책과 강의 내용이 일치하는걸까요?

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 

급한 마음에 수강평 작성 버튼을 못 찾아서 여기에 남깁니다. 강의 수강 전이지만 이런 컨텐츠를 먼저 무료로 배포해 주심에 그저 감사드립니다. 페북에서 데이터 분석/마케팅 관련 타임라인 늘 잘보고 있습니다. 감사합니다.

안녕하세요좋은 강의 감사합니다.강의 자료를 다운 받을 수 없어서 메일로 보내주시면 너무 감사드리겠습니다.2bueong@gabiacns.com감사합니다

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.

안녕하세요. [2-2-1] 강의를 듣고 질문 남깁니다.CAC , LTV를 배웠는데요,CAC < LTV여야하고, 그리고 각 채널/소스 별로 쪼개서 판단해야한다고 하는데, 현업에서 판단하는 프로세스는 그럼 아래와 같은 걸까요? 1) 네이버 / 다음 / 구글에 페이드 마케팅을 4:3:3 비율로 태웠다. 2) 1개월 기준으로 잡고, 각각의 CAC 대비 LTV를 보니, 네이버 > 구글 > 다음 순으로 효율이 우수하다.3) 네이버 매체에 조금 더 증액을 하고 나머지 매체는 감액한다. 여기서 나오는 궁금증은,1) 우선 위와 같은 프로세스로 현업 진행하는지,2) 이 부분은 퍼포먼스 마케팅 부분인데 , 결국 그로스 해킹의 한 단계(Acquisition)로 퍼포먼스 마케팅을 보면 되는 것일까요?3) 실무적인 관점에서, 성과 측정을 진행할 때 기간 책정을 어떻게 하는 것인지? (1개월이라면 1개월의 기준은 보통 어떤 것들이 있는지, 상시로 보통 페이드마케팅을 진행하는 경우는 어떻게 봐야할지) 가 궁금합니다. 질문이 길어졌는데 회신 주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요. 강사님! 상세하게 잘 가르쳐주셔서 감사합니다.그런데 강의자료가 안보이네요. 강의자료 다운로드 받을 수 있는 링크 공유부탁드려요.

책과 강의를 통해 그로스해킹에 흥미를 느끼고 있는 수강생입니다 !   공부를 하던 중, retention 파트에서 궁금한 점이 있어 글을 남깁니다. 다름이 아니라, 동질 집단 분석을 하는 과정이 차트를 토대로 가설을 세우는 과정이라고 이해해야 될까요?   회사에 소속되어 있는 직원이 자사 데이터로 동질집단분석을 할 때는, 어느 정도 인과관계를 알 수 있겠지만 , 구글 애널리틱스 머천다이즈 샵 데이터나 그 외 공개된 데이터를 통해 공부할 경우에는 정답을 찾기가 어렵다는 생각이 들어서요.   혼자 동질 집단 분석 차트를 공부할 때는, 차트를 보고 가설을 세우는 것 밖에 할 수 없는 지 궁금합니다. 아니면 동질 집단 분석 사례를 공부할 수 있는 채널을 찾아야 할까요?   제가 아직 그로스 해킹에 대한 이해가 적어, 엉성한 질문을 드리는 점 죄송합니다.        

강사님 안녕하세요. 강의를 통해 자기개발해나가며, 데이터를 활용한 마케팅 내부에서 직무 전환을 목표로 하고 있는 상황입니다. 그 과정에서 제가 생각하고 이해한 내용이 맞는지, 이미 관련 직무로 현업에서 종사하시는 강사님께 여쭙고자합니다.   제가 공부해가며 이해한 내용입니다. (아래 과정에서 활용하는 툴은 앱 서비스 기업을 전제로 하여 작성하였습니다.)   1. 어트리뷰션 툴 활용한 데이터 수집 - Amplitude, Appsflyer 2. 특정 문제를 해결하기 위한 원하는 데이터 추출> - 데이터 활용을 위한 정제 역할로서 SQL을 활용. (SQLD 자격증을 취득하며 공부한 지식을 최대한 활용하고 싶습니다.) 잠재 고객의 특성 파악, 신규 고객의 유입 분석, 사용자의 행동 분석 등을 진행 3. 추출한 데이터를 데이터 통합 - 데이터 전처리 과정 - 태블로 4. 데이터 시각화 - 태블로 *윗 과정중 추출과 통합을 합쳐 분석 과정으로 보았습니다. 즉, 정리해보면 수집 > 분석 > 시각화가 되겠군요.   Q. 위에 정리한 저의 생각이 제대로 이해한 것이 맞는지요. Q. 실제 현업에서 이러한 과정으로 진행이 되어지는지 궁금합니다. Q. 진행된다면 위 모든 과정에서 필요한 지식과 툴 활용능력이 한 명의 인원에게 필요한 역량이며, 실제로 한 명의 인원으로 진행되고 있는지 궁금합니다.(리드 포지션 포함)   소중한 시간 내주셔서 감사합니다 ㅎ

안녕하세요! 저는 승화님같은 데이터분석가를 꿈꾸고 있는 26 대학생입니다! 강의를 다 듣고 대학통계와 GA, GDS, GTM 관련 강의를 병행하면서 듣고 있습니다.   가고자 하는 스타트업 데이터 분석가 채용 공고를 보니 -SQL, R , PYTHON  -데이터 파이프라인 구축 경험   위 두가지가 공통적으로 가장 많이 들어가 있는데요! SQL, R , PYTHON 에서 뭐부터 공부를 시작해야 될지 감을 못 잡겠습니다.. 또 데이터 파이프라인 구축의 경우도 어떤것부터 구체적으로 시작해야 될지 잘  모르겠습니다.   마지막 강의에서 전체적으로 무엇을 공부해야될지는 알겠는데 구체적으로 뭐부터 시작해야 되는지를 모르겠습니다 ㅜ... 현업자로서 조언 꼭 부탁드립니다. 좋은 강의 감사합니다 :)

안녕하세요! 제목 그대로 입니다; 통계적으로 유의미하다는 뜻이 무슨 뜻인지, 의미가 있다는 뜻이 아닌건가요? 귀무가설, 검정통계량 등 용어들이 어려운데, 강사님께서는 어떻게 공부하셨는지도 궁금합니다. 강의를 들어봐도 잘 모르겠네요 ㅠㅠ