만약에 하기와 같은 실험이면 어떻게 최소 샘플 사이즈를 구하나요? 기존 광고는 이미지 광고였습니다. 그래서 비디오 광고로 바꾸고자해서 ABT를 합니다. 이 때 Success metric은 Click 수 입니다. (CTR이 아님) 클릭수 : 10,000회MDE : 15,000회 --> (15000-10000)/10000 = 0.5Alpha = 0.05Beta = 0.8이렇게 Baseline conversion rate(소수)이 아니고 Baseline conversion 정수면 어떻게 해야할까요?

#5. 결제 전환율 개선 프로젝트 강의에서메인지표를 추천 클릭율과 추천을 통한 주문 전환율(CVR)로 설정해주셨는데, 여기서 추천을 통한 주문 전환율을 이렇게 계산하는 걸까요?-> 결제 완료자 수 / 최소 주문 금액을 넘지 않은 상태로 카트페이지에 진입 후,추천 버튼 사용자 수

안녕하세요! 강의 들으면서 4챕터 과제 하나씩 수행해보고 있습니다.강의를 직접 듣는것과 다르게.. 역시 실전은 어려운 거 같네요!저는 조금 느려서 1번만 먼저 풀어서 올려봤습니다. 블로그에 작성하였으니 확인 부탁드립니다!https://everyday-joyful.tistory.com/349좋은 강의 정말 감사합니다 🙂 그리고 이런 질문은 여기 인프런 게시판이 나은지, 디스코드 '질문있어요'가 나은지 궁금합니다.

안녕하세요. 6-6 10분 경 use_recommend_food 관련 질문이 있습니다. use_recommend_food는 추천한 음식(food id)을 결제단계까지 가지고 있었는지의 유무를 true/false로 추적하는 것인가요?? 이렇게 간단한(?) 이벤트로 상품을 새롭게 추가함/추가한 상품을 삭제함/상품을 추가하지 않음 이라는 여러 상황들을 고려할 수 있는 건지 궁금합니다..!

안녕하세요 :) 최근 강의를 수강하면서 디스코드에 입장하려 했는데 만료된 링크라고 나옵니다. 혹시 새로운 링크로 입장이 가능할까요?

강의에서 2번 CVR을 구할 때, click_payment 이벤트에 payment_type, use_recommend_food 이렇게 두가지 파라미터를 받았습니다. 만약 view_결제 확인 페이지(결제하기 버튼 클릭 전 결제 페이지)로 하게된다면 이때는 화면에 보이는 값들인 주소와 가격 파라미터를 추가해야하는지 궁금합니다! 가격정보는 view_cart에서 이미 받은 정보라 필요없을까요? 항상 감사드립니다!

안녕하세요! 로그를 설계할 때,click_recommend_food 이벤트의 파라미터에 화면 정보(cart)를 넣게되면 분자/분모로 계산하지 않아도 되는걸지 궁금합니다!강의 예제에서는 '최소 주문금액을 넘지 않은' 부분을 나타내기 위해서 해당 페이지를 본 수와 클릭수를 따로 해야할 것 같은데 만약 해당 조건이 없는 경우 위처럼 'screen : cart'와 같은 파라미터로도 카트 내에서 일어나는 버튼 클릭 수를 볼 수 있을까요?

안녕하세요! 4단원 지표 정의까지 강의를 듣고 직접 개인 사이트를 만들어 문제 정의, 지표 수립의 과정을 실습해보려고 계획하는 중에 질문이 생겼습니다. 사이트를 운영하면서 같은 지표(ex. 전환율)에 대해서 정의하는 방식을 수정하고 싶은 경우에는 수정 전/후의 데이터를 어떻게 분석해야 좋을지, 어떤 점을 유의해야 할지 궁금합니다.사이트 운영 이전에 최대한 구체적이고 목적에 부합하는 지표를 정의하는 것이 가장 좋지만,실제로 운영하면서 데이터를 보기 전까지는 구체적으로 감을 잡기 어려운 부분이 있다고 느꼈습니다.예를 들어서, 세션에 대한 정의를 할 때 보통 '몇 분 동안' 활동이 없을 때 세션 종료라고 정의해야 할까?에 대한 reference로 삼을 만한 데이터가 없다 보니 대략적인 추측으로 정의해야 하는 부분이 있는 것 같아요. 이런 경우에는 보통 어떻게 추정치를 잡는지, 중간에 지표에 대한 정의를 수정하는 게 불가피한 경우에는 보통 현업에서 어떻게 하는지 궁금합니다! 데이터 수집은 GA4와 GTM을 사용할 계획입니다.

