강의를 듣고 해야지 해야지 했는데 드디어 풀었네요! 풀고나서 피드백을 들으면 저의 생각 확장에 도움이 될것 같아 인프런 질문 게시판에 올려봅니다! 미리 감사드립니다:)#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?(메인 화면의 모든 영역이 에러없이 잘 보인다는 가정하에)Click이라는 절대적 수치 → (단순히 기능이 잘동작하는지만 확인하려면) Click 이라는 이벤트가 각 영역에서 일어나고 있는지 그리고 얼마나 많이 일어나고 있는지 해당 기능이 잘 동작하고 있다는 것을 볼 수 있음해당 지표가 전체 영역에대해 증가되면 잘 동작하는 것(보조)CTR : (각 영역의 클릭수) / (해당 홈화면에 들어오는 유저 수) → 클릭율이 높은 영역을 통해 우리 앱 내 서비스에서 어떤 영역이 인기가 있는지 알 수 있음(부가적) 각 영역에서 다음 페이지로의 전환율(CVR) → 각 영역에서의 클릭수가 증가하고 각 영역에서의 구매 전환이 전반적으로 상승한다면 잘 동작한다고 볼 수 있을것 같음 → 퍼널이 길어서 정확하게 부합하는 지표는 아니고 추가로 같이 볼 수 있지 않을까?비즈니스 질문우리 홈화면에서 각 영역의 버튼 기능이 잘 동작하고 있어?각 영역의 클릭수 확인 : 해당 메인 페이지에 들어온 유저 대비 몇명이 클릭수를 남기는지 비교 함으로써 클릭이라는 이벤트가 잘 쌓이는지도 확인 가능어떤 영역을 통해 우리 유저들이 구매로 넘어갈까?각 영역의 CTR : 어떤 부분에 더 초점을 맞춰야 하는지 어떤 영역이 죽어가는 영역인지 알 수 있을 것으로 예상#2. 검색 만족도 지표검색 만족도 지표(검색 기능에 만족했는지 알기위해) 퍼널: 검색페이지 → 검색 결과 페이지(plp) → 제품 상세 페이지(pdp)아래 두 지표가 높아지면 좋음(메인) CTR : 검색 결과 plp페이지에서 pdp페이지로의 클릭율로 확인(보조) CVR: 검색을 통해 pdp 페이지 클릭 후 해당 페이지에서 구매 전환이 일어난 경우재검색율: 한 유저가 검색을 몇번이나 다시 하는지상황 시뮬레이션검색 결과 페이지를 만족했을 경우상품 상세 페이지로 넘어가고 plp페이지로 나오고를 반복 후 마음에 드는 음식점에서 음식을 구매 할 것임불만족 했을 경우상단에 보이는 몇개의 결과물들을 본 후 다시 검색 시도몇개의 상품 페이지에 들어갔다가 다시 검색 시도엣지)처음 검색어에 만족했는데 유저의 마음이 변심해서 새로 또 검색하는 경우 (재검색이지만 사실 검색 만족도가 잘 되지 않았다고 보기는 어려움) → 그래서 아닌 재검색율을 메인지표로 쓰기엔 어렵고 보조 지표로는 볼 수 있을 것 같음 #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표검색 필터 기능의 활성화 지표검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 전체 검색을 활용하는 유저중 얼마나 많은 유저가 검색 필터 기능 버튼을 클릭하는지 확인필터 기능의 활성화 지표 정의필터 기능 버튼의 클릭율(CTR)필터 기능 버튼 클릭 수 / 검색을 이용한 유저 수검색 필터를 활용하는 사람이 구매를 정말 더 잘 일으키는 가?필터를 하면서까지 무언가를 검색하려는 목적이 분명한 유저?검색 필터 이후 구매 하기까지 pdp페이지 조회(혹은 구매전까지의 시간)를 더 단축했는지도 해당 기능이 잘 작용하고 있는지의 중요한 부분일 것 같다.필터를 하는 이유는 나의 조건에 맞는 애들만 적합하게 보기 위함이기 때문(로그 설계)필터 기능 버튼들 중 각 버튼에 대한 클릭 로그를 기록해두어야 함필터 기능 중에서도 어떤 기능을 많이 쓰는지 부가적으로 알 수 있으면 해당 영역을 앞으로 배치하는 등 순서를 새로 정렬 할 수 있음#4.배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? (MECE)배달 건수왜? 