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 싶은것 담당하게 될 제품에서 비지니스와 연관된 중요한 지표가 무엇 인가를 분석하고 설정하는 능력 중요 지표를 개선에 과제가 되고있는 하위 지표를 분석하고, 개선을 위한 플랜을 설계하는 능력 플랜을 진행 시킨뒤, 어떠한 임팩트가 있었는가 데이터로 설명하는 능력 그것을 위해 노력할 것 목적의식을 가지고 강의를 듣는다 강의를 통해 전달 받은 지식의 습득을 위해, 노트를 정리하고, 실제업무에서 참고할수 있는 위키를 만든다 앞으로 담당하게 될 제품에 적용해보고 상상 해본다 수강후의 나의 모습 제품을 위한 데이터 분석의 전반적인 프로세스를 이해하고 있고, 설계가 가능한 사람 데이터 분석의 의의를 팀원들에게 설명할수 있고, 진행시키고, 임팩트를 데이터로 증명하는 사람
구매 관련 세션 키 이벤트 비율과 사용자 세션 키 이벤트 비율 수동으로 확인할 수 있는 방법 문의 드립니다. 탐색 보고서에서 만들어 보려고 하니 전체 이벤트가 모두 반영 되어, 기본 보고서에서 처럼 이벤트를 선택하여 전환율을 확인할 수 없었습니다. 기본 보고서에서 바로 확인할 수 있는 수치가 아니어, 수동으로 측정 항목 기입하여 계산해야 할 것 같은데요. 분모는 측정항목으로 세션수와 총사용자로 두면 될 것 같은데 분자인 구매 완료 세션수와 구매한 사용자를 어떻게 적용하면 될가요? 별도의 이벤트 세그먼트를 만들어서 보는게 맞을지.. 하여 문의 드립니다.
간만에 수강 완료했던 강의에 가물가물한 지식을 다시 찾아보고자 방문을 했더니 몇가지 항목들이 추가된 것을 확인했습니다. 정말 많은 강좌를 구매했지만, 최신 사항을 갱신하여 강의에 추가하고, 관리를 하는 강좌는 거의 없었는데 이렇게 애틋하게 강좌를 꾸준히 관리해 주시는 모습에 수강한 사람들에게 강사로서의 의무감이나 책임감이 정말 남다르시구나 생각했습니다. 질문의 제목은, 본 강좌에 Google Ads를 추가해 달라는 것이 아니라 신규 강좌로 Google Ads를 추가해 주실 생각은 없으신가 싶어 글을 남기게 되었습니다. 본 강좌를 수강하고 너무 크게 만족을 한 수강생 한사람으로, GA4의 사용 방법이 더 확장된 강좌 혹은 중급 이상의 더 기술적, 필드 경험이 녹아든 강좌들이 속속히 나와 이 강좌처럼 라이프 사이클이 지속되는 강좌로 오래 가기를 바라는 마음이 큽니다.
안녕하세요. 선생님, 총 정리 문제 풀이 4번을 강의를 보면서 쿼리를 따라 작성해봤는데 결과가 pokemon_cnt: 1, avg_level: 42.0으로 다르게 나오네요.. 몇 번을 다시 새로 써도 똑같은 결과가 나옵니다 ㅠㅠ WITH winner_cnts AS ( SELECT winner_id, COUNT(winner_id) AS win_cnt FROM basic.battle WHERE winner_id IS NOT NULL GROUP BY winner_id ), top_winner AS ( SELECT wc.winner_id AS trainer_id, wc.win_cnt, t.name AS trainer_name FROM winner_cnts AS wc LEFT JOIN basic.trainer AS t ON wc.winner_id = t.id ORDER BY wc.win_cnt DESC LIMIT 1 ) SELECT tw.trainer_id, tw.trainer_name, tw.win_cnt, COUNT(tp.pokemon_id) AS pokemon_cnt, ROUND(AVG(tp.level),2) AS avg_level FROM top_winner AS tw LEFT JOIN basic.trainer_pokemon AS tp ON tw.trainer_id = tp.id WHERE tp.status IN("Active", "Training") GROUP BY tw.trainer_id, tw.trainer_name, tw.win_cnt
안녕하세요. 선생님, 2번 문제에 질문있습니다. 2. 각 포켓몬 타입1을 기준으로 가장 많이 포획된(방출 여부 상관없음) 포켓몬의 타입1, 포켓몬의 이름과 포획 횟수를 출력해주세요. 위 문제에서 만약에 방출 여부를 판단하고 풀어본다면 어떻게 나오는지 궁금해서 풀이를 해보았습니다. 아래 쿼리대로 풀면 될까요? WITH result AS ( SELECT pokemon_id, status, SUM(CASE WHEN status IN('Active', 'Training') THEN 1 ELSE 0 END) AS status_pokemon_cnt FROM basic.trainer_pokemon GROUP BY pokemon_id, status ORDER BY status_pokemon_cnt DESC ) SELECT type1, kor_name, status_pokemon_cnt FROM result LEFT JOIN basic.pokemon AS p ON result.pokemon_id = p.id LIMIT 1
안녕하세요. 선생님 2번 풀이에서 저는 pokemon을 FROM 절에 쓰고, LEFT 함수로 trainer_pokemon을 썼는데요. 선생님과 결과가 다르게 나오더라구요. 이 경우에는 "가장 많이 포획된" 기준으로 물었기 때문에 status가 있는 trainer_pokemon을 FROM 절에 써야하는 건가요?? SELECT type1, kor_name, COUNT(tp.id) AS pokemon_cnt FROM basic.pokemon AS p LEFT JOIN basic.trainer_pokemon AS tp ON p.id = tp.pokemon_id GROUP BY type1, kor_name ORDER BY pokemon_cnt DESC
선생님, 안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다! 다름이 아니라 3번 문제에서 trainer를 LEFT에 두시고 계산하셨는데, 저는 trainer_pokemon을 LEFT에 두고 계산했더니 오류가 뜹니다. SELECT COUNT(DISTINCT tp.trainer_id) AS trainer_cnt FROM basic.trainer_pokemon AS tp LEFT JOIN basic.trainer AS t ON tp.location = t.hometown WHERE tp.location = t.hometown 그렇다고, COUNT에 DISTINCT를 없애니 결과값이 3003개로 나옵니다.
