안녕하세요. B2B 제품을 기획하고 있는 주니어 PM입니다.데이터 리터러시 역량을 키우고자 카일스쿨님 강의를 신청하게 되었습니다.앞으로 잘 부탁드립니다. 😀[얻고싶은 것 = 강의 수강 목적]뇌피셜, 감으로 하는 기획 프로세스에서 멀어지기데이터로 의사결정하는 프로세스 익히기근거 기반의 방향성과 목표 설정(가설 설정) - 핵심 기능/단위로만 구체화 - 실험/검증 - 개선 프로세스 체득이 과정에서, 목표와 평가지표를 설계하고, 로그 설계를 하는 방법을 습득하기일상이나 회사 업무에 대입해서 생각해보고, 적용하고, 팀 내 데이터기반 업무 문화 전파하기[현재의 문제]데이터 기반으로 프로젝트를 운영하지 않음일단 만들어보고, 문제 있거나 피드백 반영하는 흐름UT, 사용자 인터뷰 문화가 형성되지 않음뇌피셜 기획에서 벗어나고 싶음상위 리더의 주관적 판단 만으로 제품 설계를 했을 때의 리스크 인지함리더는 제품 사용자들을 대변할 수 없음아무리 경력이 오래되고 통찰력 있어 보이는 사람의 주장일 지라도, 실제 유저 반응은 다를 수 있다.사례 : 숱한 시도를 했음에도 90% 이상의 제품이 성공에 실패했다는 모 스타트업 현직자 인터뷰[노력 방법과 향후 목표]우선순위에 맞는 강의부터 순차적 수강목적과 실제 업무 활용도가 높은 강의부터 학습은 기본 개념이 부족한 듯해1장부터 순차적으로 학습해도 무방할 듯함(1장 : 제품과 BM 체크리스트 -> 2장 -> 3장 -> ...)목표 완강 기간 산정 : 4월 이내 전체 강의 수강효과적인 학습 목표 산정 : 가르쳐보기 - 각 장마다 학습 내용 정리 후 개인 블로그에 정리적용 : 현재 또는 다음 프로젝트에 학습한 내용 적용해보기배운 내용 2가지를 팀 내 업무 문화로 전파 (구두로/업무 채널로)배운 내용 2가지를 실제 프로젝트 데이터 설계 과정에 적용

안녕하세요. 4-8 지표 연습 문제 공유합니다. 이렇게 적어보니 도움이 많이 되는 것 같습니다. 아직 많이 부족해서, 피드백 주시면 감사하겠습니다.#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?1) ‘기능이 잘 동작한다’는 의미를 먼저 정의- 기능이 잘 동작한다 = 유저가 관심을 가진다 = 해당 페이지에 접속한 유저가 해당 컴포넌트를 클릭한다2) 지표 1: CTR- CTR = 컴포넌트를 클릭한 수 / Page View - 관심을 가진다는 건 한 명의 유저가 여러번 클릭하는 것도 의미가 있다고 생각하기에, Unique View 보다는 Page View 선택- 배달 서비스의 특성상 아침, 점심, 저녁으로 앱에 접속할 수도 있기 때문에 일별 기준으로 데이터 확인- CTR이 올라가면, 즉 Page View 대비 컴포넌트를 클릭한 수가 증가하면 기능이 잘 동작한다고 유추할 수 있음#2. 검색 만족도 지표1) ‘검색 기능에 만족한다’는 의미를 먼저 정의- 검색을 한다는 건 유저가 무엇을 원하는지 알고 있거나, 탐색을 하고 싶은 상태일 수 있음 => 따라서 검색 기능에 만족하려면 유저가 원하는 결과를 찾아야 함- 검색 기능에 만족한다 = 원하는 메뉴를 고른다 = 구매까지 연결된다2) 지표 1: CVR- CVR = 배달 주문 수 / 검색을 한 수- 검색을 한 유저 중 몇 명이 배달 주문까지 연결되었는지에 대한 지표를 통해 ‘원하는 메뉴를 검색해서 주문까지 완료했는지’ 확인3) 또한, 서브로 검색 페이지에 들어간 순간부터 앱을 이탈하기까지의 Session 지표 확인- 유저 당 몇 번의 검색 후 결제로 연결되었는지, 검색을 한 후 결과 페이지에 얼마나 머물렀는지 등 구매 유저 행동에 패턴이 있는지 살펴보기 위한 목적#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표1) ‘검색 필터 기능을 잘 사용하고 있다’는 의미를 먼저 정의- 검색 필터 기능을 잘 사용하고 있다 = 원하는 필터를 선택한 후 원하는 결과를 찾았다 = 결과 리스트 중 원하는 메뉴를 클릭한다2) 지표 1: 필터 기능을 사용한 유저 기준 CTR- CTR = 결과 리스트의 컴포넌트를 클릭한 수 / 필터 기능을 사용한 사용자 수- CTR이 낮으면, 필터 기능을 사용한 사용자가 원하는 결과를 찾지 못한 것일 수 있으므로, 개선 방향에 대해 논의해볼 수 있음3) 지표 2: 검색 페이지의 Unique View 중 필터 기능을 사용한 사용자 수 확인- 검색 페이지에 들어온 유저 중 몇 명의 유저가 필터 기능을 사용하는지 확인하여, 실제로 유저들이 이 기능을 사용하는지 안 하는지 확인#4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?- 매출을 확인할 수 있는 Input Metric 중 한 가지의 지표만 봐야 한다면 가장 중요한 지표는 ‘상세페이지 → 장바구니 전환율’ (상세페이지에서 메뉴를 골라 장바구니에 담는 유저의 수)- 배달 서비스를 사용하는 유저의 목적을 ‘원하는 음식을 주문한다’고 정의하면, ‘장바구니에 메뉴를 넣는 행동’을 증가시켜야 하기 때문- 따라서, 장바구니 CVR을 늘리려면,앱에 유입되는 유저의 수가 증가해야 함다양한 카테고리와 선택 옵션이 존재해야 함앱에 유입되는 순간부터 결제까지의 UX가 편하고 쉬워야 함#5. 추천 알고리즘의 성능 지표CVR = 결제한 수 / 추천 제품 클릭 수- ‘추천 알고리즘을 클릭한 사람들이 얼마나 결제하는가’를 확인할 수 있는 CVR 지표 확인- 유저에게 추천 알고리즘을 보여주는 이유는, 유저의 히스토리 데이터를 기반으로 구매를 유도하기 위해서임. 따라서, 성능이 높다면 유저는 해당 제품을 클릭하고 결제까지 연결될 것임#6. 내가 자주 사용하는 서비스의 지표*지니뮤직- 지니뮤직에서 제일 중요한 지표는 Subscription의 Retention>> 음원 스트리밍 앱 유저의 특성 중 하나는 한번 구독하면 매달 꾸준히 결제를 한다는 것임>> ‘한번 구독한 유저가 이탈하지 않고 어떻게 계속 우리 서비스를 이용하게 만들 수 있을까’에 대한 질문에서 다양한 전략이 시작되기 때문에 가장 중요함- 추가 지표 1: 스트리밍 횟수>> 구독한 유저가 앱을 활발하게 사용하는지, 단순히 앱을 다운로드 받고 사용하지 않는지 확인할 수 있음>> 후자의 경우, retention rate을 줄일 수 있는 숨어있는 요인이 될 가능성이 있음>> 따라서, 유저가 활발하게 앱을 사용하도록 꾸준히 전략을 고민해야 함- 추가 지표 2: 신규 유저 수>> 이미 구독한 유저를 꾸준히 사용하게 만드는 것도 중요하지만, 매달 신규 유저가 유입이 되어 Active User 수와 매출이 꾸준히 증가할 수 있도록 하는 것도 중요함#7. 퍼널 개선 프로젝트- 회원가입 Acquisition => 온보딩 Activation으로 생각한다면, 온보딩 효과를 파악하기 위해서는 유저가 다시 앱을 사용하는지 ‘Retention’ 지표를 확인해야 함- 온보딩을 통해 고객이 서비스에 대한 좋은 첫 경험을 했다면, 추후에 다시 서비스를 사용하기 위해 방문할 것이라는 가정을 세울 수 있음- 서비스의 특성에 따라, 다음 날 리텐션, 1주 후 리텐션, 1달 후 리텐션 등을 확인해야 함- 온보딩 개선 전/후로 코호트 그룹을 나눠 가입한 후 언제까지 사이트에 남아있는지를 확인할 수 있음

