* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
Pristones가 실제 서비스에 Growth Haking을 적용한 경험을 '삼성전자 미디어 솔루션 센터'와 상암 DMC 스타트업 모임 Spark@DMC에서 발표한 자료입니다.
주요 내용
- Growth Hacking의 개념 정의와 대표적 사례
- Growth Hacking의 기본 분석 방법론
- Growth Hacking 기법의 로켓펀치(http://rocketpun.ch/), 클럽믹스(http://clubmix.co.kr/) 실제 적용 사례
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
Pristones가 실제 서비스에 Growth Haking을 적용한 경험을 '삼성전자 미디어 솔루션 센터'와 상암 DMC 스타트업 모임 Spark@DMC에서 발표한 자료입니다.
주요 내용
- Growth Hacking의 개념 정의와 대표적 사례
- Growth Hacking의 기본 분석 방법론
- Growth Hacking 기법의 로켓펀치(http://rocketpun.ch/), 클럽믹스(http://clubmix.co.kr/) 실제 적용 사례
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim
2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
http://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
Causal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
Little Big Data #1 다양한 사람들의 데이터 사이언스 이야기에서 발표한 자료입니다
궁금한 것은 언제나 문의주세요 :)
행사 후기는 https://zzsza.github.io/etc/2018/04/21/little-big-data/ 에 있습니다!
(2018.5 내용 추가) 현재 회사가 없으니, 제게 관심있으신 분들도 연락 환영합니다 :)
[우리가 데이터를 쓰는 법] 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유 - Gonnector(고넥터) 고영혁 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유
연사 : 고넥터(Gonnector) 고영혁 대표
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor ...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용 사례_ 디시젼 튜터)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 8번째! "그래프 데이터베이스 5 Offerings_ DecisionTutor (디시젼 튜터)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “DecisionTutor”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
DecisionTutor는 과거의 데이터 학습을 통한 #예측분석 으로 사용자 의사 결정을 지원하는 그래프 기반 AI 기술입니다. 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술로, 주로 #추천시스템 / #인공지능 기반 모니터링 시스템 등에 활용되고 있습니다.
☞ 유튜브 발표영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=RRXJ_gTs0BU&t=1172s
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 다운로드: https://bitnine.net/
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim
2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
http://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
Causal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
Little Big Data #1 다양한 사람들의 데이터 사이언스 이야기에서 발표한 자료입니다
궁금한 것은 언제나 문의주세요 :)
행사 후기는 https://zzsza.github.io/etc/2018/04/21/little-big-data/ 에 있습니다!
(2018.5 내용 추가) 현재 회사가 없으니, 제게 관심있으신 분들도 연락 환영합니다 :)
[우리가 데이터를 쓰는 법] 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유 - Gonnector(고넥터) 고영혁 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 스타트업이 데이터를 활용해야 하는 10가지 이유
연사 : 고넥터(Gonnector) 고영혁 대표
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor ...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용 사례_ 디시젼 튜터)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 8번째! "그래프 데이터베이스 5 Offerings_ DecisionTutor (디시젼 튜터)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “DecisionTutor”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
DecisionTutor는 과거의 데이터 학습을 통한 #예측분석 으로 사용자 의사 결정을 지원하는 그래프 기반 AI 기술입니다. 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술로, 주로 #추천시스템 / #인공지능 기반 모니터링 시스템 등에 활용되고 있습니다.
☞ 유튜브 발표영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=RRXJ_gTs0BU&t=1172s
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 다운로드: https://bitnine.net/
[특강] Hs Ad 디지털 캠페인 심화 - Digital Trends & Content Marketing (2018.11.13)D.intelligence
HS Ad 초청으로 진행한 디지털 캠페인 심화 과정 특강 중, 디지털 혁신과 변화의 방향, 그에 따른 마케팅과 비즈니스의 본질적 변화, 그리고 콘텐트 마케팅 (Content Marketing)에 관한 D.hive의 생각과 통찰, 경험에 대해 이야기를 나누었습니다.
끊임없는 변화와 혁신의 도도한 흐름 속에서, 미래의 방향을 고민하고 모색하는 동료들의 의견과 첨언을 기대하고 있습니다.
[2018 BI컨퍼런스 발표자료 - 보강판]
* 기업의 입장에서 인공지능 AI 도입, 활용하기위해 무엇을 준비해야하는가?
* 기업들은 어떤 고민을 안고 있으며 지금의 인공지능은 현실적으로 투자할만한 가치를 가지고있는가?
* 인공지능 적용은 어떤 유형으로 이루어지며 어떤 부분에서 기업들의 오해가 많은가?
