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입문, 초급

마케터를 위한 SQL 실전 : 구매 전환율 2배 높이는 고객 세분화, 취향 파악, 구매 순서 분석

실무에서 활용하는 SQL 핵심 문법부터 3가지 실전 문제를 해결하기 위한 고객 세분화, 취향 및 연관 분석, A/B TEST까지. 차별화된 마케터를 위한 SQL 강의!

1기

강의 일정: 24.01.07 ~ 24.02.04 (총 5회) 매주 일요일 14:00 ~ 17:00 (총 15시간)

오프라인

강남 | 3층 Spoons Lab A 지도확인

고객 데이터를 자유자재로 다룰 수 있는
마케터로 성장하고 싶나요?

이 강의를 통해 10초 만에 데이터를 추출하고 고객 전략을 세우는 마케터로 성장할 수 있습니다.

강의소개

구매 전환율을 높이는 SQL 실전 활용 방법과
고객을 파악하는 방법까지 가감 없이 공유합니다.

01. 업무에 당장 활용할 수 있도록 3가지 분야의 고객 문제 실전 사례를 준비했습니다.

도메인마다 지표를 선정하고 활용하는 방법이 다릅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실전 사례 3가지(콘텐츠, 코스메틱, 통신사 분야)를 담았습니다. 직접 비즈니스 문제를 해결하고 지표 활용법에 대한 도메인 지식을 확장해 나의 기업에 바로 적용할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

02. 고객 세분화, 고객 취향, 구매순서까지 우리 기업에 맞는 고객 전략을 세워보세요.

기업마다 가지고 있는 데이터가 다르지만, 고객 전략을 수립하는 큰 틀은 동일합니다. 데이터를 통해 고객이 어떤 상품을 선호하는지, 어떤 상품이 같이 구매되는지 정확한 수치로 우리 서비스의 고객을 확실하게 파악하고 구매 전환율을 높일 수 있도록 강의를 구성했습니다.

03. 이 모든 문제를 실무에서 활용하는 SQL 문법을 통해 접근하고 해결합니다.

SQL 기본 문법 정말 중요하지만, 실무에서 활용하는 SQL 문법은 차원이 다릅니다. 15년 경력의 데이터 분석가가 실제 활용했던 SQL 문법을 공유합니다. 어렵게 느껴지던 SQL, 이 강의를 통해 업무에 당장 적용할 수 있는 능력까지 기를 수 있도록 강의를 구성했습니다.

본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

정확한 수치로 고객의 취향을 파악하는 마케터로 성장할 수 있습니다.

고객 세분화의 사용 설명서

수치에 기반한 명확한 타겟팅

단순 이론으로 그치지 않는 실무 밀착형 강의.

시니어 데이터 분석가의 프로세스와 의사결정 방법을 배워 나의 업무에 바로 적용할 수 있습니다.
3가지 분야의 고객 문제 해결

실제 현업의 사례 기반

데이터에 어떻게 접근하는지, 어떤 지표를 세우고 고객을 판단해야 하는지 현업의 프로세스를 공유합니다.
실무에서 활용하는 진짜 SQL

업무 생산성 향상

SQL을 활용하면 고객 데이터를 10초 만에 추출하고 핸들링할 수 있습니다. 업무에 당장 적용할 수 있도록 실무에서 활용하는 진짜 SQL 문법도 학습하세요.

수많은 고객 데이터, 아직도 엑셀과 스프레드시트로 다루고 계신가요?

온라인 강의 무료 제공 혜택!

SQL에 익숙하지 않은 마케터 분들을 위해 준비했습니다.

오프라인 강의 수강 후 온라인 강의 무료 제공 혜택을 통해 SQL을 확실하게 마스터하세요!

본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

3가지 도메인에서 고객 전략을 어떻게 세웠는지 공유합니다.

다양한 도메인에서 비즈니스 임팩트를 낸 고객 전략을 배워 성과 내는 마케터로 성장해 보세요!

우리 기업 상황에 맞는 해결책을 제시합니다.

현장에 오셔서 실제 사례를 듣고 기업에 맞는 해결책을 제시하고 피드백을 받아보세요!

실무 환경과 가장 유사한 데이터로 학습합니다.

실무 환경과 전혀 비슷하지 않은 캐글 데이터, 진부하지 않을까요? 강사님께서 직접 전처리한 데이터로 매주 실습합니다!

망설이는 동안,
누군가는 먼저 시작합니다.

