안녕하십니까 카일님현업에서는 가설이나 해결방안에서 여러가지 의견들이 나올거같은데 어떻게 우선순위를 잡고 진행하시는지 궁금합니다. 여러가설이나 해결방안들을 전부 데이터로 판단하기엔 힘들거라 생각해서 궁금합니다!

쿼리 글자 사이즈가 너무 작게 보기 힘든데 수업 자료에 쿼리문을 올려주시면 안될까요? 

안녕하세요. 지금 강의를 듣고 있는데, 강의에서 나오는 자료(PPT)를 받고 싶은데, 어떻게 하면 될까요?

안녕하세요. 저는 PM/PO를 희망하는 취업준비생입니다! 아직 PM/PO 관련 직무 경험은 없고요. 그래서 나름대로 신중하게 문제를 푸느라 문제 풀이에 오랜 시간이 소요되었는데, 피드백을 받아보고 싶어 Q&A를 남깁니다. 1번 문제메인 지표: CTR (특정 기능 클릭 수 / 메인 화면 진입 횟수)문제는 메인화면의 각 기능이 ‘잘 동작하는지’확인하는 것메인 화면의 특정 기능만을 언급하지 않음 → 특정 기능이 전환까지 잘 이어지는지 퍼널 관점에서 보는 것은 아니라고 판단메인 화면의 모든 기능을 언급하였음 → 각 기능을 비교하여 보아야 하는 문제라고 판단하였음잘 동작하는가 = 각 기능들이 화면 설계 단계에서 의도한 대로 유저의 관심을 끄는가따라서, 메인화면에서 각 기능이 유저의 관심을 얼마나 끄는지를 확인할 수 있는 ‘CTR’을 메인 지표로 선정하였음보조 지표: CVR (특정 기능 클릭 후 결제를 한 건수 / 특정 기능 클릭 수. 주문 전환율)CTR을 메인으로 보는 것은 맞으나, CVR을 보조 지표로 보면서 ‘주문’에 얼마나 기여하는지를 보아야 함특히 ‘이런 음식 어때요’, ‘동네 맛집’ 등의 기능은 특정 음식점을 바로 보여줌해당 기능을 클릭하면 메뉴 카테고리 및 음식점에 대한 유저의 선택지가 사라지고, 결제까지의 퍼널이 확 줄어듦(메뉴 선택 → 주문). 유저의 주문까지 이어지는 것을 고려하여 만든 기능은 CVR을 함께 보아야 한다고 생각함 2번 문제메인 지표 1: CVR (검색 화면 진입 후 결제를 한 건수 / 검색 화면 진입 횟수. 주문 전환율)검색 화면에 진입한 유저는 크게 ‘특정 메뉴나 식당을 정하고 앱을 작동한 유저 (1)’, ‘어떤 음식을 먹을지 고민하고 있는 유저 (2)’ 두 부류로 나눌 수 있음두 세그 모두 ‘단순 탐색’이 아닌, 주문을 염두에 두고 검색 화면으로 진입한 것이기 때문에, ‘주문까지 이어질 경우 ‘검색 기능에 만족했다’고 볼 수 있음.더 세부적으로 나누어, ‘직접 검색을 하는 유저’와 ‘실시간 검색어를 선택하는 유저’의 CVR을 따로 보면서 각 기능의 만족도를 보는 것도 가능함.메인 지표 2: 체류 시간(1)의 경우 이미 어떤 음식을 먹을지 결정을 내렸고, 주문 의사도 비교적 높기 때문에 빠르게 주문을 할 것.해당 세그는 이미 의사결정이 완료되었기 때문에, 검색 화면에서 다음 퍼널로 넘어가지 못하고 체류 시간이 길다면 만족도가 떨어질 확률이 높음(2)의 경우 어떤 음식을 먹을지 ‘결정하기 위해’ 검색 화면에 진입하였음.검색 화면에서 체류 시간이 길다면, ‘어떤 음식을 먹을지 고민하는’ 유저의 문제 상황을 검색 기능이 해결해주지 못함을 의미보조 지표: CTR (특정 기능 클릭 수 / 검색 화면 진입 횟수)직접 검색, 실시간 검색어, 최근 검색어 등 각 기능들의 클릭율을 보면서 각 기능들이 잘 작동하고 있는지를 파악단, 클릭율 만으로 ‘유저가 검색 기능에 만족했는지’를 파악하기는 어려움. 