안녕하세요, 셰프님!🍳 마케팅 한 스푼, 인사이트 한 꼬집, 마케팅 레시피입니다.
마케터 취업 준비하면서 느낀 고민들, 저희가 다 들어드릴게요!
함께 공감하며 써내려간 Z세대의 진솔한 이야기와 그 고민을 해결해 줄 토스 현직자의 취업 로드맵까지!
오늘의 레시피는 ‘토스 현직자가 전하는 Z세대의 마케팅 취업 로드맵 A to Z’입니다. 지금 바로 알아볼까요? 🚀
👨🏻💼대기업부터 성공한 스타트업까지! 모두 프리패스한 현직자를 소개합니다!
안녕하세요. 토스에서 데이터 애널리스트로 근무하고 있는 임OO입니다.
미래에셋 증권에서 3년 동안 디지털 마케터로 근무했고, 두 달 전 이직에 성공해 현재 토스 재직 중입니다. 여러분 취업에 도움이 될 수 있도록 제 경험과 느낀 점 등을 모두 공유 드리겠습니다.
1️⃣현직 마케터의 실제 업무 프로세스
디지털 마케터로 근무 하실 때 업무 프로세스가 어떻게 흘러갔는지 궁금합니다!
디지털 마케터로 일할 때, 제 하루 업무는 현황 데이터를 확인하는 것으로 시작해요. 전날 혹은 특정 기간 동안의 성과를 모니터링하면서 유저 반응이나 매출 변동을 살펴보고, 문제가 발견되면 그 원인을 분석해 해결 방법을 모색했습니다. 예를 들어, 서비스에 오류가 생기면 관련 팀과 협력해 문제를 해결하거나 서비스의 매력이 떨어진다고 판단되면 데이터 분석을 통해 새로운 기획을 시작해요. 이 과정에서 다양한 방법으로 문제의 근본 원인을 파악하여, 개선 방안을 마련하는 데 집중했습니다.
따라서 제 업무 방식은 크게 두 가지로 나뉠 수 있어요. 첫 번째는 바텀업 방식으로, 고객 유지나 신규 유저 유입 감소같은 이슈가 발생하면 CRM 프로젝트 등을 통해 해결합니다. 이러한 프로젝트들은 보통 몇 개월에서 1년 정도의 기간 동안 진행되고 주로 문제 해결과 성과 창출에 중점을 둡니다. 두 번째는 탑다운 방식입니다. 주로 회사에서 기획한 서비스나 캠페인을 실행하는 역할을 맡아서 진행해요. 데이터를 추출하고 분석하거나, 프로젝트를 위한 보고서를 작성했습니다. 결과적으로, 디지털 마케팅 업무를 하면서도 데이터 분석에 가까운 역할을 많이 수행했어요.
보통 마케팅 업무는 어떤 식으로 목표가 나뉘는 건가요?
마케팅 업무는 신규 고객 유치(Acquisition)와 고객 유지(Retention) 관점으로 나눌 수 있습니다. 회사의 성장 단계나 시장 상황에 따라 중요도가 달라져요. 빠르게 성장하는 회사나 신규 고객 유치가 핵심인 산업에서는 액퀴지션을 위해 퍼포먼스 마케팅이 중심이 됩니다. 반면, 경기 침체나 신규 고객 유치 비용이 높아질 때는 리텐션 관점에서 CRM 마케팅이 중심이 되어 고객 유지 전략을 실행합니다. 물론 두 가지를 균형 있게 접근하는 회사들도 많아서 상황에 맞춰 어느 쪽에 집중할지 결정하는 것이 중요해요.
2️⃣마케터 취업 트렌드
현재 마케팅 취업계의 트렌드는 어떻게 흘러가고 있나요?
이제 마케터들에게 데이터 역량은 필수가 되고 있습니다. 특히, 요즘 대부분의 회사가 플랫폼을 기반으로 운영되기 때문에, 마케팅 활동에서 데이터를 잘 다루는 능력이 점점 더 중요해졌어요. 과거에는 우대 사항이었던 데이터 스킬들이 이제는 지원 자격으로 요구되고 있습니다. SQL 같은 데이터베이스 언어나 앰플리튜드 같은 데이터 분석 툴, 그리고 시각화 툴인 태블로가 대표적입니다.
이런 툴들을 잘 다루면 취업에서도 유리할 뿐만 아니라, 입사 후에도 다양한 업무를 맡을 기회가 많아집니다. 결국, 신입사원이 도메인 지식을 배우는 과정에서도 데이터 분석 및 활용 능력이 점점 더 중요한 요소로 자리 잡고 있다는 것을 알 수 있어요.
📲마케터, 데이터 분석가에게 추천하는 데이터 툴
1️⃣ SQL
2️⃣ 앰플리튜드
3️⃣ 태블로
4️⃣ Google Analytics(GA)
앞으로 마케팅에서 떠오를 직무와 지게 될 직무는 무엇일까요?
요즘 대부분의 회사는 플랫폼을 두고 있는 경우가 많아요. 따라서 데이터와 결합된 직무가 점점 더 유망해질 겁니다. 그로스 마케팅, 디지털 마케팅, CRM 같은 데이터 기반의 직무가 앞으로 더 중요해질 것으로 보여요. 반면, 단순한 마케팅 커뮤니케이션이나 데이터와 무관한 크리에이티브 작업 중심의 직무는 점차 어려워질 가능성이 있어요. 장기적으로 경쟁력을 갖추기 위해서는 데이터와 가까운 직무를 선택하는 것이 더 유리하다고 생각합니다.
아쉽지만 미리보기는 여기까지예요✋🏻
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