LinkedIn에서 마케팅 직군에 자주 보이는 우대사항들 - 기초개념 정리

링크드인 Meme은 이상과 현실을 적나라하게 보여준다.

 

 

링크드인의 구인글을 보면 거의 AI급의 스킬을 요구한다는 생각이 든다.

 

하지만 그와 동시에 그런 요건을 어느 수준까지는 충족하는 인력들이 많다는 이야기겠지.

그 중에 눈에 띄던 자격증 등에 대해서 대강이라도 알아보기로 한다.

주로 마케팅/홍보 직군의 자격증이다.

 

다음의 생소한 자격증들이 어떤 경위로 마케터 모집 구인글에 올라온 것인지 알아보도록 하자.

 

 

 

SQL

Structured Query Language(구조화 질의어)

 

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계한 특수 목적의 프로그래밍 언어.

관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었다. 다수의 데이터베이스 관련 프로그램들에서 SQL을 표준으로 채택하고 있다.

 

더 단순하게 말하면 SQL은 데이터베이스에서 데이터를 조회, 삽입, 수정, 삭제하는 데 사용되는 표준 프로그래밍 언어다.

 

마케터에게 SQL은 왜 필요할까?

고객 데이터 분석, 캠페인 성과 추적, 시장 트렌드 파악을 위해 필요하다고 한다. SQL을 사용하면 데이터를 효율적으로 처리하고, 맞춤형 보고서를 생성하며, 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있기 때문이라나. 이를 통해 마케팅 전략을 최적화하고 더 정확한 타겟팅이 가능하다고 하고,  마케터가 SQL을 배우면 데이터 기반의 인사이트를 빠르게 얻을 수 있다고 한다.

 

Tableau

 

Tableau의 경우에는 데이터를 시각적으로 분석하고 대시보드를 통해 인사이트를 제공하는 데이터 시각화 도구라고 한다.

부끄럽지만 구인란에 적혀있는 요건으로 본 기억 밖에는 없다.

 

마케터에게 Tableau는 복잡한 데이터를 직관적인 그래프와 차트로 변환해, 캠페인 성과나 고객 행동 패턴을 쉽게 이해할 수 있게 돕고, 이를 통해 마케팅 전략을 실시간으로 모니터링하고 빠르게 조정할 수 있다고 한다. 또한, 다양한 데이터 소스와 통합되어 종합적인 분석이 가능하여, 사용하면 데이터에서 인사이트를 쉽게 추출하고 의사결정 과정을 개선할 수 있다고 한다.

 

 

Python

 

그나마 자주 들어본 Python은 다양한 작업을 자동화하고 데이터 분석을 수행할 수 있는 프로그래밍 언어다.

 

그런데 왜 마케터 구인란에 올라온 것일까?

그 이유는 Python은 데이터를 수집하고 처리하는 데 유용하기 때문이라고 한다.

예를 들어 웹 스크래핑이나 자동화된 리포트 생성에 활용할 수 있는 점이 있다.

또한 Python의 라이브러리인 Pandas와 Matplotlib을 사용해 데이터 분석 및 시각화를 할 수 있어, 마케팅 캠페인의 효과를 쉽게 측정할 수 있는 점이 있으며, 머신러닝을 통해 고객 예측 모델을 만들거나 맞춤형 추천 시스템을 구축할 수도 있다고 한다. 그러니 Python을 배우기만 하면 데이터 기반의 더 정교한 의사결정을 내리는 데 도움이 된다.

 

ClickView

 

데이터를 분석하고 시각화하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로, 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 대시보드 형태로 시각화할 수 있다고 한다. 마케터에게 ClikView는 실시간으로 캠페인 데이터를 분석하고, 고객 행동을 추적하는 데 유용한 도구라고 한다. 다양한 데이터 소스를 통합해 종합적인 인사이트를 제공하며, 마케팅 전략의 효과를 즉각적으로 파악할 수 있고, 사용자가 직접 대시보드를 구성하여 맞춤형 보고서를 생성할 수 있다.

SAAS

 

SaaS(Software as a Service)는 클라우드를 통해 인터넷을 통해 제공되는 소프트웨어 서비스로,

사용자가 별도의 설치나 유지보수 없이 온라인으로 접근할 수 있는 것이다.

마케터에게 SaaS는 다양한 마케팅 도구(예: 이메일 마케팅, 고객 관계 관리, 분석 툴)를 클라우드 기반으로 사용할 수 있게 해준다. 이를 통해 비용을 절감하고, 실시간으로 데이터를 분석하며, 효율적인 캠페인 관리가 가능해진다고 한다.

SaaS는 또한 자동화된 기능을 제공해 반복적인 작업을 줄이고, 팀원들이 협업하기 쉬운 환경을 만든다.

 

Google Analytics

 

지난 번에 기회가 되어 기관에서 하는 시간제 교육을 잠시 받아본 적은 있다.