배달 건수가 결국 해당 어플에서의 거래액을 만들어내고 매출액이 거래액에서 몇 %의 비중으로 떨어질 것이라고 생각해서 매출과 가장 직결된 지표라는 생각어떻게 배달 건수를 늘릴 수 있을까?(MECE)주문자(유저)주문 건수추가로 해당 어플을 사용하는 유저의 수를 늘릴 수 있도록 노력한다.프로모션, 광고 등 신규 유저의 유입 혹은 기존 유저가 재주문 할 수 있도록 유도한다.보통 주문이 몰리는 점심,저녁이 아닌 아침이나 야식 혹은 간식과 같은 카테고리에 대해 프로모션을 진행해서 주문이 적은 시간에 주문을 늘릴 수 있도록 해본다.배달이라는 코어를 중심으로 유저 중심에서 언제 배달을 주문하게 될지 고민후 서비스를 개발한다비마트. 배민스토어 등등셀러(공급자)음식점의 평점해당 서비스의 카테고리별 셀러 수유저가 선택할 수 있는 선택지인 음식점을 다양하고 많이 제공한다.배달원(중간 다리)배달원 한명당 배달에 걸리는 평균 시간한 배달원이 하루에 처리하는 배달 건수배달원의 배달 만족도 평점배달원을 증가 시킴으로써 더 빠른 배달이라는 배달의 질을 높여 유저의 만족도를 높이고 해당 만족도를 기반으로 배달 건수를 늘려볼 수 있지 않을까? #5.추천 알고리즘의 성능 지표추천 알고리즘의 성능 지표추천 알고리즘의 목표: 유저에게 추천이 잘 동작해서 유저가 그 추천 제품을 클릭하게 만드는 것.(관심) 한 단계 더 나아가면 구매 전환을 일으킬 상품까지도 잘 추천했는가?CTR: 직관적으로 상품에 관심이 가면 그 상품을 클릭하게 될테니 상품의 노출대비 클릭이 어느 정도 되었는가로 추천 알고리즘의 성능을 확인할 수 있을것으로 판단된다.CTCVR(ctr*cvr): 추천한 상품이 마음에 들면 유저는 추천 알고리즘을 통해 나온 상품을 구매하게 될테니 추천한 상품이 유저에게 노출대비 얼마나 실제로 구매까지 전환이 되었는지 고려AUC-ROC#6.자주 사용하는 서비스의 지표내가 자주 사용하는 서비스의 지표(지그재그)쇼핑몰 어플의 특성상 구매가 잘 일어나는것도 중요하지만 유저들이 한번 탐색 혹은 경험 후 얼마나 다시 들어와서 탐색 혹은 구매를 다시 일으키는가도 매우 중요한 요소 중 하나임재방문 횟수 : 처음 가입한 유저가 한달이내에 몇 번 들어오는가리텐션: 3일 혹은 7일 등 해당 데이터를 살펴본 후 평균 유저의 재방문 주기를 파악하여 해당 일자 기준으로 N-day 리텐션을 계산해본다.체류시간 : 어플에 머무르는 시간(분단위)세션 아이디를 수집할 수 있다면 세션 시작 로그와 마지막의 로그 사이의 시간 차를 계산하는 것이 가장 좋음조건: 중간에 1시간 이상의 차이가 있을 경우 한 세션 안에 그룹을 나눠 체류시간을 계산구매 건 수: 구매 총 함계 액의 몇 % 비중으로 수수료를 받는것으로 알 고 있음. 단순히 체류하고 자주 방문하는 유저로 부터 구매가 많이 일어나야 좋은 서비스이므로 해당 지표도 같이 봐보자.#7. 퍼널 개선 프로젝트가입 퍼널 개선 프로젝트(쏘카 케이스 스터디랑 유사하게)가입 퍼널 프로세스의 전환율: 가입페이지에(A)들어와서 가입을 완료하는 유저의 비율해당 온보딩 페이지를 추가 한 후 가입 전환율이 개선되었는지 보면 될것 같다.(대조군)현재 가입 퍼널: A → C(가입 정보 기입) → D (가입 완료 페이지) (실험군)온보딩 추가 가입 퍼널: A → B(추가) → C → DC → D로 넘어가는 유저의 비율을 보면 온보딩의 효과를 할 수 있을것 같음(가드레일) 실험군과 대조군의 A → D의 전환율(예약 페이지의 전환율) : 해당 기능을 추가함으로써 현재 프로세스 전환율에는 크게 영향을 주면 안됨(가드레일)이탈률: 이거 계산 어떻게 할 수 있지? 1 - (B페이지에서 C로 가는 유저의 비율)멘탈 시뮬레이션실험군과 대조군의 A → D의 전환율(예약 페이지의 전환율)에 차이가 크다(온보딩 페이지 추가했더니 이탈률이 급중함) 이럴 경우 실험 중단이탈률에 큰 차이가 없다면)C → D로 넘어가는 유저의 비율이 실험군에서 더 높다면 실험 성공적낮다면 유저 세그멘테이션을 쪼개서 생각해보기  