안녕하세요 4-8 지표 정의 연습 문제 제출합니다.감사합니다. #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 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요?확인해야할 지표각 4가지 동작으로 진입한 매장 페이지에서 찜하기 또는 장바구니 담기 실행한 비율어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있는지비율이 40% 이상이면 잘 동작한다고 정의 , 비율이 10% 미만이면 해당 버튼을 없애거나 개선 진행* 4가지 기능은 어디 매장에서 주문할지 정해놓지 않은 유저들이 매장 탐색하기 위한 것이라, 주문 완료까지 안가더라도 찜하기 및 장바구니 담기 까지만 해도 잘 동작한다고 판단함#2. 검색 만족도 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인 하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안 에 있는 이벤트를 조합해보세요검색 기능 만족에 대한 정의검색으로 원하는 결과가 빠르게 나왔을 때 만족. 원하는 결과가 나왔다는 것은 검색 기능을 통해 주문까지 이루어진 것 확인해야할 지표검색 결과를 클릭해서 상점 페이지에 진입한 유저들 중 주문 전환된 비율과, 첫 검색 페이지 진입 후 주문까지 진행하는데 걸린 시간, 이것도 방문 상점 수 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있는지주문 전환 비율이 40% 이상이면 잘 동작한다고 정의 , 주문 전환 비율이 10% 미만이면 검색 기능 개선 진행#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활 성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요검색 필터 기능 잘 사용 정의필터 기능을 통해 상점 진입 후 주문까지 진행확인해야할 지표필터 기능을 통해 상점 페이지에 진입한 유저들 중 주문 전환된 비율과 해당 유저들 중 필터 기능을 통해 방문한 상점 수어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있는지주문 전환 비율이 50% 이상이면 잘 동작한다고 정의, 주문 전환 비율이 10% 미만이면 필터 기능 개선 진행방문 상점 수가 3개 이하이면 잘 동작한다고 정의, 방문 상점 수가 10개 이상이면 필터 기능 개선 진행 #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 서비스에서 가장 중요한 지표구매 리텐션 (재구매율 측정)중요한 이유지속 발전 가능한 것 까지 확인할 수 있는 지표로서 재구매했다는 것은 서비스에 만족했다는 것이며 매출과도 직결됨늘릴 수 있는 방안코호트 리텐션 분석하여 리텐션이 높은 세그먼트와 동일한 특색 강화하기, 낮은 세그먼트는 동일한 특색 지양하기, 신규 상점 꾸준한 소싱, 푸시알림 마케팅, 구매 전환 퍼널 ux 개선 등부족한 지표 분석하여 개선 #5. 추천 알고리즘의 성능 지표여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니 다. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요? 왜 해당 지표일까요?추천 알고리즘 성능 확인 위해 파악해야할 지표추천 상품 클릭 후 접속한 상품 페이지에서 구매로 전환된 비율이유구매까지 완료되어야 추천된 상품이 적합했는지 명확히 판단할 수 있음 #6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표 가 제일 중요할까요? 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요?자주 사용하는 서비스네이버 지도제일 중요한 지표장소 정보 조회 리텐션이유네이버지도 서비스의 핵심은 장소 정보 탐색이고, 경쟁사인 티맵, 카카오맵보다 강점이기 때문. 또한 장소 정보 페이지에 광고 영역이 있어 매출과도 직결됨개선 액션 및 그 외 지표리뷰 수, 사업주 장소 정보 입력 완성률 등 인풋 매트릭 찾은 후 개선 #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 좋습니다온보딩 효과 파악할 수 있는 지표온보딩 기능 유무로 AB테스트 진행 후 가입 전환율 비교

보통 퍼널이라 함은, 어떠한 제품을 팔기위해, 설계 해둔 판매페이지,홍보페이지를 통해서 활용을 하곤 하는데, 이를 제조업의 측면에서도 대입 후 평가지표로 삼을 수 있을지 궁금합니다.