* 데이터만 많으면 되는가? 딥러닝이면 해결되는가?
# .... 리비젼컨설팅. 전용준 . 201809
미래창조과학부가 주최하고 한국데이터베이스진흥원이 주관하는 데이터 활용 스타트업 대상 특화 지원사업 K-Global DB-Stars 의 사업 소개 슬라이드입니다.
총 12팀을 선발하여 팀당 최대 3천만원의 개발비와 전담 멘토링 및 다양한 분야의 교육을 지원하며, 최종평가를 통해 우수 기업들에게는 총 9천만원의 상금을 제공합니다.
특히 데이터 활용에 특화된 그로스해킹과 데이터를 활용한 서비스 디자인 및 비즈니스 모델 디자인 컨설팅을 고넥터 대표 고영혁이 직접 12팀 각각에 맞게 최적화하여 진행합니다.
데이터에 특화된 관점에서는 현시점에서 최고의 스타트업 지원사업이라고 볼 수 있습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 데이터를 이용한 실전 마케팅 - 아이헤이트플라잉버그스 박찬용 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 여덟 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 데이터를 이용한 실전 마케팅
연사 : 아이헤이트플라잉버그스 박찬용 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 우리가 고객을 이해하는 법 - 에그번 에듀케이션 문관균 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 여섯 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 우리가 고객을 이해하는 법
연사 : 에그번 에듀케이션 문관균 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 데이터로 소소한 의사결정하기 - 노리 조영임 UX 아키텍트Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 다섯 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 데이터로 소소한 의사결정하기
연사 : 노리(Knowre) 조영임 UX 아키텍트
[우리가 데이터를 쓰는 법] 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기 - 엔터메이트 공신배 팀장Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 세 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기
연사 : 엔터메이트 공신배 팀장
[우리가 데이터를 쓰는 법] 온라인 서비스 개선을 위한 데이터 활용법 - 마이크로소프트 김진영 데이터과학자Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 두 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 온라인 서비스 개선을 위한 데이터 활용법
연사 : 마이크로소프트 김진영 데이터과학자
[우리가 데이터를 쓰는 법] 어느 스타트업의 그럴싸한 데이터 삽질 스토리 - 헬로마켓 한상협 이사Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 일곱 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 어느 스타트업의 그럴싸한 데이터 삽질 스토리
연사 : 헬로마켓 한상협 이사
[우리가 데이터를 쓰는 법] 글로벌 스타트업/기업의 데이터 활용 현황 - 트레저데이터 이은철 한국 지사장Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 두번째 키노트 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 글로벌 스타트업/기업의 데이터 활용 현황
연사 : 트레저데이터 이은철 한국 지사장
Startup and Entrepreneur in Korea - Gonnector 고영혁 (Dylan Ko)Dylan Ko
The special lecture slide for Villanova University MBA professors and students during their visit to Seoul, Korea.
This slide contains introduction of Korean startup ecosystem in terms of history, trend, core players, geographical distribution, great startups and entrepreneurs, key success factors.
This also contains career and leadership development and Gonnector.
모바일, 융합, 데이터 관점에서 본 CES 2015 트렌드 & 인사이트 - 경희사이버대학교 모바일융합학과 FIT(Future IT Talk...Dylan Ko
경희사이버대학교 모바일융합학과와 벤처스퀘어가 진행하는 '내 몸에 꼭 맞는 fit한 IT 토크쇼 FIT(Future IT Talk)'의 첫 방송(2015년 2월 3일)에서, 제가 모바일융합학과의 데이터사이언스 전담 겸임교수로 발표한 내용의 발표 자료입니다.
세계 최대의 제품 박람회 중 하나인 CES(소비자가전박람회) 2015 의 핵심 트렌드가 무엇인지 사례로 살펴보고, 그 사례들에서 우리가 모바일과 융합, 데이터 관점에서 배워야 할 인사이트는 무엇인지 이야기했습니다.
* FIT 공식 블로그에서의 소개 글 - http://fit.or.kr/3
* 경희사이버대학교 모바일융합학과 - http://www.khcu.ac.kr/mobile/
* Gonnected Wisdom - http://www.gonnector.com
빅데이터 전문가 / 데이터 사이언티스트 커리어에 대한 고려 사항과 사례 - Gonnector 고영혁 (Dylan Ko)Dylan Ko
한국데이터베이스진흥원이 주관한 빅데이터 잡콘서트 2014 에서 수백명의 대학생들을 대상으로 강연을 할 때 이용한 자료입니다.
