마케터 연봉 1,000만 원 올리는 꿀팁! 데이터 분석으로 커리어 확장하기

안녕하세요. 마케팅 한 스푼, 인사이트 한 꼬집! Z세대의 신선한 레시피로 마케팅을 맛있게🥄 마케팅 레시피 🌼데이지 주방장이에요. 맛잘알 셰프님들의 의뢰에 딱 맞춘 맛있는 레시피를 알려드릴게요!

오늘은 "데이터 분석으로 마케팅 커리어 확장하는 방법"을 준비했어요. 현직 마케터, 취업 준비생, 이직을 고민하는 분들 모두 주목해 주세요!

n년차 마케터, 데이터 공부를 해야할까요?

💡 오늘의 고민 키워드

✅ 마케터의 커리어 확장

✅ 데이터 분석의 필요성

✅ 데이터 분석 스킬 배우기

오늘의 주문자, OOO님의 의뢰는 바로 커리어 확장에 대한 고민이었네요! 🍽️

사실, 누구나 커리어의 갈림길에서 방향성을 잃을 때가 있죠. 잘하고 있는 걸까? 지금의 선택이 맞는 걸까? 앞으로 어떻게 나아가야 하지? 이런 고민은 성장을 위한 필수 과정이니까요.

오늘은 OOO님을 위해, 데이터 분석과 관련된 커리어 방향과 성장 전략 대해 깊이 있게 다뤄볼게요!다른 셰프님들 중에서도 자신의 커리어 방향에 대한 고민이 많다면, 여러분의 고민을 조금이나마 덜어주는 성장의 레시피가 되길 바라요🙂

그럼, 지금부터 본격적으로 시작해 볼까요?

"데이터를 다루는 마케터, 커리어의 폭이 달라집니다!"

🔎 최근 마케팅 채용 공고에서 이런 문구 본 적 있으신가요?

✔️ "SQL 가능자 우대"

✔️ "데이터 분석 경험 필수"

✔️ "파이썬 활용 가능자 우대"

경력직 채용 공고를 보면 그 기업과 직무에서 하는 일이 무엇인지, 필요로 하는 역량이 무엇인지 알 수 있어요. 앞에서 주문자님이 말씀해 주신 대로 요즘 마케터에게 데이터 분석과 관련된 역량을 요구하는 모습을 많이 볼 수 있어요. 이제 데이터 분석은 마케팅의 선택이 아닌 필수라고 하죠. 이제 마케터는 감으로 전략을 세우고 단순히 광고 성과를 모니터링하는 것이 아니라, 비즈니스 의사결정에 기여하는 데이터 기반 전략가가 되어야 해요.

다음으로 커리어 확장을 위한 데이터 분석에 대해 더 자세히 설명해 드릴게요!

데이터 분석으로 커리어 확장하기

STEP 1: 마케터에게 데이터 분석이 필요한 이유

1️⃣ 짧은 마케터의 수명

마케터는 빠르게 변화하는 시장 환경을 끊임없이 모니터링하고, 최신 트렌드를 반영한 전략을 수립해야 해요. 그렇다 보니 마케터의 수명은 비교적 길지 않다는 말이 나오는 것도 무리가 아니에요. 실제로 많은 시니어 마케터들이 "더 젊고, 유행에 민감하며, 새로운 기술을 빠르게 습득하는 후배들을 따라가는 게 쉽지 않다"고 말하곤 해요.

그렇다면 빠르게 변화하는 시장에서 살아남고 성장하는 마케터들은 어떤 전략을 쓰고 있을까요? 특히, 치열한 환경 속에서 일하는 스타트업 마케터들은 데이터 기반 의사결정을 통해 효과적인 마케팅을 실행하고 있어요. 이들은 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라, 목표 달성을 위한 지표를 설정하고 데이터 분석을 통해 전략을 최적화하며 성과를 높이고 있죠. 결국, 변화에 뒤처지지 않으려면 감각적인 트렌드 파악뿐만 아니라 데이터를 활용한 체계적인 접근이 필수라는 점을 알 수 있어요.

