유입은 많은데 왜 매출이 안 나지?", "새로 바꾼 결제 화면이 정말 효과가 있나?"라는 고민을 합니다. 이번 포스팅에서는 실제 커머스 마케팅 데이터(Market_data.csv)를 활용한 파이썬 실습 코드를 바탕으로, 서비스의 성장을 이끄는 두 가지 핵심 무기를 완벽하게 정리해 드립니다.AARRR 퍼널 분석으로 유저 이탈의 탈출구(병목 구간) 찾기독립표본 t-검정(T-Test)으로 신규 결제 UI의 실제 성과 검증하기실습 준비: 데이터 로드 및 마케팅 지표 정의 분석에 사용된 데이터는 유입 채널, 광고비, 첫 구매액, 프로모션 전/후 체류시간, 추천 횟수, 누적 총 매출 등 마케팅 핵심 지표를 담은 3,000명의 고객 행동 데이터입니다. import pandas as pdimport..

마케터라면 누구나 한 번쯤 "이번에 새로 도입한 B안이랑 C안 중에서 뭐가 진짜 효율이 좋은 거지?", "광고비를 늘리면 매출이 정말 정비례해서 오를까?"라는 고민에 빠지게 됩니다. 그로스마케터의 핵심은 ‘느낌’이 아닌 데이터 분석에 의한 ‘통계적 증거’로 움직이는 것입니다. 오늘은 파이썬(Python)을 활용해 A/B/C 세 가지 광고 캠페인의 100일간 일별 광고비와 매출 데이터를 분석하고, ANOVA(분산분석)와 상관분석을 통해 최적의 의사결정을 내리는 실습 과정을 공유합니다. 실습 1. ANOVA (일원분산분석) 그로스마케팅 실험을 진행하다 보면 3개 이상의 캠페인 성과를 한 번에 비교해야 할 때가 많습니다.ANOVA는 3개 이상 집단의 분산에 대한 평균 차이를 분석하는 통계 기법입니다. 귀무..

"A/B 테스트 성공했는데, 왜 매출은 제자리일까?" 많은 그로스 마케터가 소수의 고액 결제자 데이터에 속아 '평균의 함정'에 빠지곤 합니다. 단지 평균값 하나만 믿고 예산을 증액했다가 마케팅 비용만 낭비하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 데이터 왜곡 없는 정확한 의사결정을 위해 지금 마케터에게 필요한 것은 단 하나, 바로 통계학 기초 체력인데요, 실무에 직결되는 평균·중앙값·최빈값 활용법부터 표준편차, 이상치 탐지(IQR, Z-Score)까지 핵심만 압축하여 소개하겠습니다.01. 통계학과 마케팅의 만남: 데이터 기반 의사결정 개념 1: 통계학 (Statistics)뜻: 대량의 데이터를 분석하여 불확실한 미래를 예측하는 학문. 과학적인 추론과 합리적인 의사결정 지원 필요성: 직감이나 감에 의존한 결정을..

단순히 코딩 문법을 익히는 것을 넘어, 수집한 데이터를 어떻게 마케팅 액션과 성과로 연결할 것인가를 고민하는 것이 그로스 마케터의 진짜 역량일 것입니다. 총 5편에 걸친 웹 크롤링 시리즈의 마지막 장인 오늘은, requests, BeautifulSoup, Selenium을 활용해 정적·동적 페이지를 넘나들며 실무 데이터를 자동화하는 최종 실습을 진행했습니다. 멋쟁이사자처럼 그로스 마케팅 부트캠프에서 보낸 19일간의 여정 중, 가장 짜릿했던 '데이터 수집 자동화'의 마침표를 지금 공유합니다.실습 1. 구글 이미지 무한 스크롤 및 자동 다운로드 (Selenium) 마케팅 리서치를 하다 보면 경쟁사의 배너 이미지나 레퍼런스 이미지를 수백 장씩 수집해야 할 때가 있습니다.일일이 우클릭해서 저장하는 리소스를 줄..

이번 강의에서는 셀레니움 기반 동적 크롤링을 두 사이트에 적용하며, 요소 선택 전략과 자동화 흐름을 완성하는 방법을 다뤘습니다. 💡셀레니움 동적 크롤링이란? 사용자의 조작(스크롤, 버튼 클릭, 로그인 등)이나 브라우저 내부의 비동기 통신(Ajax/JavaScript)을 통해 실시간으로 데이터가 변하고 나타나는 웹 페이지를 수집하는 기술 동적 크롤링이 작동하는 단계 1. 브라우저 객체 생성 (WebDriver 초기화) 컴퓨터 메모리에 파이썬 코드로 제어 가능한 가상 크롬 브라우저 프로세스를 구동함.화면 해상도나 반응형 웹 UI 변화에 따른 데이터 누락을 방지하기 위해 창 크기를 최대화 from selenium import webdriver as wbdriver = wb.Chrome()driver...

지난 시간 데이터프레임화와 크롤링 응용 실습에 이어, 이번에는 한 단계 더 나아가 보았습니다. 네이버 블로그 데이터를 직접 수집해 함수(Function)로 자동화하고, Selenium을 활용해 동적 페이지까지 제어해 본 것인데요. 단순히 데이터를 긁어오는 수준을 넘어, 실제 마케팅 실무에 즉시 투입할 수 있는 크롤링 파이프라인의 기초를 탄탄히 경험할 수 있었던 시간이었습니다.실습 1. Requests & BeautifulSoup으로 정적 데이터 수집하기 첫 번째 실습에서는 네이버 검색 결과에 노출되는 블로그 목록 데이터를 수집해 보았습니다. 특정 키워드를 검색했을 때 나오는 블로그 제목, 블로거명, 게시일 정보를 자동으로 긁어와 구조화하는 작업입니다.먼저 requests 라이브러리를 사용해 웹페이지에 접..