인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요. 내용을 보고 피드백 드려요

1. 퍼널 전환률 분석이라고 써주신 부분이 위 그래프에 대한 해석인 것 같네요. 이렇게 해석해주신 부분 잘 진행해주셨꼬, 여기서 한단계 더 들어가는게 필요합니다. 우선 상대적으로 높은 부분은 제외하고 2.2나 2.4에 있는 부분을 점검해봐야 할 것 같다라고 해주셨어요.

    

   • 그러면 위 케이스가 진짜인지, 어떤 부분에서 더 문제가 있는지 확인해봐야 합니다

     • 예를 들어 사용자가 원하는 음식을 찾는데 어려움을 겪고 있다고 하는데, 더 구체적으로 어떤 경우에 어려움을 겪는지 추가적인 데이터를 확인하고 이게 맞는지 확인을 해야 합니다.

     • Search로 음식을 탐색하는 경우도 확인해야 한다고 되어 있는 부분의 경우 이것도 같이 쿼리를 작성해서 보시는 것이 중요합니다.

     • 회사에서 일을 할 때 한번 쿼리 짜고 해석하는 것이 아닌, 계속 생각해보고 진짜 맞을지 관점을 더 구체화해서 확인해보고, 이런 데이터가 나오니 이렇다라고 하는 결론을 내놓는 흐름을 추천해요

2. 지금 작성해주신 결론은 결론이라고 하기엔 깊이가 적어서, 회사라면 이 부분을 더 구체화해서 찾아달라고 할 것 같아요.

   • screen_view_search로 음식을 선택하는 사람들이 많은가?

   • screen_view_search_result 도 같이 확인해야함

   • 위 두개도 확인을 해봐야 합니다. 퍼널에서도 크게 봤고, 그 안에서 더 구체적으로 어떤 사람들이 더 많이 어려움을 겪는지 등을 확인해보면 그 사람들에 대한 Action Item을 생각해볼 수 있겠지요

      

      

      

3. restaurant to cart 전환률을 올려야한다.

   • 이 부분은 당연하다고 여길 수 있어요. 뭘 올려야 한다라는 것은 당연히 알고, 그래서 뭘 해야 하는가?에 대한 것을 기대하기 때문이에요

   • 휴무일 전후로 전환률이 낮다면 뭘 해야 올릴 수 있을까?를 고민해보고 Action Item을 제시하거나 그게 정말로 맞는지 데이터를 더 쪼개보고 분석한 후에 공유해야 합니다

   • 월 화 수(결제) 목 금 토,일(결제) / 결제 후 2일 뒤에 다시 시켜 먹는 듯?

     • 회사에서 이런 ~하는듯?이란 분석 레포트가 나온다면 분석의 퀄리티에 대해 고민을 해보게 될 것 같아요.

     • 이런 시켜 먹는듯?이라고 하신 것이 일종의 가설로 볼 수 있는데 이 가설을 구체화해서 실제로 맞는지 아닌지 확인해보시면 더욱 좋을 것 같아요

정리하면

• 지금 작성해주신 부분에서 현황 파악을 하셨고, 가설을 조금 내놓으신 것 같은데 그 부분에 대해서는 추가적인 쿼리나 데이터 확인이 없네요. 이 부분도 추가적으로 하길 바라는 마음에 과제를 냈어요.

• 같은 데이터를 받고, 얼마나 더 집요하게 생각하고, 집요하게 데이터를 확인하는가? 회사에서 면접을 보거나, 일을 할 때 이 부분을 많이 보곤 합니다.

• 이 부분에 대해서 또 생각해보고, 데이터를 확인해주셔요.

• 문제를 구체화하면서 데이터 현황 파악하고, 가설을 만들고 그 가설이 진짜 맞는지 확인하고, 어떤 것을 하면 좋을지 제시하는 것. 이런 역량을 갖추기 위해 추가적인 데이터를 봐주시면 더 좋을 것 같아요

추가적으로 하시고 알려주시면 또 말씀드릴게요!

안녕하세요. 권한이 없다고 나와요. 노션은 Publish해서 공유해주셔야 다른 사람이 볼 수 있어요-!