📌Chance Time : 데이터 분석을 중요 역량으로 뽑는 스타트업 마케터들

Q. 스타트업 마케팅에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하시나요?

⬇️스타트업 마케터들의 성장 방법이 궁금하다면?⬇️

2️⃣ 마케터 연봉 비교

✔️ 같은 마케터라면 데이터를 다룰 수록 더 높은 연봉!

✔️ 그로스 마케터 > 퍼포먼스 마케터 > 브랜드 마케터 > CRM 마케터 > 콘텐츠 마케터

2024년 아이보스에서 조사한 설문에 따르면, 마케팅 세부 직무 중 그로스 마케터가 평균 연봉이 가장 높은 것으로 나타났어요.정확한 금액이 아닌 범위로 답변을 수집하여 정확한 평균 연봉을 측정할 수는 없지만, 구간별 중간값을 기준으로 산출한 결과 그로스 마케터, 퍼포먼스 마케터, 브랜드 마케터, CRM 마케터, 기타, 콘텐츠 마케터 순으로 나타났어요. 해당 순위의 특징을 살펴보면 데이터를 다루는 직무일수록 평균 연봉이 높게 나타났는데요. 마케터에게 데이터란 성장의 도구이면서 무기가 될 수 있다는 점을 확인할 수 있어요.  

✔표로 한눈에 알아보는 데이터를 다루는 마케터의 차이

3️⃣ 커리어 성장 & 확장의 기회

과거에는 시각적인 콘텐츠 중심의 마케팅이 중요했다면, 이제는 데이터를 기반으로 한 마케팅이 더욱 중요해지고 있어요. 기업들은 데이터를 활용해 마케팅을 최적화하고, 이에 따라 데이터 분석을 할 줄 아는 마케터의 가치는 더욱 높아지고 있죠.

따라서 데이터 분석 역량을 갖춘 마케터는 더 넓은 커리어 선택지를 가질 수 있어요. 마케팅 직무에서도 데이터를 다루는 역량을 키워 퍼포먼스 마케터, 그로스 마케터, 마케팅 데이터 애널리스트 등의 직무로 확장할 수 있어요.

또한, 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정에 흥미를 느낀다면, 데이터 분석가(DA)로 전환해 전문적인 커리어를 쌓을 수도 있어요. 마케팅 경험을 바탕으로 데이터를 해석하는 능력을 갖춘 분석가는 비즈니스 의사결정에 중요한 역할을 하며, 다양한 산업에서 높은 수요를 보이고 있어요.

⬇️디지털 마케터에서 토스 DA 이직한 현직자의 취업 로드맵이 궁금하다면?⬇️

즉, 데이터 분석을 할 줄 아는 마케터는 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 수행하고, 더 높은 연봉과 다양한 커리어 기회를 가질 가능성이 높아요. 그렇기 때문에 더 성장하고 싶은 마케터라면 데이터 분석 역량을 기르는 것이 정말 중요하겠죠?

STEP 2: 데이터 기반 마케터는 어떻게 일할까?

데이터 분석을 할 줄 알면 광고 성과를 최적화하고, 고객을 정교하게 타겟팅할 수 있으며, 비즈니스 전략에도 기여하는 인재로 성장할 수 있어요. 감에 의존하지 않고 데이터를 활용할 줄 아는 마케터는 어떤 방법을 사용해서 어떻게 일할까요? 다음 몇 가지 분석 방법을 알려드릴게요!

1️⃣ 퍼널분석(Funnel Analysis)

퍼널 분석(Funnel Analysis)은 유입된 고객이 구매까지 어떤 단계를 거치는지 분석하는 것으로 퍼널분석을 통해 고객들이 우리가 설계한 루트를 잘 따라서 최종 단계까지 잘 도착하는지, 고객의 여정과 전환율을 확인할 수 있어요. 예를 들어, 랜딩 페이지 → 장바구니 → 결제 완료까지 전환율 추적하고 최종 단계의 유저를 늘리기 위해서 각 단계 사이의 전환율을 높이는 전략을 수립해요.

