디지털 마케팅, AI로 날개를 달다

김유영

모바일 게임 마케팅과 디지털 마케팅 분야에서 14년 이상 경력을 쌓았다. 2010년부터 다수의 글로벌 게임사에서 사용자 확보(UA), 리타겟팅, 퍼포먼스 및 콘텐츠 마케팅을 담당하며, 매월 수백만 달러 규모 예산을 관리하고 글로벌 캠페인을 운영했다. 2019년부터는 마케팅 성과 측정 회사 앱스플라이어(AppsFlyer) 고객 성공팀에서 활동하며, 엔터프라이즈 고객사의 마케팅 전략 컨설팅과 데이터 분석을 통해 성과 창출을 지원하고 있다. 데이터 기반 의사결정과 마케팅 성과 최적화에 깊은 관심을 두고 있으며, 기업 대상 디지털 마케팅 출강, 퍼블리·인프런 콘텐츠 제작, 한국콘텐츠진흥원 스타트업 마케팅 교육 등 다양한 강연과 교육 활동도 병행 중이다. 새로운 지식은 이해될 때까지 파고드는 경향이 있으며, 실용적인 통찰을 바탕으로 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 관심이 많다.

• ▣ 01장: 디지털 마케팅의 과거와 현재, 그리고 커리어 기회
• 1.1 디지털 마케팅의 등장
• __1.1.1 1991년: 최초 웹의 공개
• __1.1.2 1994년: 최초의 디지털 마케팅 등장
• __1.1.3 1990년대 후반: 검색 엔진의 등장
• __1.1.4 2000년대 초: 소셜 미디어와 콘텐츠 마케팅의 부상
• __1.1.5 2000년대 중반 이후: 스마트폰과 영상 마케팅
• __1.1.6 2020년대: AI 시대의 도래와 디지털 마케팅의 진화
• 1.2 디지털 마케팅의 등장
• __1.2.1 브랜드 마케터(Brand Marketer)
• __1.2.2 퍼포먼스 마케터(Performance Marketer)
• __1.2.3 콘텐츠 마케터
• __1.2.4 CRM 마케터
• __1.2.5 AI 시대의 디지털 마케터
• 1.3 디지털 마케터의 직무 확장성
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• ▣ 02장: 디지털 마케팅 환경 이해하기
• 2.1 서드파티 툴 이해하기
• __2.1.1 광고 툴(Ad tools)
• __2.1.2 검색 엔진 최적화(SEO) 툴
• __2.1.3 고객 관리(CRM) 툴
• __2.1.4 성과 측정 툴 MMP
• __2.1.5 제품 분석 툴
• __2.1.6 데이터 시각화 툴
• __2.1.7 디지털 마케터를 위한 AI 툴
• __2.1.8 서드파티 툴 총정리 & 체크리스트
• 2.2 디지털 마케팅 측정 아이디 이해하기
• 2.3 웹 투 앱 광고 측정하기
• __2.3.1 웹 투 앱이 중요한 이유
• __2.3.2 웹 투 앱 전환 분석 툴
• 2.4 디지털 마케팅 측정 매체 종류
• __2.4.1 애드 네트워크
• __2.4.2 커스텀 미디어 소스
• __2.4.3 SRN(Self Reporting Network)
• 2.5 신규 설치 캠페인, 리타겟팅 캠페인
• __2.5.1 신규 설치 캠페인
• __2.5.2 리타겟팅 캠페인
• __2.5.3 신규 설치 캠페인과 리타겟팅 캠페인의 주요 차이점
• 2.6 그 외 주요 디지털 마케팅 용어
• __2.6.1 포스트백
• __2.6.2 A/B 테스트: 오바마의 6천만 달러짜리 버튼
• __2.6.3 앱스토어 최적화
• __2.6.4 AARRR 모델
• __2.6.5 메트릭, KPI
• __2.6.6 MMM
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• ▣ 03장: 디지털 마케팅의 성과를 읽는 법: KPI의 모든 것
• 3.1 기본 광고 KPI
• 3.2 사용자 여정 단계별 KPI
• __3.2.1 광고 단계: 광고 최적화 KPI
• __3.2.2 FTUE 단계: 초기 사용자 경험은 잘 설계되어 있는가?
• __3.2.3 잔존 단계: 서비스의 매력도는 어떻게 측정할 것인가?
• 3.3 리텐션 분석 방법 이해하기
• __3.3.1 리텐션 분석 방법 3가지
• __3.3.2 특정 행동 기준 리텐션 분석 방법
• __3.3.3 리텐션 벤치마크
• 3.4 KPI의 함정
• __3.4.1 누적 KPI의 함정
• __3.4.2 KPI가 너무 많을 때: 북극성 지표
• 3.5 이벤트 파라미터 기획하기
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• ▣ 04장: 데이터 이슈 해결하기
• 4.1 데이터 차이 분석하기
• __4.1.1 어트리뷰션 모델
• __4.1.2 룩백 윈도우
• __4.1.3 데이터 측정 시점과 기록 시간대
• __4.1.4 데이터 기준 통일하기
• 4.2 데이터 급증감 분석하기
• __4.2.1 세분화 분석
• __4.2.2 외부 요인 분석
• __4.2.3 아웃라이어 분석
• 4.3 프로드(Fraud), 가짜 데이터 가려내기
• __4.3.1 CTIT 분석
• __4.3.2 버전 분석
• __4.3.3 행동분석(Behavior Analysis)
• __4.3.4 기기 분석(Device Analysis)
• __4.3.5 내가 만든 가짜 사용자
• 4.4 데이터 이슈를 대하는 자세
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• ▣ 05장: 디지털 마케터가 알아야 할 기술 용어
• 5.1 딥링킹과 디퍼드 딥링킹
• __5.1.1 딥링킹의 3가지 구현 방식
• __5.1.2 딥링킹 활용하기
• 5.2 애플의 프라이버시 정책
• __5.2.1 정책 히스토리
• __5.2.2 애플의 IDFA 정책(LAT vs ATT)
• __5.2.3 SKAdNetwork 이해하기
• 5.3 구글의 프라이버시 정책
• __5.3.1 정책 히스토리
• __5.3.2 구글의 쿠키 정책
• __5.3.3 프라이버시 샌드박스
• 5.4 시나리오로 배우는 기술 용어
• __5.4.1 클라이언트와 서버
• __5.4.2 SDK, S2S, API: 외부 시스템과의 연결을 위한 핵심 기술
• __5.4.3 데이터베이스와 SQL
• __5.4.4 프롬프트 엔지니어링
• 5.5 미래의 디지털 마케터