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.

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~Input metric은 선행지표, Output metric은 후행지표와 동일한 개념으로 이해하면 될까요? Input/Output metric과 선행/후행지표 간 개념 차이가 있다면 설명해주시면 감사하겠습니다~!

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?

안녕하세요, 잘 보고 있습니다. 1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?1.1 기능이 잘 동작한다 = 카테고리를 클릭하여 해당 카테고리에서 관련 액션을 취한다.> 각 카테고리 버튼 CTR과 해당 카테고리 세부 페이지에서 어떤 하나의 액션이라도 취할 CVR 2. 검색 만족도 지표2.1 세션 타임이 짧은지 = 검색 최적화로 원하는 컨텐츠를 바로 찾았는지2.2 구매 전환율 = 검색기능을 통한 구매전환율 3. 검색 필터 기능의 활성화 지표3.1 대표 필터 CTR 4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?4.1 구매 DAU이유 : 음식을 배달하려한다는건 앱의 서비스의 질보단 배달비와 배달시간, 음식점의 질이 중요하니 구매 DAU가 가장 유의미.늘리는 방법 : 배달비 할인 5. 추천 알고리즘의 성능 지표5.1 추천 CTR이유 : 추천한걸 많이 누르면 당연히 추천을 잘한거다. 6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표 6.1 리텐션. 이유 : 많은걸 의미하기 때문에. 6.2 그외의 2가지 필수지표 : DAU, 부활유저7. 퍼널 개선 프로젝트 7.1 기능 추가 후의 전환율

리텐션 설명해주실 때 차원 부분에서 특정 유저 그룹(세그먼트) 라고 하셨는데,코호트도 특정 집단 이니까 같은 개념으로 이해해도되나요?코호트와 세그먼트의 차이가 무엇인지 궁금합니다.

이렇게 계단식으로 형성되는 이유가 무엇일까요?왜 한개씩 데이터가 빠지는지 궁금합니다 아주 단순한 이유일것 같은데.. 이해를 못하고 있어서 답답하네요... ㅠㅠㅠㅠ

안녕하세요. 유튜브에서 카일스쿨 님의 영상을 보다가인프런 강의도 신청한 데이터분석가 취준생입니다.강의 수강 전에, 강의에 'PM을 위한'이라는 표현이 있어, 데이터분석가에게는 적합하지 않을까 고민했었는데들으면서 데이터분석에 대한 시야가 넓고 깊어지는 게 느껴져 대만족입니다.데이터분석 취업준비를 하면서, 하드스킬을 올리는 데만 급급했는데 한편으론 아쉬움이 있었거든요.실무에서 데이터분석이 어떻게 적용되는지 파악하고 싶고, 그걸 프로젝트에 녹이고 싶다는 욕심이 있었는데, 이 강의를 통해 그 부분이 해소되어 참 좋습니다ㅎㅎ 훌륭한 강의 만들어주셔서 감사합니다. 과제는 제가 객관식 시험에만 익숙한 타입이라 그런지. 좀 어렵게 느껴졌습니다.하지만, 푸는 과정에서 강의내용을 복습하고, 지표를 비교해가며 더 깊은 공부를 할 수 있어 감사했습니다.부족한 답이지만, 피드백 잘 부탁드립니다:) 블로그 글로 업로드 ## 1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야 할까요?지표를 정의하고, 지표가 어떤 식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요?- CTR, CVR- CTR : 노출 대비 클릭율CVR : 페이지에 접근한 후, 특정 Component를 클릭한 비율- CTR이 높고, CVR도 높다 : 많이 반응하고, 전환도 될 때 잘 작동한다고 볼 수 있다.CTR이 낮지만, CVR은 높다 : 많이 반응하지 않으나, 그 중 전환은 잘 된다. -> 이 경우, 사용자가 더 많이 반응할 수 있도록 UX를 향상시킬 수 있는 방안을 강구해본다. ## 2. 