최종 과제 제출
동현님 안녕하세요. 문제 푸시느라 고생하셨습니다! 보고 느낀 것을 하나씩 작성해볼게요. 이런 과제가 회사에서 주어지면, 바로 리텐션을 보는 것보단 전체적인 트렌드를 파악하는 것이 필요합니다. 일자별로 주차별로 하루 사용자 수(DAU나 WAU)를 보면서 갑자기 올라가는 경우가 있는지, 혹은 특정 패턴이 있는지 보고 그 후에 들어가면 좋습니다. 지금은 리텐션이니까 리텐션만 보자!라고 하신 것 같습니다. 1번에서 쿼리를 짜시고 생각해주신 흐름 을 작성해주셨는데, 회사에서 어떤 것을 했는지 모르는 상황이라 상황을 가정하고 이야기를 하신 것 같아요. 다만 그 가설이 광고나 마케팅 같은 것에 집중된 것으로 보입니다. 알 수 없는 것에 대해 생각을 하신 느낌이랄까요. 이럴 때는 데이터를 더 구체적으로 쪼개서 보는 것이 필요합니다. 예를 들어 특정 이벤트를 한 사람들이 더 많이 접속했는가 등이지요. 그래서 전체적인 데이터 흐름을 알고 있는게 중요합니다. 단순하게 유입 전략의 변화 or 마케팅 예산 확대 필요는 구체적이지 않은 Action Item이라 조금 더 구체적으로 들어가는 것이 필요합니다 2번에서 new, current, dormant 유저가 나와있는데, 2번 문제는 주차별로 new_user가 몇 명이고, dormant가 몇 명, resurrected가 몇 명 이런 형태로 나와야 합니다. 지금은 지금 데이터에서 전체 기간을 활용해서 본 것이고, 회사에서는 주차별로 지금 New user가 늘어나고 있는지, 혹은 resurrected가 늘어나고 있는지 등을 안다면 전략을 조금 더 구체적을 짤 수 있게 됩니다.이걸 구할 때 접속 주기 등을 파악해서 적절한 기준을 만드는 것이 필요한데, 그 과정을 해주신 부분 잘 해주셨어요. 다만 47일로 설정하면 데이터를 보기까지 47일이 지나야 합니다. 그래서 저는 주차별로 데이터를 보곤 합니다. 주차별 패턴을 보고 -> 빠른 Action Item을 정하는 것이 중요하다고 생각하기 때문이에요unknown_user의 정의를 보면 기존도 아니고 이탈이 아닌 모호한 user라고 해주셨는데 유저 타입을 나눌때 MECE하게 하지 않아서 그런 것 같습니다(논리적으로 겹치지 않고, 모두 다 포괄하도록 작성해야 합니다) 첫 접속일이 마지막 접속일이면 이탈한 유저로 봐야할 수도 있지요. 결과 해석은 지금 데이터가 있는 마지막 시점의 데이터를 해석한 것이라 날짜 관점으로 보시면 좋겠습니다. 어떤 유저가 new user였다가 시간이 흘러서 current user로 되고 그러다가 dormant user로 될 수도 있습니다 new_user와 PMF와 부적합한 유입 전략으로 유입되었다라는 말이 있는데, Action Item을 생각할 때는 우리가 알 수 있는 명확한 것이나 Control이 가능한 것에 대해 생각하는 것이 필요합니다. 유입 전략은 지금 관점에서 Control을 할 수 있는 부분이 아니라 여기서 아이디어를 내는 것을 추천하진 않습니다 3번에서 click_food_category와 screen_view가 빈번하게 발생하는 것은 유저 Flow 상 당연한 결과입니다. 처음에 들어와서 음식 카테고리를 선택하거나 검색을 하거나 등이 있고, screen_view 이벤트는 어떤 페이지에 접근하면 항상 발생하는 이벤트거든요. screen_view를 본다면 screen까지 같이 봐야 합니다. 3번에서 기대했던 것은 리텐션을 구할 때, A라는 행동을 한 사람이 다시 retain(이 때의 retain은 앱 접속이라 생각해도 괜찮고, 구매로 해도 괜찮고 판단하기 나름입니다)이 되는 비율을 구해서 A 행동 여부에 따라 차이가 있는지 등을 볼 수 있습니다. 지금은 단순히 이벤트 COUNT만 한 것이지요. 정리하면리텐션 분석!이 메인이 아니라 전체적인 데이터를 파악해야 합니다. 과거에 어떤 방식으로 서비스가 발전하고 있었는가?내 생각에 기반한 Action Item은 좋은 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. 지금은 마케팅이나 제품에 대한 내용이 없기 때문에, 그 부분에 대해 생각하는 것보다 지금 있는 데이터에서 발굴할 수 있는 것을 발굴하는 것이 필요합니다유입 전략이 PMF와 매우 적합 이런 것은 유입 전략을 모르기 때문에 쓸 수 없습니다. 물론 회사에서는 이런 전략을 알 수 있으므로 그 때는 사용해도 괜찮을 것 같구요Action Item으로 광고비 증가, 감소, 신규 유저 타겟으로 뭘 해보자 등은 구체적이지 않고 데이터를 보지 않아도 누구나 말할 수 있습니다. 데이터를 보고 -> 어떤 특징이 있네 -> 이걸 해볼까?라는 과정이 필요합니다지금은 리텐션이라 딱 리텐션만 보고, 이벤트 집계만 보고 하신 것 같아서 더 다양하게 생각을 해보시면 좋을 것 같아요유저들의 행동은 여러가지가 있을 수 있는데, 관련되어 뭐가 있을까? 생각해보셔요User type을 쪼개는 것은 주차별로 데이터를 만들어 보셔요. 지금은 전체 데이터에서 유저 타입을 하나로만 정의한건데, 유저들은 시간이 지나면서 변하게 됩니다(쓰시다가 안쓰는 앱을 생각해보시면 new -> current -> dormant가 되었겠죠)이 문제는 꽤 난이도가 높은 문제긴 합니다. 시간이 오래 걸리고, 현업에 있는 분들도 꽤 많은 고민을 하게 만든 문제입니다. 한번 다시 생각해보시고, 구체적인 것을 발굴하는 연습을 해보셔요 고생하셨습니다!