F&F(에프앤에프) / (전환형)마케팅자동화인턴 / 2022 하반기

[ 합격 스펙 ]

중앙대학교 / 4.27/4.5 / 토익: , 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 스타트업 데이터 분석 인턴 6개월 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 데이터분석준전문가(ADsP) / 데이터 분석 학회 경험

[ 합격 자소서 ]

1. 지원동기 및 입사 후 목표에 대해 기재해주세요. (글자수 제한 없음) 패션 커머스 업계는 우리 생활에 필수적으로 필요한 분야이며, 트렌드의 흐름을 많이 타고 소비자들의 다양한 니즈가 있는 분야입니다. 그래서 고객의 니즈를 파악하기 어렵기도 하지만, 그만큼 쌓이는 수많은 고객들의 행동 데이터를 분석할 수 있는 흥미로운 분야라고 생각합니다. 그 중에서도 에프앤에프는 일찍이 디지털 트렌스포메이션을 전사적으로 도입하고, 온라인 시장에 뛰어들어 빠르게 성장하고 있습니다. 고객 데이터를 바탕으로 파악한 인사이트를 상품에 적용함으로써 고객 만족도를 높이고 있습니다. 저는 이렇게 데이터를 활용하여 고객 경험을 긍정적으로 만드는 것에 매력을 느꼈고, 마케팅 전략을 만드는 데 기여하고자 지원하였습니다. 저는 이커머스 플랫폼 스타트업에서 인턴을 하며 브랜드가 성장하기 위해서는 올바른 타겟 고객군을 잡고, 어떻게 하면 이들에게 소구할 수 있을지를 고민하는 것이 가장 중요하다는 것을 배웠습니다. 저는 퍼포먼스를 측정하기 위해 입점한 마켓, 프로모션, 쿠폰 등에 대한 지표를 세우고, 리대시와 앰플리튜드를 활용한 시각화 대시보드를 만들어 자동화하였습니다. 이 과정에서 프로모션의 성과는 어떤지, 어떤 고객군이 주로 구매했는지, 그리고 고객의 유입 경로는 어떠한지 등을 파악할 수 있었습니다. 또한 프로모션과 마켓 데이터 분석을 통해, 왜 이러한 매출 결과가 나왔는지와 매출을 더 올리기 위해선 어떻게 해야 하는지의 방향성을 제시했습니다. 이 과정에서 기획을 담당하는 MD 및 프로모션 부서와 협업하며 커뮤니케이션 역량을 쌓을 수 있었습니다. 이러한 경험을 쌓으며, 저는 데이터 분석을 마케팅과 연결해 고객에게 필요한 니즈를 파악하고 고객을 세분화한 ‘맞춤형 마케팅’을 하고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서 패션 기업 중에서도 디지털 트렌스포메이션을 일찍 도입해, 이를 활용한 많은 성과를 낸 에프앤에프에 지원하였습니다. 저는 에프앤에프의 여러 브랜드들을 더욱 성장시킬 수 있는 마케팅 전략을 고민하고 싶습니다. 그리고 그 전략은 고객의 숨겨져있는 다양한 니즈를 찾고, 이에 맞는 마케팅을 하는 것이라고 생각합니다. 에프앤에프에 입사한다면 데이터를 통해 도출한 인사이트로 적절한 타겟 고객군을 찾고, 각 고객군별 타겟 마케팅을 하고 싶습니다. 이를 위해 각 타겟별 마케팅 시나리오를 제작해 실행하고, 성과를 측정하는 대시보드를 만들고 회고할 것입니다. 이러한 업무를 수행하는 데 제가 지금까지 쌓아 온 데이터를 통해 인사이트를 도출하고, 방향을 설정하는 분석 역량이 큰 도움이 되리라 생각합니다. 앞으로 에프앤에프의 사업적 성과에 기여할 뿐만 아니라, 고객의 니즈를 충족시킴으로써 최고의 경험을 할 수 있도록 만드는 데이터를 활용하는 마케터가 되고 싶습니다. 2. 직무와 관련된 본인의 강점에 대해 기재해주세요. (2개 이상, 글자수 제한 없음) [분석을 위한 분석이 아닌, ‘결과’를 만들고 실행할 수 있는 분석] 저의 강점은 분석을 할 때, 분석으로 끝나는 것이 아니라 결과를 만들 수 있는 분석을 하는 비즈니스 애널리틱스 역량입니다. 저는 인턴을 하며 프로모션을 열어도 신규 카테고리의 매출이 크게 증가하지 않는다는 것을 파악하였고, 이 원인을 분석한 경험이 있습니다. 카테고리 MD분들과 이야기를 하던 중 입사 전까지 신규 카테고리가 있는지도 몰랐다는 말을 듣고, ‘고객들이 신규 카테고리가 있는지를 잘 모르는 것 아닐까?’ 라는 궁금증이 들었습니다. 그래서 유저들의 신규 카테고리 인지 수준이 낮다는 가설을 잡고 유저의 행동 데이터를 분석했습니다. 그 결과, 활성유저 대비 신규 카테고리를 탐색하는 지표가 10명 중 3명 수준으로 매우 낮은 수준임을 도출했습니다. 이를 바탕으로 카테고리의 매출 향상을 위해 무조건적인 세일 프로모션이 아닌 “유저에게 이 카테고리를 알리는 것부터 선행되어야 한다”는 방향성을 제시할 수 있었습니다. 이렇듯 저는 궁금한 점에 대해 데이터를 분석하여 답을 도출하는 분석 역량을 쌓았고, 데이터 분석의 목적이 ‘결과’를 만드는 것임을 배웠습니다. [프로모션 회고를 위한 지표 설정 및 성과 측정 경험] 저는 프로모션의 성과를 측정하기 위한 프로세스가 없을 때, 프로모션 회고 대시보드를 만들고 관리하였습니다. 당시 수십 개의 프로모션이 진행되고 있었으나, 지표가 통일되어 있지 않았고 프로모션별 성과를 알기 위해 쿼리를 새로 만들어야 하는 문제가 있었습니다. 이로 인해 기획 부서들이 불편함을 호소하였습니다. 이러한 문제를 해결하고자 프로모션 결과를 빠르고 한 눈에 시각화하여 볼 수 있는 전사용 ‘프로모션 회고 대시보드’를 제작하였습니다. 봐야 하는 지표를 모두 통일하였고, 바로 결과를 뽑을 수 있도록 자동화하였습니다. 이 대시보드만으로 알 수 없는 부분은 추가 데이터 분석을 진행해 인사이트를 도출했습니다. 프로모션을 기획한 담당자분들과의 커뮤니케이션을 통해, 처음 의도한 기획 의도대로 유저가 행동했는지를 분석했습니다. 예를 들어, 신규 카테고리의 첫 프로모션 회고 분석을 진행할 때, ‘첫 구매 유저를 만든다’라는 기획 의도에 대해 구매자의 약 60%가 첫 구매 유저로, 첫구매자를 성공적으로 데려왔음을 확인했습니다. 하지만 쿠폰 사용 주문이 전체 주문의 약 15%로 낮음을 발견하고, 쿠폰 허들이 워킹하지 않았는지를 검증하였습니다. 구매금액의 분포를 확인한 결과 쿠폰 허들 금액과 관계가 없어 이후로는 고허들 쿠폰을 발급하지 않을 것을 제안했습니다. 이러한 대시보드 제작과 회고 분석 경험은 앞으로 에프앤에프에서 마케팅 퍼포먼스 분석을 하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

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