구글 애널리틱스는 웹사이트의 방문자 데이터를 추적하고 분석하는 무료 도구로, 사용자의 행동, 트래픽 소스, 전환율 등을 실시간으로 파악할 수 있다. 마케터에게 Google Analytics는 캠페인 효과를 측정하고, 웹사이트 방문자 행동을 분석하여 마케팅 전략을 최적화하는 데 필수적이라고 한다. 이를 통해 방문자의 관심사와 행동 패턴을 이해하고, 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 광고 성과를 개선할 수 있다.

또한, Google Analytics는 다양한 지표를 기반으로 데이터 기반 의사결정을 할 수 있게 도와준다.

마케터는 이를 통해 ROI(투자 수익률-특정 투자나 활동이 얼마나 효율적이었는지를 평가하는 지표)를 극대화하고,

효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.

 

 

Advanced Excel 

 

엑셀을 오래 만지면 이 경우에 대강 해당하지 않을까?

 

고급 기능을 활용해 데이터를 분석하고 복잡한 작업을 자동화하는 도구이다.

마케터에게 Advanced Excel은 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고, 고급 함수(예: VLOOKUP, INDEX/MATCH, 피벗 테이블)를 사용해 유의미한 인사이트를 도출하는 데 도움이 된다.

이를 통해 마케팅 캠페인의 성과 분석, 고객 세그먼트 추적, 예산 관리 등을 정확하게 할 수 있고, 데이터 시각화 도구를 활용해 이해하기 쉬운 보고서를 작성할 수 있다.

 

 

VBA

 

VBA(Visual Basic for Applications)는 Microsoft Office 프로그램 내에서 자동화 작업을 수행할 수 있는 프로그래밍 언어로, 마케터에게 VBA는 Excel에서 반복적인 작업을 자동화하거나 데이터를 빠르게 처리하는 데 유용하다고 한다.

 

예를 들어, 캠페인 결과를 자동으로 정리하거나 리포트를 생성하는 작업을 쉽게 하는 등..

 

또 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있고 반복적인 마케팅 업무를 자동화하여 더 전략적인 업무에 집중할 수 있는 장점.

 

 

R

 

프로그래밍 언어.

통계 및 그래프 작업을 위한 인터프리터 프로그래밍 언어라고 한다.

유사 소프트웨어들 중 SAS가 그나마? R에 가장 가깝다고 한다.

Python은 앞의 언어들보다는 좀 더 일반적이고 범용성이 큰 언어라고 한다.

통계나 수치 해석을 위한 라이브러리를 동원해 통계 분석용으로 쓸 수 있다.

 

특징으로는 변수들이 저장되는 환경이라는 데이터 타입이 있고, 변수를 선언, 할당하면 해당 변수가 .GlobalEnv라는 환경에 생성된다. 함수형 프로그래밍을 하기에 용이하다고 한다.

또한 Java, C, PHP 등 다른 프로그래밍 언어와 연결이 용이하다고 한다.

 

R이 인기가 올라간 이유 중 큰 이유가 무료로 프로그래밍이 가능하다는 것이었는데 SAS도 자사 프로그램을 대학에 무료배포했다고 한다. 

 

여하튼 R 역시 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 프로그래밍 언어로, 데이터 처리에 강점을 가졌으니 마케터에게 R은 고객 분석, A/B 테스트 결과 분석, 마케팅 캠페인의 성과 평가 등에 유용하다고 한다. 다양한 통계 분석 기법과 예측 모델을 쉽게 적용할 수 있어, 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 효과적이고 데이터 분석을 통해 더 정교한 마케팅 전략을 세울 수 있으며 고급 시각화 기능으로 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 전달할 수 있다고 한다.

 

 

결론

 

본인이 마케팅 분야에서의 전문성과 커리어를 진지하게 생각한다면 

우선은 체계화된 대량의 데이터에 대한 액세스가 있어야 하겠고 (직무상 다룰 권한이 있고)

그 데이터를 위와 같이 자동화 처리하고 시각화할 '니즈'가 직무상 존재했어야 마케팅 '경력자' 라고 부를 수 있을 듯 하다.

 

어떤 일이든 그렇지 않겠냐만은

유의미한 데이터에 대한 액세스가 주어지고, 그 정보에 대해서 능동적으로 접근할 권한과 직무상의 필요가 있어야만 마케터로서도 충분한 경험을 쌓고 위와 같이 여러 회사에서 요하는 프로그래밍 언어 등도 공부할 환경과 계기가 생기는 것 아니겠는가?

 

이제 마케터라면 단순히 글장난을 하는 시대는 지나간 것이다.

객관적으로도 통찰은 실제적인 데이터 위에서 설득력도 힘도 생긴다.

창업도, 고객의 Pain Point를 찾는 것도, 모두 같은 맥락이다.

 

결론의 결론

 

그런데 마케터가 저런 자격증을 힘들여 따 봐야 남의 제품 팔아주는.. 좋게 포장하면 경험치 정도는 쌓이겠다.

만일 내가 저 역량을 쌓는다면 목적은 취업이라기보다는 창업일 것이다. 

 

내 경우 위 자격증이 전혀 없지만, 이제부터라도 통계청 등에서 액세스 가능한 공공데이터를 바탕으로

조금씩이라도 맥락을 따라잡아보려 한다.

 

시작은 구글 애널리틱스.