검색 만족도 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요?검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.- 퍼널 전환율을 확인해봐야 한다.'메인화면 -> 음식점 화면 -> 음식 세부 화면 -> 장바구니 화면 -> 결제화면 -> 결제완료'로 이어지는 각 page별 전환율을 파악하면 고객이 검색기능에 만족했는지 확인할 수 있다. ## 3. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 검색필터기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요?검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.- 검색필터기능이 잘 사용되고 있는지 확인하기 위해 주문으로 이어지는 각 페이지의 CTR, CVR의 변화를 살펴봐야 한다.예를 들어, 나는 배달의 민족앱을 사용해 치킨을 주문하고자 검색창을 열어 '치킨'을 검색했다.(특정 브랜드의 치킨을 선호하지 않는 사용자라 가정) 그런데 맨 처음 뜬 화면에 다섯개의 가게가 나오는데 그 중 4개가 치킨집이 아닌 죽, 피자, 버거, 카페가게였다. 다 광고였다. 기분이 별로다. 정렬을 확인해보니, '기본순'으로 설정되어있었다. 굳이 화면을 내려 치킨집을 찾아야하는 번거로움이 느껴졌다. '아 귀찮네...'. 그래서 정렬을 '주문 많은 순'으로 설정해보았다. 이번에도 첫 화면에 나온건 치킨 전문점이 아니라 다 파스타나 떡볶이 집들이다. 아, 정말 귀찮네. '그냥 맛있는 치킨집 좀 추천해줬으면...'하는 마음이 든다. 검색기능을 그냥 꺼버렸다.배달의 민족 검색필터기능은 잘 설계된 것 같지 않다. 검색 시, 정확도보다 자기들 광고 노출에 더 신경을 썼다. 결국 나는 검색기능은 접고 배달의 민족 첫 화면에 '배달' 카테고리로 들어가, 거기서 치킨 아이콘을 선택해 주문을 했다.검색필터기능이 잘 사용되고 있는지 확인하기 위한 활성화 지표로 나는 주문으로 이어지는 각 페이지의 CTR, CVR의 변화를 살펴봐야한다고 생각한다. 사용자가 만족하는 UX인 경우, CTR, CVR 모두 높게 유지될 것이다. 그러나, 나의 경우는 페이지가 전환될 때마다 결과에 실망해버렸고, 주문을 하지 않기로 하고 페이지를 이탈했다. ! 여기서 헷갈리는 점.퍼널 전환율과 CVR(전환율)의 개념이 비슷해보여 어떻게 구별하여 쓸지 모르겠습니다. CTR, CVR을 각 페이지 단계별로 보는 게 결국은 퍼널 분석인가요? ## 4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴 수(줄일 수) 있을까요?배달 서비스앱을 켰을 때, 보통 나는 특정 음식이 생각나면 앱을 켠다. 예를 들어, 떡볶이가 생각나면 앱을 틀고, '떡볶이' 아이콘을 누른다. 정렬을 '주문 많은 수'로 설정하고, 화면에 나온 떡볶이가게 중 리뷰가 100건 이상이면서 점수가 높은 가게를 클릭한다. 인기메뉴를 살펴보고, 리뷰를 살펴보면서 최신리뷰가 좋으면 거기서 주문을 한다. 주문할 때는 이미 배고파서 손이 떨릴 때이므로, 결제는 간단해야 한다. 미리 연결해놓은 네이버페이로 결제를 한다. 배달은 빠르고, 정확해야 한다. 떡볶이가 식으면 내 마음도 짜게 식고, 다른 배달앱으로 옮기고 싶기 때문이다. 보통은 2주 정도가 지나면 떡볶이 쿨타임이 차 2주마다 배달경험이 좋았던 배달앱에 들러 떡볶이를 주문한다.- 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 Retention이고, 보조로 볼 지표는 Duration이라고 생각한다. 일단 배달 서비스 앱은 주문으로 이어지는 각 퍼널별 전환율이 너무 중요하다. 배고픈 상태로 앱을 켰는데, UX가 복잡하고, 엉성하면 허기로 인해 이미 인내심이 바닥인 사용자의 서비스 만족도가 훅 떨어지면서, 비교적 더 쓰기 편했던 배달앱로 이탈할 수 있다. 