2️⃣ 코호트 분석(Cohort Analysis)

코호트 분석은 특정 그룹(코호트)의 행동을 시계열로 분석하는 기법이에요. 이를 통해 특정 시점에 가입한 고객 그룹의 행동 패턴을 분석할 수 있어요. "2023년 1월에 가입한 고객들이 3개월 후에도 우리 제품을 쓰고 있을까?", "1년 전에 우리 뉴스레터를 구독한 구독자의 메일 오픈율은 얼마나 될까?" 등의 분석을 통해 더 효과적인 타겟팅을 할 수 있어요.

3️⃣ A/B테스트

A/B 테스트는 두 개 이상의 변수를 비교하여 가장 성과가 좋은 요소를 찾는 실험 방식으로 마케터가 의사결정을 내릴 때 유용한 방법이에요. 사용자의 실제 반응 데이터를 기반으로 최적의 마케팅 전략을 선택하는 데 유용하게 사용되고 있어요. 예를 들어, 광고에서는 배너 디자인, 광고 문구, 이미지 등을 변경하여 어떤 요소가 더 높은 클릭률을 보이는지 확인할 수 있어요. 또한, 이메일 마케팅에서는 제목, 내용, 발송 시간을 다르게 설정해 더 높은 오픈율과 클릭률을 유도할 수 있어요.

📌Chance Time : 데이터 분석에 필요한 툴 알아보기

데이터 분석을 이야기할 때 빠질 수 없는 다양한 도구와 언어들이 있어요. 특히 SQL과 파이썬은 많은 기업에서 데이터 분석가에게 요구하는 핵심 기술이며, 여러 부트캠프에서도 기본적으로 다뤄지고 있죠. 그렇다면, 데이터 분석에 활용되는 대표적인 툴에는 무엇이 있을까요?

① 시각화에 사용하는 도구 | BI(Business Intelligence)

앞서 말한 여러 지표를 한눈에 보고 비교할 수 있다면 의사결정 하는데 더욱 편하겠죠? 이렇게 데이터를 쉽고 빠르게 시각화하고 분석하는 도구를 BI라고 해요. 이러한 시각화 도구로 대시보드를 만들면 여러 데이터를 한 화면에 모아보고, 대시보드 상에서 필터링과 상호작용을 통해 심도 있는 분석을 할 수 있죠.

그중에서 Tableau는 다양한 차트와 그래프, 지도 등을 제공하기 때문에 데이터를 명확하고 이해하기 쉽게 표현할 수 있어요. 실시간 데이터 분석 기능을 제공하기 때문에 최신 데이터를 기반으로 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있게 해요. 또한 태블로는 분석 결과를 팀원들과 공유하고 협업할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 팀 단위의 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하죠. 이처럼 시각화 도구를 사용하면 데이터 분석 작업의 효율성을 크게 향상 수 있어요.  

② 데이터 베이스의 정보를 처리하는 언어 SQL

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하기 위한 프로그래밍 언어에요. 데이터베이스에 저장된 데이터를 효율적으로 추출하고 분석할 수 있기 때문에 SQL은 빅데이터를 다루기 위한 필수적인 언어로 자리 잡았어요.   

③ 데이터 분석, 시각화, 자동화까지 가능한 파이썬(Python)

반면에 파이썬은 SQL만으로는 구현하기 어려운 데이터 분석, 시각화, 자동화 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 도구에요. 예를 들어, SQL을 활용해 고객 유입 경로나 전환율이 낮은 고객 세그먼트를 분석한 뒤, 파이썬을 사용해 맞춤형 이메일 콘텐츠를 자동으로 생성·발송할 수 있어요. 이를 통해 이메일 캠페인의 CTR을 효과적으로 높일 수 있죠.

또한, 파이썬은 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 분석에도 활용되며, 판다스(Pandas)와 같은 라이브러리를 사용해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 이런 점 때문에 데이터 분석가들이 SQL과 함께 파이썬을 필수 도구로 익히고 있죠.

