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▣ 01장: 디지털 마케팅의 과거와 현재, 그리고 커리어 기회1.1 디지털 마케팅의 등장__1.1.1 1991년: 최초 웹의 공개__1.1.2 1994년: 최초의 디지털 마케팅 등장__1.1.3 1990년대 후반: 검색 엔진의 등장__1.1.4 2000년대 초: 소셜 미디어와 콘텐츠 마케팅의 부상__1.1.5 2000년대 중반 이후: 스마트폰과 영상 마케팅__1.1.6 2020년대: AI 시대의 도래와 디지털 마케팅의 진화1.2 디지털 마케팅의 등장__1.2.1 브랜드 마케터(Brand Marketer)__1.2.2 퍼포먼스 마케터(Performance Marketer)__1.2.3 콘텐츠 마케터__1.2.4 CRM 마케터__1.2.5 AI 시대의 디지털 마케터1.3 디지털 마케터의 직무 확장성▣ 02장: 디지털 마케팅 환경 이해하기2.1 서드파티 툴 이해하기__2.1.1 광고 툴(Ad tools)__2.1.2 검색 엔진 최적화(SEO) 툴__2.1.3 고객 관리(CRM) 툴__2.1.4 성과 측정 툴 MMP__2.1.5 제품 분석 툴__2.1.6 데이터 시각화 툴__2.1.7 디지털 마케터를 위한 AI 툴__2.1.8 서드파티 툴 총정리 & 체크리스트2.2 디지털 마케팅 측정 아이디 이해하기2.3 웹 투 앱 광고 측정하기__2.3.1 웹 투 앱이 중요한 이유__2.3.2 웹 투 앱 전환 분석 툴2.4 디지털 마케팅 측정 매체 종류__2.4.1 애드 네트워크__2.4.2 커스텀 미디어 소스__2.4.3 SRN(Self Reporting Network)2.5 신규 설치 캠페인, 리타겟팅 캠페인__2.5.1 신규 설치 캠페인__2.5.2 리타겟팅 캠페인__2.5.3 신규 설치 캠페인과 리타겟팅 캠페인의 주요 차이점2.6 그 외 주요 디지털 마케팅 용어__2.6.1 포스트백__2.6.2 A/B 테스트: 오바마의 6천만 달러짜리 버튼__2.6.3 앱스토어 최적화__2.6.4 AARRR 모델__2.6.5 메트릭, KPI__2.6.6 MMM▣ 03장: 디지털 마케팅의 성과를 읽는 법: KPI의 모든 것3.1 기본 광고 KPI3.2 사용자 여정 단계별 KPI__3.2.1 광고 단계: 광고 최적화 KPI__3.2.2 FTUE 단계: 초기 사용자 경험은 잘 설계되어 있는가?__3.2.3 잔존 단계: 서비스의 매력도는 어떻게 측정할 것인가?3.3 리텐션 분석 방법 이해하기__3.3.1 리텐션 분석 방법 3가지__3.3.2 특정 행동 기준 리텐션 분석 방법__3.3.3 리텐션 벤치마크3.4 KPI의 함정__3.4.1 누적 KPI의 함정__3.4.2 KPI가 너무 많을 때: 북극성 지표3.5 이벤트 파라미터 기획하기▣ 04장: 데이터 이슈 해결하기4.1 데이터 차이 분석하기__4.1.1 어트리뷰션 모델__4.1.2 룩백 윈도우__4.1.3 데이터 측정 시점과 기록 시간대__4.1.4 데이터 기준 통일하기4.2 데이터 급증감 분석하기__4.2.1 세분화 분석__4.2.2 외부 요인 분석__4.2.3 아웃라이어 분석4.3 프로드(Fraud), 가짜 데이터 가려내기__4.3.1 CTIT 분석__4.3.2 버전 분석__4.3.3 행동분석(Behavior Analysis)__4.3.4 기기 분석(Device Analysis)__4.3.5 내가 만든 가짜 사용자4.4 데이터 이슈를 대하는 자세▣ 05장: 디지털 마케터가 알아야 할 기술 용어5.1 딥링킹과 디퍼드 딥링킹__5.1.1 딥링킹의 3가지 구현 방식__5.1.2 딥링킹 활용하기5.2 애플의 프라이버시 정책__5.2.1 정책 히스토리__5.2.2 애플의 IDFA 정책(LAT vs ATT)__5.2.3 SKAdNetwork 이해하기5.3 구글의 프라이버시 정책__5.3.1 정책 히스토리__5.3.2 구글의 쿠키 정책__5.3.3 프라이버시 샌드박스5.4 시나리오로 배우는 기술 용어__5.4.1 클라이언트와 서버__5.4.2 SDK, S2S, API: 외부 시스템과의 연결을 위한 핵심 기술__5.4.3 데이터베이스와 SQL__5.4.4 프롬프트 엔지니어링5.5 미래의 디지털 마케터
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