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  • 최근 기업은 다양한 채널을 통해 고객정보, 매출정보, 고객과의 커뮤니케이션 정보 등 매우 다양하고, 방대한 분량의 고객관련 데이터를 획득할 수 있게 되었다. 소위 빅 데이터 (Big Data) 시대라 불리는 이러한 경영환경 속에서 기업은 어마어마한 분량의 고객 관련 데이터를 체계적으로 분석하여 의미 있는 경영통찰력을 확보하고, 이를 효과적으로 그들의 마케팅 전략에 반영하려는 노력을 기울이고 있다. 과거에도 이러한 마케팅 또는 고객관련 데이터를 분석하는 업무기능이 존재했으나, 마케팅 부서 내의 제한적인 통계지식을 갖춘 직원이 부분적으로 수행하거나, 분석 전담팀에서 현업 부서의 분석 의뢰에 이루어지는 제한적인 상황이었다.

    그러나 이제 마케팅통계분석 업무는 소수의 분석전담팀이 수행하거나, 통계학을 전공한 일부 전문가만 수행하는 업무라기 보다는 고객 데이터를 활용해야 하는 마케팅 및 CRM 부서 내에서 필요에 따라 누구나 해야 하는 필수업무로 자리잡고 있다. 이러한 최근의 경영실무 환경 속에서 급증하는 마케팅 통계분석 업무의 수요에도 불구하고, 지금까지 관련 실무자가 취득할 수 있는 통계관련 자격증은 조사방법론이나 설문데이터 중심의 분석기법을 다루는 자격증이나, 통계분석 소프트웨어 벤더의 분석도구 활용능력을 검정하는 자격증 밖에는 없었다.

    이에 사단법인 한국CRM협회에서는 마케팅 통계분석 기법의 전반적인 지식과 더불어 실제 마케팅 데이터를 활용한 실무적 분석방법과 해석 역량을 강화함으로써 이 분야의 검증된 인재를 양성 배출하기 위해 마케팅 통계분석가 자격증을 시행하게 되었다. 따라서, 마케팅 통계분석가 자격증은 단순히 통계학에 대한 이론적 검증보다는 기업의 마케팅 이슈를 해결하기 위한 문제해결능력 강화를 목표로 통계분석 기법의 실무적 활용능력에 초점이 맞춰져 있다. 본 자격증을 취득한 마케팅 통계분석가는 기업에게 단순히 경험과 직관에 의존하던 과거의 마케팅 업무를, 체계적인 분석에 기반한 마케팅 과학 (Marketing Science)으로 격상시킬 수 있는 견인차 역할을 할 것으로 기대한다.

마케팅 통계분석가란?
마케팅 통계분석가는 각종 통계분석 기법에 대한 이해를 바탕으로 비즈니스 상황에 따라 적절한 분석기법을 능동적으로 선택 활용하고, 분석결과에 대한 종합적인 해석이 가능하여 전략적인 마케팅 통찰력을 도출할 수 있는 마케팅 애널리스트로서의 자질과 역량이 객관적으로 검증된 개인에게 부여되는 협회공인 자격증입니다.
  • 자격증 명:마케팅 통계분석가(Marketing Statistician)   • 등록번호: 2014 – 4155 (국가등록 민간자격)   • 주관기관: (사)한국CRM협회 (주무관청 : 미래창조과학부)   • 관계중앙행정기관: 산업통상자원부

마케팅 통계분석가 자격증 등급
시험과목 목록
GL (General Level) XL (Expert Level)
검정내용 CRM 마케팅을 위한 통계분석 기법의 이해와 기본적인 활용 및 해석 능력을 평가. 통계분석기법의 자유로운 활용, 상황에 따른 분석 의사결정, 통계지표의 해석 및 전략적 통찰력 도출 역량을 검정하여 통계분석 전문가로서의 자질을 평가.
응시자격 제한 없음.

