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데이터 로그 설계하기 (필터 만족도_)
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마지막 필터 만족도 관련 로그 설정해보았습니다.
1) 필터 클릭율
① 분자: 필터 클릭 수
- event_name: click_search_result_filter
- parameter
session_id
filter_id
filter_name
filter_sequence
② 분모: 검색 결과 뷰 수
- event_name: view_search_result
- parameter
session_id
search_keyword
※ 검색 결과 갯수는 모바일의 경우 카운트의 의미가 없어보여서 따로 파라미터에 넣지 않았습니다.
2) 필터 사용 후 주문 전환율
① 분자: 필터 기능을 사용해 주문한 수
- event_name: click_payment
- parameter
session_id
use_search_result_filter
restaurant_id
restaurant_name
payment_type: card
② 분모: 필터를 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수
- evnet_name: view_restaurant
- parameter
session_id
restaurant_id
restaurant_name
ues_search_result_filter
답변 2
1
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
질문하신 내용과 직접적으로 관련된 정보가 제공된 정보 목록에 없어서, 구체적으로 프로그래밍이나 Kafka, 인프런 강의 환불 및 선택 관련 답변을 드릴 수 없습니다.
그럼에도 도움이 되고자 한다면, 데이터 로그 설계에 관한 질문 같은 경우에는 데이터 분석의 정확도와 효율성을 높이기 위해 어떤 이벤트를 추적하고, 어떤 파라미터를 기록할 것인지 고민하는 것이 중요합니다. 제공하신 내용처럼 각 이벤트에 필요한 파라미터를 결정하고, 해당 이벤트가 발생할 때 마다 이러한 데이터를 정확하게 수집하는 것이 핵심입니다.
데이터 로그 설계시 중요한 점은 효과적인 분석을 위해 필요한 모든 정보를 수집하면서도, 불필요한 데이터로 인한 저장소의 낭비나 처리 성능 저하를 피해야 한다는 것입니다. 따라서 “event_name”, “session_id”, 그리고 특정 이벤트와 직접적으로 관련된 파라미터들(예: “filter_id”, “search_keyword” 등)을 신중하게 선택하셨다면, 분석 목적에 맞는 효과적인 로그 설계를 하신 것으로 보입니다.
이벤트 로그 설계를 할 때는 이벤트의 종류, 발생 빈도, 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 충분한 고민이 선행되어야 하며, 이는 결국 보다 나은 사용자 경험과 제품 개선으로 이어질 수 있습니다.
이미지와 관련해 구체적인 질문이 있으시다면, 좀 더 구체적인 질문을 해주시면 감사하겠습니다.