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Data Analytics Cell 을 소개합니다!
Data Analytics Cell은 마케팅 데이터를 기반으로 성과를 분석하고, 그 원인을 찾아 마케터의 더 나은 의사결정을 지원합니다.
단순한 데이터 추출이나 리포팅을 넘어, 캠페인 성과, 고객 행동, 구매 전환 및 재구매 등 다양한 마케팅 문제를 데이터로 해석하고 실제 액션으로 연결하는 것을 목표로 합니다. 또한 반복적으로 수행되는 분석 업무를 더 효율적이고 일관되게 수행할 수 있도록 분석 방법을 정리하고, 분석가 개인의 경험과 판단을 재사용 가능한 분석 로직과 기준으로 구조화해 나가고 있습니다. 이렇게 정리된 분석 기준은 AI와 데이터 기술을 활용한 분석 자동화와 고도화에도 활용합니다.
Data Analytics Cell Lead는 직접 주요 분석 과제를 수행하면서 소규모 분석팀의 업무를 리딩하는 Hands-on Lead입니다.
복잡한 비즈니스 문제를 분석 가능한 형태로 정리하고, 적절한 지표와 분석 방법을 활용해 인사이트를 도출합니다. 동시에 함께 일하는 분석가의 업무를 리뷰하고, 팀이 더 좋은 분석을 할 수 있도록 분석 기준과 방법을 만들어갑니다.
1. 마케팅 데이터 분석 및 프로젝트 리딩
고객사의 마케팅 및 비즈니스 문제를 데이터 분석 과제로 구체화합니다.
캠페인 성과, 고객 행동, 구매 전환, 재구매, 고객 가치 등 주요 마케팅 데이터를 분석합니다.
단순한 수치 변화 설명을 넘어 성과 변화의 주요 원인을 찾고 실행 가능한 인사이트를 제안합니다.
처음 전달받은 요청을 그대로 분석하기보다, 실제 의사결정에 필요한 문제가 무엇인지 다시 정의하고 적절한 분석 방향을 설계합니다.
주요 분석 프로젝트를 직접 수행하고, 필요한 경우 팀원과 함께 분석 방향과 결과물을 리뷰합니다.
2. 분석 방법 및 업무 프로세스 개선
자주 발생하는 분석 과제를 더 빠르고 일관되게 수행할 수 있도록 분석 기준과 프로세스를 정리합니다.
좋은 분석 사례와 노하우를 팀에서 반복 활용할 수 있도록 분석 로직, 해석 기준, 검증 절차, 템플릿 등의 형태로 구조화합니다.
지표 자체의 공식 정의나 데이터 구현을 소유하기보다, 해당 지표를 어떤 상황에서 어떻게 해석하고 분석에 활용할 것인지에 대한 기준을 만듭니다.
기존 분석 과정에서 비효율적이거나 반복되는 업무를 찾아 개선합니다.
3. AI를 활용한 분석 업무 고도화
LLM 및 AI Agent 등 새로운 기술을 활용해 데이터 탐색, 지표 해석, 분석 초안 작성 등 분석 업무를 효율화합니다.
반복적으로 발생하는 분석 판단과 예외 처리 기준을 재현 가능한 형태로 정리하고, AI가 활용할 수 있는 분석 기준으로 발전시킵니다.
예를 들어 어떤 지표를 우선 확인해야 하는지, 어떤 상황에서는 특정 지표를 신뢰하면 안 되는지, 데이터가 부족하거나 이상한 경우 언제 판단을 보류해야 하는지 등을 명문화합니다.
AI Engineer 및 Data Engineer와 협업하여 이러한 분석 기준을 실제 분석 자동화와 AI 활용 사례에 적용합니다.
AI가 분석가의 판단을 보조하고 반복 업무를 줄이는 동시에, 좋은 분석가의 판단 기준이 팀과 시스템에 축적될 수 있도록 합니다.
4. Cell 리딩 및 분석가 성장 지원
주요 분석 과제의 우선순위를 관리하고 팀원의 업무 진행을 지원합니다.
분석 과정과 결과물을 리뷰하며 더 좋은 문제 정의와 분석 방향을 함께 고민합니다.
주니어 분석가가 점차 더 복잡한 분석을 독립적으로 수행할 수 있도록 코칭합니다.
마케팅, AI Engineering, Data Engineering 등 다양한 조직과 협업하여 프로젝트를 진행합니다.
SQL을 활용한 데이터 추출 및 분석에 능숙하신 분
Python을 활용하여 데이터 가공 및 분석을 수행할 수 있는 분
모호한 비즈니스 문제를 분석 가능한 문제로 정리하고 적절한 지표와 분석 방법을 설계할 수 있는 분
분석 결과를 비즈니스 관점에서 해석하고 실행 가능한 제안으로 연결할 수 있는 분
통계 및 머신러닝의 주요 개념을 이해하고 분석 목적에 맞게 활용할 수 있는 분
하나 이상의 프로젝트 또는 소규모 팀에서 분석 업무를 리딩하거나 동료의 분석 결과를 리뷰해 본 경험이 있는 분
다양한 직군의 구성원과 원활하게 커뮤니케이션하며 프로젝트를 진행할 수 있는 분
Data Analytics Cell은 마케팅 데이터를 기반으로 성과를 분석하고, 그 원인을 찾아 마케터의 더 나은 의사결정을 지원합니다.