IT 대기업의 마케터들은 지금도 SQL을 사용하고 있습니다.

구매 전환율을 높이는 마케터는 데이터에 기반해 고객의 행동 근거를 찾고 있습니다.

본 강의를 수강하기 전, 안내 사항

* 해당 과정은 정원 초과 시 조기 마감될 수 있습니다.
* 오프라인으로 진행됩니다.

FAQ

강의에 대해
궁금한 점이 있으신가요?

Q. 오프라인으로만 진행되나요?

해당 과정은 실무 사례를 모두 공개하기 때문에 오프라인으로만 진행됩니다.

Q. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?

실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다. OS는 Windows, Mac 모두 가능합니다.

수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!

실무에서는 고객 데이터가 어떻게 활용되는지 데이터 가설 전략은 어떻게 수립하는지 궁금하신 분

데이터로 고객을 이해하고 비즈니스의 성장을 책임지는 마케터, 그로스 해커, PM, 데이터 분석가

우리 서비스의 고객을 데이터와 수치로 정확하고 빠르게 파악하고 싶은 분

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

David

이력사항

(전) 카카오 계열사 데이터 분석가
(전) 라인플레이 데이터 사이언티스트
(전) 아모레퍼시픽 데이터 분석가
(전) SPSS Korea 데이터 사이언티스트

프로젝트

S, K 통신사 고객 세분화 개발
N은행 ASS 신용평점 모형 개발
A, K 보험사 유지율 예측 모형 개발
게임 내 아이템 구매 추천 모형 개발
게임 내 아이템 Push Targeting 모형 개발

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. David입니다. 저는 10년 넘게 CRM 및 고객 분석에 머신러닝과 통계 분석을 적용하고 고민하고 있습니다. 금융, 통신, 유통, 콘텐츠 산업에서 다양한 고객 분석을 하며, 다양한 문제를 데이터 풀어가고 있습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이고, 어떤 형태로 진행되나요?

마케터분들이 자주 보시는 다양한 지표 중 가장 친근한 데이터를 만들어 가는 것으로 시작합니다. 리텐션 및 퍼널 지표 등을 SQL로 만들어 볼 예정입니다. A/B 테스트를 시작부터 끝까지 데이터 기반으로 접근할 예정이며, 나아가 간단하게 고객이 구매하는 정보를 요약하고 분석합니다. 구매 취향 및 구매하는 상품의 연관성, 마지막으로 RFM 고객 세분화 등을 다룰 예정입니다. 제가 근무했던 회사에서 문제를 풀기 위해 어떤 분석을 했는지 케이스 스터디에 녹였습니다. 마지막으로 모든 회사에 있는 거래 데이터와 유사한 샘플 데이터를, SQL을 사용하여 분석 실습으로 진행할 예정입니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

데이터에 기반해 실무에서 가장 중요한 3가지 비즈니스 문제를 가지고 검증할 수 있는 가설을 세워 봅니다. 가설을 데이터로 검증할 수 있도록 데이터를 가공 추출하고, 결과를 해석해 보는 과정을 경험할 수 있습니다. 또한, 가장 일반적인 지표를 광범위하게 적용할 수 있는 기법을 통해 고객들의 구매 및 행동의 특징을 파악할 수 있습니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

단순히 SQL을 배우는 것이 아니라, 어떻게 실무에서 사용할지를 다룰 예정입니다. 데이터를 통해 우리 고객이 어떻게 행동했는지 파악합니다. 제가 실무를 하면서 경험했던 비즈니스 CASE STUDY를 통해 같이 당시 문제점을 같이 고민해 보고, 어떤 데이터를 보고 어떻게 의사결정을 했는지 간접적으로 경험할 수 있습니다.

5. 마지막으로 수강생분들에게 하고 싶은 말이 있으시다면?

'SQL을 배우긴 했지만 내 업무에 어떻게 쓸 수 있을까?'를 고민하시는 분들에게 적합한 강의입니다. 실무에서 활용하는 SQL을 배워 데이터를 직접 다루고 이 데이터를 기반으로 의사결정까지 이어서 하는 과정을 다룹니다. 강의를 통해 한 단계 더 성장할 수 있게 하겠습니다.