 필수자격: GL등급 자격증 소지

 선택자격: 아래 사항 중 한가지 해당

  ① 증빙 가능한 관련 실무경력 2년 이상

  ② 관련 분야 석사 학위 소지자

  ③ 협회정규교육 1년내 20시간 이수자

검정방식

 1차 (1교시): 제 1과목, 제 2과목 45분간 객관식 40문항

 2차 (2교시): 제 3과목, 제 4과목 45분간 객관식 40문항

 1차 (1교시): 문제해결 방식의 단답형, 서술형 주관식 5문항 내외

 2차 (2교시): 프로젝트형 과제해결 1문항

합격기준 총 100점 만점 중 70점 이상 (과락 없음). 총 100점 만점 중 70점 이상.
유효기간 자격증 취득일로부터 4년
갱신방법 당 협회에서 주관하는 보수 교육 수료 후 갱신등록
전형료 8 만원 15 만원
전형시기

 매년 1월 및 7월 시행 (연 2회)

 GL 등급 및 XL 등급 동시 진행

 확정 전형일은 일정 및 접수 메뉴에서 확인 바로가기

마케팅 통계분석가 기술위원단(가나다순)
  • 김지헌 세종대학교 경영학부 교수
  • 김형수 한성대학교 산업경영공학과 교수
  • 나희섭 고객전략연구센터 빅 데이터 컨설턴트
  • 박대윤 국민대학교 경영대학원 교수
  • 방정혜 국민대학교 경영학부 교수
  • 연규필 호서대학교 응용통계학과 교수
  • 이상윤 KAIST 미래전략대학원 교수
  • 이재남 고려대학교 경영학과 교수
  • 임성욱 대진대학교 산업경영공학과 교수
  • 정성원 SPSS Korea 이사
  • 정헌수 건국대학교 경영학과 교수
  • 최병정 SAS Korea 이사
  • 최호규 공주대학교 경영학과 교수
관련 국가직무능력표준 (NCS) 직무 영역

마케팅 통계분석가 자격증이 적용되는 국가직무능력표준 (NCS) 상의 직무코드 및 분과는 다음과 같습니다.

관련 국가직무능력표준 (NCS) 직무 영역
연관성 수준 NCS 직무분류 코드 NCS 직무 세분류명
강함 02-1-3-01 마케팅전략기획
02-1-3-02 고객관리
02-1-3-03 통계조사
보통 02-1-1-02 경영평가
02-4-2-01 QM/QC 관리
20-1-1-05 빅 데이터 기획/분석

진출분야

마케팅 통계분석가 자격증 소지자들은 다음과 같은 산업의 CRM 마케팅 관련 직무로 진출이 가능합니다.

마케팅 통계분석가의 주요업무

기업에서 마케팅 통계분석가에게 기대하는 주요 업무는 다음과 같습니다.

관련분야 전망

• 국내 상장기업 기준으로 매년 2,000 명 이상의 CRM/마케팅 인력 수요 발생

• 중소기업과 비영리/공공기관을 포함하면 매년 5,000 명 이상의 관련 분야 인력 수요 발생

• CRM 또는 마케팅 사이언스 (Marketing Science), 빅 데이터 (Big Data), 데이터 사이언스 (Data Science)등 관련 분야의 이슈가 지속적으로 제기됨에 따라 잠재적인 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨

과목별 출제범위 및 문항 수

• 마케팅 통계분석가 GL의 출제범위와 각 과목별 문제유형의 출제항목 수는 다음과 같습니다.

2017년 7월 시험부터 적용

차수 (교시) 과목 과목명 출제범위 단일선택형 문항수 다중선택형 문항수 총 문항수
1차 (1교시) 45분 1과목 통계기초 및 데이터 전처리

• 확률통계개론

• 데이터 전처리 및 기초분석

• 기술통계분석

• t-검정

15 5 20
2과목 연관관계 분석

• 상관관계분석

• 신뢰성 분석

• 분산분석

15 5 20
2차 (2교시) 45분 3과목 인과관계 분석

• 회귀분석

• 요인분석

• 분류예측분석

15 5 20
4과목 기타 통계분석 기법

• 군집분석

• 포지셔닝 분석

• 컨조인트 분석

• 비모수 통계분석

15 5 20
90분 총계 60 20 80

문제유형별 가이드라인

1) 남성고객은 여성고객에 비해 평균구매주기가 짧다.