선생님 안녕하세요 좋은강의 감사합니다. A/B 테스트 실헙계획 - 집단크기 결정 관련해서 내용 질문이 있습니다. 해당 강의의 내용은, AB테스트가 유의미해지려면 필요로하는 최소 샘플사이즈가 있다 인데요 python scipy 에서 ttest_ind 함수를 사용하면요 from scipy import statst, p = stats.ttest_ind(array1, array2, equal_var= False)이런식으로 하면 t와 p가 정해지는데, 여기에서 array 1과 array 2가 최소 샘플 수를 만족시킨다는 보장이 없는 것이잖아요.그럼 여기에서 나온 t p는 어떻게 해석해야 하는건가요?

안녕하세요!5-3의 가설 1번에서 유저들은 2회 이내로 카트에 추가하고 있다는 데이터가 나왔습니다.이때 시간 간격을 봐도 애매하다고 언급해주셨는데 이는 2회 이상추가한 유저 수가 너무 적어 비교해도 의미가 없을지도 모른다는 뜻으로 생각해도 괜찮을까요? (어차피 여러번 카트에 추가하는 유저는 적다는 결론이 나왔으니)

저는 프로덕트 디자이너입니다. 데이터를 잘 다루기로 유명한 회사에서 최근 면접을 봤고 합격했습니다. 면접 중 데이터에 대한 질문에서 대답을 명료히 하지 못했고 개선이 필요하다 생각해 해당 강의를 수강하게 되었습니다. 저는 해당 강의를 수강하고 아래 3가지를 꼭 얻고 싶습니다. 데이터를 실무에서 활용하는 방법데이터로 동료들과 협업하는 방법데이터 애널리스트와 협업하는 방법강의 수강과 복습, 연습을 꾸준히 해보려고 합니다. 적어도 입사 전까지 세션 4까지 완강하고 들어가고 싶어요! 입사 후에도 꾸준히 강의 노트를 보며 실무에 활용해보려 합니다. 완강한 후 저는 PM 만큼이나 데이터를 잘 보고 활용하는 프로덕트 디자이너가 되고 싶습니다. 잘 부탁드려요!

안녕하세요, 선생님!  연습문제를 풀고 구글 스프레드 시트와 블로그에 정리해두었어요.검색 필터 기능 로그 지표 부분에서 질문이 있어 스프레드시트 event컬럼에 초록색으로 표기해두었는데요1) 검색필터 기본, 주문 많은 순, 배달 빠른 순 등등 세분화된 필터를 파라미터에 명시해두는 것이 나을지2) 파라미터단에는 filter_name, filter_id 정도로 명시해두고 value에서 설명을 달아두는 것이 나을지 헷갈리더라구요.1안과 2안 중 어떤 것이 업무에서 효율적인지 그렇다면 이유가 무엇인지 궁금합니다!  감사합니다. 새해 복 많이 받으세요!

