AI Master: 데이터 마케팅 분석 with Python

고우주 지음

한국데이터사이언티스트협회 2025년 02월 28일 출간

작품소개

책소개

데이터 마케팅은 고객 행동, 시장 동향, 캠페인 성과 등의 데이터를 수집하고 분석하여, 마케팅 전략을 최적화하는 과정이다. 이를 통해 고객 세분화, 타겟팅, 맞춤형 추천, 광고 성과 평가 등의 의사 결정을 데이터 기반으로 수행할 수 있으며, AI와 머신러닝 기법을 활용하여 예측 및 자동화를 강화할 수도 있다. 궁극적으로 마케팅 데이터 분석은 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, ROI(투자 대비 수익)를 극대화하는 데 기여한다.

이 책은 데이터 기반의 마케팅을 활용하고자 하는 다양한 분야의 전문가들에게 유용하다. 기존의 감과 경험에 의존하던 마케팅 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 내리고 싶은 마케팅 실무자들에게 특히 도움이 된다. 데이터 분석을 통해 고객 행동을 심층적으로 이해하고, 이를 바탕으로 최적화된 마케팅 전략을 수립하는 데 필요한 실전적인 내용을 다룬다. 또한, 데이터 분석을 수행하면서 AI와 머신러닝을 마케팅에 접목하고자 하는 데이터 분석가들에게도 적합하다. Python을 활용하여 실제 데이터를 분석하고, 예측 모델을 적용하는 과정에서 필요한 개념과 실습을 제공하여 데이터 기반 마케팅을 효과적으로 실행할 수 있도록 돕는다.

데이터 마케팅을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 대학생과 취업 준비생들에게도 유용한 책이다. Python을 활용한 실전 프로젝트를 통해 AI 마케팅의 기초부터 응용까지 익힐 수 있도록 구성되어 있으며, 실무에서 요구되는 분석 및 자동화 역량을 기를 수 있도록 돕는다.

이 책은 데이터 기반의 마케팅을 활용하고자 하는 다양한 분야의 전문가들에게 유용하다. 기존의 감과 경험에 의존하던 마케팅 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 내리고 싶은 마케팅 실무자들에게 특히 도움이 된다. 데이터 분석을 통해 고객 행동을 심층적으로 이해하고, 이를 바탕으로 최적화된 마케팅 전략을 수립하는 데 필요한 실전적인 내용을 다룬다. 마케팅과 데이터 분석을 접목하여 실질적인 성과를 창출하고자 하는.....

목차

표지
저자 소개
Table of Contents (목차)
들어가기 전에
1장. 데이터 마케팅 개요
2장. 마케팅 데이터 분석하기
3장. 제품 및 판매 데이터 분석
4장. 고객 발굴과 구매 전환하기
5장. 추천 시스템 (Collaborative Filtering)
6장. 고객 생애 가치(CLV)와 RFM 분석
7장. 고객 세분화(Customer Segmentation)
8장. 고객 이탈 방지 (Retention & Churn)
9장. 프로모션 A/B 테스트
References. 참고 문헌

작가정보

저자(글) 고우주

AI와 빅데이터 분야에서 두드러진 성과를 이루어낸 저자 고우주는 Swiss School of Management 에서 AI 및 빅데이터 박사 학위를 취득했으며, 학부에서는 전기공학을 전공하며 기술적 전문성을 다졌으며, 서울종합과학대학원대학교(aSSIST)와 Aalto University에서 각각 AI 및 빅데이터 MBA와 Executive MBA 석사 학위를 받았습니다.

현재 AI 전문 기업의 CEO 출신으로 혁신적인 인공지능 솔루션 개발을 이끌고 있으며, 2020년부터 2024년까지 명지대학교 응용소프트웨어학부의 겸임교수로 재직하며 인문, 사회학과 학생들을 대상으로 데이터 사이언스 강의로 인재 양성에 기여를 했습니다. 이전에는 센싸타테크놀러지스와 슈나이더일렉트릭에서 Technical & Product Manager로 활동하며 풍부한 실무 경험을 쌓았습니다.

저자는 기술과 데이터를 활용하여 인문학적, 사회학적, 공학적 접근으로 다양한 현상을 탐구하고 규명하는 데 깊은 관심을 가지고 연구를 수행해 왔습니다. 석사는 B2B Value Added donation model: Pledge 1% Case와 박사 논문 Developing an Explainable & Causal AI in Manufacturing Industries를 통해 AI와 빅데이터 기술의 실질적 응용과 산업적 기여를 탐구했으며, 이를 통해 학문적 연구와 실제 비즈니스 문제 해결을 연결하는 통찰력을 보여주었습니다.

저자의 주요 연구 분야는 LLM 및 생성형 AI(프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent, SLM, 파인튜닝, 최적화), 에너지/환경/제조 분야의 IoT 데이터 신호처리와 이상치 탐지, 시계열 분석, 설명 가능한 AI(XAI), 인과추론, 그리고 디지털 마케팅(멀티모달 LLM 활용을 통한 CRM 분석)을 포함합니다. 이를 통해 기술적 도구를 넘어 데이터와 AI를 사회적 맥락에서 활용하여 인류와 산업이 직면한 복잡한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.

저자는 산.....