<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-806d-8f11-f3c1f471b3de-fLl3_wttRyzK_1rzWBRn2ZljftCqiPC_ltzIROuQrQ8.jpg" data-align="center" data-width="100%" style="width: 100%; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-806d-8f11-f3c1f471b3de-fLl3_wttRyzK_1rzWBRn2ZljftCqiPC_ltzIROuQrQ8.jpg" /></figure><p></p><p>8월의 햇살이 가득한 일요일, 데이터에 진심인 마케터들이 한자리에 모였습니다. 이케아, 쿠팡, 오늘의집, 숨고를 비롯해 30여 개 기업의 마케터 분들이 데이터리안의 두 번째 밋업을 찾아주셨는데요.</p><p>같은 마케팅 직무라 하더라도 퍼포먼스, 브랜드, 콘텐츠, CRM 등 하는 일이 다르다 보니, 호기심 가득한 질문과 대화가 꼬리에 꼬리를 물고 이어졌습니다.</p><p>밋업 현장에서는 어떤 이야기가 오갔을까요? 또 요즘 마케터들은 어떤 생각과 고민을 하고 있을까요? 지금부터 함께 살펴보아요!</p><p></p><div data-type="callout" data-emoji="💡" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>데이터리안이 오프라인 밋업을 시작하게 된 이유가 무엇인지 궁금하다면, 이전 글(<a href="https://datarian.io/blog/datarian-meetup-data-analyst" target="_blank">’분석가는 혼자 일한다고요? 함께라서 더 좋았던 데이터 분석가 밋업 후기’</a>)을 읽어보고 오시길 추천합니다.</p></div><p></p><p></p><p></p><h1 id="24d9463d984d810ea28ad19e800764aa">밋업에서 어떤 이야기들이 오고 갔을까요?</h1><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2539463d-984d-80cd-97e6-dd7876e54b38-Q5MyxDbkP1TP3foU4SeH-yDejcR_VCfGWwCXSirFKQ0.jpg" data-align="center" data-width="336" style="width: 336px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2539463d-984d-80cd-97e6-dd7876e54b38-Q5MyxDbkP1TP3foU4SeH-yDejcR_VCfGWwCXSirFKQ0.jpg" width="336" /></figure><p></p><p>간단한 자기소개와 아이스브레이킹을 마친 뒤, 밋업은 두 가지 주제로 진행되었습니다.</p><p>1부에서는 마케터라면 누구나 한 번쯤 고민해 봤을 법한 질문들을 중심으로 ‘커리어’에 대한 깊이 있는 대화를 나누었고, 2부에서는 데이터라는 공통의 관심사를 기반으로 각 기업이 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 사례와 경험을 공유했습니다.</p><p>각 세션은 참가자들이 사전에 보내준 질문을 바탕으로 진행되었는데요. 현업에서 직접 부딪히는 고민들이다 보니, 발표자뿐만 아니라 청중 모두가 진지하게 귀 기울이며 대화에 몰입하는 모습이 인상적이었어요. 지금부터는 여러분들과도 함께 나누고 싶은 질문들과, 밋업에서 나눈 대화 속에서 얻을 수 있었던 인사이트를 공유할게요. </p><p></p><p></p><h1 id="2569463d984d8014ae4dcf37ce31383a">💼  1부 커리어 토크</h1><h2 id="2559463d984d8091840ee889d18033f2">Q. 업무 영역을 넓히고 싶어요. 어디서부터 시작하면 좋을까요? </h2><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80bb-94fa-d6c7e8ccb8f3-XKC-EyHm87OLhgoRs-BGGKcvXHpST8IE9qOjde7y2mc.jpg" data-align="center" data-width="384" style="width: 384px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80bb-94fa-d6c7e8ccb8f3-XKC-EyHm87OLhgoRs-BGGKcvXHpST8IE9qOjde7y2mc.jpg" width="384" /></figure><p></p><p>마케팅 대행사에서 일하다 보면, 애정을 갖고 광고를 운영하더라도 계약이 끝나면 손을 떼야 하고, 다음 브랜드로 바로 넘어가야 하는 경우가 많습니다. 그러다 보니 한 브랜드에 깊이 몰입하기 어렵고, 업무의 연속성도 떨어진다는 고민이 나왔는데요. 