데이터 마케팅 업무를 여러해 하면서 느낀 여러 가지들

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다른 온라인 공간에서 몇일전 취준생의 갑갑함을 느낀 글을 본 게 

계속 마음에 남아서...

아마 비슷하게 생각하는 톨들이 있지 않을까 싶어서

유연근무로 퇴근하고 시간이 남아서 써보아

두서없이 쓰는 점은 이해 부탁해

* 참고로 나는 대기업은 아니라 대행사를 끼지 않는 인하우스 데이터 마케팅을 하고 있어

  회사명을 말하면 톨들 80%가 아는 곳

1. 지금 유망하다고 취준생들이 뛰어드는 직무 = 이미 레드오션

안타깝게도

'이 직업이 유명하니까 내가 지급 취업해서 몇년 뒤엔 이직 쉽게하겠지? 하하' 가 현실이 아니야

내가 봤을 때엔 IT 개발자는 이게 가능함

왜냐하면 개발이 필요한 영역은 계속 발굴되고 있고

(심지어 키오스크 개발이 많이 쓰이고, 초딩들한테도 코딩과외를 함)

수요가 공급을 못 쫓아가는 현상이 몇년간 계속 될거야

하지만 데이터마케팅은 이런 행회돌리는 상황이 아니야

HR쪽 일하는 지인한테 듣고 놀랐던게 

어떤 직무이든 요즘은 스펙 쌓는 걸로 데이터분석 교육을 듣는 비중이 매우 높아지고 있고, (면접 이력서 검토할 때마다 놀람... 취준생들의 학구열 리스펙)

브랜드마케팅에서도 데이터기반의 의사결정을 하는 훈련을 하고 있는 상황이야

IT회사 및 커머스/예약서비스 등의 회사들에서 

데이터마케터들을 신입/경력 안가리고 엄청 뽑고 있어

사실 데이터 마케팅하는 건 업무자동화도 하나의 능력이라

일정 숫자이상 사람이 TO로 채워지면 더 안 필요해

지금 채용되어서 능력을 쌓은 사람들이 3년차이상이 되면

신입2명 분은 충분히 채워줄 수 있는 사람이 될 것이고,

그러면 지금처럼 TO가 안 필요해.

실제로 사무자동화랑 마케팅자동화를 잘하는 과차장급 1명이 입사하면

대리급 2~3명 분량도 커버칠 수 있어.

데이터마케팅은 기술 베이스라 진입장벽이 있는 편이지만

TO는 고정되어있고, 이 직업(능력)을 가진 사람들이 늘어날 리스크를 가지고 있는거야

실제로 퍼포먼스마케팅 쪽은 이게 보이기 시작함

몇년 전에는 부르는게 값인 상황이었는데

지금은 교육도 엄청 활성화되었고 안정화되는 게 눈에 보여

그래서 나는 이 일을 배우겠다고 입사하는 신입들한테 초반에 가이드라인을 줘.

지금 입사할 때 치열했던 것만큼

너가 3~5년 뒤에 이직할 때 / 이 회사에 카운터오퍼를 요구할 때 프리패스인 확률이 줄어들고 있다고...

그러니 3~5년 시간동안 확실히 열심히 배워서

대리급 채용시장 안에서는 선택권을 가진 뛰어난 사람이 되어달라고 면담 때마다 말해

나 역시도 계속 치열하게 잘하는 점 / 못하는 점을 정리하면서 발전시키고 있어

지금처럼 꿀빨 수 있을 때 한번은 이직해서 연봉 점프 시키는게 내 목표이기도 해

2. 구글번역기는 왜 발전속도가 느리냐..