안녕하세요 🙂 연말을 불태우면서 열심히 공부하고 있는 수강생입니다. Product 분석에 관심이 생겨 열심히 수강을 하고 있는데, 4-8 지표 정의하기 연습문제 제 나름대로의 풀이를 전달드립니다. 저는 기본적으로 목적 -> 예상 문제를 정의하고 지표와 선정사유를 기입해두었는데요. 이러한 사고방식이 맞나 싶기도 합니다. 다음과 같이 전달드립니다. 지표 정의하기 문제 1. 기능은 잘 작동이 되고 있나요…?목적 : 지표를 통하여 고객들이 홈화면에서 자사에서 의도한 최종 목적까지 원활하게 서비스를 이용하는지 파악이 필요하다.예상 문제 정의 :홈 화면에서 특정 기능은 너무 복잡한 UX/UI로 인해 관심도가 떨어지고, 고객에게 번거로움만 줄 것이다. 이로 인하여 고객이 이탈하게 된다.배너에서 고객이 선호하는 배너 노출이 있을 것이며, 이에 따라 CTR의 지표가 증감하며, 고객 이탈의 원인이 있을 것이다.첫 화면에서 메뉴 노출 카테고리가 고객의 선호도에 맞게 설정이 되어 있지 않다. 이로 인하여 고객이 이탈하게 된다.지표 및 선정 사유첫 세션 방문자 기준 CTR첫 퍼널 & 고객 선호 기능 파악을 하는 의도첫 세션 클릭이 배너/메뉴 카테고리/ 이런 음식 어때요 / 동네 맛집 기능인 고객의 방문페이지 당 전환 수/ 고객 당 전환 수방문 페이지 당 전환이 낮을 경우 이를 통하여 전환까지의 Funnel에 문제가 있음을 발견 ex) 계속 여러 화면을 통하여 고객의 Funnel이 길어지는 현상고객 당 전환수를 통하여 방문 페이지 당 전환수와 대비하여 Funnel 개선을 통하여 전환 수를 크게 바꿀 수 있는지를 검증 지표 정의하기 문제 2. 검색 만족도 지표 목적 : 배달 서비스 관련하여 고객이 검색 기능에 만족을 했는지 파악하고 싶다.예상 문제 정의 고객이 검색 기능을 통하여 원하는 음식을 빠르게 찾고, 주문을 할 수 있었다면 검색의 기능이 원활하게 작동하고 있는 것이다.지표 및 선정 사유세션 방문 대비 고객의 검색 기능 활용 빈도 / 재활용 고객 분포고객이 검색 기능을 통해 배달 음식을 찾아내는지 빈도를 알아낼 수 있음검색 기능을 활용한 고객 주문 전환율최종적으로 고객의 전환이 이루어졌는지 확인할 수 있음 지표 정의하기 문제 3. 검색 필터 기능의 활성화 지표 목적 : 고객이 검색 필터를 통하여 원하는 정보를 찾을 수 있는지 확인해보고 싶다.예상 문제 정의 고객이 검색 필터를 잘 활용하고 있다면, 필터 사용 이후 원하는 음식을 찾고 전환까지 진행했을 것이다.지표 및 선정 사유고객의 필터 기능 활용 빈도고객이 필터 기능을 통해 배달 음식을 찾아내는지 빈도를 알아낼 수 있음필터 내, 정렬 기능 별 클릭 수 고객이 어떤 기준으로 정렬을 하는지 선호도 파악을 위한 지표 지표 정의하기 문제 4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는? 목적 : 배달 서비스에서 가장 중요한 지표를 찾고 싶다. 예상 문제 정의 고객의 입장에서 100점짜리 배달서비스는 저렴한 가격/ 신속 배달 / 맛있는 음식점만 선별 되는 배달 서비스일 것이다.배달서비스에서 100점짜리 고객은 한번 구매 이후 계속해서 서비스를 이용하며 Cross-sell / Up-sell이 일어나는 고객일 것이다.지표 및 선정 사유Retention & 평균 구매 주기고객이 지속적으로 떠나지 않고 우리 서비스를 이용하는 지, 판단구매 주기를 통하여 Retention의 기간을 어떻게 잡아야할지 판단. 지표 정의하기 문제 5. 추천 알고리즘의 성능 지표 목적 : 추천 알고리즘의 성능을 나타낼 수 있는 지표를 알고 싶다.예상 문제 정의 알고리즘이 잘 작동한다면, 고객의 전환율이 높아지고 있을 것이다.알고리즘이 잘 작동한다면, 고객의 Cross-sell/Up-sell 빈도가 높아지고 있을 것이다.지표 및 선정 사유추천 알고리즘을 통한 주문 전환율 / Up-sell / Cross-sell 고객 비중추천 알고리즘은 연관 제품을 통하여 Up-sell / Cross-sell을 유도하는데 목적이 있다고 판단 따라서 고객군 별 전환 차이를 통하여 효과를 검증할 수 있을 것 지표 정의하기 문제 6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표 여기에서는 제가 가장 많이 사용하는 서비스인 토스 증권를 예시로 들겠습니다.목적 : 토스 증권에서 가장 중요시 하는 지표를 찾아낸다예상 문제 정의 토스 증권에서 핵심적인 수익은 주식을 팔고 사는 것에 대한 수수료이다.주식에 대한 관심도를 높이고 쉽게 거래를 할 수 있으면 거래량이 늘어날 것이다.정기적인 거래를 거래를 할 수 있다면 주식 거래 습관이 형성할 수 있을 것이다.지표 및 선정 사유고객 당 일/월별 거래량기본적이 고객의 주식 거래 빈도를 통해 고객군이 어떻게 형성되어 있는지 확인할 수 있다.정기 구매 주식 서비스 사용 빈도정기적으로 습관이 형성된 고객군을 분리할 수 있으며, 서비스의 만족도가 높은 고객으로 판단할 수 있다.주식 컨텐츠 CTR 및 주식 컨텐츠를 통한 CVR주식에 대한 관심도가 높아진 것으로 판단할 수 있으며, 콘텐츠를 통하여 주식 거래 전환을 유도할 수 있는지 판단 지표 정의하기 문제 7. 퍼널 개선 프로젝트 목적 : 가입 퍼널 개선을 위해서 퍼널 분석을 통해 문제점을 찾아낸다.예상 문제 정의 각 퍼널은 다운로드 -> 회원가입 클릭 -> 정보 입력 -> 회원 가입 완료로 이루어진다.특정 퍼널에서 이탈이 많이 이루어 지고 있다. 특히 정보 입력에서 문제점이 있는 것으로 확인이 된다.정보 입력 퍼널 내에서 간소화 하기 위하여 간편 가입 시스템을 도입한다.지표 및 선정 사유각 퍼널별 이탈률 & 회원가입 전환율앞선 문제에서 개선한 부분이 잘 반영이 되었고, 고객에게 효과가 있었는지 검증. 부족한 부분도 많은데, 많이 배우고 있습니다 🙂 감사합니다    

