목차
* 지원하신 분야에서 가장 중요하다고 생각하는 역량이란 무엇인지 정의하고, 해당 역량이 직무수행에 있어 어떤 도움이 될 수 있을지 이유를 작성해 주십시오. 나아가 해당 역량을 보유하기 위해 본인이 노력한 경험을 구체적으로 기술해 주십시오.
* 지원분야와 관련된 경력 및 학습(프로젝트, 공모전, 논문, 이수과목 등) 등을 진행한 경험을 서술하십시오. 나아가 이러한 경험이 직무수행에 있어 어떤 도움이 될 수 있을지에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
* 본인이 생각하는 국내외 마케팅 사례 중 ①가장 인상 깊었던 사례와 구체적인 이유 ②아쉬운 사례와 구체적인 이유를 서술하십시오. 또한 본인이 기획자라면 어떤 방식으로 개선할지 새로운 방안을 구체적으로 기술해 주십시오. (기획 사유, 타겟/채널, 콘텐츠 내용 등)
* 본인이 생각하는 중요한 마케팅 트렌드 및 마케팅 관련 기술(Martech)은 무엇이며 그렇게 생각한 이유를 서술하십시오. 그리고 본인이 마케팅 기획자라면 위에서 서술한 트렌드와 기술을 적용해 어떤 마케팅을 하고 싶은지 구체적으로 기술해 주십시오.
* 지원분야와 관련된 경력 및 학습(프로젝트, 공모전, 논문, 이수과목 등) 등을 진행한 경험을 서술하십시오. 나아가 이러한 경험이 직무수행에 있어 어떤 도움이 될 수 있을지에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
* 본인이 생각하는 국내외 마케팅 사례 중 ①가장 인상 깊었던 사례와 구체적인 이유 ②아쉬운 사례와 구체적인 이유를 서술하십시오. 또한 본인이 기획자라면 어떤 방식으로 개선할지 새로운 방안을 구체적으로 기술해 주십시오. (기획 사유, 타겟/채널, 콘텐츠 내용 등)
* 본인이 생각하는 중요한 마케팅 트렌드 및 마케팅 관련 기술(Martech)은 무엇이며 그렇게 생각한 이유를 서술하십시오. 그리고 본인이 마케팅 기획자라면 위에서 서술한 트렌드와 기술을 적용해 어떤 마케팅을 하고 싶은지 구체적으로 기술해 주십시오.
본문내용
가. 마케팅 직무에서 요구되는 역량 및 기여 방안: 데이터 역량
1) 마이데이터 활용 고객 분석 모델 개발
① 탐색적 분석, 예측 모델링 개발, 분석 결과 표준화
② 수요예측 모델 적용 및 성능 모니터링(모델별 단기/중기 수요예측, 서비스 런칭 초기 수요 예측 등)
③ 금융데이터와 고객 연계 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출
2) 데이터 활용 방안 수립
① 개인금융관리 서비스 고도화 관련 분석과제 발굴 및 기획
② 데이터 기반의 서비스 운영 및 개선 및 정량/정성 리서치 설계 및 진행
③ 디지털 채널 데이터 수집, 통합 및 분석, 운영지표 관리
④ 전사 데이터 통합 전략 수립을 위한 디지털 관점의 방향성 제시 및 기반 구축 적합성 검토
3) 데이터 개인화 마케팅 기반 구축
① 고객 접점 플랫폼에서 고객데이터 수집/분류가 수행될 수 있도록 채널 최적화
② 플랫폼에서 수집된 데이터 성과 분석 체계 구축
나. 데이터 역량 개발 내용
1) 경영전략팀 근무
① 데이터를 활용한 플랫폼 사업 모델 구축 로드맵 설계
② 고객 트렌드 관련 빅데이터 분석 및 미래 수요 예측 모델링
③ 영업에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수를 분석하여 구체적인 영업 지침 산출
④ 현장 영업팀 지원 전용 유통 알고리즘 개발
1) 마이데이터 활용 고객 분석 모델 개발
① 탐색적 분석, 예측 모델링 개발, 분석 결과 표준화
② 수요예측 모델 적용 및 성능 모니터링(모델별 단기/중기 수요예측, 서비스 런칭 초기 수요 예측 등)
③ 금융데이터와 고객 연계 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출
2) 데이터 활용 방안 수립
① 개인금융관리 서비스 고도화 관련 분석과제 발굴 및 기획
② 데이터 기반의 서비스 운영 및 개선 및 정량/정성 리서치 설계 및 진행
③ 디지털 채널 데이터 수집, 통합 및 분석, 운영지표 관리
④ 전사 데이터 통합 전략 수립을 위한 디지털 관점의 방향성 제시 및 기반 구축 적합성 검토
3) 데이터 개인화 마케팅 기반 구축
① 고객 접점 플랫폼에서 고객데이터 수집/분류가 수행될 수 있도록 채널 최적화
② 플랫폼에서 수집된 데이터 성과 분석 체계 구축
나. 데이터 역량 개발 내용
1) 경영전략팀 근무
① 데이터를 활용한 플랫폼 사업 모델 구축 로드맵 설계
② 고객 트렌드 관련 빅데이터 분석 및 미래 수요 예측 모델링
③ 영업에 영향을 줄 수 있는 다양한 변수를 분석하여 구체적인 영업 지침 산출
④ 현장 영업팀 지원 전용 유통 알고리즘 개발
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