이는 대행사뿐 아니라 업무 영역이 좁거나 너무 넓은 인하우스 마케터들에게도 익숙한 고민이었답니다.</p><p></p><p>이 질문에 대해 참가자들의 의견은 크게 세 가지로 정리되었습니다. </p><ol><li><strong>현재 자리에서 확장하기</strong><p>회사 안에서 연관된 업무가 있다면 그 분야를 더 깊이 파고들거나, 스스로 포지셔닝을 넓히는 것이 방법이 될 수 있다는 의견이 있었습니다.</p></li><li><strong>집중하기</strong><p>특정 영역에 몰입하고 싶다면 연차를 감수하더라도 이직을 통해 역량을 쌓는 것이 현실적인 선택일 수 있다는 이야기가 나왔습니다.</p></li><li><strong>기회를 찾기</strong><p>실제로 콘텐츠 마케터에서 퍼포먼스 마케터로 부서를 이동한 사례도 소개되었는데요. 내부 이동 기회를 먼저 살펴보고, 부족하다면 강의나 자격증으로 역량을 보완한 뒤 이직을 준비하는 방법이 대안으로 제시되었습니다.</p></li></ol><p></p><p>마케팅이라는 분야는 워낙 범위가 넓고, 최근에는 점점 고도화되면서 직무가 세분화되고 있어요. 한 사람의 역할이 어디까지여야 하는지, 더 넓혀야 할지 아니면 좁혀야 할지 고민하게 되는데요. 그러다 보니 마케터라면 누구나 한 번쯤은 부딪히는 고민일 텐데요. 여러분은 지금, 업무 영역을 넓히고 싶은가요? 아니면 특정 분야에 집중하고 싶은가요? 여러분들은 어떤 선택을 하실 건가요? </p><p></p><p></p><p></p><h1 id="2569463d984d8032a29be7ed3f5c3634">💻 2부 데이터 토크 </h1><h2 id="24d9463d984d81139c81cf0a79c7431d">Q. 다들 마케팅에 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 궁금해요.</h2><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80ee-b017-dffe6a9205a9-n2cMyJgiLjpHIQPCydNreUjipOgC_BaHGNxgZoZF-bs.jpg" data-align="center" data-width="336" style="width: 336px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80ee-b017-dffe6a9205a9-n2cMyJgiLjpHIQPCydNreUjipOgC_BaHGNxgZoZF-bs.jpg" width="336" /></figure><p></p><p>마케팅 성과를 어떻게 정의하고, 어떤 지표로 확인할지는 회사의 상황과 직무에 따라 크게 달라집니다. 이커머스에서는 ROAS, CPC, CVR, ARPU처럼 직접적인 매출·전환 지표를 중점적으로 본 반면, 콘텐츠 마케팅에서는 좋아요·댓글·구독 같은 PSI 지표가 더 중요하게 다뤄졌습니다. 또 인지도가 낮은 스타트업은 도달·노출 같은 지표를, B2B 기업은 계약·리드 성과를 주요 성과로 삼기도 했습니다.</p><p><br>현장에서 나눈 대화 중 일부를 생생하게 전달해 드릴게요. 실제로 현업에서 마주하는 고민과 데이터 활용 방식이 어떻게 다른지, 참가자분들의 이야기를 통해 직접 확인해 보세요! </p><p></p><hr><div class="prosemirror-column-container" data-type="column_container"><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.1875 1 0px; min-width: 0;"><p><strong>허*현님</strong></p><p>_ 10년차,<br>퍼포먼스 마케터</p></div><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.8125 1 0px; min-width: 0;"><p>“팀원 분들과 이야기 나눠봤을 때, 가장 재미있었던 것은 비즈니스 구조가 B2B인지, B2C인지에 따라 데이터를 어떻게 측정하고 활용하는지가 확연히 다르다는 점이었습니다.</p><p>웹, 앱 서비스를 가진 B2C 비즈니스에서는 로그 데이터를 이용한 사용자 행동 데이터 분석부터 매출 분석까지 사용자들의 전체 여정을 한 번에 확인하는 작업을 주로 하신다고 하셨고요.</p><p>또 오프라인을 통해 고객을 모객하는 B2B 비즈니스에서는 큰 행사를 런칭하고 나서 그 행사를 진행할 때 수집한 방문자 수, 모집 수, 반응 수 등의 데이터를 취합해서 리포트를 발행한다고 하시더라고요. 또 그 리포트를 고객들에게 공유하면서 후속 마케팅을 진행하는 식으로 활용한다고 하셨는데, 이 부분이 굉장히 인상 깊었습니다.”