인프런 커뮤니티 질문&답변

은지님 안녕하세요! 과제 푸시느라 고생하셨습니다

현황 파악 부분

• 전체적인 트렌드를 파악해주셨는데, 이거를 다르게 보는 방법도 있습니다. 예를 들어 주별로는 성장했는가? 주별 User를 파악해보는 것도 추천드려요. 서비스의 사용 빈도에 따라 하루 단위가 아니라 주별로 보는 것이 유의미한 경우가 있어요

• 일자별로 볼 때도, 1일 방문 유저를 더 세분화해서 볼 수 있는지 생각해보시면 좋습니다

  • 예를 들어 과제에서도 드렸던 신규 유저 / 기존 유저 / 복귀 유저 이렇게 나눠서 데이터를 보면 신규 유저는 늘어나고 있는데 기존 유저가 이탈한 것인지 혹은 신규는 계속 비슷했는지 등 나눠서 볼 수 있게 됩니다

  • 이렇게 하나의 데이터를 조금 더 쪼개보면 Action Item을 더 잘 생각할 수 있게 됩니다

  • 액션 아이템 도출이 어렵다고 하면 데이터를 한번 더 쪼개보셔요!

• 또 다른 관점으로는 데이터를 파악할 때 그냥 단순히 올라가는구나 멈추는구나 하는 것에서 하나 더 나아가서, 평일과 주말의 패턴이 다를까? 공휴일이 있을 때 패턴이 다를까? 이런 가설을 생각해보고 데이터를 확인해보는 과정이 필요합니다

  • 데이터 하나를 보고 디테일하게 한번 더 생각해보는게 핵심이라 데이터를 보고 어떤 관점으로 또 볼까? 생각해보셔요

• 일별 결제 전환 사용자 수에서 감소 원인 분석 필요라고 해주셨는데, 이렇게 하면 분석 필요만 쓰는 것이 아니라 가설을 생각해보시면 도움이 됩니다. 왜 떨어졌을까? 어떤 일이 있었을까? 이런 관점으로요

• 퍼널에서 이상치를 제외한 이유는 무엇일까요?

  • 이상치가 아니라 그 안에서도 유의미한 의미가 있을 수 있습니다. 공휴일의 패턴이 다를 수도 있는 것이지요

  • 공휴일과 아닌 시기의 퍼널 비율을 비교해보고, 공휴일엔 조금 더 많은 사람들이 퍼널에 전환되는구나 이런 것들을 알 수 있게 됩니다

• 아래 표에 있는 0 to 50, 50 to 100, 100 to now는 무엇일까요? 컬럼에 나와있는 부분에 대한 정의가 나와있지 않아서 어떤 것을 의미하는지 알기 어렵네요

가설 수립 부분

• 가설에서 리텐션 사용자 비중 증가로 전환율이 개선되었다라고 해주셨는데 이건 어떤 의미인가요?

  • 리텐션이라는 지표가 전환이 되었다는 것을 의미하는데, 유사한 표현을 반복한 것처럼 보입니다(두개가 상관관계가 정의에 따라 이미 높을 것이라는 의미)

  • 가설의 한계에서 과거 원인 분석과 미래 액션 계획을 직접 연결하고자 함은 어떤 의미일까요? 문장만 봐서는 이해가 되지 않아 질문드려요

가설 검증 부분

• 리텐션 사용자를 결제 기록이 있는 사용자라고 해주셨는데, 리텐션이라는 지표를 정확하게 정의를 해야 리텐션 사용자를 사용할 수 있습니다

  • 여기서는 최초 결제 후에 해당 기간에 결제 기록이 있는 사용자라고 해서 지표의 의미가 헷갈리네요

  • 만약 과거 2025-01-01에 가입해서 그 시기에 결제하고, 2025-02-03에 결제하면 리텐션 사용자인가요? 이 리텐션 사용자는 언제의 리텐션 사용자인걸까요?

• 리텐션의 정의를 주문이라고 했다면, 리텐션이 홈 화면에서 결제 전환을 한 사람의 비율과 유사한데 지금 써주신 부분의 인과가 반대인 것 같아요. 유저들의 페이지 전환율이 높아져서 그 결과 주문까지 이어지고, 그게 리텐션 유저를 증가시킨 것이지요. 리텐션 유저가 늘어나서 페이지 전환율이 높아졌다고 말하는 것은 X->Y를 반대로 해석한 것 같아요

   

   

   

• 리텐션 액션 순위에서 유저 세그먼트를 그리고 Action Item이 구체적이지 않은 것은 가설이 구체적이지 않아서 그렇게 느끼실 수 있을 것 같아요. 저도 처음에 분석할 땐 이게 어려웠어요. 그래도 이렇게 고민을 작성하시고 제가 말씀드린 것을 보시면, 이제 어떻게 해야할지 감이 떠오르실 것 같아요! 한번 위에 말씀드린 내용을 토대로 다시 한번 시도해보시면 어떨까요?

• 정리드리면

  • 데이터를 더 디테일하게 뜯어서 확인해보기

  • 가설을 만들어서, 생각해보기

  • 지금도 가설을 생각하는 것을 잘 시도해주셨는데, 지표 정의상 X, Y를 반대로 이해하신 것 같아요. 이 부분을 다시 생각해보시고 무엇이 Input 메트릭일까? 무엇이 Output 메트릭일까? 을 같이 생각해보시면 도움이 될 것 같아요!

과제 하시느라 너무 고생하셨고 계속 또 질문 해주셔요!!!

은지님 안녕하세요. 과제를 보면서 피드백을 준비하고 있어요. 금요일까지 공유드릴게요!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정은지님.

로그 분석을 통해 도출된 결론을 검토하고 개선점을 찾고자 하시는 점이 인상적입니다. 다음 몇 가지를 고려해 보시면 도움이 될 수 있습니다:

1. 결제 경험자 분석: 결제 경험이 있는 사용자를 대상으로 데이터 세분화(예: 마지막 결제 날짜, 평균 재방문 주기 등)를 통해 어떤 특정 행동 패턴이 있는지 분석해 보세요.

2. 재방문 유도: 특정 이벤트나 프로모션(예: 할인, 신규 기능 알림 등)을 통해 재방문을 유도한 후, 해당 이벤트가 사용자 행동에 미치는 영향을 측정하세요. 이를 통해 더 구체적인 행동 유도 방안을 마련할 수 있습니다.

3. A/B 테스트 실행: 여러 전략을 수립하여 소수의 사용자 그룹을 대상으로 A/B 테스트를 실행하고, 그 결과를 바탕으로 가장 효과적인 접근을 판단하는 것도 좋은 방법입니다.

4. 세분화된 분석 실시: ‘어떤 집단’에 집중할지를 정하기 위해, 로그 데이터를 바탕으로 가능한 많은 변수(나이, 지역, 사용 디바이스 등)에 따라 데이터를 세분화하고 분석해 보세요.

위 방법들을 통해 좀 더 구체적이고 효과적인 액션 플랜을 도출할 수 있기를 바랍니다. 추가적으로 강의 관련 질문이라면, 인프런의 수강 전 문의 게시판에서 지식공유자님에게 직접 문의해 보시는 것도 추천드립니다.

계속해서 좋은 성과 있기를 기원합니다!

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