그래서 UX를 극대화해서 퍼널별 전환율을 유지할 수 있도록 해야한다.또한 Duration도 확인할 필요가 있다. 나는 배달앱의 경우, 유저 리뷰를 굉장히 중요하게 본다. 특히, 최신 리뷰는 꼼꼼히 보고, 주문하는 편이다. 다른 사람도 그럴거라 생각한다. 사용자들이 리뷰를 최대한 많이 작성할 수 있도록 리뷰작성을 활성화하는 전략이 필요하다. 그래서 리뷰 페이지의 Duration도 Retention에 이어 보조지표로 확인해보면 좋겠다는 생각이 든다. ## 5. 추천 알고리즘의 성능 지표여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다.추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요? 왜 해당 지표일까요?- User Engagement 지표를 파악해야 합니다.예를 들어, 쿠팡 앱을 켜면 첫 화면에 '자주 산 상품'과 'ooo님을 위한 재구매 추천 상품'이 뜹니다. 고양이 사료를 산지 2개월 정도 되어서, 재구매주기가 돌아왔는데 마침 쿠팡이 이 상품을 추천하여 저는 바로 클릭하고 이 제품을 구매했습니다.앱이 켜진 순간에 사용자가 특정 상품의 구매에 관심을 사로잡히도록 만드는 게 Engagement의 핵심입니다. '자주 산 상품'과 'ooo님을 위한 재구매 추천 상품'의 CTR을 확인하며 User Engagement를 확인할 수 있을 것입니다. ! 여기서 헷갈리는 점CTR과 CVR의 개념이 모호합니다. CTR은 단순 노출 대비 클릭율로 생각하고, CVR은 퍼널 단계별 전환율 정도로 생각하면 될까요?(다음단계로 넘어가는 비율) ## 6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요? 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요?- Cohort Retention이라고 생각합니다. 사용자 경험이 전반적으로 만족스러웠다면, 새로운 서비스를 탐색하기 보다 원래 사용했던 서비스로 가는 게 사용자들의 일반적인 성격이라고 생각합니다. 새로운 서비스로 옮기는 데, 전환비용이 발생하는 데 본래 쓰던 서비스가 만족스러웠다면 전환비용없이 원래 쓰던 서비스를 다시 쓰는 원리입니다. 그래서 우리 서비스가 사용자에게 만족스러운가에 대한 평가로 'Cohort Retention'을 살펴보고, 처음 우리 서비스에 가입하고 주마다 코호트 리텐션이 어떻게 유지되는지 확인함으로써 서비스 만족도를 가늠할 수 있습니다.그 외에 확인해야 할 지표로는 AARRR, Funnel이 있습니다. AARRR 분석에서 각 단계의 지표를 확인함으로써 서비스의 성과가 어떻게 성장하고 있는지 다각도로 분석할 수 있습니다. 획득, 활성화, 리텐션, 수익, 추천 면에서 서비스 성과의 성장을 모두 확인할 수 있기 때문입니다. 또한 Funnel 분석을 통해 UX 만족도를 수시로 체크할 수 있기 때문에 Funnel도 보조지표로 꼭 사용되어야 합니다. ## 7. 퍼널 개선 프로젝트여러분들은 가입 퍼널을 개선하라는 미션을 받았습니다. 현재 가입 퍼널 프로세스의 전환율은 약 20%며 가입 퍼널에서 온보딩을 더 진행하는 기능을 만들었습니다. 온보딩의 효과를 파악하려면 어떤 지표를 봐야할까요? 상상이 어렵다면 여러분들이 자주 사용하는 서비스를 가정하고 말씀하셔도 좋습니다.- 온보딩의 효과를 파악하려면 AARRR 지표를 확인해봐야 합니다. AARRR에서 온보딩과 관련된 단계는 Acquisition, Activation, Refferal입니다. 즉, 사용자 유입, 사용자가 서비스에서 최초로 긍정적인 경험을 하는 단계, 기존 사용자의 추천으로 새로운 사용자의 유립을 유도할 수 있습니다. AARRR에서 Acquisition, Activation, Refferal 지표를 성장시킬 수 있는 실험을 하여 가입 퍼널 개선을 유도할 수 있습니다. 