각 기능을 클릭였음에도 결제까지 이어지지 않는다면 ‘기능이 잘 동작했지만, 유저를 만족시키지는 못했음’을 의미하기 때문따라서 CTR은 핵심 지표로 보기 보다는 보조 지표로서 ‘각 기능이 잘 동작하고 있는지’를 파악하는 데 활용 3번 문제메인 지표: CTR유저가 필터 기능을 통해 원하는 가게 또는 메뉴를 찾으면 필터 기능이 잘 사용되고 있다고 할 수 있음따라서, 유저가 필터 기능을 사용한 후, 결과창에서 선택지를 클릭하는지를 본다면, 필터 기능이 잘 작동하는지 볼 수 있을 것결과 컴포넌트 클릭 수 / 필터 설정을 하지 않는 사용자 수결과 컴포넌트 클릭 수 / 특정 필터를 설정한 사용자 수필터를 따로 설정하지 않았을 때의 클릭율, 특정 필터를 설정했을 때의 클릭율을 각각 보면서 ‘어떤 필터를 썼을 때 유저가 원하는 식당 or 메뉴를 잘 찾는지’를 볼 수 있을 것CTR이 가장 높게 나오는 필터를 기본 설정 값으로 설정하고, CTR이 가장 낮게 나오는 필터를 하단에 배치하거나 제외하는 방식으로 기능을 개선할 수 있을 것 4번 문제서비스 접속 횟수(리텐션), 체류 시간대다수의 배달 서비스 유저는 ‘음식을 주문할 때’ 서비스를 이용함. ‘탐색’을 위해서 배달 서비스를 이용하는 경우는 극히 드뭄.‘서비스 접속 = 주문’으로 이어지는 경우가 대부분일단 배달 앱을 켜도록 만들면 주문으로 이어질 가능성이 높기 때문에 접속 횟수 자체를 늘릴 필요가 있고(접속 횟수 늘리기),배달 서비스를 이용하는 대부분의 유저는 ‘배가 고픈 상태’에서 ‘음식 주문’을 위해 서비스를 이용하기 때문에, 음식 주문에 오랜 시간이 소요되지 않아야 서비스 사용 경험이 긍정적일 것 (체류 시간 줄이기)서비스 접속 횟수를 늘리는 것은 유저가 음식을 자주 주문했던 시간에 푸시 알림을 보내는 등의 CRM 액션을 시도해볼 수 있을 것체류 시간을 줄이기 위해서는 주문까지 가는 퍼널을 간소화하거나(ex. 배민의 과거 주문했던 메뉴 바로 주문), 개인의 과거 주문 기록을 바탕으로 하여 맞춤 메뉴 추천을 하는 방법이 있을 것 5번 문제메인 지표: CTR (해당 메뉴 클릭 수 / 추천 알고리즘 화면 진입 수)추천 알고리즘이 유저의 취향에 맞게 메뉴를 제공하였으면 메뉴를 클릭할 것(맞춤 추천이 아니라고 생각하면 클릭하지 않을 것). 따라서 CTR을 메인 지표로 보는 것이 ‘추천 알고리즘의 성능’을 가늠하기에 가장 적합하다고 생각함보조 지표: CVR (해당 메뉴 결제 수 / 추천 메뉴 클릭 수)자신의 취향에 맞고, 지금 당장 끌리는 음식이라고 생각하면 주문까지 이어질 수 있음하지만, 과거에 많이 주문했던 음식이라고 하더라도 지금 시점에서 먹고 싶지 않을 수도 있고, 고민 중인 다른 선택지가 있을 수도 있기 때문에, 주문까지 이어지지 않았다고 해서 ‘추천 알고리즘의 성능이 저조하다’라고 단정지을 수 없음. 따라서 CVR은 보조 지표로서 봐야 함 6번 문제네이버웹툰핵심 지표: 요일별 1인당 평균 작품 소비 수웹툰은 요일 단위로 작품이 업로드됨. 유저의 콘텐츠 소비 역시 요일 단위로 루틴처럼 형성됨.특정 요일에 인기 작품이 편중되면 이러한 루틴이 깨지고, 리텐션이 약화될 수 있음따라서 요일별 콘텐츠 소비량을 볼 수 있는 ‘요일별 1인당 평균 작품 소비 수’를 보면서 지표가 낮은 요일에 인기 작가의 신규 작품을 배치하거나, 추천 푸시 알림을 강화하는 등의 액션으로 ‘균형 잡힌 소비 패턴’을 만들어야 함 7번 문제메인 지표: 서비스 가입 전환율 (온보딩 후 가입을 완료한 유저 / 온보딩 과정을 모두 완료한 유저)프로젝트의 목적이 ‘가입 퍼널 개선’이었기 때문에, 온보딩 기능의 도입 역시 ‘가입 단계에서의 전환율을 높이기 위한 것’이었음따라서 온보딩을 진행한 유저 중 얼마나 가입까지 이어졌는지를 본다면 온보딩 기능의 효과를 파악할 수 있을 것보조 지표: 온보딩 단계별 이탈율온보딩이 여러 단계에 걸쳐서 진행되는 기능이라면, 각 단계별로 이탈하는 유저가 얼마나 있는지를 파악하여 온보딩 기능을 개선할 수 있을 것 감사합니다!