2) 여성고객이 남성고객보다 평균구매주기가 평균에 집중되어 있다.

3) 여성고객은 남성고객보다 매출액이 더 높을 것이다.

4) 집단의 표준편차가 작을수록 평균구매주기도 짧다.

문제유형 비고
단일선택형 객관식 문제 단일선택형 객관식 문제는 주어진 4개 또는 5개의 보기 중에서 1개의 정답을 선택하는 문제
예시

[문제예시 1] 분산분석에서 독립변수는 무슨 척도를 사용하는가?

1) 비율척도    2) 서열척도    3) 명목척도    4) 등간척도

[문제예시 2] 아래 표는 어느 인터넷 쇼핑몰의 남녀 고객들의 평균구매주기 통계량을 나타낸 것이다. 이에 대한 해석으로 옳은 것은? (성별: 남성=0, 여성=1)

분석 변수 : 평균구매주기
성별 평균 N 분산 표준편차 중위수
0 23.09 149 232.455 15.246 19.73
1 20.61 851 171.050 13.078 17.88
합계 20.98 1000 180.756 13.444 18.17
학습 가이드라인 문제해결 방식의 단일선택형 객관식 문제는 출제범위에 해당하는 분석기법의 단순한 이해 및 암기 수준을 평가하는 문제와 실제 통계분석을 수행했을 때 분석결과를 해석하는 문제가 출제됩니다. 단순 이해나 암기 문제는 출제범위를 다루는 교재의 내용을 충실히 학습하고 이해하는 수준이면 모든 문제를 충분히 풀 수 있으나, 분석결과의 해석문제는 학습과정에서 모든 실습단계를 실제로 분석을 시도하고, 그 결과를 해석하려는 노력이 필요합니다.

문제유형 비고
다중선택형 객관식 문제 다중선택형 객관식 문제는 주어진 4개 또는 5개의 보기 중에서 2개 이상의 정답을 선택하는 문제
예시

[문제예시] 구매유형 별 총 매출액은 동일하다’라는 귀무가설에 대한 일원분산분석 결과 95% 유의수준에서 유의하다라는 결과가 도출되었다면 이에 대해 올바르게 해석한 것을 모두 고르시오.

1) 구매유형별 총 매출액은 같다.

2) 구매유형별 총 매출액은 모두 다르다.

3) 적어도 1개의 구매유형은 다른 구매유형과 총 매출액이 다르다.

4) 구매유형별 총 매출액은 같다고 할 수 없다.

학습 가이드라인 다중선택형 문제는 통계분석 결과표나 분석결과의 일부를 제공하고, 올바른 해석이나 잘못된 해석을 모두 고르는 문제입니다. 정답에 해당하는 모든 항목을 선택/기재해야 해당 문항에 대한 점수를 받을 수 있으며, 부분 점수는 인정되지 않습니다. 이러한 다중선택형 문제를 원활히 풀기 위해서는 통계분석 결과에 대해 여러 통계량을 확인 및 해석할 수 있고, 다양한 관점에서 해석할 수 있는 능력이 요구됩니다.

주의사항:

특정 소프트웨어의 화면 예시

GL 등급의 분석 실습과정이나 분석결과에 대한 화면 예시가 응시자가 평소에 사용하는 소프트웨어가 아닌 다른 소프트웨어의 화면예시로 나타날 수 있습니다. 그러나, 이러한 문제에서 나타나는 화면예시는 특정 소프트웨어에 종속된 기능을 묻는 질문이 아니고, 해당 분석기법을 학습한 사람이라면 누구나 알 수 있는 보편적인 내용을 묻는 질문에 사용되고 있습니다. 따라서, 평소 자신이 사용하던 툴이 아니더라도 문제를 푸는데 전혀 무리가 없으므로 당황하지 않고 해당 문제의 요점을 정확히 파악하려고 노력하는 것이 중요합니다.
과목별 출제범위 및 문항 수

• 마케팅 통계분석가 XL의 출제범위와 각 과목별 문제유형의 출제항목 수는 다음과 같습니다.