</p></div></div><hr><div class="prosemirror-column-container" data-type="column_container"><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.1875 1 0px; min-width: 0;"><p><strong>백*현님</strong></p><p>_ 4년차,<br>CRM 마케터</p></div><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.8125 1 0px; min-width: 0;"><p>“저희 팀은 퍼포먼스 마케터, CRM 마케터로 이루어져 있는데요. 일단 CRM 마케팅의 데이터 활용 사례부터 얘기해 보면, CRM 마케팅을 할 때에는 유저별로 세그먼트를 나눠서 실험하기 위해 데이터를 많이 활용합니다. 타겟을 추출한다거나, 타겟에서 실험한 결과를 성과 분석한다거나 할 때 데이터를 많이 활용하고요.</p><p>그 외에 퍼포먼스 마케터 분들은 매체별로 성과를 트래킹하기 위해 데이터를 많이 활용하신다고 이야기를 해주셨습니다.</p><p>사실 데이터를 잘 활용하기 위해선 데이터가 잘 수집되어야만 하는데요. 그렇게 하기 위해서, 특히 앱 서비스 같은 경우에는 마케팅 수신 동의율 같은 지표를 잘 체크하고 관리하고, 높이는 것이 중요하다는 점도 같이 이야기 나눠봤어요.”</p><p></p></div></div><hr><p></p><p></p><h2 id="24d9463d984d81dca5a3c47d3df2e053">Q. 실무에 GA4만 활용하고 있는데요. <br>SQL도 사용할 수 있게되면 마케팅 성과를 더 잘 분석할 수 있게 되나요?</h2><p></p><p>‘나는 마케터인데 데이터 분석까지 꼭 공부해야 하나?’ 이런 생각을 가지고 계신 분들이라면, 아래 이야기를 한 번 살펴보세요. </p><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80c6-b21a-c5711fb44bae-U79qd3JuOSmklZYg8SPlYQqPGNpX0JhOcCCksxsyyBA.jpg" data-align="center" data-width="384" style="width: 384px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80c6-b21a-c5711fb44bae-U79qd3JuOSmklZYg8SPlYQqPGNpX0JhOcCCksxsyyBA.jpg" width="384" /></figure><p> </p><p><em>“저는 패션 플랫폼에서 마케팅 하고 있는데요. 최근에 SQL로 RFM 고객 세분화 분석을 해서 CRM 성과를 높인 사례를 말씀드리고 싶어요. 이전에는 CRM 마케팅을 맡기 전에는 딱히 세그먼트를 나누지 않고 전체 고객들 대상으로 메시지를 발송하고 있었는데요. 제가 담당을 하게된 이후에는 빅쿼리 데이터를 가지고 RFM 기반으로 고객을 나눠서 메시지를 발송하고 있습니다.<br><br>결과적으로 고객들의 세그먼트를 나누지 않고 전체 고객 대상으로 메시지를 발송했을 때는 GA4 데이터 기준 유입 전환률이 0.3% 정도였는데요. 지금은 유입 전환율 1% 정도로 상승했고요. 이렇게 고객들의 정보를 가지고 분석하고 싶다면 GA4 데이터만 보는 걸로는 조금 부족하고, 무조건 SQL을 배워서 사용해야한다고 생각합니다.”</em></p><p><em>_패션 플랫폼 CRM 마케터, **</em></p><p></p><p>세그먼트를 나누어 CRM 마케팅을 진행하니 0.3%였던 유입 전환율이 1%까지 오르는 성과를 만들 수 있었다는 이야기였는데요. GA4만으로는 한계가 있었지만, SQL을 활용하면서 훨씬 깊은 분석과 성과 개선이 가능했다고 해요. 이 글을 보시는 마케터 분들 중에서도 ‘나는 굳이 데이터 분석까지 공부해야 할까?’ 고민하셨던 분들이 있다면, 이제는 조금 마음이 달라지지 않으셨나요? SQL을 배워보고 싶다는 생각, 슬슬 드시죠?</p><p></p><p>다만 현장에서는 “SQL이 만능은 아니다”라는 의견도 나왔답니다. 데이터 구조가 제대로 정리돼 있지 않으면, 아무리 SQL을 활용해도 분석 결과가 왜곡될 수 있기 때문입니다. 결국 SQL은 <strong>데이터 스키마와 텍소노미가 올바르게 세팅되어 있다는 전제</strong>에서만 빛을 발휘할 수 있는 도구라는 것이죠.</p><p></p><p>그래서 처음 셋업 단계에 있다면, 혼자서라도 작은 데이터 구조를 직접 설계해 보는 연습이 필요합니다. 상품명 하나를 어떻게 표기할지, 고객 정보를 어떤 기준으로 나눌지 같은 사소한 부분부터 차근차근 정리해 보는 것이죠. SQL 학습은 단순히 쿼리 작성 기술을 익히는 게 아니라, 이런 구조를 설계하고 데이터를 제대로 이해하는 힘을 길러주는 과정이기도 합니다.