3주 차 학습 내용

• 섹션 5. 데이터 전문성: 프로덕트 지표 프레임워크

  • 지표란 무엇인가, Proxy 지표

    • 지표를 토대로 의사결정하고 실행할 수 있게됨

    • 상시 모니터링 지표와 그때그때 확인하는 지표

  • Acquisition

    • 우리는 충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?

    • 신규 유저/고객을 비용 효율적으로 획득하고 있는가?

       

  • Activation

    • 신규 획득한 유저들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것

       

  • Engagement

    • 사용자들이 제품에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것

       

  • Retention

    • 고객이 이 제품을 계속해서 이용하는 것

       

  • Monetization, Metric Hierarchy

    • 매출 관련 지표와 지표의 위계 구조

• 섹션 6. 데이터 전문성: Event-Based Product Analytics

  • Event-Based Analytics, 데이터 축적을 위한 기본 개념 이해하기

    • 이벤트를 기반으로 하는 데이터 분석

    • Property는 우리가 일일이 정의하고 기록해야 함

       

  • 필수 작업, Event Taxonomy 설계하기

    • Top-Down 접근

    • Bottom-UP 접근

    • 꼭 필요한 이벤트부터 트래킹

    • Event Taxonomy 문서 만들기

       

3주 차 학습 회고

• 스스로 칭찬하고 싶은 점

  • 열심히 필기하며 미션 기간에 맞게 인강을 수강한 점

• 아쉬웠던 점 / 보완하고 싶은 점 / 다음 주에는 어떻게 학습할지

  • 아쉬웠던 점과 보완하고 싶은 점은 없고, 다음 주에도 열심히 💪🏻💪🏻💪🏻

3주 차 미션 해결 과정

• 어떤 관점에서 접근했는지 / 문제를 해결하는 과정은 무엇이었는지 /

  왜 그런 식으로 해결했는지 / 미션 해결에 대한 회고

  • 3주 차 미션은 “프로덕트 지표 설정하기”였습니다. B2B 디지털 금 거래 서비스를 B2C로 확장하는 초기 단계라는 점을 고려해, 서비스의 특성과 사용자 행동 흐름에 맞는 지표를 선정하고 계산식과 후속조치를 정의했습니다. 금 거래라는 자산 중심 서비스 특성상 총 거래액, 거래 건수, 거래 성사율, 플랫폼 내 금 보유량을 핵심 지표로 설정했고, 각 지표의 변동에 따라 어떤 의사결정을 내려야 할지 구체적으로 시뮬레이션했습니다. 특히 매수·매도·송금·주얼리 구매 등 실제 거래 여정을 바탕으로 사용자의 중도 이탈 가능 지점을 파악하고, 거래 완주를 높이기 위한 UX·정책 개선 관점에서 접근했습니다. 단순한 숫자 측정이 아니라 지표를 통해 문제를 정의하고 개선 방향을 도출하는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다.