데이터는 쌓이는데 누구를 공략할지 막막하시죠?
데이터 요약으로 핵심 고객을 찾고 최적의 타겟팅 로직을 설계해 보세요.
이제 고객 행동 데이터를 수익 중심의
‘세분화 프레임’로 요약하여 즉시 마케팅에 투입하세요!
– 수익 기여도가 높은 핵심 고객군으로 마케팅 자원 집중
– 쪼개진 거래 데이터를 고객 상태 중심으로 요약해 우선순위 결정
– 구매 주기와 이탈 징후를 분석해 최적 타이밍에 개입
– 반복되는 데이터 정리 단계를 자동화하여 실행 속도 높임
정교한 데이터 세분화는 정체된 매출을 확실하게 깨웁니다.
막연한 타겟팅은 멈추고, 데이터 분석으로 압도적인 성과를 증명하세요!
처음엔 로우 데이터가 너무 잘게 쪼개져 있어 분석의 갈피를 잡기가 참 어려웠습니다.
강의에서 데이터 요약의 원리와 고객 그룹 간 비교 분석을 배우고 나니, 분석 기준이 딱 생겼습니다.
실질적인 마케팅 전략을 도출할 수 있게 되어 업무 효율이 좋아질 것 같습니다.
체험단 후기 (kim******)
파레토 분석으로 수익 기여도가 높은 핵심군을 선별하는 법을 익힌 뒤로 마케팅 자원을 어디에 집중해야 할지 확신이 생겼어요.
타겟팅을 정교화 하니 타겟당 구매 전환율은 물론 매출액이 높아졌어요!
체험단 후기 (이**)
늘어나는 고객의 이탈 징후를 읽고 적절한 개입 시점을 어떻게 해야할지 막막해서 늘 걱정이었는데요. RFM 기반의 등급 분류와 구매 주기 분석을 적용하니까 좀 알겠더라구요!
이제는 감이 아닌 데이터 지표로 마케팅 액션을 자동화해서 일하는게 많이 편해졌습니다. 진짜 강력 추천해요.
체험단 후기(min****)
파편화된 행동 데이터를 구조화하고, 분석 루틴을 자동화해 마케팅 성과를 높이는 실전 강의입니다.
1. 데이터 분석을 위한 요약 기준 설계
흩어진 로우 데이터를 비즈니스 목적에 맞춰 그룹화하고 비교 가능한 형태로 요약
2. 행동 흐름을 잇는 분석 프레임워크
단순 기록을 넘어 타겟별 마케팅 우선순위를 도출하는 유기적 분석체계 구축
3. 핵심 지표 기반의 고객 가치 자동 분류
RFM 모델과 파레토 분석을 활용해 수익 기여도가 높은 VIP를 실시간 식별
4. 구매 주기 분석 및 개입 타이밍 설계
이탈 징후를 사전에 포착하고, 최적의 시점에 메시지를 전달하는 전략 워크플로우
5. 전환 예측을 통한 가망 고객 선별 자동화
행동 패턴 기반의 클러스터링으로 비용은 줄이고 효율은 높이는 맞춤형 추천
반복 작업은 엑셀에 맡기세요!
이제 당신은 수익을 확정 짓는 ‘마케팅 전략’에만 집중하면 됩니다.
1. 강의 신청하기
2. 최정아 강사님과 함께 고객 세분화 방법 완벽 실습
3. 마케팅 전략에 즉시 적용하는 ‘고객 관리 자동화’ 체계 구축
단순한 숫자 반복에 갇혀, 핵심 타겟 판단을 놓치고 있진 않나요?
– 방대한 고객 데이터를 쌓아만 두고, 정작 마케팅에 활용하지 못하는 실무자
– 어떤 타겟이 우리 브랜드의 핵심 VIP인지 객관적 근거를 찾고 싶은 마케팅 팀장
– 반복적인 단순 정리 업무 때문에 판매 전략을 짤 시간이 부족한 쇼핑몰 상품 기획자
– 광고 효율은 떨어지는데, 고객을 어떻게 나누어 접근해야 할지 막막한 개인 사업자
– 분석 툴은 많지만, 실제 매출로 이어지는 핵심 지표를 선별하고 싶은 데이터 담당자
고객 데이터 분석, 단순 집계로만 끝내고 있지 않나요?
엑셀 분석 체계로 타겟을 식별하고, 수익을 높이는 전략을 즉시 실행 하세요.
STEP 1. 엑셀을 ‘단순 기록용’이 아닌 분석 시스템으로 사용
데이터 구조화와 요약 시준을 정립하여, 로우 데이터가 늘어나도 즉시 분석할 수 있는 환경 조성
STEP 2.고객 가치를 수치로 분류하는 방법 습득
RFM 모델과 파레토 분석으로 수익 기여도가 높은 핵심 타겟을 오차 없이 식별
STEP 3. 분석 결과를 한 화면에서 보는 ‘대시보드’ 구축
고객 등급별 행동 변화와 마케팅 성과 지표를 시각화하여 의사결정 근거를 한 번에 확인
STEP 4. 반복 업무를 줄이는 실무 자동화 로직 적용
수작업 집계 단계를 시스템화하여 보고서 작성 시간을 단축하고 전략 기획에 집중
STEP 5. 실무에 바로 쓰는 결과물 + 템플릿/자동화 서식 패키지 제공
실습 자료로 직접 따라 하며, 현업 데이터에 즉시 적용 가능한 세팅까지 한 번에 완료
고객을 가치 기준으로 나누면, 집중할 고객이 딱 정해집니다.
매출은 고객 수가 아니라 고객 구성에서 나옵니다.