1번 문제[기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?]| 문제 상황배달 서비스를 담당하는 PM입니다.배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야 할까오?지표를 정의하고, 지표가 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요? | 목적기능이 잘 동작하고 있는지 확인 | Think(1) CVR(전환율) : 우선 우리의 목적은 해당 기능들이 잘 동작하고 있는지 확인하는 것이다. 해당 기능들은 홈 화면에서 음식점 화면으로 넘어가는 역할을 하기에 서비스 이용자들로 하여금 화면 전환이 중요하다고 생각한다. (2) CTR(클릭율) : 배달 서비스의 매출은 주문이 이루어지냐가 주가 되기 때문에, 주문의 시작이 되는 홈 화면 내 CTR을 확인해보면 잘 동작한다를 알 수 있을 것으로 보인다.CTR이 기존 대비 상승한다면 잘 동작한다고 볼 수 있을 것 같다.2번 문제[검색 만족도 지표]| 문제 상황배달 서비스를 담당하는 PM입니다.고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요?검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요. | 목적고객이 검색 기능에 만족했는지 확인 | Think(1) CTR(클릭율) : 지표로 CTR을 설정한 이유는 2가지가 있다. 첫번째로는 검색창 자체를 클릭하는 비율이다. 앞선 1번 문제에서처럼 배너 영역이 제공하는 곳을 클릭하는 사람들도 있지만, 검색 영역을 클릭하는 사람들도 존재한다. 검색 기능에 만족했다면 일정 기간 대비 배너 영역 CTR보다 검색 영역 CTR이 더 높게 나올거라고 생각한다.두번째로는 검색을 한 이후 검색 결과로 나온 음식점 페이지로 들어가는 CTR이다.3번 문제[검색 필터 기능의 활성화 지표]| 문제 상황배달 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 조합해보세요. | 목적검색 필터 기능이 활용되고 있는지 확인 | Think(1) CVR(전환율) : 물론 CTR도 중요할 것으로 예상이 되지만 아무래도 검색 필터는 여러가지이기도 하고, 필터를 ON/OFF 할 때 클릭을 많이 하기 때문에 이걸로 기능이 잘 활용되고 있는지를 파악하는 것 자체가 어려울 것이라고 생각했다.그래서 CVR에 중점을 두어 생각해보았는데 검색 필터 기능을 개발하기 전 어느정도 기준치를 정해놓고 검색 필터를 설정한 이후 음식점 페이지로 들어가는지를 확인하면 검색 필터 기능의 활용도를 알 수 있을 거라고 생각한다.또는 일정 기간을 두어 (검색 영역에서 필터를 사용하지 않고 음식점 페이지에 들어가는 비율)-(검색 영역에서 필터를 사용하고 음식점 페이지에 들어가는 비율) 을 계산해서 검색 필터의 활용도를 알아내는 방법도 있을 것 같다.4번 문제[배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?]| 문제 상황배달 서비스를 담당하는 PM입니다.배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요?그것을 어떻게 늘릴 수(줄일 수) 있을까요? | 목적배달 서비스에서 가장 중요한 지표란? | Think(1) 주문 수 : 이 문제를 정의하고 해결하기 위해서는 정말 다양한 지표가 나올 수 있다고 생각한다. 다른 분들의 의견들도 다 다르게 나오기도 했다. 하지만 근본적으로 배달 서비스의 매출을 책임지고 기업 입장에서 순이익을 높이기 위해서는 주문 수가 많아야만 한다.배달 서비스는 주문을 통해서만 이루어지는 서비스이기 때문에 주문수를 통해 문제를 해결하는 방법이 가장 근본적인 방법이라고 생각한다.이는 리텐션의 문제일수도, 구매 전환의 문제일수도 있기에 AARRR/RARRA 두 방법 모두 사용 가능할 것으로 보인다. 2가지 방법을 통해 나온 결론을 A/B Test하여 결과를 도출하는 것이 좋을 것 같다.5번 문제[추천 알고리즘의 성능 지표]| 문제 상황여러분은 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? | 목적추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 지표는? | Think(1) 카테고리별 CTR(클릭율) : 추천 알고리즘 자체가 유저의 정보와 로그를 바탕으로 구매할 것 같은 제품을 보여준다. 그렇다면 해당 유저가 자주 이용하는 카테고리별 CTR을 확인하고 페이지 전환이나 구매 전환까지 이루어지를 보면 될 것 같다. 추천 알고리즘과 카테고리별 CTR을 매칭해보면 알고리즘의 추천 성능이 어느정도 일치하고 불일치하는지 판단할 수 있을 것이다.6번 문제[여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표]| 문제 상황여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요?그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요? | 목적성공 지표 1~2개 및 보조 지표 설정해보기 | Think[에듀테크 강의를 제공하는 구독형 서비스 기업, 코드잇]성공 지표(1) AU : 우선 구독형 서비스를 제공하는 기업이기 때문에 활성 사용자 수가 많아야만 그에 따른 소비자 구매건 수도 늘어나게 될 것이다.(2) 리텐션/이탈율 : 기존 소비자가 계속해서 구독을 이어나가야 하니 이탈율 감소를 위해 성공 지표로 설정했다. 보조 지표(1) 소비자 구매건 수  7번 문제[퍼널 개선 프로젝트]| 문제 상황여러분들은 가입 퍼널을 개선하라는 미션을 받았습니다.현재 가입 퍼널 프로세스 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. | 목적가입 퍼널 내 추가된 온보딩의 효과를 파악하기 위한 지표 | Think(1) 가입 퍼널 프로세스 별 이탈율 : 전환율을 높이기 위해 온보딩을 더 진행하였기때문에, 프로세스 별 이탈율을 함께 보면 좋을 것 같다.(무작정 온보딩을 추가시킨다고 좋은게 아니고, 신규 가입자들이 어느 특정 프로세스에서 이탈하게 되는지를 파악하고 그 지점에서 온보딩 기능을 더 추가하거나 빼야하거나 하기 때문)-> 이 문제는 헷갈려서 제가 문제를 잘 이해하고 푼게 맞는기 의문이 드네요..! 선생님, 항상 감사합니다 !