 2. 배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올리면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.검색 기능의 목적: 내가 원하는 음식을 파는 식당에 빠르게 접근/도달목적 달성시, 고객은 식당 프로필을 클릭목적 달성 실패시, 재검색 또는 홈화면 등으로 이탈 => 지표: 식당 프로필 전환율 (검색 버튼 클릭한 유저 중 -> 즉각 식당 프로필 클릭한 유저의 비중) 3. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.필터 기능의 목적: 디테일한 조건에 맞는 식당을 빠르게 찾기 위함 목적 달성시: 필터 기능을 재사용함목적 미달성시: 필터 기능을 다시 사용하지 않음.불필요한 필터가 있지는 않은지, 어울리는 필터 방식(토글, 드롭다운)형식이 적용됐는지, 유저가 원하는 필터가 추가로 있지는 않는지 후속 확인 필요.=> 지표: 검색 기능 사용 유저중 필터 사용율  4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴 수 있을까요?Background knowledge 서비스의 퍼널 지표중 중요 순서대로 나열하면 RARRA로, 리텐션이 가장 중요하다. 하지만 서비스 상황에 따라 더 중요한 지표가 있을 수 있으나 (예를들면 이미 리텐션은 높은 수준을 유지하고 있다면 activation, referral이 더 중요할 수 있음), 이 문제에서는 리텐션이 중요하다고 가정함  리텐션을 나타내는 지표 WAU/MAU (*active의 기준은 구매)코호트 리텐션 (weekly, monthly) Churn rate (탈퇴자+장기미이용고객(3개월+)) -> 배달앱에 경우 대체 서비스가 많아 로열티가 중요할 것 같아 로열티 지표인 DAU or WAU / MAU지표를 보는 것이 좋을 것 같다. 하지만 배달앱의 사용빈도를 고려했을 때 weekly단위로 activation된 유저수를 보는게 유용할 것으로 추측함, 즉 wau/mau가 가장 중요할 것 같음.WAU/MAU 증가 방안-> wau는 [weekly unique visitors * conversion rate]로 쪼갤 수 있다. 주간 방문자를 늘리기 위해서는 요일별 방문 습관을 만들어 주는 프로모션을 기획하는 것이 도움이 될 것, conversion rate을 늘리기 위해서는 유저의 앱내 구매경험을 개선할 필요가 있음. 5. 여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요? 왜 해당 지표일까요?목적:추천 알고리즘의 목적은 고객이 관심 가져할 만한 제품을 추천해 Conversion rate과 ARPU를 높이는 것입니다. 우선 유저가 관심가질만한 제품과 매칭되었는지 확인하기 위해 CTR을 확인해야 합니다. 또, 매칭된 제품이 실제로 구매까지 이어지는지 (CVR), 추천을 통해 인당 구매 단가가 높아지거나 낮아지지는 않았는지(ARPU) 확인해야 합니다.