데이터 마케팅하는 툴이나 SQL 언어들은 영어 베이스가 대부분이야

그래서 모르는 거 찾아볼 때 구글에서 찾아야하고,

해외자료를 검색하는 방법을 익혀야하고 영어를 읽을 줄 알아야 해

7년전부터 번역기가 기술문서는 쉽게 해주겠지 기대하면서

계속 안 배우고 존버했는데 망함

그 때 번역기를 불신하며 영어를 배우기 시작했던 동료들은

데이터마케팅 솔루션 본사 업체와 미팅할 수 있는 기회가 생기고 확실히 유리해졌어

난 영포자라 회화까진 배우기 벅찬 것 같아서

비즈니스 영어메일 작성법부터 배우기 시작하고 있어

메일도 주고 받는 상황이 몇번씩 생기더라구 더이상 피할 수가 없어짐

3. 데이터분석은 도구로 써야지 매몰되어선 안돼

'데이터분석' 직무가 아니고 데이터 '마케팅' 일을 하는 사람이야

데이터분석을 하길 원했으면 회사는 우리를 안 뽑았어

선형회귀분석을 할 줄 아는 게 내 실력의 전부이고, 이미 근무 중인 데이터분석가도 선형회귀분석을 할 줄 안다면

나를 마케터로 뽑을 이유가 없잖아

데이터 기반으로 마케팅 액션을 한다는 것을 보여줘야 해

카피라이팅도 어떤 소재가 좋은지 AB테스트를 해서

나만의 데이터화를 시켜야하고,

카카오톡 이미지 메시지를 보낼 때 어떤 사진을 보여주면 좋은지도 고객분석을 통해서 설득하면 좋겠지

예를 들면 호텔에서 일한다고 치면, 고객들에게 더블룸 사진 보여주기 vs 트윈룸 사진으로 보여줄까? 에 대해서

나 스스로의 편협한 사고가 아니라 객관적인 데이터기반의 근거로 어필할 줄 아는 사람이 되어야해

(실제 구매데이터로 알 수 있겠지?)

매해 새로운 기술과 툴들이 나올 때 빠르게 적응하는 모습도 중요해

'귀찮아 나중에 배울래' or '지금 쓰는 툴이 편해'하면서 고집부리다가 

어느순간 부서에서 나혼자만 안 배운 상태인 경우도 간혹 있어

회사에서 시킬 때 배우면 돈도 주고, 책도 사주는 경우도 있으니까 이 때 빨리 배우는게 좋아

4. 업계/서비스 이해를 가져야 함

고객의 이용패턴을 데이터를 보고 마케팅 기획을 해야하는데

이 회사의 이해도가 부족하면 데이터를 읽는 능력도 알아서 도태될 수 밖에 없어

내가 상황상 이걸 못 사용하는 상황이라면

계속 인스타그램이나 네이버, 유튜브로 사용 후기를 읽는 자세라도 가져야 해

마케팅이 아니더라도 

다른 팀에서 하는 프로젝트들도 많이 관심을 가지고 있는게 좋아

언제 내가 이 프로젝트 마케팅을 할지 모르니까 알고 있으면 훨씬 온보딩할 때 쉬워져

 

5. 신입은 어떤 스펙을 쌓아야하는지?

몇년간 면접관으로 들어가봤는데 솔직히 말해서 크게 기대 안함

우리회사는 뽑아서 3개월이상은 가르친다고 생각하고 뽑아ㅋㅋ...

다른 회사들도 다 포함해서

선호하는 스킬셋은 SQL, 엑셀 배워봤던 사람이냐 정도...?

선호하는 역량은 빠르게 배울 수 있고, 논리적인 깊이가 있는 사고를 하냐 정도...?

(이건 내 사견)

하나의 데이터를 이리저리 돌려봤던 흔적이 보이는 포트폴리오가 있다면 흥미로울 듯

요즘은 재미있는 데이터들을 공개해둔 곳들이 많으니까.

아니면 취미나 학원 등을 통해서 '어떤 실행'을 했을 때 얻은 '데이터적 인사이트'를 보여주는 것도 좋겠지

예를 들면 유튜브/뉴스레터/카톡채널/인스타/인스타광고/네이버스토어/블로그 를 직접 운영했는데

그 때 어떠어떠한 액션이 다른 때에 비해 어떠어떠한(=정량적인) 반응을 이끌어내서 이러이러한 교훈을 얻었다

와 같은 서사가 있으면 흥미로울 것 같아

(이것도 내 사견)

교육을 들었으면

교육 안에서 내가 배운 점, 느낀 점, 직접 수행해본 것을 직접 블로그나 노션에 기록한 걸 제출해도 좋을 듯

능동적인 모습일테니...

마무리가 애매하다 !

혹시 궁금한 점 있으면 아는 선에서 대답해볼게

안녕