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김성은

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PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)

지표 정의 문제 #2~5

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2. 배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올리면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.


검색 기능의 목적: 내가 원하는 음식을 파는 식당에 빠르게 접근/도달

  1. 목적 달성시, 고객은 식당 프로필을 클릭

  2. 목적 달성 실패시, 재검색 또는 홈화면 등으로 이탈

=> 지표: 식당 프로필 전환율 (검색 버튼 클릭한 유저 중 -> 즉각 식당 프로필 클릭한 유저의 비중)

 

3. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.

필터 기능의 목적: 디테일한 조건에 맞는 식당을 빠르게 찾기 위함

  1. 목적 달성시: 필터 기능을 재사용함

  2. 목적 미달성시: 필터 기능을 다시 사용하지 않음.

    1. 불필요한 필터가 있지는 않은지, 어울리는 필터 방식(토글, 드롭다운)형식이 적용됐는지, 유저가 원하는 필터가 추가로 있지는 않는지 후속 확인 필요.

=> 지표: 검색 기능 사용 유저중 필터 사용율

 

4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴 수 있을까요?
  1. Background knowledge

  • 서비스의 퍼널 지표중 중요 순서대로 나열하면 RARRA로, 리텐션이 가장 중요하다.

  • 하지만 서비스 상황에 따라 더 중요한 지표가 있을 수 있으나 (예를들면 이미 리텐션은 높은 수준을 유지하고 있다면 activation, referral이 더 중요할 수 있음), 이 문제에서는 리텐션이 중요하다고 가정함

     

  1. 리텐션을 나타내는 지표

  • WAU/MAU (*active의 기준은 구매)

  • 코호트 리텐션 (weekly, monthly)

  • Churn rate (탈퇴자+장기미이용고객(3개월+))

-> 배달앱에 경우 대체 서비스가 많아 로열티가 중요할 것 같아 로열티 지표인 DAU or WAU / MAU지표를 보는 것이 좋을 것 같다. 하지만 배달앱의 사용빈도를 고려했을 때 weekly단위로 activation된 유저수를 보는게 유용할 것으로 추측함, 즉 wau/mau가 가장 중요할 것 같음.

  1. WAU/MAU 증가 방안

-> wau는 [weekly unique visitors * conversion rate]로 쪼갤 수 있다. 주간 방문자를 늘리기 위해서는 요일별 방문 습관을 만들어 주는 프로모션을 기획하는 것이 도움이 될 것, conversion rate을 늘리기 위해서는 유저의 앱내 구매경험을 개선할 필요가 있음.

 

5. 여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요? 왜 해당 지표일까요?

목적:
추천 알고리즘의 목적은 고객이 관심 가져할 만한 제품을 추천해 Conversion rate과 ARPU를 높이는 것입니다.

우선 유저가 관심가질만한 제품과 매칭되었는지 확인하기 위해 CTR을 확인해야 합니다.
또, 매칭된 제품이 실제로 구매까지 이어지는지 (CVR), 추천을 통해 인당 구매 단가가 높아지거나 낮아지지는 않았는지(ARPU) 확인해야 합니다.

답변 1

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카일스쿨
지식공유자

오 이번 문제도 잘 푸셨네요!

  1. 검색 기능에 만족했는지 확인하기 위한 지표로 프로필 전환율을 잘 이야기해주셨네요
    여기서 추가적으로 "검색 기능"에 대해 고민을 해보면 좋은데, 지금 전제는 검색 기능에 만족했으면 클릭했을 것이다!라는 전제가 있습니다
    만약 검색 결과로 첫번째, 두번째, 세번째 등 다양한 결과가 나타났는데 99번째를 클릭했으면 검색 기능에 만족한걸까요?(한 페이지에 10번 나온다는 가정 하에 추가적으로 9번의 페이지를 넘긴거지요)
    이건 어떻게 생각하시나요?
    관련해서 아래 글도 읽어보시면 추가적으로 영감을 얻으실 수도 있을 것 같아요 :)
    https://velog.io/@mertyn88/%EA%B2%80%EC%83%89-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EC%A7%80%ED%91%9C-%EC%A2%85%EB%A5%98

  2. 필터 기능도 잘 이야기해주셨네요! "불필요한 필터가 있지는 않은지, 어울리는 필터 방식(토글, 드롭다운)형식이 적용됐는지, 유저가 원하는 필터가 추가로 있지는 않는지 후속 확인 필요" 라고 추가적인 액션 아이템을 잘 작성해주셨는데 이걸 확인하기 위해선 어떤 시도를 해봐야 할까요?

     

  3. 문제에서 배달 서비스라는 내용을 추가한 이유는 배달 서비스 자체의 고민을 해보시면 좋을 것 같아 추가했어요-! 지금 말씀해주신 지표는 배달 서비스가 아니여도 모든 서비스에 적용될 수도 있을 것 같아, 배달 서비스 자체에서 나올 수 있는 지표를 구해보면 어떨까요?

  4. CTR, CVR도 잘 이야기해주셨네요! 다만 여기서 핵심은 "알고리즘"입니다. 알고리즘이 얼마나 잘 맞추었냐가 핵심이라, CTR도 확인하지만 다른 지표를 확인해보는 과정도 필요합니다. 강의에선 다루지 않았지만, "알고리즘"의 성능을 측정할 때는 다양한 관점으로 찾아보면 좋을 것 같아 추가했어요.
    이 질문에 대해서는 아래 글을 참고할 수 있답니다. Precision, Recall, MAP, Hit rate 등의 지표도 한번 확인해보시면 더욱 시야가 넓어질거에요 :)
    https://velog.io/@redgem92/%EC%B6%94%EC%B2%9C%ED%99%94-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-04.-%EC%B6%94%EC%B2%9C-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C%EC%9D%98-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EC%A7%80%ED%91%9C

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