커리큘럼 (7)

[Online Course] SQL 기본 문법 온라인 강의 제공
온라인 강의 제공

[배민 사업개발팀 현업자 직강! SQL과 구글 시트로 배우는 데이터 리터러시 첫걸음] 강의의 SECTION 2 부분을 제공합니다.
데이터 가공과 분석을 위한 실습환경 세팅

SQL 알아보기

SQL 구문 살펴보기

SELECT & FROM

WHERE

SQL 연산자 살펴보기

GROUP BY

HAVING

Review (1)

Review (2)
1주차. 실무에서 활용하는 SQL 문법 및 핵심 데이터 지표
강의 목표

실제 데이터 분석가가 실무에서 활용하는 SQL 문법과 함수를 배워 SQL 실무 응용력을 기릅니다. 데이터의 핵심 지표를 파악하고 데이터 리터러시에 대한 능력을 기릅니다.

이론

데이터의 핵심 지표에 대한 이해

전사 기본 지표

AARRR 및 리텐션(Retention) 지표

데이터 플로우 및 로그 생성하는 방법

실무에서 활용하는 SQL 문법과 함수

USE-CASE

브라질 이커머스 데이터를 활용한 리텐션 지표 파악

실습

브라질 이커머스 데이터를 활용한 SQL 쿼리 로직 실습

실무에서 활용하는 SQL Syntax (with 문, case when 문)
2주차. 고객 샘플링을 통한 APP Push와 A/B TEST
강의 목표

APP Push와 A/B TEST 진행 및 결론 도출을 SQL을 이용하여 이해합니다.

이론

Data-Driven의 핵심 A/B TEST 이론과 분야별 설정 방법

핵심 지표에 대한 이해와 결과 해석 방법

고객 샘플링 - 무작위 추출, 층화 추출

통계적 집단간 차이 분석 - ANOVA

A/B TEST 결과 분석하기 - 만약 큰 차이가 없다면, 어떤 가설을 선택할까?

USE-CASE

고객이 가장 반응하기 좋은 미션은 무엇일까?

실습

A/B TEST에 필요한 가설 설정 실습

SQL을 이용한 APP Push, A/B TEST 진행 및 결론 도출
3주차. USE-CASE: 콘텐츠 분야의 고객 취향 세분화 및 가설 설정
강의 목표

고객 취향을 어떤 데이터를 기반으로 접근할 것인지, 데이터에 대한 전략을 세우고 인사이트를 얻을 수 있습니다. 고객의 군집을 생성하기 위한 SQL 문법과 함수를 배웁니다.

이론

고객 취향을 어떤 데이터를 기반으로 접근할 수 있을까?

빈도 분석 - 카테고리 변수 분석

고객 취향을 얻기 위한 SQL 문법과 함수는?

고객 취향 생성을 통해 어떤 전략을 얻어갈 수 있을까?

USE-CASE

콘텐츠 분야에서 활용하는 고객 취향 세분화 방법

실습

콘텐츠 회사에서 사용하는 SQL 필수 문법과 함수, 쿼리 실습

콘텐츠 회사에서 활용하는 고객 데이터 전략 수립

실무 밀착 - 가설 설정과 비즈니스 임팩트를 내기 위한 과정
4주차. USE-CASE: 코스메틱 분야의 연관성 분석 및 상품 추천
강의 목표

데이터를 통해 고객이 어떠한 상품을 선호하는지 알고, 어떤 상품이 같이 구매되는지 이해합니다. 이러한 데이터를 추출하기 위한 SQL 문법과 데이터 마트를 생성하는 방법을 이해합니다.

이론

데이터 기반으로 나는 어떤 상품을 무슨 근거로 추천할 수 있을까?

연관성 분석(장바구니 분석)이 어떤 것이고, 코스메틱 분야에서는 어떻게 적용하고 있을까?

USE-CASE

코스메틱 분야의 연관성 분석과 상품 추천

실습

연관성 분석에 필요한 SQL 필수 문법과 함수, 쿼리 실습

다양한 행동 데이터를 빠르게 파악하는 데이터 마트 생성
5주차. USE-CASE: 통신 분야의 고객 세분화 및 시각화
강의 목표

데이터를 통해 고객을 세분화하는 방법을 학습합니다. 고객 세분화를 직접 시각화하고 시니어 데이터 분석가의 시점과 해석 방법을 습득합니다.

이론

SQL을 사용한 RFM 고객 세분화 기법

통신사에서 활용하는 고객 세분화 방법과 주의점

USE-CASE

통신 분야에서 활용하는 고객 세분화는?

실습

고객 데이터 세분화 및 시각화 실습

데이터를 전반적으로 이해하는 대시보드 만들기