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統一編號 206-87-09615
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김시은
에이전시 퍼포먼스 마케터로 데이터 분석을 바탕으로 광고주와 소통하고 광고 전략을 세워 성과를 냈으며, 고객의 니즈를 반영한 자사 분석 솔루션 대시보드 기획 경험이 있습니다. 일을 할수록 획득한 사용자를 지속해서 우리 고객으로 끌고 가는 것이 비즈니스 성장의 본질이라는 생각을 해 데이터 분석가를 꿈꾸게 되었습니다.
經歷
✔️ 주요 학습 내용 - SQL : 중첩 서브쿼리, JOIN, Window Function을 이용한 집계 - Python : Pandas, Seaborn 등을 활용한 데이터 분석 및 시각화, 웹 스크래핑 - RFM, 코호트(Cohort), 리텐션(Retention), AARRR 등 데이터 분석 프레임워크 활용 - 통계적 가설 수립 및 검증을 통한 비즈니스 인사이트 도출 - BI를 활용한 데이터 시각화 - GIT : 협업을 위한 브랜치 생성 및 버전관리
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✔️ 회사 소개 - 온라인 광고 및 로그 데이터 분석 솔루션 '애드바이저' 개발사 - 자사 솔루션을 활용한 데이터 마케팅 대행사 ✔️ 담당 업무 - 광고 데이터 및 쇼핑몰 웹 로그 데이터 분석을 기반으로 광고 집행 전략 수립 및 종합 광고 컨설팅 - 약 10개의 이커머스사 SNS 및 검색광고 운영 및 최적화 (운영 매체 : 페이스북/인스타그램, 네이버 파워링크/쇼핑검색광고, 지그재그, 에이블리, 카카오모먼트) - 자사 솔루션 광고 매체별 대시보드 기획
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學歷
🏆 Merit Scholarship (4년 전액 장학생)
活動
最近活動
獲獎 1
專案 5
수상
SW 여성인재 데모데이 데이터분석가 과정
과학기술정보통신부, NIA한국지능정보사회진흥원 · 2022년 11월
카트라이더는 지속적으로 신규 트랙을 출시하지만, 사용 빈도가 높은 트랙은 출시된지 매우 오래되었습니다. 유저에게 인기있는 트랙을 제작, 출시할 수 있도록 하여 카트라이더 유저 만족도를 높일 방안을 제안하였습니다.국민 레이싱 게임 카트라이더의 유저들이 좋아하는 트랙의 특징을 찾고 사랑받는 트랙 제작에 도움을 줄 수 있는 트랙 계산기를 제작하고, 신규 트랙을 제안하였습니다. 깃허브 보기 : https://github.com/KartTrack-lap/Kartrider-game-analysis
프로젝트
카트라이더 API를 사용한 유저들의 선호 트랙 분석
데잇걸즈 · 2022년 10월 - 2022년 11월 · 2개월
- 배경 : 레이싱 게임인 '카트라이더'의 근 5년간 출시된 신규트랙은 인기 상위에 대부분 포함되어 있지 않음을 발견. - 목적 : 데이터 분석을 통해 해결방안으로 신규트랙을 출시하는 트랙 디자이너에게 유저가 선호하는 트랙을 제작할 수 있는 방법을 제안. - 내용 : NEXON Opne API와 크롤링, 자체적으로 정의한 지표로 데이터 수집, 트랙 제작에 참고할 수 있는 도구 제작 - 성과 : 🏆 실무에 유용한 인사이트를 발견했다는 평가를 받으며 <2022 SW 여성인재 데모데이 '한국지능정보사회진흥원 원장상' 수상>
장회정, 김혜민님 외 3명과 함께 참여함.
프로젝트
유저 취향 저격! 카트라이더 트랙 분석기
2022년 10월 - 2022년 11월 · 2개월
유저 취향 저격! 카트라이더 트랙 분석기
장회정, 김혜민님 외 3명과 함께 참여함.
프로젝트
자체 광고분석솔루션 ‘애드바이저’ 대시보드 기획
애드인텔리전스 · 2022년 1월 - 2022년 3월 · 3개월
- 목적 : 자체 광고분석솔루션 대시보드 기획 총괄 - 대상매체 : 페이스북(인스타그램), 네이버 파워링크, 네이버 쇼핑검색광고, 지그재그 - 성과 : 고객사 사용률 80%대로 개선, MVP 제품 출시 확정 ✔️ 프로젝트 요약 - 총 5명으로 구성된 TF팀 프로젝트 매니징 - 직접 4명의 고객사 담당자와의 사용자 인터뷰를 통한 기존 대시보드 문제점 및 니즈 확인 - 매체 별 핵심 지표 설정 및 시각화 방식을 고민하여 템플릿을 기획 - 디자인팀 Wireframe 확인 및 개발팀과 개발 우선순위 수립
프로젝트
[여성 의류 쇼핑몰 R사] 비수기 시즌 매출 방어를 위한 KPI 발굴
애드인텔리전스 · 2021년 7월 - 2021년 8월 · 2개월
- 목적 : 의류 쇼핑몰R사 비수기 시즌인 8-9월의 매출 하락을 방어하기 위해 로그 데이터 분석을 통한 KPI 지표 발굴 - 성과 : 전년도 동기간 대비 매출 하락률 3%p 방어, 전체 매출 대비 광고 매출 비중 5%p 상승 ✔️ 프로젝트 요약 - SQL로 고객사 웹 로그 데이터 추출 및 가공, 전년도 동기간 및 최근 4주 데이터 집중 분석 - 비수기 시즌 매출 하락의 선행 지표(상품 조회당 비용)를 발굴하여 KPI로 설정 - KPI를 기반으로 주력 상품 카테고리 선정, 페이스북 광고 집행 및 쇼핑몰 상품 디스