구글 계정 1개로 자사몰 홈페이지에 접속하는데 pc와 모바일로 각각 접속하면 사용자는 2명으로 잡히나요?? 아니면 1명으로 잡히나요??? 2명으로 잡힐 경우, 1명으로 보는 방법도 있을까요?

ga4 reports builder 를 다운받아서 스프레드시트에서 실행했는데 account와 property가 불러와지지 않습니다.ga4와 일치하는 구글 계정입니다.어떤 문제가 있는 걸까요?

안녕하세요, 현재 실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update) 강의를 수강하고 있는데요,강의자분께서 가끔 말씀하시는 Q&A 단톡방 링크는 어디서 확인할 수 있는 걸까요?

네이티브 앱을 운영 관리하는 회사에 이직했습니다. GA4를 전혀 모르는 완전 초보자라 강의를 찾아 듣고 있어요. GA를 위해 태깅을 추가하려고 했더니 무조건 앱 업데이트를 해야한다고 합니다. 현재 GTM없이 태깅으로만 작업을 하고 있다고 하네요.혹시 네이티브 앱에서도 GTM을 활용해 태깅 변경시에도 앱 업데이트를 줄일 수 있나요?

안녕하세요. 강의 잘보고 있습니다:)회원가입 이벤트 셋팅 실습 3에서 퍼널 분석에 대해서 얘기해주시는데 이전 강의에서 배운 내용이 맞을까요? 아니면 누락된 부분일까요? 그대로 강의 진행해도 괜찮은 것일지 궁금합니다!

안녕하세요 카일님. 6-7 로그설계 과제도 제출합니다 😃 !!이번과제는 조금 자신이 없네요ㅠㅠ 소중한 피드백 부탁드립니다!로그설계하기연습문제#1. 기능이잘동작하고있는지확인하려면?📌Event1.메인지표(CTR): 각 컴포넌트 클릭수/ home화면 pv수2.보조지표(CVR):각 컴포넌트 클릭 후 주문한 수 /각 컴포넌트 클릭수로그1event_name:view_hometrigger: 앱 실행 로딩완료 시점parameter:is_login(True/False)로그2event_name: click_컴포넌트명( ex)click_banner, click_category)trigger: 클라이언트가 각 컴포넌트를 클릭한 시점parameter: entry_source( ex,banner,search…)  why? 2번문제 분석을 위해 event_name과 별개로 entry_source를 파라미터로 분류로그3event_name:click_payment 또는 view_payment_completedtrigger:클라이언트가 결제버튼 클릭 또는 클라이언트에게 결제완료 화면 responseparameter: entry_source, total_payment, food_type📌User Propertymember_grade, demographic 데이터 등등..→segment별 각 기능들의 활성정도를 분석할 수도 있음.  로그설계하기연습문제#2. 검색만족도지표1.메인지표(CTR): search_result 결과 클릭수/ view_search_result화면 pv수2.보조지표(CVR):search_result화면 후 결제 수 /view_search_result 화면 pv수 📌 Event로그1event_name:view_search_resulttrigger: 검색결과 페이지 로드완료 시점event_parameter: keyword → why? 검색 키워드별 검색 만족도 분석이 가능함.is_result_null(True/False) →why? 검색 결과가 없는 경우를 대비함. 대비하지 않을 경우 위에 지표들이 왜곡될 수 있음.로그2event_name:click_restauranttrigger:클라이언트가 결과(음식점) 클릭event_parameter: entry_source (entry_source=’search’) 로그3event_name:click_payment / view_payment_completedtrigger:클라이언트가 결제버튼 클릭 /클라이언트에게 결제완료 화면 responseevent_parameter: entry_source (entry_source=’search’)***다만 사용자가 검색 후 홈으로 나갔다 다시 들어와 결제할 경우 entry_source 유실될 수가 있음.이를 방지하기 위해 session 단위 분석도 고려해봐야함. 📌 User Propertymember_grade, demographic 데이터 등등..→segment별 검색기능의 만족정도를 분석할 수도 있음.    로그설계하기연습문제#3. 검색필터기능의활성화지표메인지표:필터 사용률 = 필터 적용 검색수 / 전체 검색수보조지표필터적용 검색율: 필터 적용검색 후 결과 클릭수/ 필터 적용 검색 수필터미적용 검색율:필터 미적용검색 후 결과 클릭수/ 필터 미적용 검색 수위 두 개 지표를 비교 📌 Event로그1event_name: apply_search_filertrigger: 필터 설정후 ‘적용’ 하는 시점event_parameter:use_filter(True)filter_typefilter_value로그2event_name:search_restauranttrigger: 클라이언트가 검색 API를 request하는 시점event_parameter:keyword,use_filter (True/False) 