안녕하세요!카일님 과제 감사드립니다!! 풀면서 많은 생각과 공부를 하게 되었어요. 왠지 한 번 제대로 풀어두면 현업에서 큰 도움이 될 것 같다는 생각에 열심히 풀긴 하였지만, 고민의 시간만 길어지고 있는 것 같아서 부족하지만 답변 제출합니다..!** 원본은 인프런 게시글 규정인 10,000자를 초과하여 요약 버전만 업로드 합니다. 지표 선정 이유 등 전문은 노션에 기입하였습니다. 내용이 길어진 점 죄송합니다..[인프런][카일스쿨] 4-8 지표 정의 연습 문제#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인 하려면 어떤 지표를 확인 해야 할까요? 지표를 정의하고, 지표가 어떤 식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요? [1] 배너 영역주요 지표쿠폰 주문 전환율 : 쿠폰 다운로드한 사용자 중 배너의 할인 이벤트가 적용하여 주문한 사용자 수=(쿠푼 사용 주문완료수/쿠폰 다운로드수)그 외 주요 지표클릭율 : 홈 유입된 전체 사용자 중, 배너 선택하여 광고 이벤트 페이지까지 접속한 비율=(배너 클릭수/홈유입 사용자수)배너 전환율 : 광고 이벤트 접속한 사용자 중, 광고 이벤트 페이지에 안내된 ‘쿠폰 다운로드’ 클릭 등의 액션을 한 비율=(쿠폰 다운로드수/배너 클릭수)재방문율 : 이전에 배너 영역의 이벤트를 통해 주문을 완료한 사용자가 3개월 이내에 다시 이벤트 페이지에 접속하여 쿠폰 다운로드한 수=(배너 쿠폰 다운로드 수/3개월 이내 배너 광고로 주문 전환된 사용자수)3개월 : 배달 평균 구매주기가 3개월이라는 기사지표 성공 기준 : 주문 전환율 5% 이상, 클릭율이 3%, 배너 전환율 50% 이상, 재방문율 5% 이상[2] 메뉴 카테고리주요 지표메뉴 전환율 : 가게 리스트로 유입된 사용자 중, 가게 선택한 비율=(가게 클릭수/메카콘 클릭수)그 외 주요 지표클릭율 : 홈 유입된 전체 사용자 중, 메카콘 선택하여 가게 리스트까지 접속한 비율=(메카콘 클릭수/홈유입 사용자수)주문 전환율 : 가게 선택한 전체 사용자 중, 주문완료한 비율=(주문완료수/가게 클릭수)지표 성공 기준 : 메뉴전환율 50%이상, 각 메카콘 클릭율이 2.5%이상, 주문 전환율 5%이상[3] 이런 음식 어때요주요 지표주문전환율 : 이런음식어때요 영역에서 노출된 음식을 주문한 비율=(주문완료수/이런음식어때요 영역 선택 클릭수)그 외 주요 지표클릭율 : 홈 유입된 전체 사용자 중, 이런음식어때요 영역 선택하여 해당 상품 페이지(또는 리스트)에 접속한 비율=(이런음식어때요 영역 선택 클릭수/홈유입 사용자수)주문완료시간 : 홈에 유입된 시점부터 주문완료된 시점 사이를 측정=(사용자 주문완료 시점의 타임스탬프-사용자 홈 유입 시점의 타임스탬프)지표 성공 기준 : 주문전환율 5% 이상, 클릭율 2% 이상, 타 유입경로(검색, 배너, 메뉴카테고리)보다 30%이상 빠른 주문완료 시간[4] 동네 맛집주요지표평균대비 배달완료시간 : {(배달완료 타임스탬프 - 동네맛집을 통한 주문완료 타임스탬프)/평균 배달완료시간}그 외 주요 지표클릭율 : =(동네 맛집 클릭수/홈유입 사용자수)구매전환율 : =(주문완료수/동네 맛집 클릭수)지표 성공 기준 : 평균대비 배달완료시간 50% 이상 감소, 클릭율 2% 이상, 구매전환율 3% 이상  #2. 검색 만족도 지표고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? (요약 버전, 전문은 노션 참고 부탁드립니다.)주요 지표메뉴리스트 전환율 (메뉴리스트 페이지 → 상세메뉴 페이지 전환율)수식 =(상세메뉴 페이지 클릭수 / 메뉴리스트 페이지 유입 사용자수)만족 기준 : 전환율이 높으면 검색 만족도가 높다고 볼 수 있다.왜냐하면, 검색 기능의 목표는 사용자가 원하는 검색 결과값을 제시하여 이탈하지 않고, 상세페이지를 탐색하도록 유도하는 것이기 때문이다.메뉴리스트 체류시간수식 : 체류시간=(상세 메뉴 페이지 타임 스탬프 - 메뉴 리스트 타임 스탬프)만족 기준 : 체류 시간(탐색시간)이 짧을 수록 만족도가 높다고 할 수 있다.왜냐하면, 구체적으로 기대하는 결과값이 빠르게 도출될 수록 사용자는 메뉴리스트 페이지에서 체류하는 시간은 적고, 상세 메뉴 페이지로 전환할 것이기 때문이다. 상세메뉴 페이지로 전환된 사용자의 메뉴리스트에서의 필터 사용 횟수측정 기준 : 메뉴리스트 → 상세페이지 전환되기 직전 측정된 필터 사용 횟수만족 기준 : 필터 사용 횟수가 2회 이하일 경우, 만족도가 높다고 할 수 있다.왜냐하면, 필터 사용 횟수가 증가한다는 것은 기본적으로 제공된 검색 결과가 사용자의 니즈(검색 전 기대한 결과값)에 부합하지 않는다고 추정할 수 있다. 이 때문에 사용자는 필터를 조정하는 등의 행위를 하며 체류시간이 증가할 것이다.메뉴리스트 페이지 → 검색 바 클릭 비율 & 시간측정 기준 : 검색 이후 노출된 메뉴리스트 페이지에서 검색 바를 선택하여, 재검색한 비율을 측정.수식재검색 비율 = (검색 바 재 클릭수 / 메뉴리스트 페이지 유입자수)재검색 간격 = (검색 바 클릭 타임 스탬프 - 메뉴리스트 페이지 타임스탬프)만족 기준 : 이 비율이 높고, 메뉴리스트 → 검색 바 선택 시간 간격이 짧을 경우 검색 품질의 문제가 있다고 추정할 수 있음.  #3. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요 ? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 주요지표필터 사용자군과 미사용자군의 주문전환율 비교 시, 사용자군이 10% 이상 높을 경우필터 2회 사용자군의 주문전환율 =(2회 이상 필터 사용자 수 / 전체 주문완료 사용자 수)필터 미사용의 주문전환율 =(필터 기능 미 사용자 수 / 전체 주문완료 사용자 수)전환율을 비교필터 사용자군과 미사용자군의 주문 완료 시간 비교 시, 사용자군이 20% 이상 빠를 경우필터 2회 사용자군의 주문 완료 시간 = (주문완료 타임스탬프 - 필터 선택 시작 타임스탬프)필터 미사용자군의 주문 완료 시간 = (주문완료 타임스탬프 - 메뉴리스트(#문제2 이미지) 진입 타임스탬프)시간을 비교필터 사용 빈도 = (1회 이상 필터 사용자 수 / 메뉴 리스트 유입 사용자 수)사용자들의 필터 사용 상황을 확인할 수 있음.성과 기준을 어떻게 잡아야 할지는 모르겠습니다.. 사용률이 높다는 것은 기본 검색 값이 만족스럽지 않다는 것이고. 사용률이 낮다는 것은 필터가 쓸모 없다는 것을 의미로 해석해야 하나요..?  #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요 ? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘리거나 줄일 수 있을까요 ? [1] 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는, 사용자당 결제 횟수 (월간)[2] 해당 지표가 중요한 이유는,사업의 가장 중요한 사항인 매출 향상에 직접적으로 영향을 미치는 주요 지표 중 하나이며,장기적으로 사업을 개선 및 지속하기 위해서는 사용자가 자주 찾는 서비스를 만드는 것이 중요하기 때문이다.배달 서비스의 비즈니스 모델인 음식 주문 '**거래액'**을 중심으로 세부 항목을 분석하면 아래와 같다.서비스의 매출(수익)은 거래된 금액(거래액)에 일정 수수료 비율을 곱하여 산출된다. 사용자가 서비스에서 결제를 많이 할수록 서비스의 수익성이 좋아지고 성장한다.[3] 해당 지표를 늘리기 위한 방안은,사용자가 주문을 더 자주하게 만들기 위해서는 방문자수와 거래 횟수를 늘리는 데 주안점을 두어야 한다.방문자수는 기존 사용자를 타겟으로 하며, 서비스 방문 및 방문한 사용자에게 주문결제를 유도하는 것이 목표이기 때문에 푸쉬알림, 문자 알림 등을 이용한다.주요 컨텐츠는 3가지다.새로운 혜택 알리기 (서비스 또는 개별 음식점에서 진행하는 금전적 혜택)사용자가 기존에 관심을 표현한 음식점 의 이벤트 알리기(관심 : 찜, 주문, 후기 작성)시즌성 이벤트(아침점심저녁, 계절/날씨의 변화, 기념일)에 적합한 메뉴 추천거래 횟수는 방문 및 주문결제한 이력이 있는 사용자에게 앱 재방문 및 주문 후 추가 주문를 유도하는 것이 목표이기 때문에, 서비스(앱) 내에서의 추천 항목을 이용한다.주요 컨텐츠는 3가지다.기존 데이터(데이터 : 구매내역, 찜, 주문, 후기 작성) 기반 취향을 분석하여 관련 있는 카테고리의 메뉴 추천크로스셀링 메뉴 추천(메인 메뉴 주문 후 디저트 추천 등;실제 이와 관련한 유의미한 데이터가 있는지 분석한 뒤 적용 필요)3)시즌성 이벤트(아침점심저녁, 계절/날씨의 변화, 기념일)에 적합한 메뉴 추천  #5. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요 ? 왜 해당 지표일까요 ? 추천 알고리즘의 성능 평가를 위한 주요지표 와 이유CTR 클릭전환율(=클릭수/추천영역 노출수), CVR 구매전환율(=구매자수/추천영역을 통한 제품 클릭수)추천 영역 CTR이 높다, 추천영역을 통한 CVR이 높다평가 : 추천 알고리즘이 잘 작동했다. 관심사를 잘 찾았다. 추천 영역 CTR이 높다, 추천영역을 통한 CVR이 낮다평가 : 사용자들의 관심과 일치하는 제품이나 구매 과정에서 불편함상세페이지의 문제 확인 (썸네일과 제품의 일치성, 재고 등)이탈된 영역, 상세페이지 체류 시간 확인 추천 영역 CTR이 낮다, 추천영역을 통한 CVR이 높다평가 : 특정 유저에게만 적합한 컨텐츠(매니아틱), 타겟 재설정 필요 추천 영역 CTR이 낮다, 추천영역을 통한 CVR이 낮다평가 : 추천 영역의 위치가 문제인지, 컨텐츠 구성이 문제인지 파악 필요 그 외 주요 지표추천 제품과 그 외 경로로 구매된 제품의 반품율 비교커머스는 구매 이후 반품 환불이 가능하기 때문 (배송완료+7일 이후인 거래완료 이후에는 반품 불가)동일 카테고리, 동일 기간, 거래완료 이후 최종적으로 값을 산출하여 비교(=반품 거래건수/추천영역을 통한 주문건의 거래 완료수) vs. (=반품 거래건수/그외 경로를 통한 주문건의 거래 완료수)추천 제품 구매자의 추천 제품 재구매 비율 비교해당 추천 제품에 만족했을 경우, 추천 배너에 대한 신뢰를 갖게 되었을 것이고, 이를 다시 이용할 가능성이 높을 것이기 때문.동일 카테고리, 동일 기간, 재구매 주기 3개월(카테고리마다 달라질 수 있음) 비교   #6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요?왜 해당 지표가 제일 중요할까요? 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요? 대상 서비스 : 당근[1] 제일 중요한 지표 : 행동 유저비율정의 : 탭에 접속한 뒤 이탈하지 않고, 각 탭에서 정의하는 광고에 노출될 가능성이 있는 유의미한 행동을 한 사용자의 비율. (앱에 접속한 사용자(DAU)는 탭에 접속한 사용자와 알림을 받고 게시글 또는 채팅에 직접 접속한 사용자로 구분.)수식 : 탭별 광고 노출 유의미 행동한 사용자수 / 탭별 접속자수탭별 광고 노출 유의미 행동1탭 (홈, 중고거래 게시글) : 게시글 목록 스크롤 2회 이상홈탭 첫 화면에서 바로 광고 나오지 않고, 스크롤을 내리면 게시글 중간 광고 나옴보통 게시글 3개 → 광고 1개 → 게시글 3개의 규칙성을 가지고 있음(완전한 규칙은 아님)2탭 (동네생활, 이야기 게시글) : 게시글 조회 1회 and 스크롤 하단 내리기게시글 목록에는 광고 나오지 않고, 게시글 접속 후 하단 스크롤 내려야만 광고 나옴3탭 (동네지도, 업체 정보 검색): 검색창에 검색 or 스크롤 하단[2] 제일 중요한 지표인 이유해당 지표는 당근의 서비스 형태인 커뮤니티와 주요 수익구조인 광고 비즈니스모델을 모두 충족하기 때문에 가장 중요하다고 할 수 있습니다.행동유저비율은 사용자가 각 탭에 방문하여 게시글들을 탐색하고, 그 과정 중에서 광고를 발견을 많이 할 경우 올라갑니다. 해당 지표가 상승한다는 것은 커뮤니티 내에서 확인할 게시글의 개수와 가치가 높다는 것을 의미합니다.이를 통해 체류시간과 커뮤니티 참여율이 상승하고, 이것이 누적될 수록 당근에서 활용할 사용자의 로그 데이터 등이 축적될 수 있습니다. 당근은 이 데이터를 활용하여 사용자의 피로도는 줄이며 클릭할 확률이 높은 광고 컨텐츠를 제시하여 궁극적으로 광고 수익을 증대시키는 전략을 사용할 수 있습니다.[3] 그 외 확인해야 할 추가 지표 2가지행동유저비율과 같이 사용자가 당근에서 탐색을 많이 하도록 만들기 위해서는 게시글의 수가 중요하다. 또한 양질의 게시글임을 측정하는 보조지표로서 체류시간 지표를 확인할 수 있을 것이다.탭별 인당 게시글 작성 수탭별 인당 체류시간추가로, 문제를 풀며 헷갈렸던 부분을 질문 드립니다..[계층구조도 이미지] CTR은 광고클릭수/노출수 로 계산하기 때문에 더 쪼개지 않았습니다..광고 소재, 광고 위치, 추천 적합도.. 와 같은 항목을 PM으로선 봐야하는 건가요?그렇다면 이러한 항목을 계층구조도에 ‘지표’로서 삽입할 수 있는 것인지는 또 잘 모르겠습니다..광고 클릭수 = 노출수 x 클릭율[질문 1번] 광고 노출된 사용자수는 중복을 포함하는데, DAU는 중복을 포함하지 않고 당일 방문한 사용자수 전체를 의미하므로, DAU는 적합하지 않은 지표일까요?[질문 3번] 사실 ‘게시글 작성 수’ 라고만 지표를 선정하면, 도배성 글이 작성되어도 지표를 달성했다고 생각하는 여지를 줄 수도 있기에 ‘양질의 게시글 작성수’라고 선정하고 싶었습니다. 그런데 ‘양질’을 지표화 시키는 데 어려움이 있는 것 같아 일단 ‘게시글 작성수’로만 작성했습니다.  #7. 퍼널 개선 프로젝트현재 가입 퍼널 프로세스의 전환율은 20%, 가입 퍼널에서 온보딩을 더 진행하는 기능 추가, 온보딩의 효과 파악을 위해 확인해야 할 지표는? 온보딩 개선 전(A군)과 개선 후(B군)의 사용자군을 나눈 뒤, 첫 1개월 동안의 서비스 재방문 주기를 비교한다.서비스 재방문 주기는, 재방문 성공 기준 대비 몇 %를 달성했는가를 비교할 수 있다.예를 들어, 커머스 주 1회 방문 (월 4회 이상 방문) 을 성공 및 100%라고 기준을 설정한다면, 월 1회 방문은 25%, 2회 50%, 3회 75%, 4회 100%로 기준을 설정하고, A군과 B군의 비율을 비교한다재방문 주기는 서비스의 업태에 따라 다를 수 있다.교육 : 주 4회 이상, 커머스 : 주 1회 이상, 모빌리티 : 주 5회, 배달 : 월 2회 이상 등등해당 재방문 주기 기준은 타사 통계 데이터 등에 근거를 둔다.첫 1개월을 기준으로 설정한 이유는, 온보딩은 첫 시작과 관련성이 있으며 이후 지속적인 서비스 사용은 앱 내 여러 장치를 통해 지표를 개선해야 하는 별개의 과제라고 생각했기 때문.온보딩 개선 전과 개선 후의 사용자군을 나눈 뒤, 서비스의 주요 지표와 관련도가 높은 행동을 하는 데까지 소요된 시간을 비교한다. 온보딩을 통해 해당 서비스를 가치를 이해했다면, 유의미한 행동을 할 확률이 높을 것으로 예상되기 때문이다.소요된 시간은 서비스의 업태에 따라 다를 수 있다.교육 : 기본 서비스 이용, 구독 서비스 가입 | 커머스 : 제품 탐색 체류 시간, 제품 구매 | 모빌리티 : 위치 정보 검색, 관련 서비스 가입 | 배달 : 음식 탐색 체류 시간, 음식 주문문제 풀이 이후 공통 질문지표의 성공 기준을 수립하는 방법을 잘 모르겠습니다.업계의 평균 수치 (구매전환율 3% 등..)과 비교해서 성공 기준을 보통 잡는 것 같은데, 이것이 맞는 기준인지 잘 모르겠습니다. 처음에 지표를 설정한 다음 테스트를 하면서 목표를 수정해 나간다고 하는데 처음 지표를 세우는 게 가장 어려운 것 같습니다. 현실적으로 KPI를 세워야 할 때 어떤 값을 기준으로 하는 걸까요?

