업의 특성을 잘 알고 데이터가 갖고 있는 의미가 무엇인지 잘 아는 사람은 해당 업무를 오랫동안 해온 실무자입니다. 단순히 숫자 관계만 보지 않고, 숫자 이면의 배경을 이해하는 사람이기 때문입니다. 이런 실무자가 데이터 마인드(나아가 분석력)까지 갖춘다면 막강한 경쟁력을 갖추는 것과 다름없습니다. 데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자 마케터가 ‘가장 기초적인 수준’에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 알려줍니다. 부록으로 챗GPT를 이용한 분석법까지 담았습니다.
본질을 꿰뚫는 마케팅 전문가이며, 마케팅&브랜딩 전문기관인 밸류바인(VALUEVINE) 대표컨설턴트, 서울브랜드위원회 위원, 글로벌경영협회 이사 등으로 마케팅 컨설팅과 코칭, 그리고 강의와 연구 활동을 하고 있다. 주간지 〈이코노믹리뷰〉에 “구자룡의 본질을 꿰뚫는 마케팅”이라는 전문가 칼럼을 연재하고 있으며, 한국통계진흥원, DB웹진, 대학신문 등에 칼럼을 기고하고 있다. 상명대학교, 건국대학교, 한국생산성본부(KPC), 멀티캠퍼스, 중소기업연수원, 대구테크노파크, 서울시인재개발원, 삼성전자, 삼성디스플레이, SK플래닛, 코스콤 등 주요 대학 및 산업교육기관, 기업 등에 출강하고 있다. PMS(생산성경영체계)심사원 자격으로 경영 진단 및 심사를 하고 있다.
상명대학교 경영학부에서 겸임교수를 역임했다. 칼슨마케팅그룹코리아(Carlson Marketing Group Korea)에서 마케팅전략실장으로 일했다. 사단법인 한국능률협회에서 상임전문위원을 지냈다. 그리고 삼성전자, 현대자동차, GS칼텍스, LG전자, KT&G, 한국인삼공사, 한샘, JDC공항면세점, 동화엔텍, 부경양돈, 서울특별시, 안성시, 화성시, 한국디자인진흥원 등 주요 기업과 공공기관을 대상으로 마케팅 및 브랜드 컨설팅과 마케팅조사 프로젝트를 의뢰받아 수행했다. 한국외대국가브랜드연구센터와 함께 ‘한국지방브랜드 경쟁력지수(KLBCI)’ 모델을 개발하고 조사 프로젝트를 수행했다.
지은 책으로는 《지금 당장 마케팅 공부하라》, 《마케팅 리서치 :Market Sensing & Insight》, 《공공브랜드의 전략적 관리》, 《경영의 최전선을 가다》, 《한국형 포지셔닝 : 한국 소비자 마음에 브랜드 심는 법》, 《시장에서 통하는 마케팅 전략수립 및 실행》, 《고객만족도-조사방법실무지침서》등이 있다. 옮긴 책으로는 《마케팅 통찰력을 키워주는 시장조사의 기술》, 《소비자를 유혹하는 마케팅전략 34》, 《괴짜의 시대》, 《세일즈프로모션은 왜 마케팅의 핵심인가》등이 있다. 연구 논문으로 〈도시브랜드 자산의 평가와 지수화에 관한 연구〉, 〈소비자-브랜드관계 유형에 따른 브랜드 자산 구성 요소들 간의 상호작용에 관한 연구〉, 〈한국의 도시경쟁력평가에 관한 연구〉 등이 있다.
한국생산성본부로부터 ‘베스트 강사상’, 한국소비문화학회로부터 ‘우수논문상’을 수상한 바 있다. 그리고 ‘경영/브랜드/마케팅 분야 실무자들이 가장 만나고 싶어 하는 국내 전문가’ 3인에 선정되기도 했다.
프롤로그 - 데이터는 기술이 아니라 마인드다 1부. 데이터 리터러시에 대한 이해1. 데이터로 나만의 관점을 2. 문제 정의가 먼저다 3. 스몰데이터도 중요하다 4. 데이터는 팩트가 아니다 5. 데이터 분석의 복병, 통계 6. 나의 데이터 리터러시 역량 2부. 현업 실무자의 셀프 데이터 분석7. 나도 이제부터 데이터 분석가 8. 어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 할까 9. 분석해보기(1): 트렌드 분석으로 신사업 구상 해보기 (스마트폰 사진, 구글 트렌드)10. 분석해보기(2): 2차 데이터에서 신제품 아이디어 얻기 (빅카인즈)11. 분석해보기(3): 텍스트 데이터에서 핵심키워드 찾기 (형태소 분석, 파워BI)12. 분석해보기(4): 정량 데이터로 결론 도출 해보기 (기술통계, 가설검정, A/B 테스트)13. 분석해보기(5): 시각화로 쉽게 통찰하기 (파워BI)14. 여전히 중요한 조사 분석의 원칙 3부. 데이터 기반의 의사결정(마케팅 사례 중심으로)15. 트렌드 분석에 의한 상품 기획 16. A/B 테스트를 활용한 마케팅 의사결정 17. 고객 세분화에 의한 타겟 마케팅 18. 알고리즘에 의한 추천과 예측 마케팅 19. 데이터 기반의 고객 경험 마케팅 20. 데이터 기반의 구독 서비스 마케팅 4부. 데이터 마인드 높이는 방법21. 데이터가 아니라 데이터 사고력 22. 빅데이터가 아니라 빅 싱킹 23. 결과가 아니라 결론 도출 에필로그 - 데이터 마인드로 통찰력을 길러라 참고. 더 읽어보기 1. 챗GPT를 활용한 데이터 분석 2. 현업 실무자와의 Q & A 3. 데이터 마인드 강화를 위한 도서 추천
