인턴십

CJ제일제당 '비비고' 브랜드 마케팅 인턴십

20대 타겟 SNS 채널 참여도 개선 및 신제품 프로모션 기획

2024.01 ~ 2024.03 (3개월)
마케팅 인턴 / 마케팅팀 소속
GA4, Excel, PowerPoint, Instagram Insights

문제 정의 (Problem)

비비고 브랜드의 20대 타겟 SNS 채널에서 콘텐츠 참여도가 지속적으로 하락하고 있었으며, 특히 Instagram 게시물의 평균 인게이지먼트율이 업계 평균 대비 30% 낮은 상황이었습니다. 젊은 소비자층과의 효과적인 커뮤니케이션 방안이 시급히 필요했습니다.

해결 과정 (Solution)

  • 경쟁사 벤치마킹 및 트렌드 리서치

    풀무원, 동원F&B 등 경쟁사 SNS 채널 분석 및 Z세대 식품 트렌드 조사

  • 데이터 기반 콘텐츠 분석

    지난 6개월 간의 게시물 성과 데이터를 Excel과 GA4로 분석하여 인게이지먼트 패턴 파악

  • 주간 리포트 작성 및 콘텐츠 제안

    매주 SNS 성과 리포트 작성 및 데이터 기반 콘텐츠 아이디어 3건 이상 제안

  • 신제품 팝업스토어 프로모션 기획

    신제품 출시 팝업스토어 온라인 프로모션 기획 지원 및 현장 운영 참여

  • 인사이트 정리 및 개선안 도출

    프로젝트 종료 후 전체 데이터를 종합하여 향후 SNS 전략 개선안 제안

성과 (Result)

3건

SNS 콘텐츠 참여도 개선을 위한 포맷 제안

12회

주간 성과 리포트 작성 및 발표

25%↑

제안 콘텐츠 적용 후 평균 인게이지먼트 증가

팝업스토어 운영 리포트 작성에 기여하여 팀 내부 보고자료로 활용되었으며, 제안한 콘텐츠 포맷 중 2건이 실제로 채택되어 인게이지먼트율 25% 상승에 기여했습니다.

배운 점

  • 실무 환경에서 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 실행 가능한 제안으로 연결하는 과정을 경험
  • 소비자 트렌드 변화에 신속하게 대응하는 마케팅 민첩성의 중요성 이해
  • 팀 협업 과정에서 효과적인 커뮤니케이션과 일정 관리의 중요성 체득
공모전 수상

전국 대학생 마케팅 전략 공모전

데이터 기반 브랜드 리포지셔닝 전략 기획

2023.09 ~ 2023.11 (3개월)
팀장 / 4인 팀
SPSS, Excel, PowerPoint, Google Survey

문제 정의 (Problem)

특정 로컬 브랜드의 시장 점유율이 지속적으로 감소하며, 특히 MZ세대 소비자층에서의 브랜드 인지도와 선호도가 현저히 낮은 상황. 경쟁사 대비 차별화된 포지셔닝이 부재하여 브랜드 이미지 개선이 필요한 시점이었습니다.

해결 과정 (Solution)

  • 시장 조사 및 소비자 리서치

    20-30대 300명 대상 온라인 설문조사 및 20명 심층 인터뷰 진행

  • 데이터 분석 및 인사이트 도출

    SPSS를 활용한 통계 분석으로 소비자 니즈와 브랜드 갭 파악

  • 전략 프레임워크 적용

    SWOT, STP, 포지셔닝 맵 등을 활용한 체계적 전략 수립

  • 리포지셔닝 전략 및 실행안 제시

    브랜드 메시지, 비주얼 아이덴티티, 마케팅 채널 전략 포함한 통합 제안

성과 (Result)

우수상

전국 120개 팀 중 5위 수상

300명

소비자 설문조사 응답 확보

80%

심사위원 전략 실행 가능성 평가

배운 점

  • 대규모 소비자 리서치 설계 및 수행 경험을 통한 정량/정성 조사 역량 향상
  • 팀 리더로서 일정 관리, 역할 분담, 의견 조율 등 프로젝트 매니지먼트 경험
  • 전략적 사고를 실행 가능한 마케팅 플랜으로 구체화하는 능력 개발
학교 프로젝트

데이터 분석 기반 소비 트렌드 예측 프로젝트

빅데이터 분석을 활용한 2024 소비 트렌드 인사이트 도출

2023.03 ~ 2023.06 (4개월)
데이터 분석 담당 / 5인 팀
Python, SQL, Tableau, Excel

프로젝트 목표

온라인 커머스 데이터, SNS 트렌드 데이터, 소비자 설문 데이터를 통합 분석하여 2024년 주요 소비 트렌드를 예측하고, 기업이 활용할 수 있는 전략적 인사이트를 제공하는 것이 목표였습니다.

수행 내용

  • 다양한 데이터 소스 수집 및 전처리

    E-commerce 거래 데이터 10만 건, SNS 해시태그 데이터 50만 건 수집 및 정제

  • SQL 기반 데이터베이스 구축

    효율적인 데이터 관리 및 쿼리를 위한 관계형 데이터베이스 설계

  • Python을 활용한 데이터 분석

    시계열 분석, 상관관계 분석, 군집 분석 등 다양한 분석 기법 적용

  • Tableau를 활용한 시각화

    분석 결과를 직관적으로 전달하기 위한 대시보드 제작

성과

A+

최종 평가 등급

5개

핵심 트렌드 키워드 도출

85%

트렌드 예측 정확도

배운 점

  • 대용량 데이터 처리 및 분석을 위한 기술적 역량 향상 (Python, SQL)
  • 복잡한 데이터를 의사결정자가 이해하기 쉽게 시각화하는 능력 개발
  • 데이터 분석 결과를 비즈니스 인사이트로 전환하는 사고력 강화

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