안녕하세요 카일스쿨님! 저는 카일스쿨님 강의를 수강하고 있는 대학생입니다! 확인해주시고 제가 생각하지 못한 부분 피드백 해주시면 너무 감사하겠습니다! 1. 배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인 하려면 어떤 지표를 확인 해야 할까요 ?각 목록마다 잘 작동한다는 것이 무엇인지 정의하고 이를 판단할 수 있는 지표를 생각해보자(1) 배너 영역잘 작동한다 -> 홈 화면에 들어왔을 때 배너를 많이 클릭한다.판단 지표-> 배너 CTR (배너를 클릭한 수 / 홈 화면에 들어온 수 ) 추가로 사용할 수 있는 지표가 있을까 ? -> 없음 (있다 하더라도 CTR 보다 직관적이지 못함)  지표 판단 기준 -> 배너 CTR 값 중에서 분모에 해당하는 홈 화면에 들어온 수가 충분하다는 가정 하에 "CTR값이 클 수록 배너가 잘 작동된다" 라고 판단할 수 있다. (2) 메뉴 카테고리잘 작동한다 -> 홈 화면에 들어왔을 때 카테고리를 많이 클릭한다.판단 지표 -> 카테고리 CTR (카테고리를 클릭한 수 / 홈 화면에 들어온 수) 추가로 사용할 수 있는 지표가 있을까 ? -> 있음  카테고리 분류가 마음에 들지 않는다면 고객 일반적으로 검색창을 누를 것이라 예상된다 따라서  검색창 CTR(검색창을 클릭한 수 / 홈 화면에 들어온 수) 을 활용하여 카테고리 CTR과 값을 비교해본다. 만약 검색창 CTR 값이 카테고리 CTR 값보다 크거나, 작더라도 큰 차이가 없다면 "카테고리 CTR이 잘 작동하지 않는다라고" 판단할 수 있고 이는 보조 지표로서 활용할 수 있다.  지표 판단 기준 -> 카테고리 CTR 값 중에서 분모에 해당하는 홈 화면에 들어온 수가 충분하다는 가정 하에 "CTR값이 클 수록 카테고리가 잘 작동된다" 라고 판단할 수 있다. (3) 이런 음식 어때요 잘 작동한다 -> 홈 화면에 들어갔을 때 이런 음식 어때요를 처음으로 클릭한다. + 이런 음식 어때요 를 클릭하여 구매로 전환된다. 이런 음식 어때요 버튼은 아직 배달 음식을 정하지 않았거나 배달 주문 의사가 명확하지 않은 고객들을 대상으로 맞춤 음식 추천을 제공하는 기능이다. 홈 화면에 들어가자마자 고객에게 매력적인 선택지를 제시하는 것이 핵심이며, 최종적으로 추천을 통해 구매로 전환하는 것이 목적이라 할 수 있다. 판단 지표 -> 음식 어때요 First CTR(이런 음식 어때요를 처음 클릭한 수 / 홈 화면에 들어온 수), 구매 CVR (이런 음식 어때에서부터 구매 완료 페이지로 전환된 수 / 이런 음식 어때 클릭한 수) 추가로 사용할 수 있는 지표가 있을까 ? -> 없음지표 판단 기준 -> 음식 어때요 CTR 값 중에서 분모에 해당하는 홈 화면에 들어온 수가 충분하다는 가정 하에 "first CTR 값이 크고 구매 CVR이 클 수록 이런 음식 어때요 가 잘 작동된다" 라고 판단할 수 있다. (4) 동네 맛집 기능 잘 작동한다 -> 동네 맛집 기능의 재사용률이 높다. 동네 맛집 기능은 이런 음식 어때요 과는 달리 충동적인 선택을 유도하는 것이 아니라. 고객에게 동네 맛집을 정확하게 잘 추천해 주는지 것에 대해 초점을 맞춘다. 즉 기능적인 부분이 중요한 버튼이므로 이 기능이 좋다고 판단된다면 고객은 이 기능을 반복적으로 사용하고 신뢰할 것이다. 판단 지표 -> 동네 맛집 기능 Retention (동네 맛집 기능 재사용자 / 동네 맛집 기능 사용자) 사용자 기준 : 동네 맛집 기능으로 구매한 사용자 재사용 기준 : 고객이 바로 다음 주문에도 이 기능을 사용한다면 재사용자이다. 추가로 사용할 수 있는 지표가 있을까 ? -> 동네 맛집 기능 CTR을 보조 지표로 활용해도 좋겠다.지표 판단 기준 -> 모수가 충분하다는 가정 하에 "동네 맛집 기능 Retention 값이 크고, CTR 값이 클 수록 동네 맛집 기능이 잘 작동된다" 라고 판단 할 수 있다.   2. 고객이 검색 기능에 만족했지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요 ?검색의 결과가 불만족스럽다면 고객의 할 행동을 예상해봐야 한다. 재 검색한다. -> 자신이 원하는 결과가 나올 때까지 재 검색 할 것이다. 이때 재 검색이란 처음 검색했던 검색과 유사한 검색을 count 한다. 검색 창을 이탈한다 -> 검색 창에서 원하는 결과가 나오지 않는다고 판단될 땐 검색 창을 이탈할 것이다. 재 검색한 횟수와 검색 창을 이탈하는 정도를 파악하여 불만족의 정도를 파악할 수 있다.  -> 재 검색 횟수가 많을 수록, 검색 창에서 이탈자 비율이 높을수록 검색기능에 불만족한다.검색의 결과가 만족스럽다면 고객의 할 행동을 예상해봐야 한다. 1. 검색 창으로부터 곧바로 구매까지 전환이 이뤄질 것이다. 검색 CVR 지표(검색창에서 구매 수 / 검색 창에 들어온 수) 를 활용하여 만족의 정도를 파악할 수 있다. -> 검색 CVR 의 값이 클 수록 검색 기능에 만족한다. 3. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요 ? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요?검색 필터 기능의 활성화 여부는 검색필터CTR (검색 필터 클릭 수 / 검색 창에 들어온 사용자 수) 를 사용하여 간단하게 활성화 여부를 판단 할 수 있다. 4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요 ? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘리거나 줄일 수 있을까요 ? 배달 서비스는 사용자와 음식점 사이에서 서비스를 중개하는 플랫폼 사업이다. 플랫폼 사업은 수요를 담당하는 사용자의 역할이 핵심적이다. 만약 배달을 이용하는 사용자가 충분하지 않다면 음식점도 플랫폼을 이용할 이유가 없어지고 회사의 운용자체가 불가능해질 가능성이 있다. 따라서 배달 서비스가 가장 신경써야 할 부분은 기존 사용자의 유지와 신규 사용자의 확장이다.이를 확인하기 위해선 DAU (전체 사용자 수 - 휴먼 계정수) 를 사용할 수 있다. DAU를 늘리기 위해서는 2가지 방안이 있다.휴먼 계정을 줄임 -> 휴먼 계정이 된 사용자에게 복귀 쿠폰 제공 다른 플랫폼에 대비 많은 이벤트를 활성화신규 사용자의 확장 -> 신규 주문 시 할인 쿠폰 제공 친구 초대 시 할인 혜택 제공설령 위 방법이 단기적으로 많은 적자를 불러올 지라도 위 방법을 통해 배달 서비스의 본질인 고객을 독점할 수 있다면 궁극적으로 사업을 성장 시킬 수 있다.뿐만 아니라 리텐션을 유지 시키는 것도 매우 중요한데 배달 주문을 평균적으로 일주일에 한번 씩 한다고 유추해 볼 때 주 별로 리텐션을 확인하며 관리할 필요가 있다. 기존 사용자에게 꾸준한 구매를 유지 시키려면연속적 주문에 대한 혜택을 부여하는 방식으로 관리하면 좋을 것 같다.5. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요 ? 왜 해당 지표일까요 ?문제 1번의 이런 음식 어때요? 버튼과 유사한 상황이라 생각됩니다.파악해야할 지표 -> CTR (추천 받은 아이템 클릭 수 /추천 페이지에 접근한 수), CVR (추천 아이템으로부터 구매완료까지 전환된 수 / 추천 받은 아이템 클릭 수)해당 지표인 이유 -> 추천 알고리즘의 목적은 사용자에게 알맞는 제품을 추천하여 최종적으로 구매까지 유도하는 것이다. 따라서 CTR을 이용한 클릭지표는 추천 알고리즘이 사용자에게 관심있을만한 제품을 추천하였는지를 1차적으로 평가할 수 있고 CVR을 이용한 구매 전환율은 추천 알고리즘이 사용자에게 궁극적으로 구매를 유도하게 하였는지에 대한 2차적 평가를 내릴 수 있기 때문이다. 6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요 ? 자주 이용하는 서비스 : 유튜브(YOUTUBE)유튜브의 수익구조는 크게 광고와 구독으로 나눌 수 있다. 광고에서 중요한 지표 CTR개별화된 광고 알고리즘의 성능을 파악하는 것은 곧바로 수익구조와 연결되는 것으로 매우 중요할 것이다. 따라서 광고 카테고리 별로 CTR 을 파악해서 알고리즘이 잘 작동하고 있는지 확인해야한다.구독에서 중요한 지표DAU구독자 수를 파악하는 것 역시 구독 서비스의 성능을 파악하기 가장 적절하다 생각된다. 유튜브 프리미엄의 구독은 월 단위로 갱신되지만 각 개인이 갱신하게 되는 일자는 다르기 때문에 MAU보다 DAU를 확인할 필요가 있다.  7. 퍼널 개선 프로젝트온보딩이 적용되지 않은 가입 프로세스와 온보딩을 더 진행하는 기능이 적용된 가입 프로세스를 비교해보기 위해 A/B 테스트를 활용해야한다. 만약 기능 추가 후 프로세스가 기존 프로세스보다 더 높은 전환율을 보인다면, 즉 기능을 추가하여 높은 전환율을 보인다면 그대로 적용한다.만약 기존 프로세스가 기능 추가 후 프로세스보다 더 놓은 전환율을 보인다면, 즉 기능을 추가 한 것이 오히려 낮은 전환율을 보인다면 온보딩 기능의 내용을 다시 확인해보거나 전환율을 높이기 위한 다른 방법을 모색할 것이다.   아직은 부족한 개념으로 열심히 생각해 봤습니다 ...! 부족한 점이 많을 테니 소중한 피드백 해주시면 감사드리겠습니다!   