단순한 데이터 추출이나 리포팅을 넘어, 캠페인 성과, 고객 행동, 구매 전환 및 재구매 등 다양한 마케팅 문제를 데이터로 해석하고 실제 액션으로 연결하는 것을 목표로 합니다. 또한 반복적으로 수행되는 분석 업무를 더 효율적이고 일관되게 수행할 수 있도록 분석 방법을 정리하고, 분석가 개인의 경험과 판단을 재사용 가능한 분석 로직과 기준으로 구조화해 나가고 있습니다. 이렇게 정리된 분석 기준은 AI와 데이터 기술을 활용한 분석 자동화와 고도화에도 활용합니다.
Data Analytics Cell Lead는 직접 주요 분석 과제를 수행하면서 소규모 분석팀의 업무를 리딩하는 Hands-on Lead입니다.
복잡한 비즈니스 문제를 분석 가능한 형태로 정리하고, 적절한 지표와 분석 방법을 활용해 인사이트를 도출합니다. 동시에 함께 일하는 분석가의 업무를 리뷰하고, 팀이 더 좋은 분석을 할 수 있도록 분석 기준과 방법을 만들어갑니다.
주요업무
■ 주요 업무1. 마케팅 데이터 분석 및 프로젝트 리딩
고객사의 마케팅 및 비즈니스 문제를 데이터 분석 과제로 구체화합니다.
캠페인 성과, 고객 행동, 구매 전환, 재구매, 고객 가치 등 주요 마케팅 데이터를 분석합니다.
단순한 수치 변화 설명을 넘어 성과 변화의 주요 원인을 찾고 실행 가능한 인사이트를 제안합니다.
처음 전달받은 요청을 그대로 분석하기보다, 실제 의사결정에 필요한 문제가 무엇인지 다시 정의하고 적절한 분석 방향을 설계합니다.
주요 분석 프로젝트를 직접 수행하고, 필요한 경우 팀원과 함께 분석 방향과 결과물을 리뷰합니다.
2. 분석 방법 및 업무 프로세스 개선
자주 발생하는 분석 과제를 더 빠르고 일관되게 수행할 수 있도록 분석 기준과 프로세스를 정리합니다.
좋은 분석 사례와 노하우를 팀에서 반복 활용할 수 있도록 분석 로직, 해석 기준, 검증 절차, 템플릿 등의 형태로 구조화합니다.
지표 자체의 공식 정의나 데이터 구현을 소유하기보다, 해당 지표를 어떤 상황에서 어떻게 해석하고 분석에 활용할 것인지에 대한 기준을 만듭니다.
기존 분석 과정에서 비효율적이거나 반복되는 업무를 찾아 개선합니다.
3. AI를 활용한 분석 업무 고도화
LLM 및 AI Agent 등 새로운 기술을 활용해 데이터 탐색, 지표 해석, 분석 초안 작성 등 분석 업무를 효율화합니다.
반복적으로 발생하는 분석 판단과 예외 처리 기준을 재현 가능한 형태로 정리하고, AI가 활용할 수 있는 분석 기준으로 발전시킵니다.
예를 들어 어떤 지표를 우선 확인해야 하는지, 어떤 상황에서는 특정 지표를 신뢰하면 안 되는지, 데이터가 부족하거나 이상한 경우 언제 판단을 보류해야 하는지 등을 명문화합니다.
AI Engineer 및 Data Engineer와 협업하여 이러한 분석 기준을 실제 분석 자동화와 AI 활용 사례에 적용합니다.
AI가 분석가의 판단을 보조하고 반복 업무를 줄이는 동시에, 좋은 분석가의 판단 기준이 팀과 시스템에 축적될 수 있도록 합니다.
4. Cell 리딩 및 분석가 성장 지원
주요 분석 과제의 우선순위를 관리하고 팀원의 업무 진행을 지원합니다.
분석 과정과 결과물을 리뷰하며 더 좋은 문제 정의와 분석 방향을 함께 고민합니다.
주니어 분석가가 점차 더 복잡한 분석을 독립적으로 수행할 수 있도록 코칭합니다.
마케팅, AI Engineering, Data Engineering 등 다양한 조직과 협업하여 프로젝트를 진행합니다.
자격요건
데이터 분석 또는 관련 분야에서 5년 이상의 실무 경험을 보유하신 분SQL을 활용한 데이터 추출 및 분석에 능숙하신 분
Python을 활용하여 데이터 가공 및 분석을 수행할 수 있는 분
모호한 비즈니스 문제를 분석 가능한 문제로 정리하고 적절한 지표와 분석 방법을 설계할 수 있는 분
분석 결과를 비즈니스 관점에서 해석하고 실행 가능한 제안으로 연결할 수 있는 분
통계 및 머신러닝의 주요 개념을 이해하고 분석 목적에 맞게 활용할 수 있는 분
하나 이상의 프로젝트 또는 소규모 팀에서 분석 업무를 리딩하거나 동료의 분석 결과를 리뷰해 본 경험이 있는 분
다양한 직군의 구성원과 원활하게 커뮤니케이션하며 프로젝트를 진행할 수 있는 분
