[TIL-log] 내일배움캠프 13일차 :: 아티클 카타, 실습③ (~ing), 피그마

:: 내일배움캠프 13일차 ::
◻ 아티클 카타 - 토스 데이터로 보는 2025: 패션, 뷰티, 모빌리티 소비 트렌드
◻ 실습③ - 커머셜/UX 라이팅 (~ing)
◻ SQL 챕터3 - 데이터 가공하기

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아티클 카타 - 토스 데이터로 보는 2025: 패션, 뷰티, 모빌리티 소비 트렌드

 

토스 데이터로 보는 2025: 패션, 뷰티, 모빌리티 소비 트렌드

토스 데이터로 보는 2025: 패션, 뷰티, 모빌리티 소비 트렌드

아티클의 주요 메세지

 2025년 연중 뚜렷한 소비 흐름을 보인 세 가지 업종을 통해

같은 타이밍과 소재로 더 높은 성과를 얻을 수 있는 ‘타이밍’에 대해

소비 공식별, 월별, 업종별 데이터로 설명하고 있습니다.

1. 모빌리티
    큰 소비에 해당하는 차량 구매는
   상반기에 들어오는 목돈으로 현금 유동성이 있는 연초부터 상승세를 보이며,
   7~8월 피크를 찍고 하반기 관망세를 보임
   때문에 광고는 12월말 부터 연초에 진행하는 것이 좋다.
   핵심 타겟 고소득·고소비층인 40~50대 남성
   
   
2. 뷰티/미용
    뷰티 시장은 ‘드럭스토어’가 핵심 키워드로 떠오르며
   채널을 통해 제품을 탐색하는 데서 소비가 시작되는 경향을 보임
   연중 꾸준한 상승세를 보이며, 특히 8월 피크를 찍고
   이후로 재구매 사이클에 들어서면서 소비가 감소하는 모습을 보임
   때문에 브랜드는 드럭스토어 내에서 인지도를 높이고
   퍼스트 파티 데이터 기반의 타겟팅 전략이 필요하다.
   핵심 타겟 20~30대 MZ세대 여성
   
   
3. 패션
    패션 시장은 시즌 직전을 노리는 6월 피크-한여름 감소-11월 상승의
   ‘3단 사이클’이 뚜렷하게 드러남
   또한 카테고리별로 계절·시즌·트렌드 등의 수요에 따라 소비패턴이 다르게 나타남
   때문에 브랜드별로 핵심 고객을 집중 타겟팅 하는 전략이 필요하다.
   핵심 타겟 20대 후반 여성(남성 소비도 큰 비율을 차지하는 편)

핵심 키워드

➡️ 모빌리티, 뷰티, 패션, 트래픽, 데이터, 핵심 타겟, 소비 흐름

 

 데이터를 통해 소비를 분석하면, 내가 직접 블프세일/올영빅세일 같은 프로모션 기간이나

시즌별로 소비를 할때조차 느끼지 못했던 ‘광고 타이밍’이라는 게 존재한다는 점이 흥미로웠다.

 패션은 업종 하나로 묶어 분석할 수 없고 품목별로 연중 다른 소비 양상을 보이기 때문에

브랜드별로 주요 고객층을 다르게 타겟팅 하는 전략이 필요하다는 것을 새롭게 알게 되었다.

 

이 아티클을 한 문장으로 요약하면?

 업종별 소비 흐름을 정확히 이해하는 것이 광고 집행 시기를 결정하는 핵심 요소이므로

퍼스트 파티 데이터를 통해 고객에게 다가갈 광고 타이밍을 잡는 전략이 필요하다.

 

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 아티클 카타 관련 피드백을 받았는데

별도의 피드백이 필요하지 않을 정도로 아티클 카타가 잘 진행되었다고 말씀해주셨다.

수요일에 진행한 AI PM 관련 아티클 카타도 한번에 피드백 받았는데

앞으로 진행되는 수업에서 AI PM에 대해 다룰거라고 하셔서

관련된 내용을 예습하는 의미로 좋은 아티클을 고른 것 같다.

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실습③ - 커머셜/UX 라이팅 (~ing)

 

 지금까지 제출한 실습 내용에 이어서

완성한 상세페이지를 다시 보고 고칠 부분을 찾아

커머셜/UX 라이팅을 해보는 실습을 진행한다.

 

 상세페이지를 다시 읽어보니

내가 정한 상품 USP나 핵심 소구점이 드러나지 않는 문장들이 많이 보였다.

예를 들어 메인 문장을 설명하는 파트에서

 

     "아침부터 저녁까지, 매일의 일상에 자연스럽게 스며드는 데일리 숄더백"

 

이라는 문장은 직장, 약속 어디에나 어울리는 가방이라는 특징은 드러나지만

수납력, 편한 어깨와 같은 핵심 포인트가 결여되었다.

 또한 ‘자연스럽게 스며드는 ‘과 같은 추상적 표현으로는

고객이 상품의 가치를 이해할 수 없다고 판단되었다.

 

 내가 정한 상품의 가치와 고객의 효익 등을 생각해 문구에 대해 고심해봐야겠지만,

러프하게 " 아침부터 저녁까지, 수납은 무겁게 몸은 가볍게!" 같은 느낌의 문구가 좋을 것 같다고 생각했다.

