🎯 데이터 기반 마케팅 조직, 직무별 실무 예시

1️⃣ 마케팅 기획자 (Marketing Planner)

📌 핵심 역할: 캠페인의 목적과 방향성을 설정하고 팀을 연결하는 리더 역할

🔧 실무 예시

• 신규 서비스 홍보를 위한 캠페인 기획
• 목표 KPI: 신규 방문자 10만 명, 전환율 3% 이상
• 분석가에게 요청: “기존 비슷한 캠페인의 성과 리포트 주세요”
• 디자이너에게 전달: “MZ세대 대상이라 감성적인 톤 필요”
• 개발자에게 요청: “랜딩페이지에 CTA 버튼 클릭 데이터 꼭 트래킹해주세요”

---

2️⃣ 데이터 분석가 (Data Analyst)

📌 핵심 역할: 가설 검증, 고객 세분화, 성과 분석 등 모든 ‘근거’를 수치로 제시

🔧 실무 예시

• 타겟 고객군 분석: 25~34세, SNS 유입 비중 높은 그룹
• 유입 경로 분석: 인스타그램 광고 유입자의 전환율이 타 채널 대비 1.6배 높음
• A/B 테스트 설계: CTA 문구(“무료체험 신청하기” vs “지금 바로 시작하기”)
• 캠페인 종료 후: CTR, CVR, ROAS 리포트 작성 → 기획자에게 제공

---

3️⃣ 디자이너 (UX/UI or 콘텐츠 디자이너)

📌 핵심 역할: 데이터를 고려한 디자인 설계 및 테스트용 콘텐츠 제작

🔧 실무 예시

• 기획자와 회의 후 배너 3종 디자인: 감성형 / 정보형 / 컬러풀 CTA 강조형
• 분석가가 제안한 핵심 클릭 포인트(“혜택 강조”)를 디자인에 반영
• CTA 버튼 컬러를 2가지로 A/B 테스트용 배너 구분
• 결과 확인 후, 성과 높은 디자인 요소 기준으로 ‘최적안’ 제작

---

4️⃣ 개발자 (Product Engineer, Data Engineer 포함)

📌 핵심 역할: 트래킹 코드 삽입, 실험 구현, 로그 설계 등 기술 기반 지원

🔧 실무 예시

• 구글 태그 매니저(GTM)를 통해 이벤트 트래킹 구현
• 클릭 이벤트, 구매 버튼 노출, 영상 시청 여부 등 사용자 행동 로그 수집
• 실험 그룹을 랜덤으로 나누는 백엔드 로직 구현 (A/B 테스트 분기 처리)
• 대시보드에 연결될 수 있도록 Google BigQuery 연동 작업 수행

---

5️⃣ 협업 흐름 요약

[기획자]  
“이번 캠페인 타겟은 2030 직장인 여성, 제품 체험 유도 목적”

↓  
[분석가]  
“기존 유사 캠페인 전환율은 2.3%, 핵심 유입 채널은 SNS입니다”

↓  
[디자이너]  
“감성 키워드를 강조한 배너 2종, 텍스트 강조형 배너 1종 제작”

↓  
[개발자]  
“배너 클릭 및 랜딩페이지 행동 트래킹 완료, 실험 그룹 랜덤 분기 구현”

↓  
[분석가]  
“A/B 결과: 텍스트 강조형 배너의 전환율이 4.1%로 가장 높았습니다”

↓  
[기획자]  
“성공 요인 분석 후, 2차 캠페인 방향성과 콘텐츠 리뉴얼 시작”​

---

✅ 데이터 기반 조직의 협업 포인트 요약

역할주요 질문주고받는 데이터

기획자	“무엇을 위한 캠페인인가?”	KPI, 타겟 페르소나
분석가	“무엇을 어떻게 측정할까?”	실적 리포트, 세그먼트 분석
디자이너	“무엇이 클릭/전환을 유도할까?”	디자인 실험, 테스트 소재
개발자	“어떻게 정확하게 수집할까?”	로그 설계, 트래킹 구현