안녕하세요. 앱 삭제를 트래킹하는 방법 문의드립니다. 획득, 리텐션을 보는 게 일반적인거 같은데 최근 ‘삭제’에 포커스 되어서.. 관련 지표를 정의하고 집계하려 합니다.스토어에서 데일리 삭제 건수는 집계하고 있고,삭제수/설치수=삭제율로 정의해서 집계하고 있습니다. 그런데 이게 엄밀히는 설치한 사람이 삭제한 게 아니라 삭제율로 보기엔 문제가 있어서 삭제율을 재정의하려 합니다. 추가로 앱이 설치된 후 삭제까지 소요된 기간도 알 수 있을지 궁금합니다혹은 위 내용을 알 수 없더라도 앱 삭제 관련해서 트래킹하는 대표적인 지표가 있을지 궁금합니다.

질문1)강의에서 1~6월은 1년이 넘은 데이터라 잔존율에 대한 데이터가 없어서 전혀 모르는 값(노란색셀)이라고 말씀주셨는데, 왼쪽표에 보면 1월~12월까지 데이터가 있는거 아닌가요?ㅜㅜ 질문2) 그리고 왼쪽표의 수치를 참고해서 만들면 1월부터 12월까지 하늘색 셀 이어야 되는거 아닐까요?왜 7월부터 다음해 6월까지만 잔존율 개선을 가정하는 수치(하늘색 셀)일까요?(보통 1년치 트렌드,행사는 알고 있으니 잔존율은 참고 할 수 있다고 말씀주신 부분은 들었습니다) 읽어주셔서 감사합니다!

안녕하세요! 강의를 듣고 2번째로 다시 들으며 데이터 분석환경 세팅중에 궁금한점이 있어서 질문드립니다! '도입문의'버튼이 메인페이지 상단에도 있고, 중간에도 있고, 숨김메뉴안에도 있고 여러군데에 있을경우 각각 이벤트를 따로 만들어야 하는지 궁금합니다! 모달 내의 확인, 취소등의 버튼들도 전부 이벤트를 만들어야할까요? A화면의 어떤 상품구입 버튼을 클릭해서 B화면으로 이동하게 되는데 이럴경우 View_pageA, click_상품구입버튼, view_pageB 이런식으로 전부 이벤트를 만들어야하나요? 유저프로퍼티는 각 이벤트마다 다르게 만들어야할까요? 가입날짜는 string인가요? int인가요?처음부터 해보려니 강의를 잘 들었음에도 막막한 느낌은 있는것 같습니다. 열심히 해보겠습니다~~

강좌 운영이나 강의 내용에 관해 궁금한 점이 있으면 자유롭게 나누어주세요.교수자, 수강생 누구나 글쓰기가 가능합니다.

dls1004 - '통계분석을 활용한 인사이트 도출' 강의 중매출 상위 0.5% 금액이 왜 3시그마가 되는 건가요?(그냥 표준편차에 대한 개념이라 외우는건지..)이론에서는 상위 2.5% (매출의 95%의 비중) 까지 나왔고0.5%에 대한 언급이 따로 없고이바로 개념을 적용하신 것 같아서 질문드립니다. 추가로 교재에 내용에 있는 것 처럼 상위 1%, 같은 상위5%, 10% 이런 식으로 다른 비율로 도출해야할 때에는 어떤 방법을 활용하면 될까요?(예를들어 누계비율이 아닌 다른 기준으로 설정을 한다던지, 표준편차를 적용하지 않더라도 활용법에 대해 설명해주시면 감사하겠습니다.)

dls604 - 티스토리 GA4 분석 데이터 확보하기해당 강의만 재생이 안되는데 무슨 오류일까요?

https://github.com/NeoSeo/Obsidian/tree/5b5e077f431f28b174d0174e5f594b9ed5a13b7b/Project/Retention_Rate분석 공부하시는 분 중에 sql 공부하시는 분도 많을 것 같아서 sql용 쿼리도 만들어 봤습니다. 도움이 됐으면 좋겠습니다.Postgresql로 작성했으니 참고하세요~ 

안녕하세요! 현업에서 일하고 있는 주니어 데이터분석가입니다 :)먼저 강의를 통해 정말 도움이 많이 되고 있어 감사의 말씀드립니다! 한 강의에 담긴 내용이 많아서 전체적으로 강의를 다 듣고 다시 듣는데 이제 점점 이해가 되는 것 같아요! 양질의 강의 감사드립니다! 그리고 실무에 적용해 보는 중에 몇 가지 궁금증이 있어서 질문드립니다!현재 서비스 내에서 판매하는 상품 중 '어떤 상품 A가 딱히 잘 팔리는 것 같지도 않고 판매 효과도 없는 것 같아서 계속 판매할지 판매를 중지할지'에 대한 니즈가 있어 해당 문제를 그로스 해킹 강의에서 배운것을 토대로 접근해 보려 하고 있습니다!우선 첫번째로 PMF를 확인하기 위해이 상품 A가 정말 문제가 있는건지?를 상품을 구매한 고객의 Retention이 안정화 되는 추세가 있는지로 확인 해 보려고 합니다.제가 이해한 PMF는 '개선을 위한 실험으로 돌입할 만한 단계의 상품/서비스인가?'로 이해했는데요 그래서 저는 제가 직면한 문제의 경우 전체 서비스 내에서 제공하는 상품 중 일부(?)이기 때문에 위와 같은 방식으로 적용해 볼 수 있을거라고 생각했습니다! 그 후에 PMF에 적합하면 상품 판매는 유지하고 개선해 나가는 방식으로 실험을 해보려고 했습니다.근데 여기서 추가적으로 전체 서비스의 Retention과 비교해서 좀 더 Retention이 높은지(?)를 확인해야할 수도 있겠다라는 생각이 들었습니다. 이 경우는 서비스 내의 상품이기 때문에 서비스를 이용하는 고객이 전체 풀이고 그 고객에게 잘 팔리는지를 봐야하기 때문이라고 생각했는데요보통 이렇게 전체 서비스 안에 특정 서비스에 대한 그로스해킹을 하는 경우는 어떤 식으로 접근하는지 궁금하고 제가 접근한 일련의 방식들이 강의 내용과 일맥상통한지(?) 궁금합니다!감사합니다 :)