빅데이터 시대가 선택이 아닌 필수인 이유를 다양한 데이터와 트렌드 사례를 들어 설명하고, 그 데이터에서 결국 중요한 것은 무엇인지를 설명합니다.
그리고, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 전문가들의 미국에서의 연봉 수준과 연봉 및 역량의 상관관계 등에 대해서 다양한 데이터와 연구 결과를 인용하여 시각적이고 직관적으로 바로 이해할 수 있도록 설명합니다.
그런 빅데이터 전문가, 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인지 하나씩 설명하고, 그 중의 한 사례로 강사 본인의 역량 패턴을 보여준 다음에, 그 역량을 갖추기 위하여 어떤 삶을 살고 커리어를 쌓아왔는지 구체적인 예를 들어 설명합니다.
마지막으로 커리어를 계발하는 데에 있어서 반드시 고려해야 할 하나의 원리에 대해 이야기하면서 그것 역시 결국 탐색적으로 데이터를 분석하고 고찰하여 통찰을 얻어내는 것과 다를 바가 없음을 제시합니다.
38. 1955
Average F500 life expectancy 75 years
2015
Average F500 life expectancy 15 yearsvs
지난 15년간,
Fortune 500대 기업의 52%가
세상에서 사라졌다
“Digital Darwinism is unkind to those who wait.”
Ray R Wang, Constellation Research
39. AND THERE’S DIGITAL DISRUPTORS
Facebook, Amazon, NetFlix, Google, Uber and AirBnB
이들의 시가 총액을 합치면 $1.38 Trillion
이들 모두의 공통점이 있다면 무엇인가?
40. 이들 모두 개인화된 경험을 대규모로 제공
- Personalized Information
- Personalized Communication
- Personalized Commerce
- Personalized Hospitality
- Personalized Transportation
41. 1. 디지털의 파괴적 혁신자들은 개개인의 고객에 대해 하나로 통합된 360도 전방위로
살펴볼 수 있는 데이터 환경을 갖추고, 고객이 최적의 타이밍에 최적의 경험을 할 수
있게 하는 고객의 행동과 속성 모두를 활용한다.
2. 하지만, 고객의 데이터는 종종 파편화 되어있다. 마케터의 74%는 10개 이상의 도구를
사용하고 있다. 마케터의 91%는 빠르게 성과를 내기 위해서 올인원 솔루션보다는 각
목적에 최적화된 분야별 최고의 솔루션들을 여러 개 사용하고 있다. 이것은 데이터의
파편화를 가중시키는 원인이기도 하다.
3. 고객의 데이터를 제대로 통합해서 활용하려면, 마케터들은 부서간 협력을 통해 데이터
에 대한 소유권을 확실하게 갖고 제어해야만 하는 상황이다. 이 문제는 종종 조직에서
또다른 숙제가 되곤 한다.
42. 어느 산업이든 어느 비즈니스이든
개인화가 선택이 아니라 필수인 것은 OK
그런데 대체 어떻게 할 수 있는가?
아마존이나 구글 같은 회사만
할 수 있는 건 아닌가?
51. CRM?
고객과 기업 사이의 관계를 좋게, 긴밀하게
발전 및 유지되도록 관리함으로써,
고객이 기업의 제품, 서비스를 더 자주 혹은
더 많이 혹은 더 오래도록 구매하게끔 하는 것
“고객 유지율을 5퍼센트 상승시켰을 때 회사 수익성이 30퍼센트 증가”
– Bain & Company
“기존 구매 고객에게 상품을 판매할 수 있는 확률은 60~70퍼센트이지만,
신규 고객에게는 5~20 퍼센트에 그친다”
– Market Matrix
53. CRM 은 틀린 것일까?
모든 기업의 비즈니스는 결국 고객의 니즈, 욕구를 제대로 파악해서
그것을 충족시켜주는 제품 및 서비스를 제공하는 데에 근간을 둔다.
따라서 고객을 ‘제대로’ 알아야만 하고 누군가를 제대로 알려면,
그 사람과의 관계가 돈독해야 하는 것이 당연하다.
105. 데이터 하면 떠올려야 할 것
• 사업이 잘 되려면 우리가 고객에게 어떤 서비스 경험을
구체적으로 제공해야 하는가?
• 서비스 경험을 어떻게 설계해야 그 서비스에 반응하는
고객의 리액션을 통해 고객을 이해하는 단서를 잡을까?
• 고객을 (고객의 맥락을)이해하는 단서를 어떻게 데이터로
남겨야 원하는 목적을 달성할 수 있는 데이터 액션을
할 수 있을까?