2017년 7월 시험부터 적용

차수 (교시) 과목 문제유형 문항수
1차 (1교시) 45분 1과목 ~ 4과목 공통 문제해결을 위한 단답형 주관식 3문항 내외
문제해결을 위한 서술형 주관식 2문항 내외
2차 (2교시) 45분 1과목 ~ 4과목 공통 프로젝트형 과제해결 1문항 1문항
90분 총계 5~6문항

문제유형별 가이드라인

• 마케팅 통계분석가 XL 등급의 문제유형은 문제해결을 위한 단답형 주관식, 서술형 주관식 문제와 프로젝트 방식의 과제해결형 문제로 진행됩니다.

문제유형 비고
문제해결식 단답형 문제 문제해결식 단답형 문제는 주어진 분석상황이나 분석결과에 따라 제시된 문제의 솔루션에 해당하는 중요 키워드나 짧은 문장으로 답변을 제시하는 문제
예시

[문제예시] 다음은 한 패션기업의 고객 서베이 결과로 나타난 전반적인 만족도 (매장만족도, 상품만족도, 서비스만족도)가 방문빈도에 미치는 영향을 알아보기 위한 다중회귀분석 결과이다. 위의 분석결과에서 방문빈도에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 무엇인가? (단 유의수준은 0.05로 설정한다.)


R R제곱 수정된 R제곱 추정값의 평균오차
0.456 0.208 0.206 18.968

분산 분석
자유도 제곱합 평균제곱 F값 유의확률
회귀모형 3 48.243 48.443 73.721 0.000
잔차 996 227.075 0.654
합계 999 275.918

계수
모형 비표준화계수 표준화계수 t값 유의확률 VIF
B 표준오차
상수 -20.557 3.915 -6.434 0.000
매장만족도 5.011 0.635 0.267 7.894 0.000 1.434
상품만족도 2.667 0.462 0.190 5.778 0.000 1.359
서비스만족도 1.869 0.598 0.105 3.126 0.000 1.415
학습 가이드라인 문제해결식 단답형 주관식 문제는 특정 통계분석의 상황이나 결과를 제시하고, 그 결과를 바탕으로 문제가 요구하는 답안을 묻는 개방형 문제입니다. 대개 이러한 단답형 주관식 문제에 대한 힌트나 정답은 제시된 결과표에 포함되어 있는 경우가 많으므로, 각 분석기법 별 결과표의 유형을 이해하고, 각 지표별 해석능력이 있으면 무난히 풀 수 있는 문제이지만, 평소 각 통계분석 기법을 실제로 적용하여 분석 및 해석해보는 학습방법이 요구됩니다.

문제유형 비고
문제해결식 서술형 문제 문제해결식 서술형 문제는 특정 통계분석의 결과를 바탕으로 종합적인 해석과 관련된 마케팅 인사이트를 기술하는 문제
예시

[문제예시] 아래표는 고객연령대별 이탈여부에 대한 카이제곱 분석결과이다 (유의수준 0.05, 0: 비 이탈 / 1 : 이탈). 분석결과표를 바탕으로 이 기업의 고객연령대와 이탈여부 간의 연관성에 대해 기술하고, 관련된 마케팅 전략의 방향성에 대해 논술하라.


테이블:이탈여부 * 구매유형
구매유형 합계
1 2 3 4
이탈여부
0 빈도 41 304 125 463 933
칼럼 백분율 95.35 95.9 86.81 93.35
1 빈도 2 13 19 33 67
칼럼 백분율 4.65 4.1 13.19 6.65
합계 빈도 43 317 144 496 1000


테이블:이탈여부 * 구매유형
통계량 자유도 Prob
카이제곱 3 13.4321 0.0038
우도비 카이제곱 3 11.98 0.0075
Mantel-Haenszel 카이제곱 1 1.5621 0.2114
파이 계수 0.1159
우발성 계수 0.1151
크래머의 V 0.1159

학습 가이드라인 문제해결식 서술형 주관식 문제는 특정 통계분석의 결과를 바탕으로 종합적인 해석과 관련된 마케팅 인사이트를 기술하는 문제입니다. 결과 해석이 적절하고, 문제에서 요구하는 답안의 방향성에 부합할 경우 기술한 답안을 토대로 부분점수를 인정합니다. 문제해결식 서술형 주관식 문제의 경우 통계량에 대한 기계적인 해석보다는 결과의 의미를 아는 것이 중요하므로, 분석결과를 종합하여 적절한 마케팅적 의사결정을 내려보는 노력이 필요합니다.