카일님 안녕하세요.4-8. 지표 정의 연습 문제 제출 드립니다.이렇게 정의해본 게 처음인지라 예상보다 시간도 걸렸고 결과가 맞는지도 어색하네요.바쁘신 와중에 피드백 주시면 많은 참고가 될 것 같습니다. 문제 #1.1) 지표 정의 : 각 영역별 버튼 클릭률(CTR), 주문 완료 전환율(CVR)- 버튼 클릭률 (CTR = 영역 내 버튼 클릭수/영역 노출수)- 페이지 전환율 (CVR = 페이지 사용자수/영역 내 버튼 클릭수) 확인2) 잘 동작하는지 판단 여부 : CTR, CVR의 높음/낮음을 비교하여 판단- CTR, CVR 둘 다 높을 경우 : 이상적으로 잘 동작하는 상황이라고 판단- CTR, CVR 둘 다 낮을 경우 : 해당 영역의 전반적인 UX 개선 진행 필요- CTR이 높고 CVR이 낮을 경우 : 가게 상세페이지, 주문서 작성페이지, 결제 진행페이지, 주문 완료페이지까지의 퍼널 중 어느 과정에서 불편함을 느껴 이탈하였는지 각 페이지별 이탈률을 확인 필요- CTR이 낮고 CVR이 높을 경우 : UX 개선, 페이지 내 영역 순서 변경, 고객 세그먼트별 CTR 검토 등 진행 Q1. CVR에서 분자를 가게 상세 페이지로 할지, 주문 완료페이지로 할지 고민이 되었습니다. 후자의 전환율이 낮을 것 같은데, 보통 메인 화면에서는 어느 것을 지표로 봐야 적절할지 궁금합니다. Q2. 분자를 사용자수로 잡았습니다만, 페이지뷰수로 잡아야할까요? 아니면 케이스에 따라서 분자를 달리 설정하면 될지 궁금합니다. 문제 #2.1) 검색 기능 만족 지표 정의 : 검색 결과 페이지 이탈률, 검색 결과 페이지 전환율(CVR), 검색 결과 N/R 페이지 이탈률, 검색 결과 N/R 페이지 전환율(CVR) - 검색 결과 페이지 전환율 (CVR = 검색 결과 페이지 접속자수/검색 결과 영역 클릭수) 확인- 검색 결과 N/R 페이지 전환율 (CVR = 검색 결과 N/R 페이지 접속자수/검색 결과 N/R 영역 클릭수) 확인2) 이탈률, 전환율에 따라 만족도 판단 진행 문제 #3.1) 필터 활성화 지표 정의 : 필터 버튼 클릭률(CTR)- 필터 버튼 클릭률 (CTR = 검색 결과 페이지 접속자수/검색 필터 버튼 클릭수) 확인 문제 #4. 1) 지표1 : 주문 완료 전환율(CVR)- 주문 완료 전환율 (CVR = 총 주문 완료수/총 접속자수) - 선정 이유 : 매출과 직접적으로 연관되는 지표이기 때문에 중요하다고 판단됨-증대 방안 : 쿠폰 프로모션 제공, 주문 프로세스까지의 단계 간소화 2) 지표2: 재주문율- 재주문율 (n회 이상 주문 사용자수/전체 사용자수)- 선정 이유 : 기존 고객의 재구매율이 높아질 경우 서비스의 만족도가 높다고 판단됨- 증대 방안 : ‘자주 주문되는 가게’를 별도 카테고리 제공, 재주문율이 n0% 이상인 가게인 경우 UI상에 표기, 메뉴 카테고리별 재주문이 낮은 카테고리의 메뉴 주문 회원에게 쿠폰 제공 문제 #5. 1) 지표 정의 : 추천 상품 클릭률 - 추천 상품 클릭률 (CTR = 추천 상품 클릭수/추천 상품 노출수)확인2) 선정 이유 : 추천 알고리즘으로 노출되는 상품이 사용자의 취향 등이 반영되어 추천되고 있는지에 대해 확인할 수 있을 것으로 판단 문제 #6. 1) 서비스 : 인스타그램2) 지표 정의 : 재방문율 3) 선정 이유 : 재방문율이 높을 경우 유저의 서비스 충성도가 높아지며 이로 인해 광고 노출 등의 가능성도 높아질 것으로 예상됨4) 그 외 지표 정의 : 인당 콘텐츠 업로드수, 체류 시간- 특정 기간동안 유저가 콘텐츠를 얼마나 업로드하는지 확인하여 콘텐츠 생산을 유도하는 장치 마련- 앱에 접속하여 종료 또는 백그라운드 이동 시점까지를 하나의 세션으로 정하여 한 번 접속 시 얼마나 머무는지 측정하여 추천 콘텐츠 노출 등을 고려 문제 #7. 1) 온보딩 단계별 페이지의 사용자 이탈률- 특정 온보딩 단계에서 많이 이탈하는지 확인하여 UIUX 개선 또는 해당 온보딩 페이지 제거 고려2) 온보딩 완료 후 회원가입 전환율 (CVR = 온보딩 완료 화면 접속자수/온보딩 첫 화면 접속자수)- 온보딩이 회원가입 단계에서 유효한가 확인 강의를 통해 정말 많은 도움받고 있습니다.감사합니다.

문제1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?봐야하는 지표: CTR잘 동작한다고 보려면?: 홈화면 페이지뷰 대비 각각의 영역의 클릭수가 기능이 새로 업데이트 될 때마다 오르고 있으면 잘 동작하고 있다고 볼 수 있다.MECE / 가드레일 지표문제2. 검색 만족도 지표봐야하는 지표: 검색 완료 대비 최상단 5개 리스트 클릭률예시: 검색완료 수 총 10번 이라고 가정1번 리스트: 클릭 8번 -> 80%2번 리스트: 클릭 6번 -> 60%3번 리스트: 클릭 5번 -> 50%4번 리스트: 클릭 3번 -> 30%5번 리스트: 클릭 1번 -> 10%전체 합계로 계산할 땐, 1~5번 중에 하나라도 클릭했을 시 1번으로 집계데이터 집계시 주의할점한 세션동안 똑같은 유저가 똑같은 검색어로 검색할 경우 중복을 제거한다.(COUNT DISTINCT search_kwd)똑같은 검색어의 결과에서 똑같은 상품을 클릭할 시 중복을 제거한다.잘 모르겠는점: 검색 결과로 나오는 갯수도 고려해야할 것같은데, 이 부분도 고려할려고 하니 지표를 보는게 너무 복잡해지는 것같습니다. 좀 간단하게 볼 수 있는 지표가 어떤게 있을지 잘 떠오르지 않습니다ㅠ문제4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?가장 중요한 지표: 주문완료 기준 주별 리텐션이유: 매일 3끼를 먹어야하는 음식과 관련된 서비스이기 때문에 지속적으로 사용할 이유가 충분한 서비스이다. 리텐션이 잠재적으로 높은 카테고리이기 때문에 그로스 해킹을 위해선 리텐션 관리가 필수이다. 주별 리테션을 보는 이유는 배달 서비스의 경우 매일 시켜먹기엔 금액이 부담스러운 경우가 많고, 배달 말고도 요리, 구내 식당 등 선택지가 많기 때문에 일별 리텐션은 잘 맞지 않기 때문이다. 또한, 월별 리테션을 보기엔 주기가 너무 길어서 놓치는 부분이 많을 수 있다늘리기 위한 빙법: 가장 대표적인 방법으로는 ‘네트워크 효과’를 이용하는 것이다. 빠르게 시장을 선점해서 입점 가맹점이 늘어나야 유저 입장에서 앱을 사용할 이유가 생기기 때문에 전국의 가맹점들에게 무료로 이용해볼 수 있게 하여 일단 입점을 시키는 것이 중요하다.  문제7. 퍼널 개선 프로젝트온보딩 효과를 파악하기 위해 봐야하는 지표온보딩 첫화면 대비 회원가입 수이전보다 회원가입률이 더 높아졌는지 확인하기 위한 목적. 만약 낮아졌다면, 어떤 퍼널에서 이탈이 많았는지 확인해야함.온보딩 화면에서부터의 퍼널 전환율퍼널의 이탈이 많은 부분을 파악하여 이후 액션을 정하기 위한 목적온보딩 완료 대비 회원가입 수온보딩을 완료한 사용자와 완료하지 않은 사용자의 회원가입률을 비교하기 위함. 온보딩을 완료했음에도 차이가 없다면, 온보딩 문구를 변경해볼 수 있음.온보딩을 마치고 회원가입을 한 회원의 구매전환율실제로 온보딩을 마치고, 회원가입까지 완료한 회원들의 구매전환율이 온보딩을 하지 않은 사용자보다 높아졌는지 확인하기 위한 목적. 만약 여전히 낮다면 온보딩의 문구 등을 변경해볼 수 있음.