[문제 1 ]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 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요? [배경/가정]우리 서비스의 OMTM는 [# of Sales(=주문 건수]입니다. 유저는 주문(결제)까지 다음과 같은 경험을 겪게 됩니다. 메뉴 카테고리 선정 (ex. 오늘 어떤 종류의 음식을 먹을까?)음식점 선정 (ex. 이 족발집이 제일 맛있겠네)메뉴 담기 (ex. 두 명이서 먹을거니까 족발 소 + 막국수 세트에다가 콜라 한개를 시켜야겠다.)정보 입력 (ex. 주소 및 결제 정보) => 각각 퍼널 별 CVR을 개선시키는 것은 주문 건수를 높이기 위한 전략이 될 수 있습니다.  [문제 정의]영역별로 '제대로 작동하는 것(=성공 지표)'이 무엇을 의미하는지 정의가 필요합니다. <메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능>메뉴 카테고리 선정을 빠르고, 쉽게 돕는 것이 목표입니다. 고객이 메뉴 카테고리 선정을 잘 하고 있는지 모니터링 해야 합니다. 어떤 영역을 유저가 가장 잘 사용하고 있는지 확인해야 합니다.  [지표 설정]a. 메인지표 (세션당) : 앱 진입후 식당 선정(클릭)까지 걸린 시간 (만약 시간이 길다면, 내가 원하는 음식을 잘 찾지 못했을 가능성이 있음)영역별 CTR b. 보조지표: - 세션당 음식 버튼 클릭 건수 * 만약 클릭건수가 많다면, 음식 카테고리 선정까지 어려움을 겪고 있을 수 있음  [해석]-> 메인지표(1)과 보조지표는 짧거나, 작을 수록 고객이 메뉴 카테고리를 찾는데에 수월 했음을 의미합니다. -> 메인지표(2), 영역별 CTR을 살펴봤을 때 상단에 있는 영역이 하단에 있는 영역보다 CTR이 높아야 합니다. 만약 하단에 있는 영역이 상단보다 높다면 상단 영역이 문제가 있거나, 하단 영역이 효율이 좋아 위로 올리는 것을 고려할 수 있습니다.   

