20240904 TIL
데이터 정합성 체크
- 대시보드를 만들고 계산식을 SQL, Python으로 더블 체크 하기
- 모든 코드는 주석 처리
- 태블로 주석 기호 --> //
지표 프레임 워크 종류
1) 지표 프레임 워크란?
- 서비스 흐름에 따라 퍼널과 퍼널에 맞는 지표를 정의하고 해당 지표를 개선하기 액션을 수립
- 그로스에서 가장 많이 사용되는 지표 프레임 워크 --> AARRR
- 회사의 현 상황에 따라 어떤 프레임 워크를 선택할지를 결정
2) HEART 프레임 워크
- Google UX research팀의 HEART 프레임워크
<5단계 프로세스>
- 행복(Happiness): 사용자는 얼마나 행복합니까?
- 앱 스토어 평점, NPS
- 참여도(Engagement): 사용자가 단기적으로 얼마나 참여하고 있나요?
- 구매 전환율, 유저당 주문 금액
- 채택(Adoption): 얼마나 많은 관심을 가진 유저가 우리 서비스를 사용해 보았습니까?
- 앱 다운로드 유저 수
- 유지(Retention): 얼마나 많은 사용자를 장기적으로 유지합니까?
- 이탈률
- 작업 성공(Task success): 사용자가 가장 가치 있는 작업을 수행하도록 허용하는 데 얼마나 성공했나요?
- 주문 완료 소요 시간
3) GAME 프레임 워크
<4단계 프로세스>
- Goals(목표)
- 사용자 목표와 회사 목표
- Actions(액션)
- 특정 기능을 사용하는 유저와 같이 유저가 목표 달성에 더 가까워지도록 여러 단계에서 완료하기를 원하는 것입니다.
- Metrics(지표 측정)
- 목표를 달성하기 위해 유저의 행동과 전체적인 프로덕트의 성능을 측정할 수 있는 정량적 측정입니다.
- Evaluate(평가)
- 지표가 프로덕트내에서 발생하는 일을 실제로 정량적으로 측정할 수 있는지 여부를 결정하는 방법입니다.
AARRR 분석
우리 서비스의 성과를 측정하는 방법론
Acquisition(유입): 새로운 고객을 획득하는 단계
▶ 주요 지표 -> DAU, MAU, 신규 유저 수, CAC(유저 획득 비용), PV(페이지뷰)
유저 획득 비용이란? 신규 유저 1명을 확보하기 위해 필요한 비용 --> 효율적인 비용을 투자하는 것이 중요
ex) 카카오톡 앱 푸시 알림과 sms 유저 넛지 A/B 테스트 + 몇시에 뿌리면 좋을지 데이터 분석(CTR, CVR)
CAC 계산식 Customer Acquisition Cost(CAC) = (신규 유저 확보 비용) / (확보된 신규 유저 수)
분자: 신규 유저 확보 비용마케팅 비용, 광고 비용, 인건비 등 포함
분모: 확보된 신규 유저 수
ex)
신규 유저 획득 비용: 100만원
획득된 신규 유저 수: 500명
CAC = 100만원 / 500명 = 2,000원
▶ UTM 파라미터 -> 웹 사이트의 URL 링크 끝에 파라미터를 추가하는 것 --> 사용자의 트래픽 유입 경로 추적 가능
- GA4에서 파라미터를 활용하여 마케팅 채널 캠페인 성과 측정 가능
- 웹에서는 파라미터로 트래킹, 앱에서는 Attribution으로 트래킹 가
- 구조: URL과 필수적인 3가지 요소로 소스, 매체, 캠페인과 선택적인 3가지 요소로 컨텐츠, 키워드, 캠페인 ID로 구성
URL: https://shop.googlemerchandisestore.com/
소스: utm_source=google
매체: utm_medium=sns
캠페인: utm_campaign=black-friday
- 파라미터 종류
필수/선택 | 파라미터 이름 | 내용 | 예시 |
필수 | utm_source | 유입 광고 또는 사이트 채널 | 구글,네이버, 인스타 등 |
필수 | utm_medium | 광고 채널 또는 마케팅 매체 방식 | 이메일, 배너, 뉴스레터, sns 등 |
필수 | utm_campaign | 캠페인 이름, 프로모션 코드 | 여름 맞이 세일, 블랙 프라이데이, 회원가입 이벤트 등 |
선택 | utm_term | 유료 검색 광고 키워드 | |
선택 | utm_content | 동일한 콘텐츠를 식별하기 위한 콘텐츠 세부 정보 |
Activation(활성화): 새로운 고객을 활성화시켜 제품이나 서비스를 사용하도록 유도하는 단계
Retention(유지): 고객을 유지하는 단계
Revenue(수익): 고객으로부터 수익을 창출하는 단계
Referral(추천): 고객이 제품이나 서비스를 추천하는 단계
<특징>
- 트래커를 어디에 다느냐에 따라 달라짐
- AARRR 순서는 회사의 현재 비즈니스 상황과 규모에 따라 다름
- 목표는 서비스의 고객을 첫번째 단계에서 그 다음 단계로 전환시키는 것이고 어떤 단계에서 이탈하는지 체크
- 각 단계별 지표에 대한 명확한 정의와 목표를 설정
- 해당 지표의 결과를 바탕으로 개선할 부분 파악 후 액션 수립
Trend 분석
▶ Timezone
데이터 베에스는 데이터를 저장할 때 인식하는 기본 시간을 기준으로 데이터를 저장한 시간을 표기하기 때문에 중요!