이렇게 하는게 맞나 싶지만 답변 올려봅니다 ..!#1각 영역 PV, UVCTR : 배너영역/메뉴 카테고리/이런음식 어때요/동네맛집 각 영역 클릭율이 높은가 ?Duration Time: 들어가서 머무른 시간이 지속됐을 때그러나 너무 오래 지속될 경우에는, 페이지 이탈 후 주문까지 이어지지 않았을 수 있음CVR: 이런 음식 어때요?/동네 맛집 → 클릭 후 주문 전환율~ 추천 기능이기 때문에 클릭 이후 주문까지 했을 때 잘 동작했다고 판단 가능함 #2 검색 만족도CTR: 검색창 클릭율만족도는 ? 검색 이후 위에 나열된 목록에서 주문했을 때CTR: 목록(상위N개 설정) 클릭율CVR: 클릭 후 주문 전환율이 높은 경우 #3 검색 필터 기능 활성화CTR: 검색 필터 기능 클릭율CTR: 클릭후 상위 목록 클릭율CVR: 상위 목록 클릭 후 주문 전환율 #4배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 ?얼마나 접속을 오래 지속하냐보다는,얼마나 자주 접속하느냐가 더 중요한 것 같음서비스 접속율 - 얼마나 자주 접속하는가?→ AU 정의 (DAU,WAU,MAU)세션별 접속율 Session 정의접속→클릭→주문 전환율 CVR주문하기 버튼 클릭율 CTR배민클럽과 같은 유료서비스 사용률→Retention → 충성고객일 확률 높음 #5알고리즘 페이지 클릭한 사람들 수 PV?UV?CTR: 알고리즘에 뜬 정보 클릭율CVR: 알고리즘에 뜬 식당→ 클릭 후 장바구니 담기 or 찜누르기 전환율CVR: 구매 전환율 #6쿠팡 로켓프레시세션별 접속율- 자주 접속할 수록 자주 주문제품 클릭 후 구매 전환율장바구니 담은 후 이탈율이 적은가? → 이탈이 있다면 그 이유는? #7온보딩 전 후 가입 퍼널 전환율 비교가입 후 이탈율 확인

문제1 기능 동작 사용성 확인각 영역 클릭율클릭 이후 주문 전환율문제2 검색 만족도 지표결과 화면 진입 이후 주문 전환율주문 까지 걸리는 시간문제3 검색 필터 기능필터 클릭율페이지 진입 이후 필터 클릭 까지 걸리는 시간 > 사용성 지표문제4 배달 서비스에서 가장 중요한 지표거래 DAU > 배달 앱에서의 최종 과업 = ‘주문 완료’ 가장 중요한 핵심 지표늘릴 수 있는 방법빠르고 간편한 주문 과정 ux빠른 배달 서비스 제공폭넓은 메뉴 선택지 제공방문 DAU > 액션 주기가 짧은 배달앱 특성상 데일리 유저수 중요할듯쿠폰, 프로모션 마케팅사용자 행동 패턴 분석 및 추천 서비스 제공주문 요일, 시간대별 주문 음식 등 패턴 분석해서 푸시 알림 발송이전 검색어, 클릭 카테고리 등 분석해서 화면에서 유도문제5 추천 알고리즘의 성능 지표파악할 지표해당 추천 콘텐츠(상품) 클릭율, 구매 전환율 확인, 콘텐츠 체류 시간 확인이유제대로 타겟팅 되었는지 클릭율로 1차적인 관심도를 파악할 수 있다상품 클릭 이후 구매 전환율을 통해 유저의 행동에서 더 명확하게 성능을 파악할 수 있다체류 시간이 짧고 이탈 했다면 관심도가 떨어진다는걸 유추할 수 있다체류 시간이 길다면 콘텐츠에 관심도가 높다는걸 유추할 수 있다문제6 자주 사용하는 서비스의 지표번개장터가장 중요한 지표 : 상품 등록 DAU중요 이유등록된 상품이 많아야 방문 dau가 올라가고 구매로 전환이 되면 구매/판매하는 유저의 최종 목적이 달성되기 때문이다. 이 과정에서 번개장터는 거래시 발생하는 수수료를 가져간다.따라서 상품 등록 과정의 ux가 복잡하지 않은게 중요한 부분이될수 있다.그 외에 확인해야 하는 지표거래 DAU방문 DAU문제7 퍼널 개선 프로젝트개선 이후 가입 완료율 확인개전 전/후 전환율 비교전환율이 더 떨어졌다 > 이탈 지점 확인 > 개선점 파악전환율이 올랐다 > 어떻게하면 더 높일 수 있을까?가입이후 온보딩에서 소개된 기능 클릭율 확인클릭율이 저조한 기능들은 온보딩에서 생략해보기

안녕하세요. 저는 본 강의를 수강하면서 아래와 같은 지식과 방향성을 가지게 되었으면 합니다.<현재 겪고 있는 문제>최근 이직 후, 전직 대비 데이터를 더 활발하게 활용하고 있는 현직에서 데이터를 활용해야 된다는 압박막상 데이터를 활용한다고 생각하니 데이터 추출에 매몰되어 있었는데, 그보단 PM직함에서는 데이터 문해력이 중요하다고 생각하게됨 <얻고 싶은 것>데이터 기반으로 현황을 읽어내는 사고현황을 읽을 수 있는 데이터를 어떻게 수집하고 해석해야하는지현황을 파악할 수 있는 데이터로그 설계제품에 대해 잘 파악하려면 어떤 데이터들이 쌓여야하는지지속적 모니터링이 가능한 데이터 레포트 작성제품을 지속 관찰하기 위해서 효과적인 시각화가 필요<노력 방법과 향후 목표>매일 30~40분의 지속 수강매일 업무 전후 2~3개의 강의 수강수강한 당일 혹은 익일 학습한 내용을 나의 포지션에 적용하는 생각 10분이런 모습이고 싶다데이터 리터러시를 통해 어떻게, 무엇이에 대해 배우고 이후에는 실제 SQL등을 통한 추출 능력을 위한 학습으로 진행  

#1. 배너영역, 메뉴카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야할까요 ? 지표를 정의하고 지표가 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요 ?목적각각의 기능이 잘 동작하기 확인하기 위함잘 동작하는지에 대한 정의 ?클릭하여 주문까지 완료되는 것을 잘 동작한다라고 판단한다.어떤 지표를 볼 지?앱의 전체 유입 유저전체 유입 유저 중 각 버튼 별 클릭 (CTR)각 버튼 별 주문 전환율 (CVR)(클릭 유저 - 주문 유저) / 클릭 유저#2. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야할까요 ? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요 목적검색 기능이 만족했는지를 확인하기 위함검색 기능이 만족함에 대한 정의 ?검색하며 주문까지 완료되면 만족했다고 판단한다.어떤 지표를 볼 지?검색 카테고리에 유입하는 유저 (CTR)검색 유저 중 주문 전환율 (CVR)(검색 유입 유저 - 주문 유저) / 주문 전환율#3. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요 ? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하려면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요 목적검색 필터가 잘 사용하고 있는지 확인하기 위함검색 필터가 잘 사용되고 있다는 것은 ?검색 필터 화면에서 이탈없이 주문까지 완료가 되면 잘 사용하고 있다고 판단어떤 지표를 볼 지?검색 필터를 클릭하여 검색 필터 기능에 유입한 유저검색 필터 기능 → 주문으로 이어진 유저 (CVR)검색 → 주문으로 이어지기까지 여러개의 퍼널이 존재하는데 각 퍼널별로도 이어지는 CVR을 체크하여 어떤 퍼널에서 이탈률이 큰 지도 보조지표로 보면 좋을 것 같음 #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴수(줄일 수) 있을까요 ? (MECE하게 가장 중요한 것을 생각해보고 컴포넌트를 로직틱하게 그려보자)가장 중요한 지표 ?앱 유입 유저→배달까지 전환율앱 유입 유저→배달 완료까지 걸린 시간왜 그 지표가 중요한지 ?본질적으로 배달앱의 목적은 고객에게 배달이라는 좋은 서비스를 제공하기 위함으로 여기서 좋은 서비스란 원하는 매장이 많이 있는지? (이때 원하는 매장이 없으면 이탈), 빠른 시간에 원하는 음식을 받았는지 ? (고객 만족)의 개념으로 접근함#5. 추천 알고리즘의 성능 지표, 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야할까요? 왜 해당 지표일까요 ?목적추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위함어떤 지표를 봐야하는가 ?추천 알고리즘을 사용하는 유저가 제품 구매까지 이어지는지 ?(추천 알고리즘 유입 유저 - 구매 유저)/추천 알고리즘 유입 유저왜 해당 지표일까 ?성능이 좋다함은 곧 유저의 정보를 잘 파악하여 실제 “구매를 할 법”한 상품을 추천했다는 것이므로 구매까지 이어지는지를 확인TBD...