안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다 :)서비스를 고도화 하다보면 특정 페이지의 뷰, 컴포넌트의 클릭 뿐만 아니라 어떤 상품이나 컴포넌트가 노출됐는가도 로깅이 필요한 경우가 많은데요. 노출 이벤트의 경우 페이지 뷰나 클릭 같은 이벤트에 비해 수가 훨씬 많아 써드 파티 툴을 사용하기에는 비용 문제가 발생해서 다른 방법을 찾고 있습니다.Q. 상품 노출 이벤트를 쌓고자 하는 경우 자체 로그 시스템을 구축하는게 좋을까요? Q. 상품 노출 이벤트를 설계할 때 더 신경 써야 하는 부분이 있을지도 궁금합니다.감사합니다!

안녕하세요. 연습 문제 공유합니다.생각보다 시간이 많이 걸렸어요 ㅎㅎ 고민할수록 어렵네요..! #1 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?. 해당 버튼들이 사용자들의 관심을 잘 끌고 있는지 체크: 버튼 클릭 횟수/홈화면 진입 횟수 #2 검색 만족도 지표. 검색했을 때 검색 결과가 없던 횟수를 체크 (불만족 지표로 사용) : 검색 결과 없음 화면 표시 횟수 / 검색 횟수. 검색 결과 화면에서 앱을 이탈한 횟수를 체크 (불만족 지표로 사용) :검색 후 세션이 끝난 횟수 / 검색 횟수. 검색 결과 화면에 있는 가게 정보를 확인하고 주문한 횟수를 체크 (만족 지표로 사용): 검색 결과의 가게 정보로 진입하며 주문한 횟수 / 검색 횟수 #3 검색 필터 기능의 활성화 지표. 검색 필터를 사용한 후 원하는 정보를 얻어 주문했는지를 확인: 검색 필터 사용 후 주문한 횟수 / 검색 필터 사용 횟수 #4 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?. 가장 중요한 지표? 주문 전환율. 왜? 사용자들이 배달 서비스를 사용하는 이유는 ‘주문’을 하기 위함이고, 이 메인 서비스를 많이 이용해야 서비스가 성장할 수 있으므로. 가게들로 부터 얻는 광고 수수료등이 있다고 해도 기본적으로 사용자의 주문이 많아야 가게를 모집하기 용이하기 때문에 가장 중요한 지표는 ‘주문 전환율’이라고 생각!. 어떻게 늘리지? 주문하기까지의 퍼널 중 사용자들이 많이 이탈하는 구간을 찾고 이 부분의 이탈률을 낮추는 방안을 찾는다. #5 추천 알고리즘의 성능 지표. 추천 알고리즘에 의해 추천한 상품의 클릭율 : 추천 상품 클릭 횟수/추천 상품 표시 횟수. 추천 상품과 일반적인 상품의 구매전환율 비교: 추천 상품 클릭 후 구매 횟수/일반 상품 클릭 후 구매 횟수→ 1과 같거나 크면 추천 알고리즘 성능이 좋다고 볼 수 있을 것 같습니다 #6 자주 사용하는 서비스의 지표. 플로→ 리텐션: 음악 서비스는 사람들마다 사용하는 주기가 다르고 체류 시간도 다르기 때문에 ‘다시 사용한다’는 지표만으로도 서비스를 잘 사용하고 있는지 파악할 수 있다고 생각.→ 그 외 1) 회원 이탈률: 음악 서비스는 한 번 이탈하면 다시 돌아오기가 어렵기 때문에. 또한 보통은 아예 음악 구독을 안 하기 보다는 경쟁사로 옮기는 경우가 많으므로 이탈률을 확인해서 경쟁사로부터 어떤 위협을 받고 있는지 확인할 수도 있기 때문에→ 그 외 2)체류 시간: 얼마나 많이 음악을 재생했는지는 얼마나 원하는 음악이 많은지를 알려주고, 재생하지 않더라도 앱을 켜고 탐색하는 시간은 앱에 얼마나 흥미로운 콘텐츠가 많은지 간접적으로 알려주기 때문에!. 듀오링고→ 2회 이상 연속 접속하는 사용자 / 전체 사용자 : 사용자를 매일 접속하도록 하는 다양한 장치 (연속 학습 그 자체가 보상처럼 느껴짐, 며칠 이상 연속 학습 시 앱 내 보상 지급 등)가 있는 것으로 보아 사용자가 매일 사용할 수 있도록 하는 것이 1차 목표라고 생각. 그런데 정말로 매일 사용하기는 쉽지 않으므로, 2회 이상 사용하고 있다면 앞으로 계속 듀오링고를 사용할 가능성이 높다고 보고 ‘2회 이상’으로 잡음.→ 그 외 1) 유료 결제 사용자 / 전체 사용자: 유료 결제를 유도하는 다양한 장치가 있는 것으로 보아 광고보다는 유료 결제 사용자의 수가 수익과 직접적으로 연결된다고 생각함→ 그 외 2) 신규 사용자 수: 한 사용자로부터 얻을 수 있는 수익이 한정되어있으므로 사용자를 절대적으로 늘리는 것이 중요하다고 생각함. #7 퍼널 개선 프로젝트. 추가 기능 진행 전/후를 파악하는 AB Test를 진행한 후 전의 가입 전환율과 후의 가입 전환율을 비교한다. 

안녕하세요. 갑작이 떠오른 아이디어(문제)나 호기심으로부터 시작하더라도 데이터 분석 + 인터뷰를 통해 근거를 마련했다면 괜찮을까요?이 경우에도 호기심 사고에 해당된다고 생각하시나요?감사합니다 :_)

안녕하세요현재 저희 조직의 데이터 리터러시 역량 레벨이 0인데요차근차근 레벨을 올려가려합니다.이번에 데이터 엔지니어와 함께 데이터 드리븐 문화를 만들어가려고합니다.현재 데이터 엔지니어는 1명이고 회사 규모는 약 50명, 운영하는 서비스는 3개이며 분석가는 없습니다.현재는 서비스에서 발생하는 로그를 클라우드에 올려서 Snowflake로 쿼리를 할 수 있는 단계이며, 이제 막 지표를 생성하려하고있습니다.여기서 PA는 필수인지, 어떤 장단점이 있는지 고견 부탁드립니다.