GTM에서 제공한 head,body값을 소스 내 등록했고, 그에따른 데이터가 들어오고 있기는 한데요. 페이지 경로가 계속 하나로만 나오고 있어요. 예를들어 https://naver.com/es/#/ 이 링크라면 페이지 경로가 계속 /es/로만 잡히고 있는데 이부분 개선 방법을 혹시 아실까요?
안녕하세요, 6강의 데이터 로그 설계 연습 문제 풀이 올립니다. 피드백 해주시면 감사하겠습니다:) 1. 이런 음식 어때요 / 동네 맛집 등의 기능의 잘 작동하고 있는지 확인하려면? 설정한 지표 : 이런 음식 어때요 / 동네 맛집 등의 button 클릭률 분모 : "home" page 진입한 user의 수(예상 : client log 사용) event_name : view_home event_parameter session_id datetime : "home" page 진입한 시점 분자 : "home" page 내의 특정 button(ex. 이런 음식 어때요, 동네 맛집 등) 클릭한 user의 수(예상 : client log 사용) "이런 음식 어때요" button case event_name : click_food_recommend event_parameter food_id food_category datetime : 해당 버튼 클릭한 시점 sequence : 클릭한 음식 목록 버튼의 순서(몇 번째 음식을 선택했는가) session_id "동네 맛집" button case event_name : click_area_store event_parameter store_id store_food_category store_distance : 설정한 배달지와 가게 간의 거리 store_review : 선택한 가게 리뷰 별점 sequence : 클릭한 가게 버튼 순서(몇 번째 가게를 선택했는가) 2. 검색 만족도 지표 설정한 지표 : 검색 통한 음식 목록 클릭 전환률 분모 : search API request 후, response를 받은 user의 수(예상 : server log 활용) event_name : use_search_api event_parameter search_word : 검색 창에 입력한 단어 datetime : response 받은 시점 session_id user_id 분자 : search API 통해 받은 response에서 특정 음식 목록 버튼 클릭한 user의 수(예상 : client log 활용) event_name : click_search_result event_parameter food_id food_category food_price datetime : 특정 음식 버튼 클릭한 시점 sequence : 몇 번째 결과 클릭했는지 session_id 3. 검색 필터 기능의 활성화 지표 설정한 지표 : 검색 기능 활용 시, 필터 사용률 분모 : search API 사용한 user의 수(예상 : server log 활용) event_name, event_parameter는 2번 문제에서 정의한 내용(분모 part)과 이하 동문 분자 : search API 사용 시, 필터 버튼 클릭한 user의 수(예상 : client log 활용) event_name : use_search_filter event_parameter search_word : 검색 창에 입력한 단어 filter_name : 필터 명(ex. 가격 순, 거리 순 등) number_used_filter : 검색에 사용한 필터 수 session_id
안녕하세요 카일님 지표 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 지표 가입 전환율 (50% 이상이면 성공) 가입 완료 사용자 수 / 서비스 방문 사용자 수 :서비스 첫인상과 프로세스의 간편함 확인. 사용자들의 니즈 확인. Event: click_signup : 회원가입 시작 complete_signup : 회원가입 완료 > 화면이 따로 없어서 서버 로그 확인 파라미터: 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 비율 Event: click_analysis : 청약 자격 분석 시작 view_analysis_complete : 청약 자격 분석 완료 파라미터: user_id : 사용자의 고유 ID 사용자의 청약 자격 데이터를 구분하고 분석 기록을 추적. eligibility_result : 분석 결과 유형 예: "적합", "부적합", "조건 미충족". error_type : 분석 실패 시 발생한 에러 유형 예: 데이터 불충분, 네트워크 문제, 인증 실패. time_spent : 분석 시작부터 완료까지 소요된 시간 분석 완료에 걸린 시간을 기록하여 평균 시간과 성능 개선에 활용. 청약 신청서 작성 완료까지 평균 소요 시간 3분 이하 유지 전체 청약 신청에 소요된 시간 (합계) / 청약 신청서 작성 완료 사용자 수 :서비스의 핵심 가치를 확인 Event: click_apply_start : 신청서 작성 시작 view_apply_complete : 신청서 작성 완료 파라미터: user_id : 사용자 ID time_spent : 각 사용자별 작성 소요 시간 (시작~완료 시간 간격) B. 보조 지표 DAU, 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 리텐션 C. 가드레일 지표 서비스 이탈율, 신뢰도 관련 클레임 [Action Plan] 발급 완료율이 낮다면 신청 과정의 특정 단계에서 많은 사용자가 이탈했는지 분석 평균 소요 시간이 3분을 초과한다면? 데이터 입력 단계나 인증 절차를 단축하거나 간소화 필요 DAU 감소? 신규 사용자 유입 전략 및 재방문을 유도하는 리마인더 기능 검토 이탈율이 높다면? 이탈 포인트를 정확히 파악하고 프로세스를 최적화, 고객센터 강화 및 빠른 피드백 체계 구축 감사합니다!