STEP 3: 데이터 분석을 배우는 방법

데이터 분석의 중요성도 알고, 사용되는 툴도 알겠는데 막상 배우려니 어디서부터 시작해야 할지 막막하시죠? 그래서 제가 세 가지 유형으로 데이터 분석을 배우는 방법을 정리해 봤어요!

가성비 좋은 무료 강의부터, 기초는 물론 실무 포트폴리오까지 탄탄하게 쌓을 수 있는 부트캠프까지 딱 맞는 학습 방법을 찾아보세요!

1️⃣ 처음 배우는 데이터 분석, 어디서 시작해야 할까?

✅ 무료/유료 강의 & 추천 자료 활용하기

독학이 어렵다면 체계적인 강의를 듣는 것도 좋은 방법이에요. 무료 강의부터 유료 강의, 부트캠프까지 다양한 학습 방식이 있으니, 본인의 상황에 맞게 선택할 수 있어요.

Google Analytics Academy에서는 GA4 관련 무료 강의를 제공하며, 기본 개념부터 실습까지 체계적으로 학습할 수 있어요. 또한, 이지스퍼블리싱의 강의는 출판사에서 출간한 교재를 기반으로 진행되기 때문에, 책을 보면서 차근차근 따라 하기 좋아요. 조코딩과 같은 유튜브 채널을 활용하는 것도 하나의 방법이에요.

좀 더 집중적으로 배우고 싶다면 부트캠프 과정을 고려해 볼 수도 있어요. 부트캠프는 비교적 짧은 기간 동안 실무에 필요한 기술을 익히도록 구성되어 있어, 기초부터 프로젝트 경험까지 빠르게 쌓을 수 있는 것이 장점이에요. 6개월 커리어 전환 과정이나 비전공자를 위한 초보 과정 등 다양한 과정이 마련되어 있어, 목표와 수준에 맞춰 선택할 수 있어요.

✔️ 무료 강의 vs. 부트캠프

2️⃣ 현업에서 당장 써먹을 수 있는 데이터 분석 방법?

✅바로 활용할 수 있는 작은 데이터 분석부터 시작하기

지금 현업에 있다면 일단 현재 다루고 있는 데이터에서 간단한 분석부터 시작해 보세요. GA4(구글 애널리틱스)를 활용해 고객 유입 경로를 분석해 고객 유입 경로를 분석하고, 전환율이 가장 높은 채널을 찾아보는 것부터 시작할 수 있어요. 또한, 메타(Meta) & 구글 광고 데이터를 활용해 캠페인 성과를 최적화하는 방법도 효과적이에요.

이를 통해 고객 리텐션(재방문율) 파악하고, 이를 기반으로 CRM 캠페인을 기획할 수 있어요. 만약 데이터 분석 툴이나 언어가 어렵게 느껴진다면, 엑셀을 활용해보는 것도 좋은 방법이에요. 피벗 테이블과 함수를 이용해 매출 데이터를 정리하고, 월별 성장률을 계산해보는 것부터 시작해보세요.

3️⃣실무 경험이 필요한 취업/이직 준비자라면?

✅ 사이드 프로젝트 or 실제 도메인 데이터 활용하기

데이터 분석을 배우는 가장 효과적인 방법 중 하나는 실제 데이터를 다루며 실무 경험을 쌓는 것이에요. 단순히 이론을 공부하는 것만으로는 한계가 있기 때문에, 직접 분석하고 인사이트를 도출하는 과정이 중요하죠. 이를 위해 많이 활용되는 방법이 사이드 프로젝트와 부트캠프인데요. 두 방법 모두 실무 경험을 쌓을 수 있지만, 접근 방식에는 차이가 있어요.

🔍사이드 프로젝트란?

