Weekly Retention 구하기 # Weekly Retention을 구하는 쿼리 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" # 유저의 event_week, firts_week, diff_week 구하기 ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) AS diff_of_day DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT # 일자별로 중복 제거 DISTINCT user_pseudo_id, -- DATE_TRUNC DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) # 유저별 event_week, first_week, diff_week 수 ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ) # Weekly retention의 수와 비율 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week ASC) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) 2. Retention User를 New +Current +Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성하기 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, FROM advanced.app_logs) , weekly_user_active AS ( SELECT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(event_date, WEEK) AS event_week, MIN(DATE_TRUNC(event_date, WEEK)) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_active_week, LAG(DATE_TRUNC(event_date, WEEK)) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY DATE_TRUNC(event_date, WEEK)) AS pre_active_week FROM base ) , user_group AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, DATE_DIFF(event_week, pre_active_week, WEEK(MONDAY)) AS diff_prior_week, DATE_DIFF(event_week, first_active_week, WEEK(MONDAY)) AS diff_first_week, CASE WHEN event_week = first_active_week THEN 'NEW' # 처음 사용한 유저 WHEN DATE_DIFF(event_week, pre_active_week, WEEK) = 1 THEN 'Current' # 1주 안에 사용한 유저 WHEN DATE_DIFF(event_week, pre_active_week, WEEK) > 1 THEN 'Resurrected' # ELSE 'Dormant ' END AS user_seg # 유저분류값 FROM weekly_user_active ) SELECT event_week, user_seg, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt, FROM user_group GROUP BY ALL ORDER BY 1 ; 어떤 사람들이 리텐션이 높은지 찾아보기 NEW(신규유저) : 신규 유저 10월 이후 하락 Current (활성화 유저) : 12월까지 상승세를 보이다가 1월에 다시 하락 Resurrected (복귀 유저) : 지속 상승 Dormant User (휴면 유저) : 지속 상승 ???: 왜 휴면유저와 복귀유저의 사용 비율이 비슷하게 나오는걸까..? 그래도 그나마 복귀유저가 리텐션이 더 높음 Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구하기 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" AND event_name = 'click_payment' -- Core Event 필터링 ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week AS week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week ASC) AS first_week_user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week ASC)) * 100, 2) AS retention_rate FROM user_counts ORDER BY diff_of_week
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요. 강의를 쭉 들으면서 ServerV3, V4를 키고 ClientV3,4 를 강제 종료시키면 영한님은 EOF 오류가 뜨는데 저는 Socket 오류가 발생합니다. 제가 잘못한건지 아니면 상황에 따라 다른건지 궁금합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 영한쌤이랑 다르게 int sum= a + b + c; 을 생각못하고 리턴값으로 결과는 똑같이 얻었는데 영한쌤과 과정이 다르니 틀렸다고 봐야겠죠?.. 가능하다면 쌤이랑 다르게 int sum = a + b + c;를 작성하지 않은 것에 대한 단점도 알고 싶습니다ㅠㅠ 어렵네요..
Next.js로 사전 렌더링을 하여 서버에서 html을 채워서 클라이언트에 응답해줄때 초기로딩 속도가 빨라진다는 개념은 이해가 됩니다. 다만, 제가 확인하고 싶은 부분은 다음과 같습니다. Next.js로 SSR을 구현할때 API 요청과 같이 서버에서 동적인 데이터를 통해 html을 채워서 응답하는 경우에는 요청마다 서버에서 JS를 실행해야 할 것입니다. 이 경우에 CSR보다 초기 로딩 속도가 빠르다고 장담할 수 있나요? (FCP, TTI 모두 어떤 상황에서든 우세할까요?)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 설명해주시는대로 따라서 받았는데 이렇게 받으니까 build.gradle이 없어서 그냥 프로젝트 오픈했거든요?? 이렇게 해도 되는건가요 ㅠㅠ?? 프로젝트 오픈해도 gradle같은건 없는데 ㅠㅠ
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 레딧 사이트 만들기(NextJS)(Pages Router)
auth.ts에서 //비번이 맞으면 토큰 생성 const token = jwt.sign({username}, process.env.JWT_SECRET) console.log(token) //쿠키 저장 res.set("Set-Cookie", cookie.serialize('token', token)); return res.json({user, token}); token은 잘 찍히고 요청 헤더에 포함되어 있는데 TypeError serialize 부분에서 에러가 뜨고 실제 응답 에러가 납니다.... 쿠키 저장이 안되는 것 같습니다. serialize가 undefine 되었다는데 위에 const token으로 제대로 선언되고 출력까지 잘 되는데 이유를 모르겠습니다...