  클래스 btnNormal은 클래스 전체 가져와서 지정했는데 안먹혀서 한단어로 좁힌것입니다혹시 설정을 잘못한부분이 있을까요?

$ dbt run 14:24:31 Running with dbt=1.11.2 14:24:31 Registered adapter: postgres=1.10.0 14:24:32 Found 11 models, 37 data tests, 1 seed, 2 snapshots, 6 sources, 468 macros 14:24:32 14:24:32 Concurrency: 1 threads (target='dev') 14:24:32 14:24:32 1 of 5 START sql table model dvdrental.dim_customer_status ..................... [RUN] 14:24:32 1 of 5 ERROR creating sql table model dvdrental.dim_customer_status ............ [ERROR in 0.07s] 14:24:32 2 of 5 START sql table model dvdrental.dim_customer ............................ [RUN] 14:24:33 2 of 5 OK created sql table model dvdrental.dim_customer ....................... [SELECT 599 in 0.06s] 14:24:33 3 of 5 START sql table model dvdrental.dim_film ................................ [RUN] 14:24:33 3 of 5 OK created sql table model dvdrental.dim_film ........................... [SELECT 1000 in 0.06s] 14:24:33 4 of 5 START sql view model dvdrental.int_rentals_enriched ..................... [RUN] 14:24:33 4 of 5 OK created sql view model dvdrental.int_rentals_enriched ................ [CREATE VIEW in 0.06s] 14:24:33 5 of 5 START sql incremental model dvdrental.fct_payments ...................... [RUN] 14:24:33 Running incrementally with lookback interval: 3 days 14:24:33 5 of 5 OK created sql incremental model dvdrental.fct_payments ................. [INSERT 0 182 in 0.11s] 14:24:33 14:24:33 Finished running 1 incremental model, 3 table models, 1 view model in 0 hours 0 minutes and 0.69 seconds (0.69s). 14:24:33 14:24:33 Completed with 1 error, 0 partial successes, and 0 warnings: 14:24:33 14:24:33 Failure in model dim_customer_status (models\marts\dim_customer_status.sql) 14:24:33 Database Error in model dim_customer_status (models\marts\dim_customer_status.sql) relation "dvdrental.customer_status" does not exist LINE 34: left join "dvdrental"."dvdrental"."customer_status" s ^ compiled code at target\run\learn_dbt\models\marts\dim_customer_status.sql 14:24:33 14:24:33 compiled code at target\compiled\learn_dbt\models\marts\dim_customer_status.sql 14:24:33 14:24:33 Done. PASS=4 WARN=0 ERROR=1 SKIP=0 NO-OP=0 TOTAL=5dbt run 돌리고, 현재 위와 같은 에러가 발생하고 있습니다. customer_stauts에 대한 테이블이 없어서 에러가 발생하고 있는 데, 제공된 자료에서는 customer_status를 확인할 수가 없습니다.

안녕하세요! 저는 아직 1년이 안 된 UXUI 주니어 디자이너입니다.이제 막 시작하여 부족하지만, 연습문제를 풀어보았습니다!한 번에 다 풀기보단 두 개 먼저 풀고 피드백을 받은 후 다음 문제를 풀어보려고 먼저 두 개에 대한 피드백을 여쭙고 싶습니다. (강의 정말 잘 듣고 있습니다! 짧은 경력으로 스타트업에서 1인 디자이너이자 기획자로 업무를 진행하느라 부담이 있었습니다. 그런데 가장 어려웠던 부분인 로드맵과 체계 구성을, 카일 선생님 덕분에 정말 많은 부분이 더 좋아지고 있다고 느낍니다 😊😊) 문제 #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?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?1번 풀이.(1) 배너 / 카테고리 / 추천 / 주변 영역별 클릭률(2) 이탈 및 전환율→ '잘 동작'의 정의를 유저의 활용도로 정의했습니다. '활용도'는 다시 다음과 같이 두 가지로 나뉠 것 같습니다. (1) 배너 / 카테고리 / 추천 / 주변 영역별 클릭률 중 '10% 이하가 없어야' 잘 동작한다고 볼 수 있다"유저의 선택 및 결제에 충분히 도움을 주었는가?"영역별 클릭률을 통해 유저가 특히 어떤 기능에서 활발하게 상품을 탐색하는지, 유저가 상품을 선택하기 전 기준이 무엇인지 파악이 가능할 것이라고 가정했습니다.이때, 10% 이하는 매력도가 떨어지며 상품 선택을 할 때 '고려 대상이 아니라고' 가정하여 개선 대상이라고 정의할 수 있을 것 같습니다. 예를 들어서 배너 영역은 '프로모션 등 할인'이 중요하다 / 카테고리는 '먹고싶은 음식이 뚜렷하다' / 추천은 '뚜렷한 목적 보다는 별개의 상황에 의해 구매 전환을 유도할 수 있다' / 주변은 '빠른 배달'이 중요하다 등 파악이 가능하지 않을까 싶습니다.또한 클릭률이 심하게 떨어진다면, 배너 영역은 '카피라이트 혹은 프로모션 다양화' / 카테고리 영역은 '보다 세분화 혹은 아이콘 변경' / 추천은 '추천 알고리즘 점검' 등 액션을 취할 수 있을 것 같습니다.(2) 이탈 및 전환율이 '안정적'이라면 잘 동작한다고 볼 수 있다"유저가 목적을 달성할 수 있는가"'식사'는 접근성과 목적이 다양하지만, 퍼널을 통해 이탈과 전환을 파악하여 한쪽에 치우쳐있는지 특이한 행동은 없는지 확인하여 유저의 구매 행동을 불러일으키는 행동 패턴을 찾아 개선점을 찾을 수 있을 것이라고 가정했습니다.이때, (1)과 달리 구체적인 수치를 정의하는 것이 아닌 시기에 따른 이상 수치가 나오지 않는지 점검하는 것이 중요하다고 생각합니다.예를 들어 유저의 50%가 '카테고리' 영역에서 상품을 먼저 탐색하지만 결국 구매 전환이 '추천'에서 일어났다면 할인 쿠폰이나 이벤트 발행 / 광고 업체 모집 등으로 연결하여 A/B 테스트를 해보는 등입니다.  문제 #2. 검색 만족도 지표고객이 검색 기능에 만족했는지 확인 하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요2번 풀이.(1) 클릭률(클릭 이벤트) 및 클릭률 당 체류시간(2) 세션 당 검색횟수→ 검색을 한다는 것은 목적이 뚜렷하다는 것을 전제로 한다고 가정했습니다. 따라서 '만족' 여부를 원하는 목적을 얼마나 빠르게 달성했는지로 정의했습니다. 이때, 검색 화면이 따로 있기 때문에 목적 달성 또한 여러 개로 나누어 확인할 수 있을 것 같습니다. (1) 클릭률 및 클릭률 당 체류시간"'검색' 전 유저가 목표를 달성할 수 있는가"클릭 이벤트 : '검색바', '최근 검색어', '실시간 검색어', '배너' 중 어떤 것을 가장 많이 클릭하는지 확인합니다. 예를 들어 검색바에만 치중해 있다면 실시간 검색어 대신 '자주 주문한 가게'나 '일주일 중 검색량이 가장 많은 키워드 순위' 등으로 조절하는 등의 액션을 취해볼 수 있을 것 같습니다.체류시간 : '검색화면'에서 클릭률 대비 체류시간이 길다면 불필요한 고민 요소가 있는지 확인해야하 한다고 생각합니다.예를 들어, 유저가 한참 반응이 없다 '검색바'를 누른다면, 검색 페이지에 있는 컨텐츠를 줄여보는 등 액션을 취해볼 수 있을 것 같습니다.(2) 세션 당 검색횟수'유저가 얼마나 빠르고 정확하게 목표를 달성하는가"검색 횟수가 많은 경우를 MICE하게 나누어 케이별로 점검하여 개선 액션 세우기예를 들어, 유저가 단순히 고민이 많은 사람인 경우에는 홈 화면이나 검색 페이지에 추천 기능이나 키워드 기능을 강화하고 / 검색 결과가 충분하지 못한 것이라면 유사 키워드도 검색에 걸리도록 개발적으로 검토를 해보는 등 액션을 취할 수 있을 것 같습니다. 

