1. [모비데이즈 자기소개서] GPM(34기 인.hwp
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저는 GPM 직무가 광고주, 매체, 데이터, 캠페인 운영, 성과 분석 사이 에서 문제를 정의하고 개선 방향을 찾는 역할이라고 이해합니다.
그러나 광고와 마케팅, 시장분석에서 최종 판단은 반드시 사람이 해야 한다고 생각합니다.
광고주의 비즈니스 목표를 이해하고, 캠페인 데이터 속에서 문제를 발견하며, 매체와 소재, 타겟, 예산, 전환 흐름을 조정해 실질적인 성과 개선을 만드는 사람이 되고 싶습니다.
저는 GPM 직무가 단순히 광고 운영만 수행하는 역할이 아니라, 광고주 목표와 캠페인 데이터, 매체 운영, 내부 협업을 연결해 성과를 만들어가는 직무라 고 이해했습니다.
저는 반복되는 문제를 구조화하고, 데이터를 기준으로 원인을 분석하며, 실행 가능한 개선안을 만드는데 강점이 있습니다.
광고성과 분석에서도 AI가 원인을 추정할 수는 있지만, 실제 매체 데이터와 캠페인 설정, 타겟, 소재, 랜딩페이지 조건을 확인해야 합니다.
퍼포먼스 마케팅과 데이터 분석은 단순히 광고성과 숫자를 확인하는 관계가 아니라, 문제를 정의하고 다음 실행을 결정하는 관계라고 생각합니다.
입사 후 모비데이즈에서 저는 문제를 명확히 정의하고, 실행 가능한 개선안을 만드는 GPM 인턴으로 성장하고 싶습니다.

제가 지금까지 주도적으로 실행했던 경험 중 가장 기억에 남는 일은 반복적으로 오류가 발생하던 자료 취합 방식을 직접 개선한 경험입니다.
기준 일불일치, 수치 단위 혼동, 필수 항목 누락, 파일 버전 혼선, 담당자 확인 누락이 가장 큰 문제였습니다.
마감 직전에 발생하던 혼선이 감소했고, 팀원들도 어떤 기준으로 자료를 작성해야 하는지 명확히 이해하게 되었습니다.
모비 데이즈 34기 인턴십 공고는 지원서에서 성과를 내기 위해 본인이 주도적으로 문제를 해결한 경험을 문제 정의, 방법 도출, 실행, 회고의 과정으로 담는 것이 좋다고 안내하고 있습니다.
제가 AI를 활용해 실제 문제를 해결했던 경험은 시장조사와 결과물 구조화 과정에서 있었습니다.
어떤 자료는 시장 규모를 중심으로 설명했고, 어떤 자료는 소비자 행동 변화를 강조했으며, 어떤 자료는 경쟁사 사례와 광고 캠페인성과를 중심으로 다루었습니다.
또한 AI를 활용해 발표 자료의 흐름을 점검했습니다.
그러나 광고와 마케팅, 시장분석에서 최종 판단은 반드시 사람이 해야 한다고 생각합니다.
저는 GPM 인턴으로 근무하게 된다면 AI를 활용해 반복 업무를 줄이고 분석의 질을 높이고 싶습니다.
저는 단순히 캠페인을 운영하거나 리포트를 작성하는 사람에 머무르고 싶지 않습니다.
광고주의 비즈니스 목표를 이해하고, 캠페인 데이터 속에서 문제를 발견하며, 매체와 소재, 타겟, 예산, 전환 흐름을 조정해 실질적인 성과 개선을 만드는 사람이 되고 싶습니다.
첫 번째 목표는 입사 초기 1년 안에 퍼포먼스 마케팅과 광고 운영의 기본기를 탄탄히 다지는 것입니다.
따라서 저는 숫자만 보는 사람이 아니라 광고주의 목표, 마케터의 실행 전략, 매체 운영 조건, 크리에이티브 방향을 함께 이해하는 인턴이 되겠 습니다.
저는 이러한 분석을 통해 성과 저하 의 원인을 구체적으로 정의하고, 실행 가능한 개선안을 제안하는 사람이 되고 싶습니다.
모비데이즈를 커리어 목표의 출발점으로 삼고 싶은 이유는 회사가 퍼포먼스 마케팅, 미디어렙, Ad/Data-tec h 솔루션을 유기적으로 연계하며 모바일 광고와 데이터 기반 마케팅 영역에서 성장해온 기업이기 때문입니다.
이러한 환경은 제가 광고주의 문제, 매체 생태계, 데이터 분석, 글로벌 트래픽, 솔루션 운영을 폭넓게 배울 수 있는 기회라고 생각합니다.
저는 3~5년 뒤 단순히 경력이 쌓인 사람이 아니라, 문제 정의부터 실행과 회고까지 스스로 설계할 수 있는 사람이 되고 싶습니다.
캠페인이 잘 되면 왜 잘 됐는지 설명할 수 있고, 성과가 낮으면 무엇을 바꿔야 하는지 근거를 제시할 수 있는 사람, AI와 데이터를 활용하되 최종 판단은 광고주의 맥락에 맞게 내릴 수 있는 사람, 팀원과 광고주, 매체 파트너사이에서 신뢰받는 GPM이 되는 것이 제 목표입니다.
제가 모비데이즈 GPM(34기 인턴십)에 지원한 이유는 데이터 기반 마케팅과 프로젝트 운영 역량을 함께 키울 수 있는 환경이라고 판단했기 때문입니다.
저는 반복되는 문제를 구조화하고, 데이터를 기준으로 원인을 분석하며, 실행 가능한 개선안을 만드는데 강점이 있습니다.
광고성과 분석에서도 AI가 원인을 추정할 수는 있지만, 실제 매체 데이터와 캠페인 설정, 타겟, 소재, 랜딩페이지 조건을 확인해야 합니다.
퍼포먼스 마케팅과 데이터 분석은 단순히 광고성과 숫자를 확인하는 관계가 아니라, 문제를 정의하고 다음 실행을 결정하는 관계라고 생각합니다.
저는 GPM 직무에서 데이터를 단순 보고용 숫자로 보지 않고, 캠페인 개선을 위한 질문과 가설을 만드는 근거로 활용하겠습니다.
팀 내 의견 충돌이 발생하면 먼저 각자의 주장을 판단하기보다, 어떤 기준을 중요하게 보고 있는지 확인하겠습니다.
저는 먼저 공동 목표를 확인하고, 각 의견이 어떤 데이터와 근거에기 반하는 지 정리하겠습니다.

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