문제유형 비고
프로젝트형 과제해결 문제 프로젝트형 과제해결 문제는 특정 상황, 데이터, 그리고 임무가 부여되고, 이에 따라 응시자의 자율적인 분석기법 및 도구의 선택, 분석의 실행, 결과해석, 그리고 이에 따른 적절한 마케팅 전략 방향성을 기술하는 과제해결식 문제
예시

응시자들에게 주어진 데이터 (data.xls)는 국내 한 맛집추천 O2O 서비스 기업 Y사가 서울 주요 지역의 맛집 1,000 여 곳에 대해 실제 방문자들을 대상으로 고객만족도를 측정한 데이터이다. 각 측정변수의 설명은 데이터 스카마 파일 (schema.xls)에 제시되어 있다. Y사는 이번 조사를 바탕으로 각 지역별 (강남, 송파, 대학로, 홍대, 신촌, 종로 등) 및 매장 유형별 (중식, 일식, 한식, 양식 등) 중요한 고객만족 요인 (식재료, 맛, 직원친절도, 가격, 위치편의성, 주차편의성 등)이 무엇인지 파악하여 지역별 및 매장유형별 차별화된 마케팅 전략을 수립하고자 한다.


응시자는 상기 과제를 해결하기 위해 자율적인 분석기법을 선정하여 분석을 진행하고, 분석결과에 따라 Y가 수용할 수 있는 마케팅전략의 방향성을 보고하시오.


참고사항

• 통계기법 및 분석 소프트웨어의 선택은 자유

• 적절한 마케팅가설을 수립할 것.

• 선택한 통계기법의 선정이유를 기술할 것.

• 분석과정과 분석결과를 기술할 것.

• 분석결과에 의한 마케팅전략 방향성은 6하 원칙에 의해 기술할 것.

학습 가이드라인

프로젝트형 과제해결 문제는 상기 문제예시와 같이 특정 상황과 분석할 데이터 파일이 주어지고, 부여된 임무에 따라 응시자의 자율적인 문제해결 과정을 제시하는 문제입니다. 따라서, 특정 분석 기법만을 잘 알고 있는 것보다는 주어진 상황에 따라 최적의 분석기법을 선택할 수 있는 능력과 더불어 능동적인 분석결과 해석과 이에 따른 근거기반의 전략 방향성 수립 능력 역시 평가하게 됩니다. 평소 익숙한 통계분석 소프트웨어를 사용하여 상황에 따라 다양한 분석기법을 수행해보는 습관이 중요하며, 분석결과를 활용하여 자신만의 마케팅 전략을 세워보는 습관 역시 중요한 포인트입니다. 프로젝트형 과제해결 문제의 평가기준은 다음과 같습니다.

평가기준 비율 설명
마케팅 가설수립 능력 20% 주어진 임무를 해결하기 위해 얼마나 적절한 마케팅 가설이 수립되어 있는가?
분석기법의 적절성 20% 주어진 임무를 해결하기 위해 선택된 통계분석 기법은 얼마나 적합한가?
분석과정 및 해석 적합성 30% 선택한 분석기법을 얼마나 적절히 사용하고 있으며, 분석결과의 해석은 얼마나 정확하게 하고 있는가?
마케팅전략의 적절성 30% 분석결과를 토대로 마케팅 전략이 수립되었는지? 그리고 그것은 원래의 주어진 임무를 해결할 수 있는가?
협회공인 자격증 검정일정
등급

제7회 전형일정

(GL 및 XL 등급 공통)

제8회 전형일정

(GL 및 XL 등급 공통)

전형일시

2017년 7월 9일 일요일

오전 10시 ~ 12시

2018년 1월 14일 일요일

오전 10시 ~ 12시

원서접수

2017년 5월 15일 ~ 6월 30일

2017년 11월 13일 ~ 2018년 1월 5일

고사장

약수동 협회교육장 및 개별고사장

약수동 협회교육장 및 개별고사장

합격자 발표

2017년 7월 18일 화요일

2018년 1월 23일 화요일

  • 일정과 장소 등의 변경이 가능하오니 응시자분들은 수시로 업데이트된 내용을 확인하시기 바랍니다.
  • 고사장은 응시자수에 따라 변경가능하며, 30인 이상 대학/기업 단체의 경우 개별 고사장에서 진행됩니다 (변경된 고사장은 홈페이지에 업데이트되며, 응시자분들에게 개별 공지됩니다).