안녕하세요, 선생님. 이번 강의에서 질문이 하나 더 있었습니다! 앞에 남긴 질문과 한꺼번에 남길걸 그랬네요..😅  선생님께서 추천을 통한 주문 전환률 (CVR) 을 구하기 위해 작성한 쿼리를 보니# 선생님 풀이 SELECT event_date , use_recomend_payment / click_recomend_food AS recommend_cvr FROM( SELECT event_date , COUNTIF(event_name = " click_payment" AND use_recommend_food = "TRUE") AS use_recomend_payment #추천음식 클릭하여 결제 , COUNTIF(event_name = "click_recommend_food")  AS click_recommend_food #추천음식 클릭 FROM log WHERE is_meet_min_order_price = 'False' GROUP BY event_date ) AS temp 1) 추천상품 클릭하여 전환된 횟수 ( use_recomend_payment)와, 추천음식을 클릭한 횟수(click_recommend_food) 를 구해서 from절 서브쿼리에 넣기2) 추천상품 클릭하여 전환된 횟수 / 추천음식 클릭 횟수 연산하여 recommend_cvr 구하기이렇게 from 절을 써야하더라구요.  선생님의 해설을 보기 전, 스스로 풀었을 때는 from절을 쓰지 않고 그냥 한번에 썼었습니다. #셀프풀이 SELECT event_date , COUNTIF(event_name = " click_payment" AND use_recommend_food = "TRUE") AS use_recomend_payment #추천음식 클릭하여 결제 , COUNTIF(event_name = "click_recommend_food")  AS click_recommend_food , COUNTIF(event_name = " click_payment" AND use_recommend_food = "TRUE") / COUNTIF(event_name = "click_recommend_food") AS recommend_cvr FROM log WHERE is_meet_min_order_price = 'False' GROUP BY event_date혹시 이렇게 한번에 쓰면 오류가 발생하는지, 서브쿼리를 사용하여 풀어야 하는 이유가 무엇인지 궁금합니다! 여유있으실 때 회신 주세요.감사합니다! 

11:48 저장되는 데이터 형태 상상하기 안녕하세요 선생님is_meet_min_order_price 에 True/False 형태로 파라미터를 입력하는데 False만 쓰고 제일 마지막 로그에는 빈값으로 되어있더라구요 마지막에 True로 안적고 그냥 공란으로 두어도 괜찮은건가요?