“누구에게 팔지”를 데이터로 정리하세요.
단 9시간만 투자하세요.
효율적이고 체계적인 커리큘럼으로
역량 강화와 실질적인 결과물을 한 번에 마스터하세요
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Q. 데이터 분석이나 통계에 대한 선수 지식이 전혀 없는데 수강이 가능한가요?
A. 본 강의는 복잡한 통계 수식이나 데이터 분석 이론이 익숙하지 않은 실무자도 바로 업무에 활용할 수 있는 역량 제공을 목표로 설계되었습니다. 숫자를 계산하는 복잡한 기술보다 데이터를 어떻게 해석하고 비즈니스 질문으로 바꾸는지에 집중하므로, 강의와 실습 자료를 차근차근 따라오시면 초보자도 문제없이 수강 하실 수 있습니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필수 프로그램이 있나요?
A. 특별한 분석 툴(Python 등)을 설치할 필요는 없습니다. 대중적인 엑셀만으로도 충분히 고객 데이터를 요약하고 RFM 분석을 수행할 수 있도록 구성되어 있습니다. 다만, 실습 과정에서 구글 스프레드 시트나 엑셀을 활용하므로 기본적인 문서 도구 사용이 가능하시다면 더욱 원활한 학습이 가능합니다.
Q. 본 강의 수강에 유료 분석 솔루션 구매가 필요한가요?
A. 아니요, 별도의 유료 솔루션 구독은 필수가 아닙니다. 강의에서는 고가의 CRM 툴 없이도 고객 행동 데이터를 추적하고 세분화하는 방법론을 다룹니다. 실습은 무료로 제공되는 도구와 엑셀만으로도 충분히 실무 적용이 가능하도록 설계되어 학습에 전혀 지장이 없습니다.
마소캠퍼스가 우리 모두의 성장을 위해 준비한 Actionable & Time-Saving 콘텐츠,
지금 확인해보세요. (기업 교육 문의는 biz@masocampus.com)
| 00. 교재 다운로드 센터 | |||
| [onc120] AJI000 교재 배포 페이지 | 00:00:00 | ||
| 01. 학습 내용 안내 | |||
| [onc120] AJI011 학습 내용 안내 | 00:06:21 | ||
| 02. 고객 데이터 읽기의 첫 걸음 | |||
| [onc120] AJI021 데이터 요약하며 도구와 친해지기 (1) | 00:21:16 | ||
| [onc120] AJI022 데이터 요약하며 도구와 친해지기 (2) | 00:19:22 | ||
| [onc120] AJI023 꼭 알아야 할 데이터 분석 사고 프레임 (1) | 00:19:20 | ||
| [onc120] AJI024 꼭 알아야 할 데이터 분석 사고 프레임 (2) | 00:23:42 | ||
| 03. 언제, 누구에게 개입할까 | |||
| [onc120] AJI031 엑셀로 데이터 빠르게 요약하기 (1) | 00:20:34 | ||
| [onc120] AJI032 엑셀로 데이터 빠르게 요약하기 (2) | 00:25:37 | ||
| [onc120] AJI033 다음 구매일과 개입할 시점 (1) | 00:23:30 | ||
| [onc120] AJI034 다음 구매일과 개입할 시점 (2) | 00:18:14 | ||
| 04. 고객 등급 분류와 VIP 기준 설정 | |||
| [onc120] AJI041 고객 등급 분류와 VIP 기준 설정 (1) | 00:21:55 | ||
| [onc120] AJI042 고객 등급 분류와 VIP 기준 설정 (2) | 00:28:57 | ||
| 05. 구매 가능성 높은 고객 쏙쏙 뽑아내기 | |||
| [onc120] AJI051 전환을 예측해 가망고객 선별하기 (1) | 00:23:36 | ||
| [onc120] AJI052 전환을 예측해 가망고객 선별하기 (2) | 00:20:44 | ||
| 06. 무엇을 기준으로 고객을 나눌까 | |||
| [onc120] AJI061 효과적인 고객 그룹화 기준 | 00:18:30 | ||
| [onc120] AJI062 RFM 고객 세분화 (1) | 00:19:29 | ||
| [onc120] AJI063 RFM 고객 세분화 (2) | 00:17:21 | ||
| 07. 기준에 따라 나누기와 비슷한 고객 묶기 | |||
| [onc120] AJI071 고객 세분화 – 나누기와 묶기 | 00:27:19 | ||
| [onc120] AJI072 고객 클러스터링 세분화 (1) | 00:09:53 | ||
| [onc120] AJI073 고객 클러스터링 세분화 (2) | 00:28:18 | ||
| [onc120] AJI074 무엇을 위한 세분화인가 (1) | 00:24:57 | ||
| [onc120] AJI075 무엇을 위한 세분화인가 (2) | 00:15:58 | ||
| 08. 알고보면 간단한 고객 맞춤형 추천 | |||
| [onc120] AJI081 행동 패턴이 비슷한 고객 찾기 (1) | 00:29:59 | ||
| [onc120] AJI082 행동 패턴이 비슷한 고객 찾기 (2) | 00:22:40 | ||
| [onc120] AJI083 간단하게 구현하는 고객 맞춤형 추천 | 00:26:29 | ||
| 09. 고객 세분화 효과를 높이는 방법 | |||
| [onc120] AJI091 디지털 환경에서 고객 행동 추적 | 00:18:19 | ||
| [onc120] AJI092 그룹화가 잘 되었는지 판단하는 방법 | 00:22:04 | ||
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| 총 26개 수업 / 9시간 7분 | ||
| [수강기한: |
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