UTC → KST: UTC에 9시간을 더하면 한국 표준시(UTC+9)
- UTC: 국제 표준 시간
- KST: 한국 시간
ex)우리 서비스의 순 방문자수(UV)가 UTC 기준 새벽 5시에 가장 높습니다.(x)
→ KST 기준 오후 2시에 순 방문자수(UV) 가장 높습니다.(0)
▶ 시간에 대한 기준
- 산업의 속도, 일하는 문화와 싸이클, 목표에 따라 기준이 다름
- Active User(활성 사용자 수) -> 우리 서비스를 실제로 사용하고 있는 유저 수
지표 | 기준 | 지표정의 |
HAU | 시간 단위 | 시간당 활성 사용자 수 |
DAU | 일 단위 | 일간 활성 사용자 수 |
WAU | 주 단위 | 주간 활성 사용자 수 |
MAU | 월 단위 | 월간 활성 사용자 수 |
QAU | 분기 단위 | 분기간 활성 사용자 수 |
YAU | 연 단위 | 연도간 활성 사용자 수 |
-활성 보통 기준 -> UUID(Unique User ID)를 부여하여 해당하는 기간마다 단 1회만 측정
- HAU(시간당 활성 사용자)
- HAU는 일반적으로 DAU와 비교하여 트래킹합
- 하루 중 각 시간 동안의 고유 활성 사용자 수를 HAU라고 합니다. 하루 중 운영 시간 동안의 시간별 활성 사용자를 표시
- DAU(일간 활성 사용자)
- Daily Scrum을 할 경우, 가장 많이 보는 지표
- MAU(월간 활성 사용자)
- 지난 30일 동안 제품을 우리 서비스에서 활동한 사용자 수
- 많은 기업에서 MAU는 주요 성과 지표(KPI)
- MAU가 높으면 매월 많은 수의 사용자가 앱에 참여하고 있다는 의미
우리 서비스의 쿠폰과 이벤트만 챙기고 서비스를 이용하지 않고 이탈하는 유저란? 체리피커
-기간 쪼개서 분석하기
- 피크 타임별
- 아침, 점심, 저녁, 새벽 시간을 고려할 경우
- 주중 주말 혹은 공휴일
- 평일과 주말의 패턴이 확실한 경우
- 요일별
- 특정 요일의 패턴이 확실한 경우
- 시즌별
- 시즈널리티를 고려할 경우
태블로 퀵 테이블 계산
- 손쉽게 제공했던 계산식들
▶ 기간 대비 증감률 비교
지표 | 지표 정의 |
YTD(Year to Date) | 연초 대비 증감률 |
YoY(Year on Year) | 전년 대비 증감률 |
QoQ (Quarter on Quarter) | 전 분기 대비 증감률 |
MoM (Month on Month) | 전월 대비 증감률 |
WoW (Week on Week) | 전주 대비 증감률 |
계산식 : 전년 대비 매출 증감률
★ 책 유튜브 채용 사이트 추천(내가 나중에 볼 것)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL1DJtS1Hv1Piv_MQIHgA_CdNsXyDM9UDM
그로스 해킹: 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 (저자: 양승화님)
-스타트업
혁신의 숲: https://www.innoforest.co.kr/
-대기업
캐치:https://m.catch.co.kr/Comp/CompMajor
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