안녕하세요! DA를 목표로 하고 있는 대학생입니다. 열심히 강의를 듣고 DA로서 필요한 역량, 스킬을 키우겠습니다. 좋은 강의 감사합니다 :)#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요 등 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 클릭율인 ‘CTR’을 봐야 한다고 생각합니다. CTR는 어떤 것을 보고(또는 페이지에 접근한 후), 특정 버튼인 Component를 클릭한 비율을 가리킵니다. 즉, 배너 영역으로 예를 들면, 배너영역은 home 페이지에 존재하므로 home 페이지에서 배너 영역을 보고 배너 영역의 버튼을 클릭한 비율을 확인해야 해당 기능이 잘 동작하는지 확인할 수 있는 것으로 해석할 수 있기 때문입니다.배너 영역 = 배너 영역  클릭 수 / home 페이지를 본 수메뉴 카테고리 = 메뉴 카테고리 클릭 수 / home 페이지를 본 수이런 음식 어때요 = 이런 음식 어때요 클릭 수 / home 페이지를 본 수동네 맛집 = 동네 맛집 클릭 수 / home 페이지를 본 수지표가 어떤 식으로 움직이면 잘 동작하는지 확인할 수 있는 방법은 전환율인 ‘CVR’을 봐야 한다고 생각합니다. CVR는 특정 행동을 한 후, 전환된 비율을 가리키는데, 배달 서비스의 최종 목표는 구매 전환율이므로 배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능을 클릭한 후, 배달 주문(음식 결제)으로 특정 전환을 하는지 확인하면 해당 기능이 잘 동작하는지 확인할 수 있습니다.배너 영역 = 배너 영역을 클릭한 후, 주문을 한 수  / 배너 영역  클릭 수메뉴 카테고리 = 메뉴 카테고리를 클릭한 후, 주문을 한 수 / 메뉴 카테고리 클릭 수이런 음식 어때요 = 이런 음식 어때요를 클릭한 후, 주문을 한 수 / 이런 음식 어때요 클릭 수동네 맛집 = 동네 맛집을 클릭한 후, 주문을 한 후 / 동네 맛집 클릭 수#2. 검색 만족도 지표고객이 검색 기능에 만족했으면 검색 결과로 나온 음식을 클릭하고 배달 주문(음식 결제)까지 이루어진다고 생각합니다. 즉, 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 배달 주문(음식 결제) 전환율인 CVR을 보면 될 것 같습니다. ‘배달 주문(음식 결제)로 전환된 수 / 검색 기능을 사용한 행동’ 의 식을 활용하여 해당 CVR를 구할 수 있다고 봅니다. 그리고 고객들은 검색 결과가 좋지 못하면 검색 결과 페이지에서 시간을 오래 보내지 않고 다시 검색하여 다른 검색 결과 페이지로 넘어갑니다. 이러한 고객의 특징을 생각하면 검색 결과 페이지를 얼마나 머물렀는지 확인하는 Duration Time(체류 시간)를 확인하여도 검색 기능에 만족했는지 확인할 수 있다고 생각합니다.< 질문 1: CVR은 답이 맞다고 확신이 들지만, Duration Time은 확신이 들지 않습니다. >제가 검색하는 흐름을 생각해본 결과, 2가지로 나누어 검색하는 경향이 있는 것을 확인하였습니다.먹고 싶은 음식(ex. 치킨)은 있으나, 딱히 시켜 먹고 싶은 음식점/브랜드는 없을 때앱을 켜고, 검색 페이지에서 먹고 싶은 음식을 검색한다.검색 결과로 나온 페이지에서 원하는 음식점/브랜드를 들어간다.들어간 음식점/브랜드에서 원하는 음식을 클릭한다.원하는 음식을 담은 후, 결제화면으로 넘어간다.결제화면에서 원하는 결제 방식을 선택하고 배달 주문(음식 결제)을 한다.