일상이 가벼워지는 AI 그로스 마케팅 첫걸음
수료 후에는
- •'데이터 까막눈'을 탈출해 마케팅 지표 이해하고, AI로 지표에 기반한 광고 시안을 만듭니다. 남들은 모르는 '그로스 마케팅과 AI툴'에 대한 기본 개념을 산출물에 녹여 포트폴리오로 만들 수 있습니다.
이런 분들께 추천
- ✓실무에서 '감'이 아닌 '데이터'로 말하고 싶은 주니어 마케터
- ✓확실한 무기가 필요한 취업 준비생 및 커리어 전환자
- ✓리소스 한계를 극복해야 하는 1인 창업자 및 스타트업 멤버
이경심
코치AI•Data 융합교육 멘토이자 가이드
전문역량
현) NOLCO(SW융합비영리 단체) 대표 및 강사, 현) CodeClue Korea_코드@52 융합AI 분과장, 현) 데이터분석 및 AI 강사_한국OO정보원, 현) 서울시, 창업을 위한 AI디지털마케팅 강사, 현) 대한민국 군 장병 AI, SW 맞춤형 교육 강사_KOSSA, 전) 사회맞춤형기업가정신교육(Start-Up Project)_KoEF, 국가기관 및 공기업 AI 특강 강사, 취득 자격 인공지능교육지도사 1급, 프롬프톤지도자/프롬프트스페셜리스트, DASP 데이터아키텍쳐준전문가, ADSP 데이터분석준전문가, ISO27001 정보보안경영시스템 인증심사원, COS코딩능력활용평가 1급, 정보처리기사 등 다수, Master of Business Administration(MBA) 과정, Master of Science in Master of Technology Management 과정, SW융합교육 공학석사, 벤처캐피탈(VC) 전문과정 수료
5단계 문제해결 학습 절차
문제발견 · Discover
미션 산출물
나의 마케팅 병목 현상 찾기
문제정의 · Define
미션 산출물
그로스 마케팅 핵심 문제 진단하기
해법설계 · Design
미션 산출물
그로스 마케팅 성과 최적화 실험 설계서
개발실행 · Develop
미션 산출물
그로스 마케팅 AI·MarTech 설계 및 실행
발표·회고 · Deliver
미션 산출물
그로스 마케팅 실험 결과 보고 및 학습 회고
D0 학습준비자료 3
D1 문제발견자료 11
D2 문제정의자료 6
D3 해법설계자료 6
D4 개발실행자료 6
D5 발표·회고자료 6
수료 기준
총점70점 이상
일상이 가벼워지는 AI 그로스 마케팅 첫걸음
발급 · 안랩 대표이사
자격증 기준
90점 이상
그로스 마케팅 프로페셔널 1급
발급 · (주)맘이랜서
본 역량평가는 국가가 정한 NCS 직무능력을 따르며, AI 네이티브 문제해결 지휘자로서의 역량성취과정을 평가합니다.
D1~D5 단계마다 아래 역량이 점수로 누적되며, 완료하면 역량성취평가서(레이더 차트)를 받습니다.
AARRR 고객 여정과 퍼널을 분석해 클릭에서 유지까지 가장 크게 새는 병목 구간을 찾고, 이를 그로스 마케팅 핵심 문제로 명확히 정의하는 능력
핵심 지표(전환율·리텐션·LTV·CAC·ROAS)와 코호트 분석으로 허영지표를 걸러내고, 고객 이탈·전환 저하의 근본 원인을 데이터로 진단하는 능력
검증할 가설(H1~H5: 귀무·대립·예상 방향)을 세우고, 통계 검증 방법(t-검정·ANOVA 등)·비교 집단(예: 신규 유입 vs 리타겟팅)·측정 지표(CTR·CVR·CAC·ROAS)를 논리적으로 설계하는 능력
설계한 실험을 실행해 광고 CSV로 결과를 분석하고 통계적 유의성을 확인하며, AI·자동화(MarTech) 도구로 실행 효율을 높여 Kill·Sustain·Scale 방향을 도출하는 능력
분석 결과와 실험 인사이트를 1페이지 의사결정 리포트(KSS)로 정리해 명확하고 설득력 있게 발표하며, 질의응답에 논리적으로 대응하는 능력
전 과정에서 '관찰→질문→실험→학습'의 반복 사이클을 성실히 실천하고, 실패한 실험도 학습 자원으로 수용하는 태도
프로젝트 전반을 구조적으로 회고하여 실험 설계와 실행 과정의 개선점을 식별하고, 향후 그로스 마케팅 실무에 적용 가능한 구체적 액션 플랜을 제시하는 능력
수강 신청 후 학습 시작 시 응답하는 자가 진단입니다. 아래는 미리보기입니다.
1. 마케팅에서 "문제를 찾는 일"에 대해, 광고나 서비스가 기대만큼 안 될 때, 어디가 문제인지 짚어보신 경험이 있나요?
2. 숫자(데이터)로 원인을 찾는 일에 대해, "왜 고객이 떠날까?"를 느낌이 아니라 숫자를 보고 따져본 적이 있나요?
3. 개선 아이디어를 "실험으로 바꾸는 일"에 대해, "이걸 바꾸면 더 잘 될까?"를 막연한 추측이 아니라 비교해서 확인해본 적이 있나요?
4. 실제로 해보고 결과를 읽는 일에 대해, 직접 바꿔서 돌려보고, 그 결과가 "진짜 좋아진 건지" 판단해본 적이 있나요?
5. 끝난 뒤 돌아보고 다음에 적용하는 일에 대해, 일이 끝난 후 "이번에 뭘 배웠고 다음엔 뭘 바꿀까"를 정리해본 적이 있나요?
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