안녕하세요:)강의 4분 지점에서 클릭율이 평균19%라고 하는데요표에서 각 클릭율들을 가지고 평균을 구해보니 19%가 나오는 것을 확인했습니다.다만 한가지 궁금한 점은 제가 이전 직장에서 근무할때 데이터 관련 서적을 읽다가백분율끼리의 산술평균을 구하는 것은 되도록이면 않는다고 본 기억이 나서요!따라서 지금까지 평균 추천 클릭률 = '추가 클릭수의 합' / '추천 파트 조회 수의 합' 이렇게 구하는게 맞는거구나! 라고 있었는데 이 부분에 대해서 혼동이 와서 질문드립니다!날짜에 따른 전체적인 흐름에서의 평균을 알려면 백분율끼리 평균을 내도 괜찮은 것일까요?

안녕하세요. 가드레일지표가 떨어짐에도 불구하고 목표로 한 지표가 상승한 경우엔 보통 실무에선 어떻게 대응/해석하는지 궁금합니다.예를 들어 '가드레일 지표'를 이탈률로 잡은 상태에서 어떤 기능을 배포했는데 매출이 100%가 늘고 이탈률은 5%가 는 경우 이 기능을 유효했다라고 볼 수 있을까요?두 지표 간 비중으로 다르게 두어서 비교하는지, 가드레일 지표의 최대허용치(?) 같은 것을 설정해두는것인지...궁금합니다!

안녕하세요.3-4강 아인슈타인의 문제 정의 비법을 인상 깊게 들었습니다. 문제를 명확히 정의 하는 데에 도움이 될 것 같아 더 구체적으로 알고 싶은데요, 참고할만한 자료나 서적 등이 있을까요?

안녕하세요!6-7. Foodie Express 데이터 로그 설계 연습 문제 42초 부분에서 편집이 잘못된 부분이 있는 것 같습니다.로그 설계하기 연습 문제 #2로 넘어간 후 다시 #1로 넘어오는데 혹시 의도된 편집인건지 문의드립니다!

