조제복 님의 블로그

숏폼의 시대, 유튜브 쇼츠가 마케팅 판을 바꾸고 있다유튜브 쇼츠(Shorts), 이제는 단순한 짧은 영상 플랫폼이 아닙니다.Z세대·MZ세대를 중심으로 유튜브에서 가장 빠르게 성장하는 콘텐츠 형식이 바로 쇼츠입니다.유튜브 전체 사용자 중 70% 이상이 쇼츠를 정기적으로 시청하고 있고,광고주들도 점점 더 쇼츠 중심의 마케팅 전략을 고민하기 시작했습니다.그렇다면 유튜브 쇼츠에서 브랜드 노출을 극대화하는 성공법은 무엇일까요?이번 글에서는 유튜브 쇼츠 마케팅의 최신 트렌드와 실전 전략을 총정리해드릴게요.유튜브 쇼츠 마케팅이 중요한 이유1️⃣ 유튜브 알고리즘 변화쇼츠는 별도 알고리즘으로 노출됩니다.기존 구독자 기반 노출보다 비구독자 노출 비중이 압도적으로 높음.즉, 브랜드 인지도를 빠르게 확장할 수 있는 채널로 활..

콘텐츠 마케팅 ROI 측정법 – 데이터 기반으로 성과 높이기콘텐츠 마케팅, 효과는 과연 어떻게 측정할까?요즘 브랜드 마케팅의 중심은 단연 콘텐츠 마케팅입니다.SNS, 블로그, 유튜브, 이메일, 브랜디드 콘텐츠까지 다양한 채널을 통해고객과의 관계를 구축하고 신뢰를 쌓는 마케팅 전략이 활발히 이루어지고 있죠.하지만 많은 마케터들이 **"콘텐츠 마케팅 성과 측정이 어렵다"**는 고민을 자주 털어놓습니다.퍼포먼스 광고처럼 바로 수치가 보이지 않고, 인식 변화나 관계 구축 효과는 측정하기가 까다롭기 때문입니다.그렇다면 콘텐츠 마케팅 ROI(투자수익률)는 어떤 지표로 측정하고 관리하면 좋을까요?이번 글에서는 실제 실무에서 적용 가능한 콘텐츠 마케팅 ROI 측정법을 총정리해드립니다.콘텐츠 마케팅 ROI란?ROI(Re..

변화하는 마케팅 환경, 브랜드가 준비해야 할 것은?마케팅의 세계는 늘 빠르게 변화합니다.특히 2025년은 기술·소비자 트렌드·채널 환경 모두에서 중요한 변곡점이 되는 해로 평가되고 있습니다.AI 기술의 실전 도입, Z세대 중심의 소비 패턴 변화, 콘텐츠 소비 행태 변화 등그 어느 때보다 브랜드와 마케터들은 빠르게 전략을 재정비해야 하는 시점입니다.이번 글에서는 2025년 마케팅 트렌드의 핵심 5가지 변화를 총정리해 소개드릴게요.자리야2626 블로그답게 실전 적용 가능한 팁과 브랜드 관점 인사이트도 함께 정리했습니다.1️⃣ AI 기반 마케팅 자동화의 본격화변화 포인트AI 기술이 이제 마케팅 도구의 부가 기능을 넘어 주력 채널로 자리 잡음생성형 AI(ChatGPT, Claude, Gemini 등)을 활용한 ..

신규 고객 확보보다 중요한 건 '유지'다"새로운 고객을 유치하는 비용은 기존 고객을 유지하는 비용의 5배가 든다."마케팅 업계에서 오래된 격언입니다.특히 **고객 획득 비용(CAC)**이 급격히 증가하고 있는 지금,기존 고객을 얼마나 오래 유지하고 재구매로 연결시키는지가 마케팅 성과의 핵심이 되고 있습니다.이를 위한 전략이 바로 리텐션 마케팅(Retention Marketing) 입니다.이번 글에서는 리텐션 마케팅의 개념과 중요성, 그리고 실전에서 재구매율을 높이는 전략을 총정리해드릴게요.마케터·사업자·창업자 누구나 바로 적용 가능한 팁도 함께 소개합니다.리텐션 마케팅이란?리텐션 마케팅은 기존 고객을 유지(Retention)하고, 재구매·재방문·충성도 향상을 유도하는 마케팅 전략입니다.3핵심 목표는 단순..

통계의 한계를 넘어서는 분석: 왜 부트스트래핑인가?마케팅 분석에서 **고객 만족도(Customer Satisfaction)**는 핵심 지표 중 하나입니다. 전통적으로 평균, 분산, 신뢰구간과 같은 통계치를 기반으로 해석하지만, 이때 가장 큰 걸림돌은 표본의 크기와 분포의 가정입니다. 특히 고객 피드백 데이터는 종종 비대칭적이고, 소수 의견이 전체 해석을 왜곡할 수 있기 때문에 일반적인 정규분포 가정을 만족하지 않습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 활용되는 것이 바로 **부트스트래핑(Bootstrapping)**입니다. 이 기법은 데이터의 분포나 이론적 모형을 가정하지 않고, 표본 데이터 자체를 반복 재추출하여 통계적 결론을 도출할 수 있게 합니다.부트스트래핑이란 무엇인가?부트스트래핑은 1979년 브래들리..