안녕하세요. 과제 4-8 풀이 후 업로드 합니다.최대한 4주차에서 설명하신 부분을 최대한 담아보려고 노력했습니다.피드백 남겨주시면 최대한 반영하고 다시 깊게 고민해보고 싶습니다. 양질의 강의를 들을 수 있게 해주셔서 감사합니다..^^지표정의하기연습문제#1. 기능이잘동작하고있는지확인하려면?메인지표-각 컴포넌트별 CTR(클릭률) : 각 컴포넌트별 클릭 수 / home 화면 pageview 수보조지표-각 컴포넌트별 CVR(구매전환율) :각 컴포넌트를 클릭한 후에 구매전환 된 수/ 각 컴포넌트를 클릭한 수각 컴포넌트별 CTR이 높은경우/낮은 경우, CVR이 높은경우/낮은경우 2x2 경우의수를 모두 조합하여 home화면의 UX/UI 설계에 근거로 활용할 수 있을 것임. 지표정의하기연습문제#2. 검색만족도지표‘고객이 만족했다’ 의 의미는?검색 기능의 특성상 ‘단순 탐색’보다는 특정메뉴나 브랜드를 사전에 염두에 두고 유입된 유저가 대부분일 것. 따라서 본인이 찾고자 하는 음식점을 발견했을 때 고객은 긍정 경험을 할 것임. 메인지표-주문 전환율 (CVR) : 검색 후 구매 발생 수/ search 화면서 총 검색 수보조지표-CTR(결과 클릭률) : search_result 화면 결과 클릭 수/ search_result 화면 pageview 수고객이 찾고자 하는 결과 리스트를 잘 반환해주었기 때문에 고객이 결과를 클릭했을 것임.  지표정의하기연습문제#3. 검색필터기능의활성화지표메인지표필터 적용률: 필터적용 검색 수 / total 검색한 수보조지표2번과 같이.. 즉 필터기능을 고객 만족도 관점에서 추가 분석해본다면필터 적용 검색 후 결과 클릭 수 / 필터적용 검색 수&필터 미적용 검색 후 결과 클릭 수 / 필터 미적용 검색 수->위 두개를 비교해서 필터 기능이 고객의 요구를 잘 해소하고 있는지 추가 검증도 가능  지표정의하기연습문제#4. 배달서비스에서가장중요한지표는?배달매출, 즉 지표로는 CVR(구매 전환율)이 가장 중요함. 그 이유는 CVR은 서비스의 수익과 직결되는 지표이고, 고객이 결국 구매로 전환을 했다는 것은 서비스의 주기능(배달)이 궁극적으로 성사된 비율이기 때문임.CVR을 늘리기 위해서는 퍼널 분석을 시행한다. 그 중에서도 결제와 관련된 뒷단인 cart-payment 부분에서 이탈률이 발생하는 지점을 발견한다. 그 후에 문제상황을 MECE하게 쪼개본 뒤에 이에 대한 PAINPOINT를 해결 할 수 있는 기능을 추가 제안 지표정의하기연습문제#5. 추천알고리즘의성능지표메인지표:-추천 상품 클릭률(CTR) : 추천 상품 클릭수/ 추천 상품 노출 수보조지표:-추천상품 구매전환률(CVR) :추천상품 클릭 후 구매발생 수 / 추천상품 클릭 수고객 관점 보조지표추천 상품 구매 기여율: 추천 영역에서 클릭 후 구매한 상품 수 / 전체 구매 상품 수 지표정의하기연습문제#6. 여러분들이자주사용하는서비스의지표선정 서비스: 지그재그다른 연령/성별대보다 패션의 민감도와 그에 따른 쇼핑빈도가 높은 집단(20,30대 여성)을 타겟으로 한 쇼핑 플랫폼.메인지표-weekly retention-why? 패션 플랫폼은 한 번 구매하고 끝나는 서비스라기보다, 지속적으로 상품을 탐색하고 찜하고 비교하는 흐름이 강함. 따라서 유저가 얼마나 반복적으로 다시 방문하는지가 서비스의 건강도를 가장 잘 보여준다고 생각함.보조지표-신규유저 구매전환율-기존유저 이탈률 지표정의하기연습문제#7. 퍼널개선프로젝트메인지표 온보딩 가입 전환율=온보딩 완료 후 가입한 수 / 온보딩 완료한 유저 수보조지표온보딩 과정 이탈률=온보딩 중도이탈 유저 수/ 온보딩 시작한 유저 수

질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요  안녕하세요. 해당 강의를 google cloud가 아니라 vs code에서 해볼 수 있는 방법은 없을까요?

수업자료 다운로드 했는데 아무 파일도 들어있지 않습니다. 테이블 생성 때 필요합니다!

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?