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안녕하세요 :)
자유롭게 질문을 남겨주세요!
궁금하신 부분, 궁금한 이유(맥락) 등을 알려주시면 더욱 답변에 도움이 되어요
#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?
‘잘 동작한다’의 의미 = “음식점을 탐색하고 → 원하는 메뉴를 골라 → 주문완료” 까지의 전환율
4개 영역(배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집)의 각각 주문완료 전환율을 확인해야 한다.
추가로, 4개 영역의 클릭 유저 수 %를 확인하고 싶다.
왜냐하면 예로 ‘동네 맛집’ 영역의 전환율이 가장 높은 반면, 클릭 유저%가 가장 저조하다면 이 영역에 유저 접근성(클릭률)을 높여야 한다는 문제를 정의할 수 있을 것이기 때문이다.
#2. 검색 만족도 지표
1.‘검색 기능에 만족하다’의 의미 = 검색기능을 통해 원하는 가게를 찾아 주문까지 완료할 수 있었던 유저의 사용성을 확인할 수 있다.
2.확인 지표 1) 검색 → 가게 클릭 → 주문 완료 전환율
확인 지표 2) 검색 → 가게 클릭 전, 스크롤 횟수 : 횟수가 적을수록 원하는 가게를 빨리 찾았다는 의미로 보인다.
#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표
1.’필터 기능의 활성화’의 의미 : 필터 기능을 통해 원하는 가게를 찾아 주문까지 완료할 수 있었던 유저의 사용성을 확인할 수 있다.
2.확인 지표 1) 필터 검색 결과 → 가게 클릭 → 주문 완료 전환율
#4 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?
주문완료건수와 ARPPU 라고 생각합니다. 매출과 직결되기 때문입니다.
그것을 늘리기 위해서 ‘배달’ 서비스가 전하는 ‘편리함’이란 가치를 소비자가 (자주) 느끼고 일상이 되도록 하는 것이 중요합니다.
예로 ‘주문완료 전에 이탈하는 포인트를 개선하기’, ‘가게 탐색시, 먹고 싶은 메뉴를 빨리 찾을 수 있는 검색플로우 개선하기’ 등이 있을 것 같습니다.
#5 추천 알고리즘의 성능 지표
1.지표:주문 완료, 가게 클릭(탐색)했던 음식의 종류
활용: 취향 맞춤 가게를 더 빨리 찾을 수 있도록 상위 노출할 수 있을 것 같다.
2.주말에 자주 주문하는 음식 (오전/오후), 평일에 자주 주문하는 음식 (오전/오후)
활용: 서비스 접속하는 시점에 자주 주문하는 음식 가게 추천
#6 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표
*자주 사용하는 서비스 : 29CM, 지그재그
*중요한 지표: 주문완료건수, ARPPU
*이유: 서비스의 매출과 직결되기 때문이다.
*그 외 확인해야할 지표 2가지
1)서비스 접속 주기
이유: 옷이 필요할 때 가장 먼저 찾게되는 서비스인지 확인하는 것은 플랫폼 의존도를 확인할 수 있을 것이다.
2)주문완료 하지 않았지만, 장바구니에 담거나 찜하기 한 유저
이유: 주문을 망설이는 고객으로 매출에 기여할 수 있는 잠재 고객이기 때문이다.
#7 퍼널 개선 프로젝트
온보딩 효과 파악을 위한 지표
1)1일 후, 앱 재접속하는 유저 %
이유: 온보딩에서 필요성을 느껴, 추후 재접속하는 동기를 갖게 되기 때문이다.
2)온보딩 당일 앱 사용 시간
이유: 필요성을 느낀 유저는 이것저것 사용하며 서비스 접속 시간이 길어질 것이기 때문이다.
답변 1
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수완님 안녕하세요!! :) 잘 풀어주셨네요! 답변해주신 내용을 기반으로 하나씩 피드백드릴게요!
#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?
‘잘 동작한다’의 의미 = “음식점을 탐색하고 → 원하는 메뉴를 골라 → 주문완료” 까지의 전환율
4개 영역(배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집)의 각각 주문완료 전환율을 확인해야 한다.
추가로, 4개 영역의 클릭 유저 수 %를 확인하고 싶다.
왜냐하면 예로 ‘동네 맛집’ 영역의 전환율이 가장 높은 반면, 클릭 유저%가 가장 저조하다면 이 영역에 유저 접근성(클릭률)을 높여야 한다는 문제를 정의할 수 있을 것이기 때문이다.
잘 동작한다의 의미를 잘 정의해주셨네요! 이것을 표현하면 주문 CVR라고 할 수 있어요!
작성해주신 내용이 좀 길어서, 때로는 이렇게 짧게 표현하는 것도 유용하답니다
4개의 영역의 클릭 유저 수 %를 확인하는 것(CTR)도 좋은 접근입니다! CVR이 긴 퍼널이라서 바로 확인할 수 있는 CTR을 보는 것도 잘 활용할 수 있습니다
CVR과 CTR의 예상 시나리오별로 생각해보고, 이런 상황이면 이 Action을 하겠다라고 멘탈 시뮬레이션 하신 것도 넘 잘하셨습니다!
#2. 검색 만족도 지표
1.‘검색 기능에 만족하다’의 의미 = 검색기능을 통해 원하는 가게를 찾아 주문까지 완료할 수 있었던 유저의 사용성을 확인할 수 있다.
2.확인 지표 1) 검색 → 가게 클릭 → 주문 완료 전환율
확인 지표 2) 검색 → 가게 클릭 전, 스크롤 횟수 : 횟수가 적을수록 원하는 가게를 빨리 찾았다는 의미로 보인다.