먼저 연습문제 1,2,3번은 모두 비슷한 관점으로 배달 서비스의 특정 기능에 대한 사용성, 활성화 정도에 대한 지표라고 말씀해주신 것을 참고해서 3가지 문제는 모두 비슷한 관점으로 지표를 정의해봤습니다!제가 생각한 세 문제의 공통점은해당 기능에 대한 사용성 또는 '활성화'에 대한 정의가 필요하다.배달 앱의 퍼널 관점에서 보면, 3가지 문제에 나오는 기능들은 모두 기능 사용의 결과로 음식점 결과 리스트를 보여준다. (단, 배너 영역 기능과 동네 맛집 기능은 음식점 리스트가 아닌, 이벤트 페이지 또는 음식점 상세페이지를 보여줄 수 있음.) 저는 두 가지 공통점을 고려해서 기능의 활성화 지표에 대한 후보로 3가지 지표를 생각해봤습니다.클릭률 = 해당 기능 (또는 영역) 을 클릭한 횟수 / 해당 기능에 노출된 횟수페이지 전환율 = 해당 기능 클릭 후 결과로 나오는 음식점 리스트 중에 하나 이상을 클릭하여 음식점 상세 페이지로 이동한 횟수 / 해당 기능을 클릭한 횟수구매 전환율 = 해당 기능을 통해 주문 완료까지 진행한 횟수 / 해당 기능을 클릭한 횟수 셋 중에 어떤 지표를 선택할지는 활성화 지표를 보는 목적과 문제 정의에 따라 달라질 수 있습니다.활성화 지표를 기능에 대한 만족도에 관계없이 '단순히 해당 기능의 반응성'으로 정의한다면 클릭률만으로 충분하겠지만,활성화 지표를 '해당 기능을 통해서 나온 결과에 만족하여 관심이 가는 음식점이 하나라도 존재하는 것'으로 정의한다면, 2번의 페이지 전환율을 함께 활용하는 게 적절하다고 생각했습니다.3번의 구매 전환율의 경우에는 활성화 지표를 '해당 기능이 이후 구매 전환에 기여하는 정도'로 정의한다면 유의미한 지표가 되겠으나, 해당 기능으로 나온 결과에는 만족했더라도 음식점 상세페이지부터 주문 완료까지 이어지는 이후 퍼널에서 불만족하는 부분이 발생하여 주문 전환이 이루어지지 않는 케이스가 존재할 수 있다는 점을 고려해서 저는 기능의 활성화 지표로는 2번 페이지 전환율이 가장 적절하다고 판단했습니다. 위의 결론을 바탕으로 각 문제의 지표를 정리해보면,연습문제 1.메뉴 카테고리와 이런 음식 어때요 기능의 경우에는 활성화 지표를 페이지 전환율 = (메인화면에서 각 영역을 클릭한 후 나오는 음식점 리스트 중에 하나 이상을 클릭한 횟수) / (해당 영역을 클릭한 횟수)로 정의하고, 클릭률 = (해당 영역을 클릭한 횟수) / (메인 화면을 본 횟수)를 보조 지표로 정의했습니다.배너 영역과 동네 맛집 기능의 경우에는 음식점 리스트를 보여주지 않고 바로 음식점 또는 이벤트 상세페이지로 이동하는 경우로 가정했을 때, 활성화 지표를 클릭률 = (해당 영역을 클릭한 횟수) / (메인 화면을 본 횟수)로 정의했습니다. 단, 배너 영역의 경우에는 클릭하고 나서 이벤트 쿠폰 목록을 보여주는 상세 페이지로 이동하는 경우를 예시로 들었을 때, (클릭의 결과로 나오는 쿠폰 중에 하나 이상을 다운로드한 횟수) / (해당 배너를 클릭한 횟수)로 활성화 지표를 정의할 수도 있을 것 같습니다. 연습문제 2.검색 기능의 만족도(=활성화) 지표는 페이지 전환율 = (검색의 결과로 나오는 음식점 리스트 중에 하나 이상을 클릭한 횟수) / (검색 기능을 사용한 횟수) 로 정의했습니다. 유저가 검색 결과에 만족한다면, 검색 결과로 나온 음식점 중에 하나라도 클릭하여 해당 지표가 높아질 것이고, 그렇지 않다면 검색 결과 중에 하나도 누르지 않고 이탈하여 해당 지표에 낮아질 것이기 때문입니다. 연습문제 3.검색 필터 기능의 활성화 지표는 크게 두 가지 차원에서 정의해봤습니다.필터의 종류에 관계없이 검색 필터 기능 자체의 활성화 지표검색 필터의 세부 종류(ex. 배달 빠른 순, 배달팁 낮은 순, 주문 많은 순, 별점 높은 순)에 대한 활성화 지표두 가지 경우 모두 활성화 지표는 페이지 전환율 = (검색 필터 사용의 결과로 나오는 음식점 리스트 중에 하나 이상을 클릭한 횟수) / (검색 필터 기능을 사용한 횟수)로 정의했으며, 여기서 '검색 필터를 사용했다'라는 것은 디폴트 값인 '기본순'이 아닌 다른 필터를 선택하고 적용한 경우를 의미합니다.두 가지 차원으로 지표를 보는 이유는, 1번 지표의 경우는 검색 필터 자체의 활성화 정도를 보는 것이 목적이라면, 2번 지표의 경우에는 각 검색 필터의 세부 종류에 따라서 활성화 지표의 정도를 비교하여, 상대적으로 활성화 정도가 높은/낮은 필터를 확인하고 그에 맞는 실험을 시도하는 것이 목적입니다.예를 들어서, '활성화 지표(2번 지표)가 높은 필터의 순서대로 위에서부터 내림차순 정렬해서 보여주었을 때 검색 필터 전체의 활성화 지표(1번 지표)가 높아질 것이다.' 라는 가설을 세우고, A/B 테스트 등을 통해 검증한 결과를 토대로 검색 필터의 기능을 최적화할 수 있을 것으로 기대했습니다.  