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https://doyoungpark.netlify.app/hero_ko.js

js doyoungpark.netlify.app collected 2026-10-03 10:39:53 UTC 5,270 bytes, 78 lines download raw bytes

1// ---------- Simple-copy pages: Korean translations ----------
2// Korean copy for the cover, hello, "what I do", tools, "where I've worked"
3// and contents pages. English text stays hardcoded in index.html and is
4// never rewritten by this file — the toggle in index.html caches the
5// original English strings from the DOM on load and falls back to them
6// whenever a key here is missing, so removing/renaming a key here only
7// drops the Korean version, it never breaks the English page.
8//
9// Deliberately NOT translated here, per the site owner's call:
10// - Chapter/category names (Data-Driven Marketing, Business Development, AI
11//   Exploration) — these have no key below, so they always fall back to EN,
12//   both as chapter headings and as the contents-page links.
13// - Company names and job titles in "Where I've worked" — same reason, no
14//   key below for the .tl timeline entries, only the page's own heading.
15// - Tool/product names (Tableau, Photoshop, Claude Code, ...) — kept in
16//   English inside the toolsP* strings themselves, matching how company
17//   names stay English in data_analysis_cases_ko.js.
18const heroKo = {
19  presentedBy: 'Presented by: Doyoung Park 박도영',
20  role1: '마케터',
21  role2: '커뮤니케이터',
22  role3: '크리에이티브 매니저',
23  helloLine0: '반갑습니다!',
24  helloLine1: '박도영입니다.',
25  bioText: '저는 게이머이자, 데이터를 기반으로 행동하는 마케터입니다.<br>한국, 일본, 유럽에서 5년 이상 퍼블리싱 파이프라인을 담당하고 KPI 프레임워크를 제로부터 구축한 경험이 있습니다.<br>나아가 시장 및 성과 데이터를 바탕으로 제품·투자·예산에 대한 의사결정을 이끌어왔습니다.',
26  eduHeader: '학력',
27  eduDegree1: 'BA (Hons) Fine Arts — 수석졸업',
28  langHeader: '언어',
29  langName1: '한국어', langLevel1: '모국어',
30  langName2: '일본어', langLevel2: '모국어',
31  langName3: '영어', langLevel3: '비즈니스 회화',
32  langName4: '독일어', langLevel4: '일상 회화',
33  langName5: '중국어', langLevel5: '기초 회화',
34
35  whatidoLine0: '제가 하는 일은...',
36  whatidoLine1: ' ',
37  whatidoBody: '저의 직무 강점은 데이터로 유저와 콘텐츠를 이해하고, 그 인사이트를 통해 지표를 개선하고 운영해 온 경험입니다.<br>유저 행동과 콘텐츠 특성을 분석해 인사이트를 도출하고, 이를 테스트하고 검증함으로서 지표를 실질적으로 움직이는 인사이트와 파이프라인을 만드는 것이 지난 커리어 내내 저의 주된 역할이었습니다.',
38  kw0: '퍼포먼스 마케팅',
39  kw1: '크리에이티브 전략',
40  kw2: '브랜드 마케팅',
41  kw3: '시장 검증',
42  kw4: '스토어 최적화',
43  kw5: '예산 기획',
44  kw6: '경쟁사 분석',
45  kw7: '비즈니스 개발',
46  kw8: 'IP 파트너십',
47  kw9: '커뮤니티 활성화',
48  kw10: '대시보드 자동화',
49  kw11: 'AI 기반 분석',
50
51  toolsLine0: '제가 능숙하게 다루는',
52  toolsLine1: '도구들은...',
53  toolsP0: '저는 데이터를 분석할 때 <b>Tableau, Excel, MySQL, Google Analytics, Data.ai, Adjust</b>를 사용합니다.',
54  toolsP1: '마케팅 예산을 더 잘 쓰기 위해선 <b>Google Ads, Meta, TikTok, Moloco, Apple Search Ads, X Ads</b>을 사용해왔으며,',
55  toolsP2: '크리에이티브를 만들 때에는 <b>Photoshop, After Effects, InDesign</b>를 사용합니다.',
56  toolsP3: '스튜디오·에이전시·파트너와 호흡을 맞출 때에는 <b>Notion, Slack, Jira</b>을 활용하며,',
57  toolsP4: '<b>Claude Code, Codex, Python, Whisper, PySceneDetect, FLUX, NovelAI, Seedance, Grok</b>와 같은 AI툴을 활용합니다.',
58
59  workedLine0: '제가',
60  workedLine1: '일한 곳들은...',
61
62  contentsLine0: '포트폴리오는',
63  contentsLine1: '이렇게 구성되어있습니다',
64
65  // Data-Driven Marketing · Reports (the chapter heading itself stays English)
66  deskHint: '클릭하면 상세 내용을 볼 수 있습니다.',
67
68  // Business Development · Numbers. Company and event names (Dark Bouncer,
69  // PengPong, G-STAR, Clemmy's) stay English, same rule as everywhere else here.
70  bdLine0: '마케팅, 그 너머.',
71  bdBody: '글로벌 파트너를 직접 발굴하고, 거듭된 미팅과 게임쇼, 협상을 거쳐 중국 퍼블리싱 계약을 성사시켰습니다.<br><br>
71SANDY FLOOR 재직 당시, 신규 게임 Dark Bouncer의 마켓 테스트를 A부터 Z까지 세팅하고 집행했습니다. 이후 마케팅과 인게임 지표를 근거로 BM 전환을 제안해 실제로 채택되었고, 이를 통해 국내 시장을 위한 별도의 마케팅 투자를 확보할 수 있었습니다.',
72  bdSrc0: '게임쇼 수상',
73  bdK0: '다양한 국제 게임쇼에 참가하여 G-STAR 2025 Player’s Voice Choice와 Clemmy’s 2026에서 수상하였습니다.',
74  bdSrc1: '마켓 테스트',
75  bdK1: 'Dark Bouncer 마켓 테스트시 한 달 내내 유지한 CPI로, 이 수치를 근거로 IAA에서 IAP로 BM 방향 전환을 제안했습니다.',
76  bdSrc2: '중국 지역 위시리스트 획득',
77  bdK2: '중국 퍼블리싱 계약을 성사시키며 PengPong의 중국 지역 위시리스트 획득 수를 끌어올렸습니다.'
78};

Line numbers count LF bytes from the start of the resource, as the search results do. Vendor segments are library code the classifier recognised; they are stored but not indexed. Bytes are shown as Latin1 characters, one per byte.