부트스트래핑(Bootstrapping)은 통계적 방법 중 하나로, 주어진 표본 데이터를 이용해 반복적으로 새로운 표본을 생성하여 통계적 추론을 수행하는 기법입니다. 특히 고객 만족도 데이터를 해석할 때 유용하며, 표본의 불확실성을 줄이거나 표본 분포를 정확히 추정할 수 있습니다.부트스트래핑 기법의 이론적 배경부트스트래핑은 '재표본 추출'(resampling) 기법으로, 다음과 같은 특징을 가집니다:무작위 복원 추출(Random Sampling with Replacement): 주어진 표본 데이터에서 복원 추출을 통해 동일한 크기의 새로운 표본을 여러 번 생성합니다.표본 분포 근사: 실제 모집단 분포를 알지 못할 때, 기존 표본을 활용하여 모수의 분포를 추정합니다.비모수적 방법: 모집단의 분포를 가정하지 ..

캠페인 성공의 착시: 숫자 뒤에 숨은 진실디지털 마케팅, 브랜딩, 광고, 퍼포먼스 캠페인 등 마케팅의 다양한 분야에서 A/B 테스트나 실험 기반 분석이 일상이 되었습니다. 이 과정에서 가장 자주 등장하는 개념이 바로 **p-value(유의확률)**입니다.많은 기업과 마케터들이 캠페인 효과 분석 시 p-value가 0.05 이하로 나오면 “통계적으로 유의하다”, 즉 **“캠페인이 효과가 있었다”**고 판단하고 프로젝트를 종료하거나 다음 단계로 진행합니다. 그러나 이런 판단이 오히려 마케팅 실패로 이어지는 착시를 만들기도 합니다.이 글에서는 p-value만 보고 캠페인 성공을 판단했지만, 실제로는 잘못된 결론이었던 사례들을 통해 마케팅 실무에서의 올바른 데이터 해석 방법을 짚어보겠습니다.p-value란 무엇..

경제성장률과 실업률 사이의 ‘숨겨진 연결고리’경제가 성장하면 고용도 늘어난다는 것은 직관적으로 당연한 이야기처럼 들립니다. 그러나 실제로 GDP 성장률이 몇 % 증가할 때 실업률이 얼마만큼 줄어드는가에 대한 정량적 분석은 단순하지 않습니다. 이를 가장 대표적으로 설명하는 것이 바로 **오쿤의 법칙(Okun’s Law)**입니다.오쿤의 법칙은 경제성장률과 실업률 사이의 ‘경험적 관계(empirical relationship)’를 나타낸 것으로, 미국 경제학자 아서 오쿤(Arthur Okun)이 1962년 처음 제시한 이론입니다. 본 글에서는 오쿤의 법칙이 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 이것이 한국 경제에서는 어떻게 적용되고 있으며, 실제 성장률과 고용의 관계가 어떤 패턴을 보이는지에 대해 상세히 분석하겠..

군 생활도 체계적으로 정리할 수 있다: 매트릭스의 힘군대는 한국 남성이라면 누구나 일정 기간 경험하는 조직입니다. 하지만 많은 사람들이 제대 후 "군 생활이 뭐 그렇게 특별한 경험이었을까?" 하고 휘발성 있게 흘려보내는 경우가 많습니다. 사실 군 생활은 다양한 인간관계, 위계 조직, 특수한 상황에서의 리더십과 순응, 극한의 감정 등 수많은 복합 경험이 녹아 있는 압축형 사회 경험입니다.이처럼 다양한 경험을 단순한 추억으로만 남기지 않고, 구조화된 자기 이해와 성장의 계기로 바꾸기 위해서는 매트릭스(Matrix) 방식의 정리가 효과적입니다. 이 글에서는 군대 경험을 자기계발, 회고, 또는 취업 면접 준비용으로 활용할 수 있도록, 군대 경험 매트릭스 작성법을 구체적으로 소개하겠습니다.매트릭스란 무엇인가?여기..

마케팅 믹스 모형(Marketing Mix Modeling, MMM)은 오프라인과 온라인 채널을 포함한 다양한 마케팅 활동의 기여도를 정량적으로 측정하고 예측하기 위해 고안된 통계적 기법입니다. 이러한 MMM은 여러 채널의 ROI를 계산하고 예산 배분의 최적화를 도와주는 강력한 도구이지만, 실무에서 자주 지적되는 문제 중 하나는 TV광고 효과가 과대평가되는 경향이 있다는 것입니다. 이 글에서는 그 이유를 다양한 관점에서 깊이 있게 살펴보겠습니다.TV광고 효과의 과대평가: 단순한 착시가 아니다1. 모형 설계 상의 한계MMM은 다중 회귀 분석 계열의 기법을 사용하여 독립변수(마케팅 활동)와 종속변수(판매 실적 등) 간의 관계를 도출합니다. 그런데 이때 다음과 같은 설계상의 제약이 존재합니다.공변량 문제(Co..