안녕하세요 🙂 선생님!문제 풀고 올립니다. 연습문제 1.핵심 : 기능이 잘 동작되고 있는가?배너 영역배너별 클릭율(CTR)과 배너별 콘텐츠 구매전환율 (CVR) 을 확인해 본다.배너별 클릭율 (CTR)이 높다면 해당 콘텐츠를 사람들이 관심 있게 봤음을 해석할 수 있있다.배너별 콘텐츠 구매전환율(CVR)이 높다면 특정 콘텐츠에 대한 클릭에서 구매까지의 전환이 높다는 것으로 목표된 타겟에 맞춰 동작이 잘 됨을 의미한다.배너에서는 여러 콘텐츠가 노출되고 있기 때문에 어떤 영역에 관심이 많은 지 파악할 수 있다.메뉴카테고리메뉴별 클릭율 (CTR)과 메뉴별 구매전환(CVR)을 확인해 본다.한식 (한식 클릭율 CTR, 한식 구매전환율 CVR ) , 고기 (고기 클릭율 CTR, 고기 구매전환율CVR ),,등등 각각의 메뉴 아이콘별 클릭율(CTR)과 구매전환율(CVR)을 확인한다.만약, 특정 메뉴의 클릭율(CTR) 및 구매전환율(CVR)이 둘 다 너무 낮거나 높다면,해당 메뉴에 대한 운영 및 UI 히스토리를 확인해 본다.서비스 출시 후 해당 메뉴에 대해 클릭율CTR 및 구매전환CVR이 낮은 이유가 파악되지 않는다면 메뉴 순서를 변경하는 A/B 테스트를 시행한다.다른 영역 (배너 영역, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 )의 클릭율(CTR) 및 구매전환율(CVR)을 확인한다.다른 영역에 비하여 상대적으로 메뉴 카테고리의 평균 클릭율(CTR) 및 구매전환율(CVR)이 모두 떨어진다면 다른 영역들과의 위치 변경에 대한 기획 히스토리를 파악한다.다른 영역에 비하여 상대적으로 메뉴 카테고리의 평균 클릭율(CTR) 및 구매전환율(CVR) 모두 높다면 유저들의 반응과 선택한 메뉴의 결제전환이 잘된다는 뜻으로 해석한다.이런 음식 어때요 ? / 동네 맛집카드섹션별 클릭율 (CTR) 과 카드섹션별 구매전환율(CVR) 파악한다.특정 카드섹션에 대한 클릭율 (CTR)과 구매전환율(CVR)이 너무 높거나 낮다면 메뉴 카테고리의 메뉴별 클릭율 (CTR)과 구매전환율(CVR)을 통해 메뉴에 따른 영향인 것인지 파악한다.만약 특정 카드섹션이 특정 메뉴에 따른 영향이 없이 [이런 음식 어때요] 에서만 메뉴별 클릭율(CTR)와 구매전환율(CVR)이 둘 다 높은 경우 카드 섹션 위치에 대해 고객에 대한 반응도 좋고 전환도 잘된다는 의미로 해석한다.연습문제2.핵심 : 검색기능에 만족했는가?검색하는 기능을 사용하는 사용자를 총 수(분모) 로 대비하여 여러 지표들을 정할 수 있을 것 같음.검색 기능 내 속한 기능 (필터 등) 클릭율(CTR)검색 기능을 통한 검색 화면으로의 전환율 CVR검색 기능을 통한 구매 전환율 CVR다른 영역의 클릭 했을 때의 지표들과도 비교하여 상대적으로 많이 사용하고 있는지를 확인할 수 있다.다른영역 클릭율 CTR다른 영역을 통한 검색 화면으로의 전환율 CVR다른 영역을 통한 구매 전환율 CVR검색된 화면이 노출되었을 때의 체류 시간의 비교를 통해 확인할 수 있다.검색 기능을 통해 노출된 검색된 화면의 체류시간다른 영역을 통해 노출된 화면의 체류시간부가 지표검색 행동이 유도된 (검색 기능을 1회 이상 사용한) 유저의 flow와 ,정해진 UI대로 클릭하여 사용한 (검색 기능을 한번도 클릭하지 않은 경우) 유저의 flow를 체크하여 ,구매 전환율 CVR을 비교하여 보조 지표로 사용할 수 있다.연습문제3.핵심 : 검색 기능은 잘 사용하고 있는가?검색 기능 이용 유저 중 필터영역의 CTR 사용 비중 확인 필요.필터 항목 중 어떤 항목이 많이 사용하는 지 파악하여 필터 내 항목의 위치를 변경할 수 있을 것 같음.추천순, 리뷰순, 배달이 많은 순 → 배달이 많은 순, 리뷰순, 추천순연습문제4.핵심 :배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇인가?컨포넌트를 로직트리로 그려보고 고민해본다.가장 중요한 지표유저가 하루에 유입하는 수 (DAU) 유저가 하루에 실제 주문하는 수(D_CVR)  왜? 배달 서비스를 유저를 상대로 하는 서비스이기 때문에 매출이 선행하는 지표가 가장 중요하다고 생각한다.가게와 배달 서비스에서는 각자의 매출을 올리기 위해서 가게에서는 맛과 평점을 우선시 할 것이고 배달 서비스에서는 메뉴 소개부터 주문, 결제까지 자연스러운 FLOW를 만들 것이다. 지표 상승방안현재 마케팅을 추가 진행할 수 없는 상태라면 유저가 하루에 유입 D_CVR까지 진행 시 이탈하는 고객의 수를 줄여야 한다.어느 단계에서 이탈하고 왜 이탈하는 지에 대한 분석을 하여 개선 방안을 도출한다.연습문제5.핵심 : 추천 알고리즘의 핵심지표 핵심 지표추천 시스템 적용으로 인한 매출 PV의 증가 여부새로운 추천 아이템에 대한 유저의 추천 아이템 클릭율 CTR 증가율 여부이유실제 사용자가 추천된 상품에 관심을 보이는지 직접적으로 확인 가능.알고리즘의 즉각적이 효과가 보임.따라서 즉각적인 대응이 가능함.연습문제6.핵심 : 핵심 지표 도출 유튜브에서의 여러 핵심 시청 지표 중 시청자 유지도 (Retention)이 가장 중요하다고 생각함.유지도가 높다는 것은 해당 콘텐츠가 시청자의 기대치를 충족한다는 것을 의미.시청자의 관심과 만족도를 직접적으로 반영하는 지표라 생각됨.이를 통해 콘텐츠에 대한 개선안에 대해 추가적으로 체크 가능하다.동영상의 이탈 지점 분석을 통해 참여도가 낮은 구간을 파악.시청자가 가장 관심을 보이는 부분과 이탈하는 부분을 확인할 수 있음.연습문제7.핵심 : 온보딩 퍼널 효과 파악 지표온보딩 프로세스 완료율 (Completion Rate)높은 완료율은 사용자가 온보딩이 필요하다는 것을 인지하고 있다는 것을 뜻함.낮은 완료율은 사용자가 해당 프로세스에 부담을 느끼거나 필요하지 않다는 것을 의미.리텐션율 (Retention Rate)사용자가 얼마나 잘 제품을 계속 사용하는지 보여주는 지표사용자가 제품의 가치를 잘 이해하고 있는지 보여주는 지표 온보딩을 끝까지 본 사용자의 리텐션율과 온보딩을 이탈한 사용자의 리텐션율을 비교하여 판단.

안녕하세요. 저는 비전공자 취업 준비생입니다.이 강의를 통해 얻고자 하는 3가지는 다음과 같습니다.강의를 통해 얻고 싶은 3가지데이터 분석에 대해 알아가기그동안 데이터 분석에 대해 다 알아갔다고 생각했지만, 현실은 그렇지 않았습니다. 넓은 분야와 다양한 직무로 인해 저는 데이터 분석의 길이 아닌가 라는 생각과 고민을 하며 살아왔습니다. 이번 강의로 데이터 분석이 어떤 용도로 사용되고 실무에 어떻게 활용되는지 알아가고 싶습니다.나만의 프로젝트 구성하기취업을 위해 데이터 분석의 역량과 문제를 도출하고 해결하는 역량을 면접관 분들에게 보여줄 수 없다고 생각했습니다. 왜냐하면 시도했던 프로젝트가 없기 때문입니다. 단순히 비전공자라서, 내가 접해보지 못했다는 이유로 더 알아가지 못한 자신이 부끄러워졌습니다. 그래서 이번 강의를 통해 프로젝트를 구성하고 문제를 도출하고 싶습니다. 실패를 하더라도 끈기있게 붙잡고 싶습니다.취업의 문을 두드려 보기제 이력서는 누구에게 보여줘도 빈 곳이 많아 부끄러운 이력서 입니다. 교내 학교 생활은 열심히했다 생각했지만 그만큼 취업에 신경쓰지 못해서 그런지 빈약하고 직무에 대해 내세울 것이 없다고 생각했습니다. 이번 기회로 실패를 하더라도 두드려 보겠습니다. 이를 통해 후회없이 자기소개서를 많이 고쳐봤고 도전해봤다는 용기를 얻고 싶습니다.그걸 위해 나는 이렇게 노력할 것이다.데이터 분석 스킬(Python, SQL)을 지속해서 키워나아갈 것입니다.나만의 데이터 공부 공간을 만들어 지식을 확장해 나아가겠습니다.한 가지가 아닌 다양한 생각으로 다양한 시도를 해보겠습니다. 수강한 뒤 나의 모습좋아하는 주제로 데이터 프로젝트를 시도해 나아가겠습니다.데이터의 흐름을 읽으려는 연습을 지속해 나아가겠습니다.