ICE FACTOR 프레임워크로 우선순위를 결정한다면쉬운것만 하려고 하지 않을까요?리소스가 덜들어가고 쉽게 성공할 수 있는 아이디어만 개선되지 않을까 싶네요 

안녕하세요!iOS 14.5 이슈로 인하여 앱설치 캠페인에 대한 효율 분석이 많이 어려워졌는데요. 물론 ATT 동의율을 높이기 위한 활동을 한다거나, 모든 소재에 딥링크를 설정한다면 트래킹이 충분히 가능하겠지만, 캠페인을 운영하다보면 그렇게 세팅을 못하는 경우가 꽤 있더라구요. 예를 들어 페이스북에서 제공하는 자동화 앱설치 같이 개별 소재에 대한 딥링크 설정이 안 되는 방식의 캠페인을 진행했을 때 iOS ATT 미동의 유저들은 오가닉으로 잡혀 버리는데요, 이런 데이터들은 어떤 방식으로 구분해서 분석하는 게 좋을까요?일단 페이스북과 앱스플라이어 측에서 제공하는 대략적인 수치를 바탕으로 오가닉의 n%는 A매체에서 어시스트 했다 정도로만 보고 있는 상황인데요(SKAN은 딜레이와 누락이 커서 적극적 활용은 지양하고 있습니다), 강사님께서는 해당 이슈에 대해서 어떻게 생각하시는지, 대응은 어떻게 하셨는지 너무나도 궁금합니다.

cac 고객획득비용이고 cpa도 어떤 한 액션당 비용인데두개가 같은 의미인지 헷갈립니다깔때기로 본다면 cac는 초반 획득에서 많이 쓰이는 지표고 cpa는 전환에서만 주로 쓰이는 지표라고 생각했는데 이게 맞는 의미인가요?

강사님이 말씀해주신것처럼 페이스북이나 구글광고를 할때 보통 기여기간이 정해져있는걸로 알고있습니다그리고 그걸 ga에서 봐도 ga에서도 기여기간이 전환 30일이내로 설정할 수 있는데 말씀하신것처럼 매체사는 자기가 전환이 됐다고 표시하면 전환데이터를 ga에서 보는게 오류가 있고 어느정도 부정확할 수도 있나요? ...이렇게 되면 과추정이 되니 어떻게 하면 보고서를 작성할때 이런 오류를 줄일 수 있을지 고민이 됩니다 

안녕하세요. 그로스 마케터가 되기위해 공부중인 대학생입니다.선생님께서 집필하신 그로스해킹을 완독하고 많은 도움을 얻어 복습겸 실전 활용을 위해 강의를 수강 중입니다.완강 이후 데이터분석을 위해 sql과 python, 통계학 등 그로스해킹에 필요한 지식은 차근차근 배워나갈 예정입니다만, 실무 경험이 없는 제가 단순히 지식만 학습하다면 배운 내용을 실전에 적용하는데 어려움이 있지 않을까하는 걱정이 앞섭니다.취업을 하지 않은 대학생 신분으로서 그로스 스킬 숙련과 경험치를 쌓기 위해 어떤 프로젝트 혹은 연습을 해보면 좋을지 조언을 구하고 싶습니다.

안녕하세요 강사님. 유익한 강의 및 책 잘 보고 있습니다. 그로스해킹이라는 개념은 스타트업에서 전파된 개념이라 그런지 주로 웹사이트 및 앱 서비스에 적용되는 다양한 사례들을 다루고 있는데요. 이 산업을 Yield management 에 적용했을때,(예를 들어 항공기의 좌석 /호텔의 객실 등의 서비스가 한정되는 산업에서 기간에 따라 가격을 유동적으로 변경하여 수익의 극대화 추구하는 전략) '가격 설정'에 있어서 데이터 분석기법의 활용을 어떤 식으로 할 수 있을까요? 예를들어 시기/시간대 별 예약 고객을 코호트로 나누어 예약이 적은 기간/시간 일수록 할인률을 높이고, 예약이 많은 성수기에는 광고 및 이벤트를 진행하여 예약률을 최대화 한다. 라고 했을 때, 가격 설정에 있어서 데이터의 분석 기법이 활용이 잘 된 것인지? 궁금합니다.  

강사님 위의 데이터는 강의에서 알려주신 방법대로 해보았는데 다음과 같이 나왔어서 여쭤보아요. 저는 저희 서비스 1년 이상의 데이터를 가지고 해보았는데요. 이게 맞을까요...?21년 10월 데이터를 보면 0%로 리텐션이 나오는데 이게 맞는가... 싶네요ㅠㅜ잘 못된점 알려주시면 한번 수정해보고 싶어요... 도와주시면 감사하겠습니다.