문제를 풀면서 질문이 하나 생겼는데, 만약 기능의 활성화 지표를 '해당 기능이 이후 구매 전환에 기여하는 정도'로 정의한다면, 밑의 두 가지 지표 중에 어떤 것이 더 적합한 것인지 궁금합니다!구매 전환율(CVR) = 해당 기능을 통해 주문 완료까지 진행한 횟수 / 해당 기능을 클릭한 횟수해당 기능을 통해서 주문 완료한 횟수 / 전체 주문 완료 횟수 일반적으로는 1번을 쓸 것 같은데 2번도 쓸 수 있는 유의미한 지표가 될지 궁금합니다! 연습문제 4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표결론부터 말씀드리면, 저는 가장 중요한 지표로 월 단위의 주문 완료 횟수를 선택했습니다. 그 선택의 과정을 로직트리로 그려봤는데요, 먼저 배달 서비스의 순이익을 늘리는 중요한 지표를 보겠다는 데서 출발하여 크게 매출을 늘리거나, 비용을 줄이는 파트로 나누었습니다.비용 감소의 측면에서는 라이더에게 지급하는 배달료나 운영비 등은 적정선 이하로 줄이기 어려운 비용이라고 생각해서 중요 지표 후보에서 탈락시켰습니다.매출 파트는 배민 서비스를 기준으로 전반적인 수익 구조에 대해서 찾아본 후에 작성했는데,배달 서비스의 주요 매출원은 크게 음식 배달로 발생하는 수수료와 광고 수수료로 나누었고,광고 수수료는 주문이 발생할 때마다 금액의 일부를 수수료로 얻는 '오픈리스트 광고'와 점주들이 지역별로 깃발을 꽂아서 광고를 노출시키는 대신에 고정 광고비를 내는 '울트콜 광고'와 그 외 광고로 나누었습니다.여기서 배달 중개 수수료와 오픈 리스트 광고는 '배달 주문을 통해서 얻는 매출'로 묶고,배달 주문을 통해서 얻는 매출은 주문 완료 횟수와 주문 한 건당 평균 주문 금액에 비례한다고 정의하여,두 가지 지표를 가장 중요한 지표의 후보로 선정했습니다. 두 지표 모두 중요하다고 생각하지만, 주문 완료 횟수가 더 중요하다고 생각한 이유는 평균 주문 금액이 아무리 많아도 주문 완료 횟수 자체가 적으면 매출에 의미있는 기여를 하지 못한다고 생각했기 때문입니다. 그에 반해 평균 주문 금액의 경우에는 일단 주문을 완료하면, 업체별로 지정한 최소 주문 금액만큼의 하한선은 보장되기 때문에 주문 완료 횟수가 더 유의미한 지표라고 판단했습니다. (하지만 이 부분은 실제 데이터를 보면서 판단하는 게 정확하다고 생각합니다.) '주문 완료 횟수' 지표에 대한 시간축과 차원에 대해서도 고민해봤는데,시간축의 경우에는 배달앱은 SNS처럼 하루에 수시로 접속하거나 주문하는 서비스는 아니며, 하루에 평균 1-2번 정도 주문하는 것이 일반적이라고 생각해서(이 부분도 데이터를 봐야 함), 일 단위로 주문 완료 횟수를 파악하는 것은 의미가 없다고 생각했습니다. 그래서 시간축을 좀더 넓게 잡아서 월 단위의 주문 완료 횟수를 중요 지표로 선택했습니다. 실제 배달 서비스의 VIP 등급도 월 단위의 주문 횟수를 기준으로 한다는 점에서도 유의미한 지표로 판단했습니다. '월 단위 주문 완료 횟수'를 늘리기 위한 방법은 퍼널의 관점에서 맨 끝 단계(결제 단계)부터 개선하는 것이 효과적이라고 생각했습니다. 결제 퍼널 개선을 위해서는 음식을 장바구니에 담았으나, 결제 페이지에서 이탈하는 고객과 이탈하지 않고 주문을 완료하는 고객을 분류하고 두 집단의 고객 행동 간에 어떤 차이가 있는지 데이터를 통해 파악하는 것이 필요합니다. 예를 들어서, 데이터 분석의 결과로 결제 수단을 선택하는 과정에서 이탈률이 가장 높다는 것을 발견했다면, 이탈의 원인에 대한 가설로 '원하는 결제 수단이 없거나 카드 등록 과정이 복잡하다.'를 세우고, 그에 맞는 액션 플랜(간편 결제 도입, 카드 등록 과정의 단순화 등)을 도출한 후, 실험을 통해서 결제 수단의 단순화가 이탈률 감소 -> 월단위 주문 완료 횟수의 증가로 이어지는지 확인해야 합니다.   쓰다 보니까 너무 장황하게 썼나 싶긴 하네요..😂글이 길어져서 일단 4번까지만 올리고 나머지는 다음 글로 올리겠습니다!문제 풀면서 느낀 점은 도메인이나 비즈니스 모델, 수익 구조에 대한 이해가 아직 부족해서 공부가 필요한 것 같네요ㅜㅜ 제가 많이 쓰는 서비스인데도 이 기업이 어떻게 돈을 버는지, 광고 수수료 구조는 어떻게 되는지, 어떤 수익원이 가장 많은 퍼센트를 차지하는지? 등등 모르는 것이나 봐도 헷갈리는 게 많네요..ㅋㅋ 그래서 연습문제 4번이랑 6번을 풀면서 자료조사를 가장 많이 하게 된 것 같아요ㅎㅎ카일 님이 기술 블로그에 쓰신 https://zzsza.github.io/diary/2020/08/02/how-to-study-business/이 글도 읽어봤는데 비즈니스에 대한 이해가 정말 필요한 걸 느끼게 된 것 같아요. 혹시 도메인 관련 공부 방법으로 더 추천해주실 만한 것이 있으면 알려주실 수 있을까요..?         

