안녕하세요! 지표 정의하기 연습문제를 풀어봤습니다. 피드백해주시면 학습을 이어가는 데 도움이 될 것 같습니다 😀 #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 배너 영역1) 목적 정의: 배너 영역을 통해 사용자가 배너의 상세 페이지로 유입되는가?2) 지표 정의: 배너아이템별 클릭률(CTR) = 배너아이템별 클릭수 / 홈 화면 조회수3) 멘탈 시뮬레이션CTR ⬆: 사용자의 흥미를 끌어 배너 클릭을 유도했다는 가설이 검증되므로 '배너 상세 페이지'의 목적을 달성하는지(a. 쿠폰 다운로드 b. 매장상세페이지 조회 c. 추천 상품 구매 등)를 파악하기 위한 이후 액션을 결정 → 예상 지표: 배너의 목표 액션 전환율(CVR) = 배너페이지 내 a or b or c 액션 수/배너 클릭수CTR ⬇: 사용자가 배너 영역에 대한 충분한 유인을 얻지 못했다고 판단하고 UX/UI 혹은 컨텐츠를 개선할 방안을 찾는 액션을 결정UX/UI: 배너의 개수, 배너의 크기, 배너당 지속 시간컨텐츠: 카피라이팅, 이미지 퀄리티 메뉴 카테고리1) 목적 정의: 메뉴 카테고리를 통해 사용자가 상품 목록 페이지로 유입되는가?2) 지표 정의Main: 메뉴카테고리별 클릭률(CTR) = 메뉴카테고리별 클릭수 / 홈 화면 조회수Sub: 메뉴 상품 목록 페이지 체류시간(Duration Time)3) 멘탈 시뮬레이션CTR ⬆, Duration Time 5초 미만: 메뉴 카테고리에 대해 기대하는 상품 목록이 아닐 경우 체류시간이 많이 짧을 수 있으므로 이후 메뉴 분류 변경과 같은 액션 결정CTR ⬇: 상품 사용자가 메뉴 아이템을 클릭할 유인이 부족했으므로 배너와 마찬가지로 UX/UI 측면을 고려하거나, 특정 메뉴의 클릭률만 낮다면 해당 메뉴의 사용자 세그먼트별 클릭률, 시간별 클릭률을 파악하여 유지 여부 결정 이런 음식 어때요1) 목적 정의: 이런 음식 어때요 영역을 사용하여 사용자가 상품 상세 페이지로 유입되는가?2) 지표 정의: 이런 음식 어때요 상품 클릭률(CTR) = 이런 음식 어때요 상품 클릭수 / 홈 화면 조회수3) 멘탈 시뮬레이션CTR ⬆: 사용자가 추천을 통해 상품 상세 페이지 조회까지 유도했다는 가설이 검증되므로 상품 주문 전환율을 분석해 이후 액션을 결정 → 지표: 상품 주문 전환율(CVR) = 이런 음식 어때요로 진입한 사용자의 상품 주문수 / 이런 음식 어때요 상품 클릭수CTR ⬇: 추천 기능의 성능 문제인지 판단하기 위해 가로 스크롤 이벤트를 발생시킨 사용자의 클릭 전환율(CVR)과 발생시키지 않은 사용자의 클릭 전환율(CVR)을 분석 → 1. 스크롤 이벤트를 발생시키지 않았는데 클릭 전환율이 높다면 상위 추천 항목 노출 성능이 유효하다고 판단 → 2. 스크롤 이벤트를 발생시켰는데 클릭 전환율이 낮다면 추천 성능이 유효하지 않다고 판단 동네 맛집1) 목적 정의: 동네 맛집 영역을 통해 사용자가 매장의 상세 페이지로 유입되는가?2) 지표 정의: 매장 카드 클릭률(CTR) = 매장 카드 클릭수 / 홈 화면 조회수3) 멘탈 시뮬레이션CTR ⬆: 이런 음식 어때요 기능과 유사하게 상품 주문 전환율을 고려하여 다른 조건과의 비교를 통한 후속 액션 도출 (검색을 통한, 메뉴를 통한, 배너를 통한, 이런 음식 어때요를 통한 CVR과 비교) → 지표: 상품 주문 전환율(CVR)= 동네 맛집으로 진입한 사용자의 상품 주문수 / 동네 맛집 카드 클릭수CTR ⬇: 내용 측면에서 동네의 범위가 적절한지, UX/UI의 측면에서 불편함이 있는지 검증하는 후속 액션 수행  #2. 검색 만족도 지표1) 문제 정의: 검색 기능을 통해 선호도가 높은 상품을 발견할 수 있는가?2) 지표 정의: 스크롤 깊이별 클릭률(CTR) = 최종 스크롤 깊이가 얕을수록 가중치 * 클릭수 / 검색 결과 페이지 조회수만족도를 정의하기 위해 반대로 검색에 불만족해 문제의식을 가지는 경우, 상세페이지를 조회할 정도로 관심이 있는 상품을 발견하기까지 스크롤을 많이 하거나 시간이 몇 분이상 소요되는 경우를 떠올릴 수 있습니다.