안녕하세요, 저는 스타트업 4년차 운영 및 기획 업무를 맡고 있습니다. 이 강의를 통해 저는 다음과 같은 3가지를 얻고 싶습니다.(1) 더 나은 수치 해석 능력을 가지고 싶습니다. 숫자가 아닌 유의미한 데이터로의 그 이상을 확인하고 업무에 적용하고 싶습니다. (2) 팀 내 원활한 커뮤니케이션을 하고 싶습니다. 타 팀과 협업을 진행할 때 설득하는 과정과 근거에 대한 힘을 얻고 싶습니다.(3) 데이터 문화를 정착시키고 싶습니다. 운영 및 기획에 새로운 팀원이 합류했을 때에도 자연스럽게 데이터 문화를 적용할 수 있게끔 하고 싶습니다.  저는 이렇게 노력하고자 합니다.월, 화, 수(또는 목) 매일 퇴근 후 21시 한 강의씩 들을 예정입니다.  수강한 후 저는 이런 모습이고 싶습니다.데이터 프레임워크에 더 분명하고 정확한 지식을 가지고 있는 사람이 되고 싶습니다. 데이터 기반 의사결정은 무엇이고, 어떻게 하는 것인지 제 스스로 우리 팀과 회사에 맞게 정의하고 싶습니다. 툴을 단순히 수치 확인으로써 바라보는 것이 아닌 활용할 수 있는 도구로 사용하고 싶습니다.  완강하는 게 목표입니다. 감사합니다. 

저는 8년차 직장인 입니다. 그동안 컨설팅 업계에 있다가, 다음달 부터 B2B SaaS제품의 PM으로 직무 전환을 하게 되었어요. 현업에서도 데이터를 다루는 일은 많았지만, 제품분석 이라기 보단 기업내 현황파악, 마켓분석 등을 목표로 주로 엑셀이나 Power BI를 이용한 분석을 진행하였습니다. PM으로서 제품에 대한 데이터를 잘 다루기 위해 이강의를 수강하려 합니다. 이강의를 통해 얻고 싶은것담당하게 될 제품에서 비지니스와 연관된 중요한 지표가 무엇 인가를 분석하고 설정하는 능력중요 지표를 개선에 과제가 되고있는 하위 지표를 분석하고, 개선을 위한 플랜을 설계하는 능력플랜을 진행 시킨뒤, 어떠한 임팩트가 있었는가 데이터로 설명하는 능력그것을 위해 노력할 것목적의식을 가지고 강의를 듣는다강의를 통해 전달 받은 지식의 습득을 위해, 노트를 정리하고, 실제업무에서 참고할수 있는 위키를 만든다앞으로 담당하게 될 제품에 적용해보고 상상 해본다수강후의 나의 모습제품을 위한 데이터 분석의 전반적인 프로세스를 이해하고 있고, 설계가 가능한 사람데이터 분석의 의의를 팀원들에게 설명할수 있고, 진행시키고, 임팩트를 데이터로 증명하는 사람

안녕하세요 카일님지표 정의를 연습해 보았는데 처음 지표 정의를 하다보니 이런 식으로 하는 게 맞을지 한 번 봐주실 수 있을까요? 뭔가 부족하거나 이상한 부분이 있다면 알려주시면 정말 감사하겠습니다!그리고 사용자 유입 경로나 사용한 디바이스 같은 것들을 가입 전환율의 파라미터에 넣기는 했는데 이런 정보는 트래킹 플랜의 유저 프로퍼티에 한 번에 적는 게 좋을까요? [서비스 예시]AI로 청약 자격 검사를 해주고 신청서 작성까지 도와주는 서비스를 출시 [지표 정의]A. 성공 지표가입 전환율(50% 이상이면 성공)가입 완료 사용자 수 / 서비스 방문 사용자 수:서비스 첫인상과 프로세스의 간편함 확인. 사용자들의 니즈 확인.Event:click_signup: 회원가입 시작complete_signup: 회원가입 완료 > 화면이 따로 없어서 서버 로그 확인파라미터:referrer: 사용자가 유입된 경로 (예: 광고, 검색, 직접 방문 등)device: 기기 정보 (mobile, PC 등)청약 자격 분석 완료율(50% 이상이면 성공)청약 자격 분석 완료 사용자 수 / 청약 자격 분석 시작 사용자 수:청약 자격 분석을 시작한 사람 중에서 분석을 완료한 비율Event:click_analysis: 청약 자격 분석 시작view_analysis_complete: 청약 자격 분석 완료파라미터:user_id: 사용자의 고유 ID사용자의 청약 자격 데이터를 구분하고 분석 기록을 추적.eligibility_result: 분석 결과 유형예: "적합", "부적합", "조건 미충족".error_type: 분석 실패 시 발생한 에러 유형예: 데이터 불충분, 네트워크 문제, 인증 실패.time_spent: 분석 시작부터 완료까지 소요된 시간분석 완료에 걸린 시간을 기록하여 평균 시간과 성능 개선에 활용.청약 신청서 작성 완료까지 평균 소요 시간 3분 이하 유지전체 청약 신청에 소요된 시간 (합계) / 청약 신청서 작성 완료 사용자 수:서비스의 핵심 가치를 확인Event:click_apply_start: 신청서 작성 시작view_apply_complete: 신청서 작성 완료파라미터:user_id: 사용자 IDtime_spent: 각 사용자별 작성 소요 시간 (시작~완료 시간 간격)B. 보조 지표DAU, 청약 신청서 작성 완료율, 청약 신청서 발급 완료율(신청서 작성 완료 후 발급 버튼이 따로 있는데 이때의 이탈율을 알아보기 위함), 가입한 사용자 중 원하는 청약 상품을 검색하거나 탐색한 비율, 방문 리텐션C. 가드레일 지표서비스 이탈율, 신뢰도 관련 클레임[Action Plan]발급 완료율이 낮다면 신청 과정의 특정 단계에서 많은 사용자가 이탈했는지 분석평균 소요 시간이 3분을 초과한다면? 데이터 입력 단계나 인증 절차를 단축하거나 간소화 필요DAU 감소? 신규 사용자 유입 전략 및 재방문을 유도하는 리마인더 기능 검토이탈율이 높다면? 이탈 포인트를 정확히 파악하고 프로세스를 최적화, 고객센터 강화 및 빠른 피드백 체계 구축 감사합니다!

9-2. 매틑릭 하이라키의 정의와 예시, 구축 process 강의 17:43초에 보여주신 스프레드시트 보고 싶은데 접속 url을 받을 수 있을까요?

안녕하세요 선생님, 저는 UXUI 개선 업무를 진행하고 있습니다. 제 직무에서 생각해 볼 수 있는 아래 답안 우선 전달 드립니다 :) PM이 아니다 보니 다른 문제는 조금 더 고민을 해보겠습니다. CTR과 CVR각 기능의 CTR, 이후 CVR과 이탈률CTR과 CVR 모두 목표치 이상일 경우 기능이 잘 동작하고 있다고 볼 수 있습니다.CTR검색 화면 진입시 : 최근 검색어, 실시간 검색어, 검색창의 CTR검색 결과 화면 진입 후 : 상품, 검색창, 필터 CTR, 이탈률질문이럴 경우 재검색 비율과 몇회 이후 상품 컴포넌트를 탭했는지도 확인을 하면 좋을거 같은데 어떤 지표로 확인할 수 있을까요?검색화면 진입 후 상품 CTR이 목표치 이상일 경우 검색 기능에 만족하고 있다고 볼 수 있습니다.CTR검색 필터 적용 후 상품 CTR, 재검색률, 이탈률검색 필터 적용 후 상품 CTR이 목표치 이상일 경우 필터 기능이 잘 동작한다고 볼 수 있습니다.온보딩 단계 이후 가입 CVR가입 퍼널에서 온보딩 단계 이후 다음단계 CVR, 가입 CVR, 이탈률다음단계 CVR과 가입 CVR이 목표치 이상일 경우 개선되었다고 볼 수 있습니다.

강의 수강 목적1. 현재 담당하고 있는 제품에 데이터 분석 적용하기운영중인 제품에 데이터 분석을 적용하자는 이야기가 나온 뒤, GA 와 앰플리튜드를 붙였음하지만 데이터에 대해 아는 사람이 아무도 없어 방치되고 있는 상태직접 데이터 분석에 대한 이해도를 높여, 운영중인 제품의 퍼널 설계부터 해볼 예정2. 회사에서 데이터 분석이란 무엇인지 가르쳐보기회사 전반적으로 데이터의 중요성은 알고 있지만, 다들 눈 앞에 놓인 업무에 치여 소홀히 하고 있음 나 역시 마찬가지로, 배워야지 배워야지 하면서 지금껏 미루고 있음제일 좋은 학습방법은 누군가를 가르치는 것이라고 함강의를 마치고, 본 강의를 기반으로 회사에 데이터 분석이란 무엇인지 강의해 볼 예정3. 데이터 기반 사고를 하기 위한 기초 프레임워크 습득어떤 업무 분야던 좋은 프레임워크를 배웠을 때, 폭발적인 성장을 했던 것 같음본 강의를 통해 데이터 기반 사고를 할 수 있는 기초를 단단히 다질 예정 어떻게 노력할 것인가매일 강의를 듣고, 배운 내용을 강의노트로 기록기록한 강의노트를 보고 한 번 더 요약하여, 나만의 데이터 지식 위키로 만들기현재 운영하고 있는 제품에 적용할 수 있는 것들은 바로 바로 적용할 것 수강한 뒤 나의 모습제품을 기획/디자인 할 때 항상 데이터 기반으로 생각한다.업계 트렌드에 맞게 데이터 기반으로 가설을 세우고, 실험 후 결과를 정량적으로 측정한다.