카일님의 강의를 듣고 전 신입 PM으로서의 마음가짐, 능력, 성장 속도를 얻고 싶습니다. 그걸 위해 섹션별로 나누어 강의를 듣고 이에 대한 생각들과 복습 자료들을 노션에 기록할 예정입니다. 수강한 후, PM으로서의 커리어를 시작해 BigQuery 강의까지 들을 수 있게 데이터를 잘 다룰 수 있는사람이 되고 싶습니다!

안녕하세요 카일님!6-7 데이터 로그설계 연습 문제 풀이 제출합니다! 인프런 작성보다 노션 정리가 더 가독성이 좋은 것 같아서 노션 링크로 제출합니다!tracking plan도 작성해보았는데 함께 피드백 해주시면 감사하겠습니다 😄 노션링크 : linktracking plan (google sheets) : link 감사합니다.

Taxonomy 문서에 꼭 포함시킬 정보에서 이벤트 정보가 있는데, 그 중에서 현재 구현단계를 포함시키라고 했잖아요 그럼 개발환경(상용, 개발, 테스트 등) 에 따라서 다른 이벤트 값을 보내면 되는건가요?예를들어 set : development / set : test 이런식으로요?그럼 공통이벤트 형식으로 들어가야 하나요?

궁금합니다.

안녕하세요! 우선 질 좋은 강의 제공해주셔서 감사드립니다. 저는 3년차 UXUI디자이너이고, 이번에 프로덕트 디자이너로써 회사에서 요구하는 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해 수강하고 있습니다. 4-8 지표 정의 연습문제 풀어보았는데요, 생각이 너무 많은 것인지 3일동안이나 고심해서 해봤는데 맞는 방향인지 잘 모르겠네요. 피드백 해주시면 감사할 것 같습니다! (양이 너무 많다면 한두개 정도만 해주셔도 도움이 많이 될 것 같습니다, 감사합니다)연습문제 #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?각 영역에 대한 목적정의공통목적: 우선적으로는 사용자가 음식점 및 메뉴를 탐색 및 발견할 수 있도록 해주는 것이고, 결과적으로는 장바구니에 넣고 결제까지 이어지도록 해주는 것.배너: 다양한 프로모션, 할인혜택 등을 확인하고 ‘이벤트성 혜택'을 제공메뉴 카테고리: 사용자가 특정 메뉴를 탐색할 시 카테고리 진입을 통해 탐색 범위를 좁혀줌이런 음식은 어때요?: (사용자 데이터를 기반으로 추천한다고 가정) 사용자가 자주 먹는 음식이나 들여다보았던 메뉴 등을 추천하여 반복탐색과정의 피로를 줄임동네맛집: 픽업을 하거나, 배달소요시간이 중요하거나, 위치에 따라 적어지는 배달료등을 중요하게 생각하는 사용자에게 위치정보를 최우선적으로 고려한 가맹점을 보여줌확인해야할 지표와 정의A. 각 영역(배너, 메뉴카테고리, 음식추천, 동네맛집) 별 공통 지표영역별 CTR지표정의: 홈 화면 영역별 CTR (영역 클릭 / pv) 이유: 관심 및 반응 확인을 확인하게 위함 잘 동작한다의 시그널: CTR이 상승 및 유지. 그러나 다음 나올 2,3번도 같이 좋아져야 유효.각 영역 클릭 → 다음 퍼널 진입률지표정의: (홈)영역클릭 - (음식점 화면, 세부화면, 장바구니 화면 등등) - 결제완료 퍼널 이유: 특정 퍼널 진입 후 다음 단계로 전환율이 낮을 경우 어떤 지점에서 이탈하는지 파악하기 위함영역 유입 주문 전환율정의: 영역 별 주문 CVR (주문완료/영역 유입 수) 이유: 해당 영역이 실제 결과인 ‘주문'에 기여하는지 확인하기 위함영역 유입 주문/매출 기여 (Output)정의: 매출 (영역 유입 매출 / 전체 매출) 이유: CTR이 낮더라도 매출기여가 크면 전략적으로 중요한 영역일 수 도 있음B. 영역별 보조지표 (Sub Metric)배너(프로모션/혜택)지표) 혜택적용율 (혜택적용/주문완료) 이유) CTR은 상승하나 실제 주문완료율과 함께 혜택적용율이 적으면 혜택 등의 안내가 잘 안될 가능성이 있음이런 음식 어때요? (목적: 사용자기반 추천을 통해 반복탐색과정의 피로를 줄임)지표) 주문까지 걸리는 시간 (이런음식 어때요 영역 클릭 후 주문까지의 duration time / average 주문완료시간) 이유) ‘피로 감소'의 목적을 달성하는지 평균 주문시간과 비교하여 정량적으로 확인하기 위함동네맛집지표) 동네맛집의 평균 배달비 (동네맛집의 평균 배달비/전체 평균 배달비) 지표) 동네맛집 평균 주문완료율 (동네맛집의 주문완료율 / 전체 주문완료율) 이유) ‘거리/시간/배달료가 중요한 사용자에게 제공하는 것이 목적' 이라는 가설을 정량화하여 검증하기 위해 해당 가치들이 실제 선택으로 이어지는지 확인하기 위함C. 