1. 마케팅 데이터 분석 및 프로젝트 리딩
고객사의 마케팅 및 비즈니스 문제를 데이터 분석 과제로 구체화합니다.
캠페인 성과, 고객 행동, 구매 전환, 재구매, 고객 가치 등 주요 마케팅 데이터를 분석합니다.
단순한 수치 변화 설명을 넘어 성과 변화의 주요 원인을 찾고 실행 가능한 인사이트를 제안합니다.
처음 전달받은 요청을 그대로 분석하기보다, 실제 의사결정에 필요한 문제가 무엇인지 다시 정의하고 적절한 분석 방향을 설계합니다.
주요 분석 프로젝트를 직접 수행하고, 필요한 경우 팀원과 함께 분석 방향과 결과물을 리뷰합니다.
2. 분석 방법 및 업무 프로세스 개선
자주 발생하는 분석 과제를 더 빠르고 일관되게 수행할 수 있도록 분석 기준과 프로세스를 정리합니다.
좋은 분석 사례와 노하우를 팀에서 반복 활용할 수 있도록 분석 로직, 해석 기준, 검증 절차, 템플릿 등의 형태로 구조화합니다.
지표 자체의 공식 정의나 데이터 구현을 소유하기보다, 해당 지표를 어떤 상황에서 어떻게 해석하고 분석에 활용할 것인지에 대한 기준을 만듭니다.
기존 분석 과정에서 비효율적이거나 반복되는 업무를 찾아 개선합니다.
3. AI를 활용한 분석 업무 고도화
LLM 및 AI Agent 등 새로운 기술을 활용해 데이터 탐색, 지표 해석, 분석 초안 작성 등 분석 업무를 효율화합니다.
반복적으로 발생하는 분석 판단과 예외 처리 기준을 재현 가능한 형태로 정리하고, AI가 활용할 수 있는 분석 기준으로 발전시킵니다.
예를 들어 어떤 지표를 우선 확인해야 하는지, 어떤 상황에서는 특정 지표를 신뢰하면 안 되는지, 데이터가 부족하거나 이상한 경우 언제 판단을 보류해야 하는지 등을 명문화합니다.
AI Engineer 및 Data Engineer와 협업하여 이러한 분석 기준을 실제 분석 자동화와 AI 활용 사례에 적용합니다.
AI가 분석가의 판단을 보조하고 반복 업무를 줄이는 동시에, 좋은 분석가의 판단 기준이 팀과 시스템에 축적될 수 있도록 합니다.
4. Cell 리딩 및 분석가 성장 지원
주요 분석 과제의 우선순위를 관리하고 팀원의 업무 진행을 지원합니다.
분석 과정과 결과물을 리뷰하며 더 좋은 문제 정의와 분석 방향을 함께 고민합니다.
주니어 분석가가 점차 더 복잡한 분석을 독립적으로 수행할 수 있도록 코칭합니다.
마케팅, AI Engineering, Data Engineering 등 다양한 조직과 협업하여 프로젝트를 진행합니다.