안녕하세요! CTR과 CVR 강의 내용에서 궁금한 점이 있는데요!CVR의 경우에는 퍼널의 앞단(ex. 유입)에서 퍼널 끝 부분의 전환(ex. 구매)까지의 결과를 확인하는 데까지는 오래 걸릴 수 있고 그 과정에서 여러 페이지를 거치게 될 수 있다고 설명해주셨는데, 예를 들어서 구매 전환율 = 상품 구매 수 / 광고 클릭 수 로 정의했을 때, 광고를 클릭하고 웹사이트의 상세 페이지까지는 확인했지만, 중간에 여러 가지 이유로(ex. 다른 포털 사이트나 SNS에서 제품 후기 검색) 이탈했다가 다시 사이트로 들어와서 제품을 직접 검색한 후 구매까지 진행한 경우에는 광고 클릭수 대비 구매 전환율에 보통 포함이 안 되는 건지 궁금합니다! 이러한 경우에는 제품을 직접 검색한 후에 구매한 전환율(= 상품 구매 수 / 상품 검색한 수) 에만 반영이 되는 걸까요? 실제로 광고를 클릭하고 나서 한번도 이탈하지 않고 결제 완료까지 전환되는 사람들도 있겠지만, 중간에 후기를 검색하거나 고민하다가 며칠 후에 다시 검색해서 구매하는 사람들도 많을 거라고 생각하는데, 이러한 경우도 고려해서 전환율의 분모를 설정하는 게 맞는 건지 궁금합니다..! 좀 지엽적인 질문인 것 같긴 하지만 전부터 궁금했던 내용이라 질문드립니다!