가드레일 지표전체 주문 전환율 (홈→주문완료)리텐션이유: 장기적으로 주문 전환율이 줄고 이탈율이 발생하면 안됨 (배달 앱 특성 상 전환율이 낮은데 매출이 상승하는 전략을 기대하기 어렵다고 생각하고, 유저의 수 가 더 직접적으로 매출과 직결될 것 같다는 가설을 세워봄) 연습 문제 #2. 검색만족도 지표검색 기능의 목적: 사용자가 입력한 쿼리에 대해 원하는 메뉴/음식점을 빠르고 정확하게 찾도록 돕는 것.---사용자의 검색 흐름:검색 키워드 입력 - 검색결과 탐색 - 결과 클릭 - 음식점/메뉴 상세 - 장바구니 담기 - 주문완료---검색 기능에 대한 만족의 정의:원하는 결과를 찾는 것최소한의 탐색만으로 해결이 되는 것재검색을 반복하지 않는 것검색이 주문까지 이어지는 것---만족했는지 확인하기 위한 메인 지표:재검색율 (재검색 세션 수 / 검색 세션 수)지표 선정 이유: 재검색 세션 수가 낮을 수록 검색결과가 정확하게 나왔다고 해석할 수 있음, 반대로 많으면 사용자가 기대하는 결과와 불일치 한다고 생각할 수 있음검색 - 주문 전환율 (검색 세션 중 주문 완료 수 / 검색 세션 수)지표 선정 이유: 검색 결과가 실제 주문(행동)으로 이어지는지 확인하기 위함 고려사항: 가격이나 리뷰 등 요소나 주문 전까지의 ux요소 등 검색-주문 퍼널에서 전환율에 영향을 주는 다른 변수들이 존재할 가능성이 높기 때문에 단독 사용 시 해석의 오류가 있을 수 있을 것 같음---보조지표검색 페이지 내 상위 결과 클릭률 (Top 3 결과 클릭 수 / 검색 세션 수)지표선정이유: 상위에 사용자의 의도와 일치하는 결과가 배치되었는지 확인하기 위함 (결과 정확도 측면)세션 당 평균 검색 횟수 (검색 수 / 검색 세션 수)지표선정이유: 1번과 비슷한 이유 (결과 정확도 측면)---가드레일 지표전체 주문 전환율전체 리텐션지표선정이유: 검색 최적화가 다른 퍼널에 악영향을 주지 않는지 확인. 연습 문제 #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표검색필터의 목적 정의:검색 결과의 적합도를 높여 탐색 시간을 줄이고 재검색을 감소시키며 주문 전환율을 높이는 것성공지표:필터 사용 세션의 재검색률 (필터 사용 세션 중 재검색 발생 세션 수 / 필터 사용 세션 수) -실제로 필터가 정확도 높은 결과를 제공하는지 알기위함.필터 사용 세션 재검색율 vs 필터 미사용 재검색율 - 필터를 통한 결과가 유의미한지 알기위함필터 사용 세션의 장바구니 전환율 (필터 사용 세션 중 장바구니 전환 수 / 필터 사용 세션 수) - 필터가 구매의사 결정에 실제로 영향을 주는지 알기위함보조지표:필터 사용률 (필터 적용 수 / 검색 세션 수)검색-장바구니에서의 필터 사용 세션 duration (필터 사용 세션의 평균 duration / 전체 평균 duration)가드레일 지표:전체 주문 전환율전체 매출검색 미사용 세션 전환율리텐션 연습 문제 #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달 서비스에서 가장 중요한 지표란 뭘까?보편적으로 가장 중요하다는 것은 해당 지표의 영향으로 인해 output metric이 긍정적으로 상승한다는 것 (매출, 리텐션 등)일 것이다. 배달 서비스는 트래픽이 유지되어야 가맹점들도 사용할 것 이고, 가맹점 수가 많아야 트래픽도 유지될 것 인데, 줄어드는 순간 시스템적으로 성장이 힘들고 정체할 가능성이 있으며 리텐션에도 영향을 줄 수 있다는 가설을 세움.중요한 지표:주문 빈도 (Active User 당 주문 수)주문 수 (전체 주문 수)이유: 사용자 규모, 리텐션, 구매의도를 종합적으로 반영한 지표라고 생각.위 지표들을 어떻게 늘릴 수 (줄일 수) 있을까요?퍼널 분석을 통해 이탈률이 높은 지점을 파악하고 이 지점의 문제를 정의하고 성공지표를 정의한 뒤, 해당 지표 달성을 위한 서비스 개선을 해야함.구체적으로는, 검색/탐색 퍼널을 최적화 시켜서 첫 주문 전환율을 개선시킨다거나, 개인화 추천 및 프로모션을 최적화 한다거나, 재주문 UX 개선으로 주문빈도를 늘린다거나 등.연습 문제 #5. 추천 알고리즘의 성능 지표추천알고리즘의 성능을 확인한다는 것 = 추천알고리즘기능의 목표를 달성하냐는 것.추천알고리즘의 목적 : 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줌