어떤 음식점에서 어떤 음식을 시켜 먹을지도 정했지만(ex. BHC의 뿌링클), 체인점이 많아 어느 지점에서 시킬지 고민될 때앱을 켜고, 검색 페이지에서 먹고 싶은 음식의 음식점을 검색한다. (ex. BHC)검색 결과로 나온 페이지에서 별점과 후기가 좋은 체인점을 확인한다.원하는 체인점에 들어가서 시켜 먹을 음식을 클릭한다.원하는 음식을 담은 후, 결제화면으로 넘어간다.결제화면에서 원하는 결제 방식을 선택하고 배달 주문(음식 결제)을 한다.#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표고객은 검색 결과로 나온 페이지에서 가격 순, 별점 순 등 검색 필터 기능을 사용하여 본인이 중요하게 생각하는 요소로 정렬하여 검색 필터를 사용하는 흐름을 보입니다. 이러한 고객의 검색 필터 기능 사용 과정을 보면, 검색 필터 기능의 클릭율인 ‘CTR’로 검색 필터 기능이 잘 사용되고 있는지 알 수 있습니다. 검색 필터 기능의 CTR은 검색 결과 페이지에서 검색 기능 필터를 보고 클릭한 비율로 알 수 있습니다. 즉, 검색 기능 필터 클릭 수 / 검색 결과 페이지로 구할 수 있습니다.더 나아가 필터 기능이 배달 서비스의 최종 목표인 배달 주문(음식 결제)까지 미치는지는 전환율인 ‘CVR’을 통해 알 수 있습니다. 조금 전에 구한 검색 기능 필터 클릭 수를 활용하여 검색 기능 필터를 클릭한 후, 주문까지 한 수 / 검색 기능 필터 클릭 수로 확인할 수 있다.<질문2: 필터 기능을 사용하고 결제 화면까지 도달한CVR까지 확인해야 검색 필터 기능이 잘 사용되고 있는지 알 수 있다고 생각했는데, 클릭율인 ‘CTR’만 확인해도 충분할까요?><질문 3: 치킨을 먹고 싶어서 ‘치킨’이라고 검색하였는데 방대한 범위의 검색 결과가 나와 불편함을 겪은 적이 많습니다. 예를 들면 치킨이 들어간 빵을 판매하는 빵집이나 치킨도 파는 피자 가게가 나온 경우가 해당됩니다. 검색 기능 필터에 이러한 부분을 포함하면 더 편리한 기능을 제공한다고 생각하는데, 아직까지 이러한 필터 기능을 만들지 않는 이유는 무엇인가요? 포함되면 정말 편할 것 같은데 굳이 제공할만한 기능이 아니라서 그런 것일까요?>#4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달의 민족, 요기요 등 실제 배달 주문 플랫폼 수익 구조를 살펴보면 가장 큰 축이 되는 부분은 입점한 음식점에서 받는 수수료와 광고비입니다. 입점 음식점과 고객을 중개하여 ‘중개 수수료’를 큰 수익원으로 보고 있는데, 배달팁을 입점 음식점과 소비자가 배달 대행 플랫폼에 나눠 내는 것이 이에 속합니다. 즉, 해당 배달 서비스를 활용하여 배달 주문(음식 결제)가 많이 이루어질수록 배달 서비스가 수익을 많이 가져갈 수 있다는 것으로 해석할 수 있습니다. 광고비 또한 배달 주문(음식 결제)로 진행되어야 배달 서비스가 수익을 가져갈 확률이 높아진다고 생각합니다. 광고를 클릭하고 배달 주문(음식 결제)가 많이 이루어질수록 다음 번에도 음식점이 광고를 할 확률이 높아지기 때문입니다. 이러한 실제 배달 주문 플랫폼 수익 구조를 확인해본 결과, 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 ‘주문(결제) 전환율 CVR’이라고 볼 수 있습니다. 주문(결제)로 전환되는 경우를 생각해보면 고객의 니즈를 충족하는 것이 중요하다고 생각합니다. 배달팁으로 인해 주문(결제)로 전환되지 않은 고객에게 쿠폰을 제공한다면 전보다 주문(결제)이 이루어질 것으로 예상할 수 있습니다. 그러므로 배너 영역에 쿠폰 다운로드 이벤트를 제공하여 평소보다 많은 사람들이 주문(결제)로 전환할 수 있게 하면 될 것 같습니다. 