 

 

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SQL 챕터3 - 데이터 가공하기

 

지금까지 배운 SQL문의 기본 구조

Select ~  가져올 데이터

from ~  데이터를 가져올 테이블

where 절  컬럼(column)의 값이 무엇인지

group by 절  어떻게 그룹지어 볼 것인지

order by 절  어떻게 정렬해서 볼 것인지

 

 

replace 함수

replace(바꿀 컬럼, 현재 값, 바꿀 값)

- 특정 문자를 다른 문자로 바꿀 때 사용

예) 주소에서 '문곡리' 가 '문가리' 로 바뀌어 수정이 필요할 때

 

substring 함수

substr(조회 할 컬럼, 시작 위치, 글자 수)

- 특정 문자만 골라서 조회할 때 사용

- SQL문은 substr 과 substring 모두 가능

예) 전체 주소에서 '시도' 부분만 필요할 때

 

concat 함수

concat(붙이고 싶은 값1, 붙이고 싶은 값2, 붙이고 싶은 값3, ...)

- 여러 컬럼의 값을 하나로 합칠 때 사용

- 컬럼, 한글, 영어, 숫자, 기타 특수문자를 붙일 수 있음

예) 주소 컬럼과 음식점명 컬럼을 합쳐 '[서울] 음식점명' 이라고 수정하고 싶을 때

 

if 함수

if(조건, 조건을 충족할 때, 조건을 충족하지 못할 때)

- 원하는 조건에 충족할 때 적용할 방법과 아닌 방법을 지정할 때 사용

- 안에 다른 함수를 넣을 수도 있다.

 

case 함수

case when 조건1 then 값(수식)1
         when 조건2 then 값(수식)2
         else 값(수식)3
end

- 조건을 여러가지 지정하고 싶을 때 사용

- 각 조건별로 적용할 값을 지정할 수 있음

  ➡️ if문을 여러번 쓴 효과를 낼 수 있다.

 

 

💡놓치지 말아야할 것

[ 실습 ] 이메일 도메인별 고객 수와 평균 연령 구하기 SQL문

select substring(email, 10) " 도메인 ",
          count(customer_id) " 고객 수 ",
          avg(age) " 평균 연령 "
from customers
group by 1

- 'select~ from~'문 안에서 새로운 함수를 쓸때는 꼭 콤마(,)를 붙여줘야 한다.

   ➡️ 아니면 오류로 값이 출력되지 않음.

- 'group by 1' 에서 '1'의 의미는 'select~ from~'문의 첫번째 줄,

   즉 ' substring(email, 10) " 도메인 "' 값을 그룹으로 지정한다는 뜻이다.

 

 

[ 실습 ] 지역과 배달시간을 기반으로 배달수수료 구하기 ( 식당 이름 , 주문 번호 함께 출력)

(지역 : 서울 , 기타 - 서울일 때는 수수료 계산 * 1.1,

          기타일 때는 곱하는 값 없음

 시간 : 25 분 , 30 분 - 25 분 초과하면 음식 가격의 5%,

          30 분 초과하면 음식 가격의 10%)

select restaurant_name,
          order_id,
          delivery_time,
          price,
          addr,
          case when delivery_time>30 then price*1.1*if(addr like '%서울%', 1.1, 1)
                   when delivery_time>25 then price*0.05*if(addr like '%서울%', 1.1, 1)
                   else 0 end "수수료"
from rood_orders

 

배달시간이 25분, 30분 초과되었을 때의 조건문 'case when ~ then~'에서
'case when delivery_time>30 then~'으로 30분 초과에 대한 조건문을 먼저 지정해준다면
25분 초과 조건문을 적을 때 굳이 '~ delivery_time between 26 and 30 ~' 을 적지 않고 '~delivery_time>20~' 만 적어도 된다.
➡️ 이미 첫 조건문에서 30분 초과에 대한 값을 지정해주었기 때문에 자동으로 26~30분의 값만 출력되기 때문이다.

 

 

 

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 SQL 강의 타이틀이

"엑셀보다 쉬운~" 인데

진짜 엑셀보다는 쉽고 직관적인 것 같다.

어렵게 생각하기 보다 select 부터 줄글을 읽듯이

한 단어 한 단어 써내려가다보면 답이 나오게 되어 있다.

 

 물론 한 번에 걸어야 하는 조건이 많아지면서 헷갈리기도 하고

오답률도 올라갔지만, 그 중 절반은 콤마(,)를 안 붙이는 등의 실수고

절반은 정말 몰라서 식을 잘못 적은 것 같다.

그러므로 실수를 줄이기 위해 값 출력 전 식 자체에는 문제가 없는지

오탈자나 컴포넌트를 꼼꼼히 검토하는 습관을 기르자.

 

 

 

내일은...

꿀같은 주말~~!!

이지만...

실습 과제를 월요일 일찍 끝내기 위해

주말 동안 조사한 커머셜/UX라이팅 사례들을 분석해보고

내 상품에 대한 라이팅 초안이라도 잡아두자.

의외로 시간을 많이 잡아먹을지도 모르겠다ㅠㅠ

아즈ㅏ즈ㅏ!!!!!

 

 

 

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| 용어정리 |

용어	정의
퍼스트 파티 데이터 (First-party Data)	1자 데이터. 기업이 고객 및 잠재 고객으로부터 직접 동의를 얻고 자사 소유 채널(웹사이트, 앱, CRM 등)에서 직접 수집한 고객 정보
CRM (Customer Relationship Management)	고객 관계 관리. 기업이 신규 고객을 유치하고, 기존 고객과의 상호작용 및 데이터를 체계적으로 분석·관리하여 고객과의 장기적인 신뢰와 유대감을 구축하는 경영 전략 및 시스템