좋은 상품이 많아 어떤 것을 클릭할지 고민하는 시간이 길 수 있기 때문에 체류시간은 비례하기 어렵지만 스크롤 깊이가 깊다면 상단에 원하는 검색 결과가 노출되지 않았다고 유추할 수 있기 때문에 더 실험효과가 좋은 지표라고 생각합니다.3) 멘탈 시뮬레이션CTR ⬇: 사용자별 개인 구매 데이터를 통한 알고리즘 고도화  #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표1) 문제 정의: 사용자는 검색 필터 기능을 적극적으로 활용해 원하는 결과를 조회하는가?2) 활성화 지표 정의메인 지표: 검색 필터 기준별 클릭률(CTR) = 기준별 검색 필터 내 '적용하기' 버튼을 클릭한 사용자 수 / 검색하기 액션을 한 사용자수서브 지표: 검색 필터 기준별 검색결과 조회 전환율(CVR) = 검색 결과 가게 클릭수 / 검색 필터 적용수메인 지표로 검색 필터가 얼마나 '많이' 사용되고 있는지, 서브 지표로 검색 필터가 '잘' 사용되고 있는지 판단합니다.3) 멘탈 시뮬레이션CTR⬆ CVR⬇: 검색 필터 자체의 사용률은 높으나 검색 필터의 결과가 사용자의 마음에 들지 않는다는 판단을 할 수 있다. 기준별로 검색 필터가 적용된 결과 데이터의 적합성을 판단해 데이터 라벨링 및 정렬 가중치 등을 개선한다.CTR⬇ CVR⬆: 검색 필터의 UI를 변경해야 할 수 있다. 검색 필터 내 UI별 클릭률을 통해 후속 액션을 결정한다. 너무 작거나 다른 버튼과 차별화되지 않아 사용자의 눈에 띄지 않거나 '적용하기'를 누르기까지 필터 내부의 사용자 동선을 개선한다.  #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표1) 목적 정의비즈니스 관점: 소비자의 주문건을 증가시켜 매출을 증대시킬 수 있을까?이유) 배달 서비스의 Revenue Stream은 광고 수익, 배달 대행 수수료, 결제 수수료이므로 결제건을 증가시켜야 광고, 결제 수수료를 통한 수수료를 증대시킬 수 있다.사용자(가게, 판매자) 관점: 소비자의 주문건을 증가시켜 플랫폼을 통해 얻는 주문 매출을 증대시킬 수 있을까?2) 지표 정의메인지표: 기간별 주문건수서브지표: 기간별 주문전환율(CVR) = 총 주문 수 / 서비스 총 방문자 수이유) 배달 서비스 플랫폼과 판매자 모두에게 필요한 소비자의 최종 행동은 '주문'이기 때문이다.3) 멘탈 시뮬레이션: 어떻게 하면 기간별 주문건수를 증가시킬 수 있을까?서비스 사용성 관점: 주문에 이르기까지 활성화, 리텐션 퍼널별 전환율을 증가시킨다.마케팅 관점: 최초의 퍼널인 유입을 증가시킨다.  #5. 추천 알고리즘의 성능 지표1) 문제 정의: 알고리즘이 순위기반으로 추천한 상품에 만족할까?2) 지표 정의: MAP사용자가 원하는 아이템을 얼마나 상위권에 올려 놓는지 평가: 1000개의 추천리스트에 사용자가 원하는 상품이 있는 것과 10개의 추천리스트에 사용자가 원하는 상품이 있는 것은 확연히 다르다. 따라서 추천시스템에서는 precision과 recall을 precision@k, recall@k와 같이 상위 k개의 추천에 대한 평가지표로 표현한다.precision@k = K 개 내의 추천 항목 중 유관 항목의 수 / K 개 내의 추천 항목 수예측한 것중에 정답의 비율recall@k = (K 개 내의 추천 항목 중 유관 항목의 수) / (전체 유관 항목 수)찾아야 할 것중에 실제로 찾은 비율추천리스트 내의 rank에 따른 평가: K개의 추천리스트에서 순위도 중요하다. 사용자가 원하는 상품을 첫 번째로 보여 주는 것이 10 번째로 보여 주는 것보다 좋은 평가를 받아야 한다.→MAP(Mean Average Precision): precision@k에서 k를 점점 늘려가며 얻게되는 precision score를 평균내고 User별 전체 평균을 낸다  6. 자주 사용하는 서비스 'Duolingo'의 지표1) 문제 정의: 더 많은 사용자가 서비스에 만족하여 구독 서비스에 가입할 수 있을까?듀오링고는 수익의 70%를 '슈퍼 듀오링고'라는 서비스 구독료로부터 얻는다. 이미 활성사용자를 충분히 확보한 상태에서 플랫폼 입장에서 현재 가장 중요한 문제는 더 많은 구독자를 만드는 일일 것이다.2) 지표 정의메인 지표: 구독 서비스 결제 전환율(CVR) = 구독서비스 결제 수 / 서비스 방문자 수그 외 지표: 연속 학습 리텐션, 이탈율활성사용자수를 유지하지 위해 사용자가 결제까지 도달하지 않고 이탈하는 이유를 판단하거나 지속적으로 연속 학습을 이어갈 수 있는 유인을 마련하기 위한 보조 지표를 측정한다.  7. 퍼널 개선 프로젝트1) 문제 정의: 가입 퍼널에 온보딩을 진행함으로서 가입자를 증가시킬 수 있을까?2) 지표 정의:가입 전환율(CVR) = 회원가입 수 / 온보딩 진행 완료 수일별 리텐션: 온보딩 과정 삽입 이전 대비 삽입 이후, 회원가입 완료자의 일별 서비스 유지율이유) 온보딩을 진행함으로써 1. 회원가입까지 완료하여 서비스를 이용하고 싶어지는지, 2. 실제로 서비스의 가치가 홍보되어 회원가입 이후 서비스 이용이 지속되는지 두 가지 가설을 확인해 기대효과가 충족되는지 확인한다.