入門
チャプター 6つ · 2時間 53分
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ビッグデータの使用は今やマーケターにとって不可欠です


データ分析は最近話題になっていますが、なぜデータがそれほど重要なのでしょうか。


これは、データがサービスの使用中に顧客が残した痕跡であるためです。

データを利用することで、顧客の関心や傾向を事前に特定したり、デジタル広告媒体ごとにターゲット顧客を選定したり、メッセージを区別したり、顧客がオンライン上で最も関心を持っているものを示したりすることができます。


PythonやRなどの言語を学ぶことで、マーケティングアナリストやマーケティングデータサイエンティストになることもできます。

ただし、その前に、ビジネスのマーケティング担当者として、このクラスを使用して、ビッグデータについて知っておく必要のある基本情報の基礎を築くことをお勧めします。




こんな人におすすめです


ビッグデータとは何か、それをマーケティングでどのように使用するかそれができるかどうかを知りたいマーケティング担当者

✅ マーケティングプランニングとコミュニケーションスキルのさらなる向上 データ分析の方法と手法についての理解を深めるそれをしたいマーケター

マーケティングデータサイエンティストとしてキャリアをスタートそれをしたいマーケター

データサイエンティストとのシームレスなコラボレーションこれを必要とするマーケティング担当者




マーケティング担当者の視点から提供されるデータサイエンス




統計やプログラミングに基づいてデータサイエンスを始めたわけではありませんが、 マーケティングの観点からデータサイエンスをどのように活用できるか常に考えたり、勉強したりしています。

したがって、このクラスには、開発者やデータサイエンティストではなくマーケティング担当者としてデータサイエンスを勉強した私のノウハウが含まれています。


💡 マーケティングの現場で、ビッグデータの価値や活用方法、ビッグデータを実際に分析する方法などを、マーケターの立場から伝えます。





ビッグデータを実践的なマーケティングで正しく使用する方法

ビッグデータ分析を通じてビジネス価値を生み出すために、マーケティング担当者がビジネスで知っておく必要のあるすべての情報が含まれています。


✔ データサイエンス入門

データソース、構造、データ分析の方法とプロセスをわかりやすく理解できるよう支援します。


데이터 소스와 구조, 데이터 분석 방법과 프로세스



✔ ビッグデータ X マーケティングのユースケース

マーケティング担当者がビッグデータを使用してプラクティスを計画または適用する方法の実例をご覧ください。

베노플로스- 겔 리포지셔닝 맵

▶ ︎ ベノフロス-ゲルレポッティングマップ


✔ データ分析ソリューションの紹介

データの前処理、分析、可視化など、データ分析の各プロセスでどのようなソリューションが使用されているかの最新例を紹介します。


데이터 전처리, 분석, 시각화 등 데이터를 분석



✔ データ分析プロセス

マーケティングプロジェクトにおけるデータ分析のプロセスを教え、コーディング不要のツールを実際に体験します。


데이터 분석 프로세스







「料理人になるには数年クッキングスクールに通うようなものだけど、
イタリアンレストランに行って、的確な注文ができるお客様になるには
デパートカルチャーセンターでの4週間のイタリア料理コースで十分だと思います。」
(ソウル国立大学チュ・ジュンチュー教授「ビッグデータ、世界を読むための新しい言語」より)



의사 결정권자를 위한 데이터 사이언스 / 데이터 사이언티스트

▶ ︎ 意思決定者/データサイエンティストのためのデータサイエンス

イタリアンレストランに行って、複雑なメニュー名を見て、料理が何であるかを知っているのと同じように、注文して、おおよその希望する味を見越して待つことができます。

ビッグデータを活用してビジネス価値を創出するためには、データ分析の基本的な方法やプロセスを理解して、最初から自分が何を求めているのかを正確に伝え、どのような結果が期待できるかを知る必要があります。



マーケターのためのデータサイエンス入門クラスが、マーケティングビジネスにおけるビッグデータ分析による価値創造の第一歩になれば幸いです。

カリキュラム

クリエイター紹介

パク・キョンア(Park Kyeonga)

パク・キョンア(Park Kyeonga)

こんにちは、パク・ギョンアです。


私はモバイルゲーム会社のゲームマーケターとしてキャリアをスタートさせ、スマートフォンアプリ環境に移り、アプリマーケティングを実行し、モバイルトラッキングツールを学び、パフォーマンスマーケターに変身しました。たまたま、本社人材の紹介でアメリカの広告スタートアップに移り、韓国でマネージャーとして働いていました。私はマーケティングと広告の両方を経験し、マーケティングと広告技術にずっと興味を持っていました。それ以来、アメリカの広告主による国内パフォーマンス広告をサポートするべく、自分で代理店を設立し運営してきました。


新しい分野での課題としてPythonを無作為に学んでデータサイエンスを勉強する中で、ディープラーニングやSQLなど、まだまだ勉強しなければならないことがたくさんありますが、データサイエンスを勉強しているときに聞いた考えの1つは、マーケターは直接PythonやRを学ぶ必要はないということです。 まず、ビッグデータやビッグデータ分析を理解して、マーケティングの仕事に活かしてみたいと思いました。


GA、モバイルトラッキングツール、アプリ内分析ツールなどに加えて、業務におけるビッグデータの活用、パーソナライズされたリアルタイムなレコメンデーション、パーソナライズされたマーケティングの重要性が高まっています。統計やプログラミングに基づくデータサイエンスを始めたことはありませんが、データサイエンスはマーケティングの観点からどのように活用できるかを考えていて、ドアマーケターやバックグラウンドマーケターでも市場の目線で簡単に説明したいと思っています。


マーケティングプランニングとコミュニケーションスキルに加えて 次に、データとその分析方法を理解する能力を追加しましょう。 この講座が、皆さんの能力を次のレベルに引き上げるきっかけになれば幸いです。

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