디지털 마케팅 AI로 날개를 달다 - 브랜드 퍼포먼스 CRM 콘텐츠 마케팅의 핵심부터 최신 AI 툴 활용법까지

디지털 마케팅의 핵심 지식부터 최신 기술까지,

빠르게 변하는 시대에 꼭 필요한 전략과 도구를 한 권에 담았다!

디지털 마케팅은 1990년대 초 등장 이후 끊임없이 진화해 왔다. 광고, 데이터 분석, 고객 관리, AI 등 다양한 영역이 융합되면서 디지털 마케터의 역할과 요구 역량도 크게 확장되고 있다.

 

이 책은 디지털 마케팅의 역사와 흐름을 짚는 것으로 시작해, 마케터라면 반드시 알아야 할 서드파티 툴, 측정 아이디, 캠페인 유형, KPI 해석법, 데이터 분석과 이슈 대응 방법까지 폭넓게 다룬다. 딥링킹, SKAdNetwork, 프라이버시 정책, S2S, SDK, API, 프롬프트 엔지니어링 등 최신 기술과 용어도 실무 시나리오와 함께 정리해 현장에서 바로 활용할 수 있도록 구성했다. 또한 각 챕터에는 내용을 되짚어보고 실무에 바로 적용할 수 있게 복습 문제를 수록했다.

 

디지털 마케터, 데이터 분석가, IT 전략 담당자 등 누구나 이 책을 통해 변화하는 디지털 마케팅 환경에 능동적으로 대응하고 성과를 극대화하는 실질적인 도움을 얻을 수 있다.

[목 차]
  

▣ 01장: 디지털 마케팅의 과거와 현재, 그리고 커리어 기회

1.1 디지털 마케팅의 등장

__1.1.1 1991년: 최초 웹의 공개

__1.1.2 1994년: 최초의 디지털 마케팅 등장

__1.1.3 1990년대 후반: 검색 엔진의 등장

__1.1.4 2000년대 초: 소셜 미디어와 콘텐츠 마케팅의 부상

__1.1.5 2000년대 중반 이후: 스마트폰과 영상 마케팅

__1.1.6 2020년대: AI 시대의 도래와 디지털 마케팅의 진화

1.2 디지털 마케팅의 등장

__1.2.1 브랜드 마케터(Brand Marketer)

__1.2.2 퍼포먼스 마케터(Performance Marketer)

__1.2.3 콘텐츠 마케터

__1.2.4 CRM 마케터

__1.2.5 AI 시대의 디지털 마케터

1.3 디지털 마케터의 직무 확장성

 

▣ 02장: 디지털 마케팅 환경 이해하기

2.1 서드파티 툴 이해하기

__2.1.1 광고 툴(Ad tools)

__2.1.2 검색 엔진 최적화(SEO) 툴

__2.1.3 고객 관리(CRM) 툴

__2.1.4 성과 측정 툴 MMP

__2.1.5 제품 분석 툴

__2.1.6 데이터 시각화 툴

__2.1.7 디지털 마케터를 위한 AI 툴

__2.1.8 서드파티 툴 총정리 & 체크리스트

2.2 디지털 마케팅 측정 아이디 이해하기

2.3 웹 투 앱 광고 측정하기

__2.3.1 웹 투 앱이 중요한 이유

__2.3.2 웹 투 앱 전환 분석 툴

2.4 디지털 마케팅 측정 매체 종류

__2.4.1 애드 네트워크

__2.4.2 커스텀 미디어 소스

__2.4.3 SRN(Self Reporting Network)

2.5 신규 설치 캠페인, 리타겟팅 캠페인

__2.5.1 신규 설치 캠페인

__2.5.2 리타겟팅 캠페인

__2.5.3 신규 설치 캠페인과 리타겟팅 캠페인의 주요 차이점

2.6 그 외 주요 디지털 마케팅 용어

__2.6.1 포스트백

__2.6.2 A/B 테스트: 오바마의 6천만 달러짜리 버튼

__2.6.3 앱스토어 최적화

__2.6.4 AARRR 모델

__2.6.5 메트릭, KPI

__2.6.6 MMM

 

▣ 03장: 디지털 마케팅의 성과를 읽는 법: KPI의 모든 것

3.1 기본 광고 KPI

3.2 사용자 여정 단계별 KPI

__3.2.1 광고 단계: 광고 최적화 KPI

__3.2.2 FTUE 단계: 초기 사용자 경험은 잘 설계되어 있는가?

__3.2.3 잔존 단계: 서비스의 매력도는 어떻게 측정할 것인가?

3.3 리텐션 분석 방법 이해하기

__3.3.1 리텐션 분석 방법 3가지

__3.3.2 특정 행동 기준 리텐션 분석 방법

__3.3.3 리텐션 벤치마크

3.4 KPI의 함정

__3.4.1 누적 KPI의 함정

__3.4.2 KPI가 너무 많을 때: 북극성 지표

3.5 이벤트 파라미터 기획하기

 

▣ 04장: 데이터 이슈 해결하기

4.1 데이터 차이 분석하기

__4.1.1 어트리뷰션 모델

__4.1.2 룩백 윈도우

__4.1.3 데이터 측정 시점과 기록 시간대

__4.1.4 데이터 기준 통일하기

4.2 데이터 급증감 분석하기

__4.2.1 세분화 분석

__4.2.2 외부 요인 분석

__4.2.3 아웃라이어 분석

4.3 프로드(Fraud), 가짜 데이터 가려내기

__4.3.1 CTIT 분석

__4.3.2 버전 분석

__4.3.3 행동분석(Behavior Analysis)

__4.3.4 기기 분석(Device Analysis)

__4.3.5 내가 만든 가짜 사용자

4.4 데이터 이슈를 대하는 자세

 

▣ 05장: 디지털 마케터가 알아야 할 기술 용어

5.1 딥링킹과 디퍼드 딥링킹

__5.1.1 딥링킹의 3가지 구현 방식

__5.1.2 딥링킹 활용하기

5.2 애플의 프라이버시 정책

__5.2.1 정책 히스토리

__5.2.2 애플의 IDFA 정책(LAT vs ATT)

__5.2.3 SKAdNetwork 이해하기

5.3 구글의 프라이버시 정책

__5.3.1 정책 히스토리

__5.3.2 구글의 쿠키 정책

__5.3.3 프라이버시 샌드박스

5.4 시나리오로 배우는 기술 용어

__5.4.1 클라이언트와 서버

__5.4.2 SDK, S2S, API: 외부 시스템과의 연결을 위한 핵심 기술

__5.4.3 데이터베이스와 SQL

__5.4.4 프롬프트 엔지니어링

5.5 미래의 디지털 마케터