먼저 올리신 분들이 없어서 너무 창피하지만...열심히 하겠다는 다짐을 지키기 위해 허접한 과제 제출해보겠습니다....ㅎ 1. 기능이 잘 작동하고 있는지 확인하려면?배달 서비스를 담당하는 PM입니다.배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 작동하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야 할까요?지표를 정의하고, 지표가 어떤 식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요?우선 저는 기본적으로 클릭률(버튼 클릭 수 / 버튼 노출 수)를 주요 지표로 삼았습니다. 다소 뻔할 수는 있지만 기능들의 클릭률이 올라간다면 해당 기능들이 유저들의 어플 사용에 이용되고 있다는 것을 어느정도 예상할 수 있다고 생각했기 때문입니다.또 다른 지표로는 유저가 메인화면 진입 후 최초로 클릭한 기능의 비중을 살펴보는 것이 좋을 것 같다고 생각했습니다. 예를 들어서, 이렇게 해보면 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.우리 어플의 어떤 기능이 유저들에게 직관적으로 잘 어필될까?'앱 최초 사용자들이 메인화면 진입 후 최초로 클릭한 기능'어떤 기능이 인기가 많을까?, 어떤 기능을 통해 우리 어플이 유저의 생활에 자리 잡고 있을까?'기존 유저들이 메인화면 진입 후 최초로 클릭한 기능'만일 이번 프로젝트에서 배너 영역에 대한 관심을 올리고자 노력했다면'유저 메인화면 진입 후 배너 영역을 최초로 클릭하는 유저들의 비중'과 같은 지표를 일정 수치 이상으로 올리는 것을 목표로 삼는 것도 좋을 것 같습니다. 그리고 문제에서는 '검색'기능을 언급하지 않으신 걸로 보아 검색기능을 제외한 홈화면의 주요 기능들의 작동성이 알고 싶은 상황인 것 같습니다. 따라서 추가적으로 주문까지 전환이 완료된 건에 대해서 고객 여정이 '검색'으로 시작되었는지, 혹은 문제에서 말하는 '홈화면 기능'으로 부터 시작 되었는지에 대해서 해당 비중을 지표로 삼는 것도 중요하다고 생각했습니다.  2. 검색 만족도 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다.고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야할까요?검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요고객이 '검색을 통해 원하는 정보를 얻었는가?'를 구현하고 있는지를 알아보는 것이 중요하다고 생각했습니다.따라서 '일별 검색 기능을 수행한 사람 중 검색 결과를 클릭한 사람 수의 비율'(검색 결과 클릭률)을 지표로 삼겠습니다.사실 검색 기능도 최종 전환을 위해 존재하는 것이기 때문에당일 검색 기능을 사용해본 사람들을 대상으로(중요)'검색 기능을 통해 주문한 수 / 홈화면 기능을 통해 주문한 수'를 지표로 삼고 확인해볼 것 같습니다.검색 기능을 사용했는데도, 굳이 홈화면으로 나가서 카테고리 버튼을 통해 주문한다는 것은 '검색 결과가 마음에 들지 않는다.'를 방증하는 셈이라고 생각하기 때문입니다.  3. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다.검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요?검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서, 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요총 세가지 스텝을 거쳐야 한다고 생각한다.필터 활성화 건 수 / 총 검색 결과 클릭 건 수 를 살펴보며 검색 결과에 검색 필터 기능이 좋은 영향을 끼쳤을 지에 대해서 예상해본다.위의 지표가 예상 값 이상으로 나왔다면, 검색 결과 클릭으로 이어진 건에서 '어떤 필터가 높은 비중을 차지하고 있는가?'에 대해서 알아보기 위해 적용된 필터 count를 내림차순으로 확인해본다.검색 결과 클릭에 가장 큰 영향을 미치는 것을 보이는 필터를 자동 적용 하거나, 검색 필터 UI를 비중이 높은 순으로 배치하는 것도 좋을 것이라고 생각한다.  4. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다.배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요?그것을 어떻게 개선할 수 있을까요?한국 시장의 상황을 생각해보았다.코로나 이후 배달의 민족 매출 상승에도 불구하고 순이익 하락이 심해진 이유는 바로 외주 용역비(배달 비용) 때문이다. 배민원과 쿠팡잇츠의 단건배송에 대한 눈 먼 시장 점유 싸움으로 인해서 결론적으로는 라이더 들의 인건비만 늘어났다고 볼 수 있다.따라서 현재 한국 배달서비스에서 가장 중요하다고 생각하는 output 지표는 매출이 아닌 '순이익'이라고 생각한다. 순이익은 매출-비용이기 때문에, 매출은 올리고 비용을 낮추는 것을 구현해야 한다.(당연한 말이다)어떤 부분에서 매출을 늘려야 하는가? 에 대해서 생각해 봤을 때는 답은 바로 '부가 서비스'인 것 같다.이 상태로 배달서비스에 힘쓴다면 인해 매출은 늘지만, 외주 용역비 역시 더 큰 폭으로 늘어날 것이기 때문이다.따라서 배달 서비스로 고객 리텐션을 잡되, 기존 고객들의 부가 서비스 이용으로의 확장이 현재로서는 가장 중요하지 않을까 생각한다. 실제로 배민은 퀵커머스 시대를 열고자 하는 노력을 들이고 있고 '배쇼라', 'B마트', '전국 별미' 등의 다양한 서비스를 추진 중이다.따라서 순이익을 위한 input 지표 중 하나로는 '기존 고객의 부가서비스 유입률'(기존 고객 중 부가서비스 유입 고객 수 / 부가서비스 미사용 기존 고객 수)로 정하고, 부가 서비스별 리텐션을 높이기 위한 노력을 들여야 한다고 생각한다.   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?우선 직관적으로 확인하기 위해서는 추천 알고리즘의 결과 클릭률을 검토하며, '사용자의 니즈에 맞는 상품을 추천하는가?'를 잘 구현했는지를 확인할 것 같습니다. 해당 지표가 높게 나온다면 추천 제품이 사용자의 관심을 끌었다는 것을 나타낼 수 있다고 생각하기 때문입니다.더 나아가서는 추천 알고리즘을 타고 상품페이지에 들어온 유저 전환율(CVR)이 일반적인 유입의 경우와 비교했을 때 더 나은 수치를 보이는가?를 비교해볼 것 같습니다.이 지표가 '알고리즘의 성능'을 나타내기에 다소 부적합하다고 판단되면, 상품 구매건을 대상으로 유저 접속부터 구매까지 걸린 고객 여정 시간을 지표로 삼겠습니다.이후에 추천을 통해 들어왔을 때와 일반적인 유입으로 들어왔을 때의 지표를 비교해 전자가 더 높게 나타난다면 '추천 알고리즘이 적합한 추천 상품을 통해 고객의 구매 여정 원활화에 도움을 주었다.' 라고 판단할 수 있을 것 같습니다.  6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요? 그 외 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑아본다면 무엇이 있을까요?YOUTUBE가장 중요한 지표기존 구독자 유지율(구독 Retention)이유매출의 주요 원인이기 때문따라서 구독자 수를 유지+증가시키는 것이 가장 중요하다고 생각하며, 구독자 수는 어떤 시도를 하더라도 떨어져서는 안됨(가드레일 지표)구독자가 떨어진다는 것은 '구독'의 차별성이 희미해졌다는 것을 말해준다고 생각.(제품성 하락)보조 지표무과금 -> 신규 구독자 CVR신규구독자 / 구독 취소자 --> '1 이상'을 유지하는 것이 중요하다고 생각유튜브 프리미엄 기한에 취소하는 유저들을 집중 공략이유CVR을 높여 NU를 늘리고, 유지하는 것이 가장 이상적인 그림이라고 생각구독 취소자(제품 실망자)보다 신규 구독자(제품 흥미자)의 수를 더 많게 하는 노력이 차후 retention에 도움이 될 것이라고 생각   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?개선 전후 동일 기간의 '가입완료/유입' 지표를 비교한다. (변수 통제 최대한 필수)또한 온보딩 자체에도 체류 구간, 이탈 구간이 있을 것이기 때문에온보딩 구간별 Funnel을 구성하여, 데이터를 측정해 전환율이나 체류율이 가장 도드라지는 부분의 프로세스를 고쳐보는 식으로 진행해볼 것 같다.    배운 부분에 대해 최대한 생각하면서 했는데 놓친 것들 역시 많은 것 같습니다... 자신 없지만 먼저 이렇게 올려봄으로써 저 이후로도 커뮤니티에 올려보는 분들이 많았음 좋겠네요!좋은 과제 내주셔서 감사합니다. 고민해보는 것 만으로도 즐거웠습니다. 강의 듣길 잘 한 것 같아요!