추천알고리즘이 제대로 작동한다는 것 은?유저의 정보를 제대로 파악?유저의 로그를 제대로 파악?유저의 정보 및 로그가 추천하는 제품과의 연관성이 뚜렷함?유저가 추천 제품에 관심을 가짐?유저가 추천받은 제품이 실제 구매로 이어짐?구매로 많이 이어짐?유저가 추천 제품에 관심은 보였지만 실제 구매는 안함?추천 제품이 자연 탐색 제품 대비 구매율을 높임?이 것들을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야할까요? 왜 해당 지표일까요?메인지표:추천 제품 CTR/pv (추천제품의 1차적인 관심도를 확인하기 위함)추천제품유입 구매 CVR (추천 제품 유입 구매율/전체구매율) - 실제 추천 제품이 구매까지 이어지는지 확인하기 위함보조지표:추천 노출 제품의 구매율 (추천노출제품 구매율 / 추천 노출 수)자연 노출 제품의 구매율 (자연 노출 제품의 구매율 / 추천 미노출 수)지표해석 (멘탈시뮬):만약 CTR은 높지만 CVR이 낮다면, 관심도는 높지만 실제로 구매까지 전환되지는 않는다는 것이고, 전환이 안된다는 것은 제품 클릭 전 initial기대치가 상세에서 충족되지 못하거나, 실제 가격, 배송비 등 다양한 변수 때문에 전환이 안된다고 가설을 세울 수 있음만약 CTR이 낮은데 CVR이 높다면 실제로 알고리즘은 잘 작동하지만 초반에 사용자의 관심을 제대로 끌지 못할 가능성이 있음. 이를 위해 관심을 더 끌기위한 전략을 세울 수 있을 것 같음.만약 CTR과 CVR이 모두 낮다면, 사용자가 추천제품에 관심이 없다는 뜻이고, 그렇다는 건 알고리즘이 제대로 작동하지 않는다고도 해석 할 수 있음. 연습 문제 #6. 자주 사용하는 서비스의 지표자주 사용하는 서비스: 오늘수거서비스개요: 사용자가 문 밖에 쓰레기봉투 안에 쓰레기를 넣고 수거요청을 하면, 밤 10시 이후 쓰레기를 수거해가고 무게에 따라 사용자에게 요금을 청구함.북극성지표: 우선 이 서비스의 북극성 지표는 반복사용과 연관된 지표일 것 같음. 우선 이 서비스의 수익 구조는 (활성 사용자 수 x 사용자당 수거 빈도 x 평균수거금액) 임. 그렇기 때문에 이 서비스는 사용이 해빗화가 되어야하고 (반복 사용), 생활 습관에 녹아들어야하는게 중요함. 그래서 결국 ‘반복 수거 신청'이 제일 중요할 거 같고, 또 쓰레기를 버리는 루틴을 봤을 때 주간 사용자들을 보는게 중요할 것 같음. 그래서 북극성 지표는 ‘WAU 중 주간 신청 완료율 (주간 수거 신청 완료 수 / 주간 활성 사용자 수)로 정의할 것 같음.메인 지표:수거 신청완료 전환율 (수거신청 완료 수 / 수거신청버튼 클릭 수)주간 리텐션보조지표:수거신청버튼 CTR (수거신청 버튼 클릭 수/ 홈 uv)혜택 사용 수거신청 CVR (혜택사용수거신청 수 / 전체 수거신청 수)연습 문제 #7. 퍼널 개선 프로젝트현재 가입 퍼널 프로세스의 전환율: 20%미션가입 퍼널을 개선해야함온보딩 기능의 효과를 파악해야함 미션을 달성한다면?온보딩 기능이 효과적이고 가입 퍼널이 개선된다면? - 가입 완료율이 높아지고, 가입한 사용자의 ‘질'이 높을 것 (질이 낮은 사용자는 바로 이탈하거나, 유령사용자 등)지표상으로 어떻게 파악해야 하나?메인지표: 가입 CVR (가입완료 수 / uv)보조지표: 온보딩 퍼널 단계별 전환율온보딩 진입 수 / 이전 단계 수온보딩 완료 수 / 온보딩 진입 수가입 완료 수 / 온보딩 완료 수가드레일 지표:가입 완료 후 초기 활성화 (가입 후 일주일 내 서비스 사용 수 / 가입완료수) 감사합니다!