2번도 정의를 잘 하시고 지표로 정의해주셨네요! 잘하셨어요
스크롤 횟수의 경우 한번에 길~게 할 수도 있고, 짧게 짧게 할 수도 있는데 이런 경우는 어떻게 확인할 수 있을까요?
스크롤을 아래로 좀 많이 이동했지만, 그 후에 특정 가게를 계속 주문한다면 이런 경우엔 어떻게 정의해야 할까요?
가게를 빨리 찾았다, 아니다에 따라 Action이 달라질까요?
#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표
1.’필터 기능의 활성화’의 의미 : 필터 기능을 통해 원하는 가게를 찾아 주문까지 완료할 수 있었던 유저의 사용성을 확인할 수 있다.
2.확인 지표 1) 필터 검색 결과 → 가게 클릭 → 주문 완료 전환율
이 부분도 정의를 잘 하셨네요!
이 문제는 필터 기능을 더 쪼개보는 것을 의도했답니다
필터 기능에서 여러가지 조절할 수 있는 부분이 있는데, 어떤 것들이 제일 잘 사용될까요?
A, B, C 기능을 잘 사용한다라고 정의하려면 어떻게 해야할까요? 필터는 자주 클릭될 수도 있어요
A 기능을 유독 많이 클릭한다면 어떻게 해야할까요?
#4 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?
주문완료건수와 ARPPU 라고 생각합니다. 매출과 직결되기 때문입니다.
그것을 늘리기 위해서 ‘배달’ 서비스가 전하는 ‘편리함’이란 가치를 소비자가 (자주) 느끼고 일상이 되도록 하는 것이 중요합니다.
예로 ‘주문완료 전에 이탈하는 포인트를 개선하기’, ‘가게 탐색시, 먹고 싶은 메뉴를 빨리 찾을 수 있는 검색플로우 개선하기’ 등이 있을 것 같습니다.
이 문제는 비즈니스 모델을 고려해서 지표를 만들어보기가 핵심이였어요!
배달 도메인에 대해서 더 자세히 알아가는 방법은 아래 글에 나와있어요. 이 글을 보고 지표를 다시 정의한다면 어떤 것을 정의하시겠어요?(말씀하신 지표도 모두 중요한 지표입니다!)
말씀해주신 주문완료 전에 이탈 포인트 개선하기, 가게 탐색시 메뉴 빨리 찾기 모두 중요한 요소일거에요
그렇다면 무엇이 더 중요한지는 어떻게 알아볼 수 있을까요?
#5 추천 알고리즘의 성능 지표
1.지표:주문 완료, 가게 클릭(탐색)했던 음식의 종류
활용: 취향 맞춤 가게를 더 빨리 찾을 수 있도록 상위 노출할 수 있을 것 같다.
2.주말에 자주 주문하는 음식 (오전/오후), 평일에 자주 주문하는 음식 (오전/오후)
활용: 서비스 접속하는 시점에 자주 주문하는 음식 가게 추천
상황을 나누어서 지표를 구분해주셨네요! 이는 지표 분석할 때 여러가지 dimension으로 파악하는 것인데, 알고리즘이 시기에 따라 다를 수 있다라는 점을 캐치하셔서 이렇게 만드신 것 같네요. 잘하셨습니다!
알고리즘의 경우 알고리즘마다 평가하는 지표가 정의되어 있는 경우가 있어요. 논문이나 추천 알고리즘 지표로 찾아보시면 여러 내용이 나올거에요
#6 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표
*자주 사용하는 서비스 : 29CM, 지그재그
*중요한 지표: 주문완료건수, ARPPU
*이유: 서비스의 매출과 직결되기 때문이다.
*그 외 확인해야할 지표 2가지
1)서비스 접속 주기
이유: 옷이 필요할 때 가장 먼저 찾게되는 서비스인지 확인하는 것은 플랫폼 의존도를 확인할 수 있을 것이다.
2)주문완료 하지 않았지만, 장바구니에 담거나 찜하기 한 유저
이유: 주문을 망설이는 고객으로 매출에 기여할 수 있는 잠재 고객이기 때문이다.
잘 정의해주셨네요! 이 문제도 커머스 비즈니스 모델을 고려해서 지표를 선정하면 무엇이 나올 수 있을까요?
1), 2) 모두 잘 정의해주셨네요! 그럼 각각의 수치가 나오는 경우에 어떤 Action을 해야할까요? 멘탈 시뮬레이션을 해본다면 어떻게 하시겠어요?
#7 퍼널 개선 프로젝트
온보딩 효과 파악을 위한 지표
1)1일 후, 앱 재접속하는 유저 %
이유: 온보딩에서 필요성을 느껴, 추후 재접속하는 동기를 갖게 되기 때문이다.
2)온보딩 당일 앱 사용 시간
이유: 필요성을 느낀 유저는 이것저것 사용하며 서비스 접속 시간이 길어질 것이기 때문이다.
말씀해주신 지표 모두 활용할 수 있는 지표겠네요! 그렇다면 이 지표들이 정말 효과가 있었다라는 것을 나타내기 위해선 어떻게 해야할까요?(만약 이 지표가 효과 파악에 좋았다 아니다를 파악하기 위한 과정으로 생각해보셔요) 만약 1일 후 앱 재접속하는 유저가 거의 그대로다. 이렇다면 온보딩 효과 파악을 위한 지표라고 볼 수 있을까요? 어떻게 데이터가 나와야 효과를 파악하기 위한 지표로 볼 수 있을까요?