사이드 프로젝트(Side Project)는 본업이나 학업과 별개로 개인이 관심 있는 주제를 정해 진행하는 프로젝트를 의미해요. 데이터 분석을 배우기 위해 사이드 프로젝트를 진행할 경우, 데이터 수집부터 분석, 시각화, 인사이트 도출까지 모든 과정을 스스로 계획하고 실행해야 한다는 점이 가장 큰 특징이에요. 그렇기에 개인의 관심사에 따라 개인 SNS 운영부터 서비스 기획까지 다양한 규모와 방식으로 사이드 프로젝트를 진행할 수  있어요.

사이드 프로젝트의 장점은 자유롭게 원하는 주제를 선택할 수 있고, 스스로 문제 해결 능력을 기를 수 있다는 점이에요. 하지만 방향을 잡기 어렵거나 피드백을 받을 기회가 적다는 단점도 있어요.

🔍부트캠프에서 배우는 실무 데이터 분석

반면, 부트캠프는 정해진 커리큘럼과 실무 중심의 프로젝트를 통해 보다 체계적으로 데이터 분석을 배울 수 있는 방법이에요. 예를 들어, 마케팅 다이닝 부트캠프에서는 실제 기업이 사용하는 데이터를 활용해 마케팅 데이터 분석, 고객 세분화, A/B 테스트 등 실무에서 바로 적용할 수 있는 데이터 분석을 학습할 수 있어요.

특히, 현직자 멘토링과 피드백이 제공되기 때문에 혼자 공부할 때보다 방향성을 잡기 쉽고, 빠르게 실무에 적응할 수 있는 점이 큰 장점이에요. 예를 들어, 마케팅 다이닝 부트캠프에서는 실제 기업에서 사용하는 데이터와 매우 유사한 데이터를 활용하여 실제 기업이 겪는 문제를 해결하는 방식으로 데이터 분석을 학습할 수 있어요.

📌 사이드 프로젝트 vs 부트캠프, 어떤 차이가 있을까?

두 방법 모두 실무 경험을 쌓는 데 유용하지만, 혼자 사이드 프로젝트를 진행하는 것이 어렵다면 부트캠프를 활용하는 것이 훨씬 효율적이에요. 특히, 취업이나 이직을 목표로 한다면 부트캠프에서 제공하는 실무 프로젝트와 멘토 피드백을 적극 활용하는 것이 도움이 돼요.

데이터 분석을 배우고 싶지만 무엇부터 시작해야 할지 고민된다면, 부트캠프에서 체계적으로 배우면서 실무 프로젝트를 경험해 보는 것을 추천해요!

📌Coming Soon: 부트캠프 '마케팅 다이닝'을 소개합니다

오늘의 의뢰는 OOO 셰프님의 "마케터 커리어 성장을 위해 데이터 분석을 배워야 할까?"에 대한 고민이었는데요. 이에 대한 저의 솔루션 레시피는 바로 "데이터를 다루는 마케터, 커리어의 폭이 달라진다!"이었습니다!

비전공자, 수학을 싫어하는 문과생이라면 데이터 생각만 해도 머리가 지끈거릴 수도 있을 것 같은데요. 데이터 분석이 커리어를 확장하는 데 큰 무기가 될 수 있다니 접근하기 쉬운 분석 먼저 하나씩 해보는 것은 어떨까요?

오늘 살펴본 내용을 요약해 볼게요.

데이터를 배워야겠다는 생각에 마음이 조급해질 수도 있을 것 같아요. 몇 가지 주의할 점이 있어요!

더 성장하고 싶은 마케터라면 개발자 수준까지는 아니더라도 데이터 분석을 배우는 것을 추천해 드려요. 하지만 한 번에 너무 많은 것을 하려고 하면 금방 지치죠. 하나씩 차근차근 익히면서 실무에 적용해 가며 커리어를 확장해 보세요! 셰프님들은 어떤 데이터 분석 스킬부터 시작해 보고 싶으신가요?😊

셰프님들의 고민을 척척 해결해 드릴 맛케팅을 부탁해! 다음 시간에는 '지방대 문과생을 위한 마케터 취준'을 재료로 더 특별한 레시피와 함께 돌아올게요. 셰프님들 모두, 오늘도 맛있는 마케팅 한 끼 즐기세요! 

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