안녕하세요! 문제 정의 프레임워크 파트를 수강하면서 실습 문제 에 대한 두 가지 질문이 있습니다!문제: 우리 서비스에 접속하는 유저(DAU)는 비슷하나, 매출이 작년 대비 감소했다.질문 1)강의에서 상세 페이지 -> 장바구니 퍼널에서 작년 대비 올해의 매출 감소가 크다는 문제를 파악했기 때문에 이 부분에서 차이를 알아보고 그 차이에 따라 Action을 도출한다고 설명해주셨는데, 여기서 '차이'라는 것이 무엇을 의미하는 건지 궁금합니다! 해당 퍼널을 구성하는 기능이나 UI 등에서 작년 대비 올해에 변화가 있는지를 의미하는 것일까요..? 이런 차이에 따라서 어떻게 액션을 도출하는지 구체적인 예시도 설명해주시면 감사하겠습니다..! 질문 2)같은 문제에 대해서 강의 내용을 듣기 전에 제가 스스로 작성한 답변과 사고 흐름에 대해서 피드백과 추가적으로 고려할 사항 같은 것들을 말씀해주시면 도움이 될 것 같습니다!일단 저는 '매출' = 활성 유저의 수 X 인당 매출액(구매액)으로 정의하고, 먼저 매출 감소의 원인을 기존 유저, 신규 유저로 나누어 보고 각각의 경우에서 활성 유저의 수 또는 인당 매출액이 감소한 경우로 나누어서 각각의 경우에 대한 Action plan을 도출해봤습니다.여기서 기존 유저와 신규 유저로 먼저 나누어본 이유는 DAU가 전체 유저의 관점에서는 비슷할 수 있으나, 기존 유저, 신규 유저로 나누어 보면 활성 유저의 수가 작년 대비 변화했을 수 있다고 생각했기 때문입니다.작성하면서 고민이 되었던 점은 '활성 유저의 수'라는 지표에서 '활성'이라는 것을 어떻게 정의해야 할까?에 대한 의문이 들었고, 활성 유저의 수가 서비스에 '접속'하는 유저를 기준으로 정의하게 된다면, 접속하는 유저 중에서 매출을 일으키지 않는 유저들도 많을 텐데 매출을 '활성 유저의 수 X 인당 매출액' 으로 정의해도 괜찮을까? 라는 생각이 들었습니다. 이 부분에 대해서도 조언해주시면 감사하겠습니다! 끝으로 아직 3단원까지만 들었지만 데이터 분석과 그로스 마케팅에 관심이 있는 취준생 입장에서 도움이 되는 내용이 많아서 정말 잘 듣고 있습니다!ㅎㅎ 그 동안은 정말 데이터 그 자체만 보고 전처리나 모델링에만 집중한 적도 많았는데, 기계적으로 분석하는 게 아니라 여러 가지 질문을 던지고 스스로 생각할 수 있는 시간을 갖게 해주셔서 좋은 것 같아요! 앞으로도 열심히 수강하고 질문도 자주 드리겠습니다 :)       

안녕하세요 :)최소 주문 금액이 도달하지 않아서, 이탈을 많이 했을것이라고 생각하고, 이를 데이터로 검증하려고 한다.-> 최소 주문 금액 미충족 카트 화면을 보고 주문을 하지 않고 이탈한 유저의 비율 확인위와 같은 흐름으로 생각하는 것이 더 가설과 맞지 않나 생각이 드는데, 혹시 제가 파악하지 못한 흐름이 있을까요??  

특 정 페이지를 본 순 방문자 수를 구하려면 어떻게 해야 하나요?