이 외에도 개별 고객이 평소 먹는 음식을 데이터 분석하여 음식 추천 서비스를 제공하는 것도 고객의 편리함과 만족도를 증가시켜 주문(결제) 전환율 CVR를 늘릴 수 있다고 생각합니다.#5. 추천 알고리즘의 성능 지표추천 알고리즘이 잘 동작하는지를 확인할 때는 추천 알고리즘 버튼을 클릭한 비율인 CTR를 알아보면 되지만, 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서는 추천 알고리즘이 추천한 상품을 고객이 구매를 했는지 알아봐야 한다고 생각합니다. 즉, 추천 상품을 클릭한 후, 상품 구매로 행동이 전환되는지 파악해야 하므로 ‘구매 전환율 CVR’를 확인해야 합니다.  추천 상품 흐름은 이렇게 3가지로 구성될 것이며,추천 상품 클릭하고 해당 상품을 결제했다.추천 상품을 클릭하고 해당 상품을 결제하지 않았다.추천 상품을 클릭하지 않았다.구매 전환율 CVR = 추천 상품 구매한 수 / 추천 상품 클릭한 수의 식을 활용하여 구할 수 있습니다.#6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표제가 자주 사용하는 서비스는 패션 플랫폼 서비스 ‘지그재그’입니다. 패션 플랫폼 ‘지그재그’는 고객과 쇼핑몰을 연결해주는 B2C 플랫폼 역할을 하고 있습니다. 입점 수수료를 책정하여 수익을 올리는 대부분의 패션 플랫폼과 달리 지그재그는 입점 수수료가 아닌 ‘맞춤형 광고’와 통합 결제 서비스 Z결제와 Z페이 수수료로 수익을 창출합니다. ‘맞춤형 광고’를 통해 노출되길 원하는 타깃 연령층과 고객들에게 제대로 노출되고 구매까지 이루어진다면 광고 비용을 지불한 쇼핑몰은 계속해서 광고비를 지불할 의향이 생길 것입니다. 그리고 고객들이 지그재그를 통해 쇼핑몰 옷을 구매하면 할수록 지그재그가 받을 통합 결제 서비스의 수수료는 증가할 것입니다. 이렇게 이들의 수익구조를 살펴본 결과, 지그재그는 고객이 결제를 해야 수익성을 올릴 수 있기 때문에 패션 플랫폼 서비스 ‘지그재그’에서 중요한 지표는 ‘구매 전환율 CVR’이라고 생각합니다.그 외로 확인해야 하는 지표는 ‘맞춤형 광고 클릭율 CTR’과 ‘Retention’이라고 생각합니다. 맞춤형 광고 클릭율 CTR인 이유는 맞춤형 광고를 통해 제공되는 추천 상품 페이지를 보고 상품을 클릭한 비율을 확인해야 수익성을 제공해주는 맞춤형 광고가 얼마나 제대로 제공되는지 확인할 수 있기 때문입니다. Retention인 이유는 서비스를 사용한 사람이 다시 사용하는 비율을 기간별로 확인할 수 있어, 다시 사용을 할 때쯤 쿠폰을 제공하여 상품을 결제하도록 유도하여 수익성을 높일 수 있다고 생각했기 때문입니다.#7. 퍼널 개선 프로젝트전보다 가입 퍼널에서 온보딩을 더 진행하는 기능을 만들었기 때문에 온보딩을 적게 사용했던 과거의 전환율(약 20%)와 더 진행했을 때의 ‘가입 퍼널 전환율’을 비교하면 온보딩의 효과를 파악할 수 있다고 생각합니다. 데이터 비교 방법으로는 전후 비교와 AB Test가 있는데, 전후 비교는 정확히 온보딩의 효과를 파악할 수 없기 때문에 AB Test를 통해 기존에 제공한 온보딩 기능에서의 가입 퍼널 프로세스 전환율보다 온보딩을 더 진행한 현재에서 가입 퍼널 전환율이 높아졌는지 알아보고 온보딩의 효과를 확인합니다. 

DAU 계산할 때 push 발송된 기록을 제외하고 싶다면 notification_foreground 제외 필요라고 되어있는데 정확하게 이해가 되지 않습니다!다른 notification_disimiss나 open이나 receive는 제외하지 않아도 되는걸까요?