XL 등급 응시자 주의사항

XL 등급의 전형 신청자께서는 원서접수 이전에 아래의 XL 응시자격 요건을 확인하신 후 XL 응시자격 증빙 서류를 인증담당자 이메일 (certification@kcrma.org)로 보내주시기 바랍니다. 협회 사무국에서 XL 응시자격 적격여부를 검토한 후 개별 연락 드리겠습니다.

협회 사무국에서 XL 응시자격 적격여부를 확인 받지 않고 접수할 경우 실제 적격여부를 불문하고, XL 등급의 자격시험에 응시할 수 없음을 알려드립니다.

마케팅 통계분석가 XL 등급의 경우 실기 위주의 시험이므로 반드시 본인이 사용할 분석소프트웨어가 설치된 개인 노트북을 소지하여야 합니다. 개인 노트북이 없으신 분들은 협회 사무국에서 유상 대여 가능합니다.

XL 등급 응시자격
  • 필수자격: GL등급 자격증 소지
  • 선택자격: 아래 사항 중 한가지 해당
  • ① XL 지원 시 증빙 가능한 관련 실무경력 2년 이상
  • ② 관련 분야 석사 학위 소지자
  • ③ 협회정규교육 1년내 20시간 이수자
XL 등급 응시자 적격판단용 제출서류 (certification@kcrma.org로 제출)
  • ① 해당 협회공인 GL 등급 자격증 사본
  • ② 재직증명서, 경력증명서, 석사학위 증명서 (졸업장), 협회교육 수료증 또는 확인서 중 1개

기업 및 기관 단체시험 안내
기업, 대학 등의 기관에서 협회공인 자격증을 단체로 응시하는 경우가 많아지고 있습니다. 30인 이상의 단체에서 동일 종목의 협회공인 자격증 전형을 실시할 경우 다음과 같은 혜택이 제공됩니다. 기타 사항은 협회 사무국으로 문의해주십시오.

• 정기 자격증 검정일정과는 별도로 기업(기관)에서 전형일을 선택할 수 있음

• 기업(기관)만을 위한 별도의 시험문제 출제

• 기업 사내 혹은 응시단체가 지정한 고사장 활용 가능

• 필요할 경우 자격증 특강 개설 가능 (강사료 별도)

관련 교재 및 수험서
협회공인 마케팅 통계분석가 자격증 준비를 위한 수험서와 참고도서는 아래와 같습니다.
  • 협회공인 마케팅 통계분석가 자격증 공식교재 및 수험서
  • • 서 명: 이 정도면 충분한 SAS 마케팅 통계분석
    • 저 자: 김형수, 박대윤, 연규필, 이재남
    • 출판사: 한국CRM협회
    • 판매처: 국내 온/오프라인 서점
    • 가 격: 33,000원
    • 특 징: 마케팅 통계분석가 GL 및 XL 출제범위 포함. 최신 예상문제 및 기출문제 포함.
    분석실습데이터 : 다운로드
    정오표: 다운로드
  • 기타 마케팅 통계분석가 자격증 준비에 도움을 주는 참고도서
  • 협회공인 마케팅 통계분석가 자격증의 출제범위에 해당하는 다음의 주제들을 포함하는 모든 통계 관련 서적을 사용할 수 있습니다.
    출제범위

    • 확률통계개론

    • 데이터 전처리 및 기초분석

    • 기술통계분석

    • t-검정

    • 상관관계분석

    • 신뢰성 분석

    • 분산분석

    • 회귀분석

    • 요인분석

    • 분류예측분석

    • 군집분석

    • 포지셔닝 분석

    • 컨조인트 분석

    • 비모수 통계분석

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