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작성자 이승관 작성일 2020-11-03
제목 산업카운슬러의 역할과 기대 (127) : Marketing Analytics 조회수 1614
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Marketing Analytics 

1. 의의

빅데이터의 가치를 이야기할 때 필수적인 단어가 바로 애널리틱스(Analytics)이다. 실시간으로 유입되는 데이터를 분석해서 더 나은 결정을 내리게 하는 것을 의미한다. 즉 복잡한 연산을 수학적 최적화나 고도의 알고리즘을 통해 실시간으로 분석해 그 결과를 도출한다는 의미로 통용되고 있다. 

2. 데이터마이닝과 애널리틱스의 차이점

가. 데이터마이닝(Data Mining)

기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다. 

데이터의 수집->과거 트랜드 분석->미래 현상 유추->리포트
※1회성 분석에 그치고 자산화되지 못함
   포괄성이 없어 의사결정의 일부 참고자료에 그침
   대상 주체에 따라 해석이 달라짐

나. 애널리틱스(Analytics)

고급 분석 범주에 있는 미래 예측 기능과 통계 분석, 확률 분석 등을 포함해 최적의 데이터 기반 의사결정을 가능케 하는 것이다.

명확한 목적 설정->목적에 필요한 혁신 및 의사결정 파악->필요한 데이터 파악->데이터 수집->Analytics->목표달성

3. 시사점 

마케팅 성과 증대, 상관관계 도출과 예측을 위해 다양한 원천 데이터의 결합, 개별 고객 수준의 데이터 연결, 마케팅과 IT와의 결합 등으로 마케팅 성과를 극대화 할 수 있다.

이 승 관 

성남산업단지관리공단 수석전문위원 경영학박사 경영지도사 산업카운슬러 1급 성남하이테크밸리 융합혁신기술지원센터 경영혁신분과위원장

 
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