안녕하세요, 카일스쿨님 강의 너무 잘 듣고 있습니다.trainer_id 별로 결과값을 보고싶은데 오류가 해결되질 않아서 질문 남깁니다. 서브쿼리로 작성했기 때문에 trainer_id 별로 확인할 수가 없는 걸까요?

안녕하세요JOIN 연습문제 1번에 대해서 질문이 있습니다SELETkor_name,COUNT(tp.id) AS pokemon_cnt 와SELETkor_name,COUNT(p.id) AS pokemon_cnt출력되는 행의 개수는 똑같은데 tp.id 를 쓰는 것과 p.id를 쓸 때 해석 차이가 무엇인지,연습 문제가 아닌 실무에서 똑같은 상황일 때 p.id를 사용하면 어떤 문제가 발생하는지,연습 문제처럼 COUNT로 집계 할 때 보통 어떤 테이블의 id를 COUNT 하는 것이 보편적인지 궁금합니다. SELECT kor_name, COUNT(tp.id) AS pokemon_cnt FROM( SELECT id, trainer_id, pokemon_id, status FROM basic.trainer_pokemon WHERE status IN("Active","Training") ) AS tp LEFT JOIN basic.pokemon AS p ON tp.pokemon_id = p.id GROUP BY kor_name ORDER BY 2 DESC

안녕하세요. 제가 중간에 수업을 수강하다 개인적인 사정으로 못듣고있었어서 다시 테이블 설정이 필요해서 하고있습니다. 다만 battle 테이블 생성시 다음과 같은 오류가 떠 생성이 안되는 것 같은데 처리 방법이 어떤것인가요? ㅠㅠ 감사합니다.  

안녕하세요.이전 질문에 대한 답변 감사합니다. type1을 기준으로 해서 4번 문제를 풀었는데요. 저는 trainer 테이블을 기준으로는 achivement_level = "Master"라는 조건이 있고,trainer_pokemon 테이블에서는 status IN ("Active", "Training")이라는 조건이 있으니먼저 두 테이블을 이렇게 가공한 후에 JOIN하면 좋지 않을까? 라는 생각으로 아래와 같이 쿼리를 작성했어요.SELECT p.type1, COUNT(tp.id) type_cnt FROM (SELECT * FROM basic.trainer WHERE achievement_level = "Master") t LEFT JOIN (SELECT * FROM `basic.trainer_pokemon` WHERE status IN ("Active", "Training")) tp ON t.id = tp.trainer_id LEFT JOIN `basic.pokemon` p ON tp.pokemon_id = p.id GROUP BY p.type1 ORDER BY type_cnt DESC LIMIT 1 그런데 풀이에서는 trainer_pokemon 테이블만 status 기준으로 가공한 후, 나머지 테이블을 JOIN하고 -> 마지막에 WHERE 조건으로 achivement_level = "Master" 를 걸어서 데이터를 추리는 것 같더라고요.현재 데이터 기준으로는 일단 값이 같지만, 뭔가 이 선후관계에 따라서 무언가가 달라질 수도 있을 것 같은데 명확하게 알기가 어려워 질문 드립니다! 확인 부탁 드립니다 :)

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.주로 메타광고를 설정할 때 페이스북, 인스타그램을 동시에 노출합니다.그럼 UTM url을 아래와 같이 작성하면 GA에서는 인스타그램/페이스북 분리되어 데이터 수집될까요?https://www.finj.co.kr/shop_view/?idx=46&utm_source={{site_source_name}}&utm_medium=paid-social&utm_campaign=coslo202602

안녕하세요.5-6. JOIN 연습문제 4번을 풀 때, pokemon 테이블에 type1도 있고, type2도 있는데 문제에서는 특정 하나를 사용하라고 되어있지 않아서 고민을 많이 했는데요. (type1 + type2 된 컬럼이 존재하는 새 테이블을 만들 수 있나? 까지 생각이 나아갔습니다...)풀이를 보니, type1만 사용된 것 같아서요!type1과 type2가 모두 존재하는 포켓몬도 있어서, 이런 경우에 대한 대응은 어떻게 되는지 궁금합니다. type1이면서 type2인 포켓몬의 type1+type2 타입을 구하기 (ex.Grass&Poison)type1과 type2를 합집합으로 생각했을 때, 그 중에서 가장 많은 포켓몬 타입을 구하기type1만 있거나, type2만 있거나, type1/2 모두 있는 케이스를 고려하여 특정 유의미한 데이터를 구하기등의 다양한 요구 케이스가 발생할 수 있을 것 같아서요! 확인 부탁 드립니다 :)

안녕하세요 강사님! 강의해주신 [소스/매체별 랜딩페이지 리포트]를 회사 실무 데이터에 적용해 보던 중 도저히 해결 안 되는 부분이 있어 질문 남깁니다.강의에서는 특정 이벤트 이름으로 필터링을 해도 '세션 주요 이벤트 비율'이 정상적으로(예: 3%, 5% 등) 나오는데요. 제가 똑같이 이벤트 이름 필터를 걸면 수치가 무조건 100%로 고정되어 나옵니다.궁금한 점:저는 특정 이벤트(접수완료 등)를 한 사람들의 비율을 보고 싶은데, 필터를 거는 순간 그 이벤트를 안 한 사람들이 데이터에서 다 빠지면서 비율이 100%가 되는 것 같습니다.강사님 화면에서는 어떻게 필터를 걸어도 100%가 안 나오고 실제 전환율이 유지되는 건가요? 혹시 제가 사용하는 '이벤트 이름' 필터와 강사님이 사용하시는 필터가 종류가 다른 걸까요?