지표 정의하기 연습문제를 해보고 있는데요! 궁금한 부분이 있어 질문 드리려고 합니다. 강의 내용에서 지표 정의 process를 보면 '서비스에서 가장 중요한 지표'를 정의할 때 먼저 문제를 정의한다고 나와있습니다. 그런데, 4번 '배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?' 같은 문제는 서비스가 직면하고 있는 문제가 무엇인지도 모르는 상황에서 핵심 지표를 설정해야 하는 상황인 것 같습니다. 이러한 부분이 강의에서 배운 프레임워크를 따라가기에는 조금 모호하고 어려운 것 같아서요 이 부분에서 조언 좀 부탁드려도 될까요?

안녕하세요 :)제가 선정한 지표가 잘못되거나 문제상황에 최적화되지 않은 지표라는것을 깨닫기에는 outpout metric에 영향을 미치지 않았다 정도로 점검할 수 있는걸까요? 좀 더 이전에 알아채는 방법은 없을까요?

피피티에 선명하게 찍힌 저 글씨체가 무슨글꼴인가요!?ㅎㅎ

안녕하세요! 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 PMF관련 챕터를 듣고 문득 생각이 나서 질문을 드립니다.PMF를 확인하기 위해서 어떤 지표들이 주로 쓰이나요?(회사마다 주관적인 것일까요?) 어떤 현상을 보고 '아 이제야 PMF가 잘 맞는구나!'라고 판단하게 될까요? PMF는 경쟁사의 출현, 서비스의 매력도 하락 등의 다양한 이유로 계속적으로 달라질 것 같은데 어떤 상황에서 다시 'PMF'가 다시 안맞게 되었구나! 라고 판단할 수 있을까요? 시간 편하실 때 답변 주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요 :)데이터 분석 경험이 없는 PM 입니다. 블록체인 기반 서비스를 신규 런칭하였고, 여기서 사용자 데이터를 분석하여 제품을 개선하고 싶은데, 어떤 방향과 순서로 학습하면 좋을까요?

제목과 같습니다, 현재 아래 제목의 영상이 리텐션, 코호트 영상과 동일합니다. 확인 부탁드려요!4-4. 많이 활용되는 대표 지표 : 퍼널(Funnel), AARRR, RARRA