</p><p></p><p></p><p></p><h1 id="24d9463d984d81fb9eb5eeef433f2ca8">행사 참가자 소감</h1><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2539463d-984d-808c-9f6a-dd91cfc8e068-Eg2pJQsStZt36X8k1xuoy32LAI9PrkrnL7gGEa3QEhw.jpg" data-align="center" data-width="384" style="width: 384px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2539463d-984d-808c-9f6a-dd91cfc8e068-Eg2pJQsStZt36X8k1xuoy32LAI9PrkrnL7gGEa3QEhw.jpg" width="384" /></figure><p></p><p>마지막으로 행사 참가해 주신 마케터들의 후기를 공유합니다. </p><p></p><p><strong>데이터리안 밋업, #2 후기 모음</strong></p><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>사전에 받았던 고민, 사연에 대해 다같이 이야기해보는 활동이 뜻깊었어요! 다른 산업군의 마케터 분들은 이런걸 고민하는구나 알 수 있어서 좋았어요. 비용도 없는데 너무 높은 퀄리티의 밋업이라서 정말 고민과 준비를 많이 하셨구나 느껴졌어요.</p></div><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>마케팅에서 주로 보는 지표에 관한 이야기가 흥미로웠고 나와 회사가 바라보는 방향이 다를 때 어떤 식으로 대처하는지 이야기하는 것도 다른 마케터분들의 다양한 이야기를 들을 수 있어서 좋았습니다.</p></div><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>공통된 질문으로 서로 고민하고 답하고 생각을 나누었던 시간이 가장 기억에 남았습니다. 이런 게 다른 밋업 행사랑 가장 크게 달랐던 거 같아요. 팀 구성도 직군에 맞게 구별해주신 게 좋았습니다. 네트워킹이 일시적으로 이뤄지지 않게 지속적으로 이어질 수 있었으면 좋겠어요 😊</p></div><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>이런 기회주셔서 감사합니다. 업무적으로 지쳐있고 답답했는데 리프레쉬되는 좋은 경험이었습니다. 업무는 달라도 직장인의 고충이 비슷하다고 느껴져서 위로받는 시간이었어요.</p></div><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>우선 귀한자리 만들어주셔서 너무 감사합니다 :) 마케터로 고민이 많았는데 그런 자리를 통해서 다른분들의 열정을 보고 자기반성도 많이하게 되었습니다! 앞으로 더 무궁무진하게 발전하고 성장할 데이터리안을 항상 응원하겠습니다 👏</p></div><div data-type="callout" data-emoji="✔️" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);"><p>전반적으로 유쾌하고 캐주얼하면서도 간단한 게임이나 사전질문을 통해 심도 있는 이야기까지 이끌어내는 진행 방식이 만족스러웠습니다. 앞으로도 행사의 분위기나 톤앤매너는 이런 방식이면 좋겠다고 생각했어요!</p></div><p></p><p></p><p>밋업이 끝난 후 진행된 만족도 조사에서도 대부분의 참석자분들이 “다음 밋업에도 꼭 참여하고 싶다”는 답을 남겨주셨습니다. 현장에서 나눈 진솔한 고민과 인사이트가 누군가에게는 위로가, 또 누군가에게는 새로운 동기가 되었던 시간이었기 때문이 아닐까요? 일요일 오후에 밋업에 참여해 주시고, 의견을 나눠주신 모든 분에게 다시 한번 감사의 말씀을 전해요, 또 만나요 우리! </p><p></p><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80e7-ab61-fbe83dae6a5f-AlOvZCAzDfN779h0CT0gyeqyrXt_R0E7y_FR2CXoyjo.jpg" data-align="center" data-width="100%" style="width: 100%; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2569463d-984d-80e7-ab61-fbe83dae6a5f-AlOvZCAzDfN779h0CT0gyeqyrXt_R0E7y_FR2CXoyjo.jpg" /></figure><p></p><p>다음 밋업 소식이 궁금하시다면, <a href="https://www.instagram.com/datarian.official/" target="_blank">데이터리안 인스타그램</a>과 <a href="https://page.stibee.com/subscriptions/166606?groupIds=166790" target="_blank">뉴스레터</a>에서 가장 빠르게 만나보실 수 있습니다.</p>

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