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 레딧 사이트 만들기(NextJS)(Pages Router)
아래 질문 관련입니다. server.ts origin 부분을 강사님처럼 다음과 같이 작성하면 header 오류가 납니다. const origin = process.env.ORIGIN; app.use(cors({ origin, credentials: true })) 근데 아래처럼 const origin을 다음과 같이 환경변수를 거치지 않고 명시하면 헤더 오류 대신 500 오류가 나면서 토큰이 생성되지 않습니다. (로그인 페이지에서 로그인 시) const origin = 'http://localhost:3000'; app.use(cors({ origin, credentials: true })) 서버에서 process.env.ORIGIN, process.env.JWT_SECRET을 찍어봤을땐 잘 나오는데... 이 이유로 //비번이 맞으면 토큰 생성 const token = jwt.sign({username}, process.env.JWT_SECRET) 이 명령줄이 제대로 실행되지 않는 걸까 싶어 process.env.JWT_SECRET를 'super_secret'으로 바꿔봐도 똑같은 증상입니다. 확실하진 않지만 이 때문에 토큰 생성에 오류가 생겨서 500 에러가 뜨는 것인가 싶은데 어떻게 해결하면 좋을까요?
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
private final UserServiceV2 userService; jpa로 설정한 이후 putMapping에서 id값이 0으로만 들어옵니다. 코드는 json원시값보고싶어서 httpRequest 로 테스트한 상황입니다. (로그는 Raw JSON Body: {"id":0,"name":"333"}) db 데이터, 등록, 삭제 모두다 잘동작하고 id만 client에서 받아오질 못하는 것 같습니다. postman으로 json값 정상적으로 요청하면 작동도 잘되구요. UserServiceV1 인 jdbctemplate를 이용한 방식도 파라미터 정상적으로 넘어와서 잘동작합니다. 이유를 모르겠습니다.
제품 자체는 앱의 기본 flow만 갖춰진 상태다. 앱 스플래시 - 로그인 - 홈 진입 후 검색 / 즐겨찾기 / 주문내역 / 카테고리 페이지를 볼 수 있고 restaurant -> food_detail -> cart -> payment -> order_success로 이어지는 funnel을 갖고있다. WITH login_data AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, FORMAT_DATE('%Y-%m-01', event_date) AS login_month FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-03-01' AND '2023-01-31' ) SELECT login_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) FROM login_data GROUP BY login_month ORDER BY login_month MAU를 계산해보면, 7,500에서 시작하여 23,373까지 성장했다. 23년 1월 데이터는 절반 정도까지만 있으므로, 지속적인 성장세를 보여주고 있다고 판단할 수는 있겠다. 하지만 런칭 후 +2달 이후로는 계속 진전 없는 모습을 보여준다. 배달 앱이기 때문에, 평일-주말에는 다른 접속률을 보여줄 것이다. 그러므로 weekly retention 지표를 활용한다. WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' AND event_name = 'click_payment' ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count weekly retention으로 살펴보면, 첫 주에 1%의 고객이 남고 그 후로는 어느정도 플래튜가 형성되는 모습이다. 따라서 아직은 PMF를 찾지 못했다고 할 수 있다. 그렇다면 재접속을 하는 유저는 그렇지 않은 유저와 어떻게 다를까? 총 기간동안의 퍼널 이벤트 수는 아래와 같다. WITH base AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_id , user_pseudo_id , platform , MAX(IF(event_param.key = 'firebase_screen', event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(event_param.key = 'session_id', event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-01-31' GROUP BY ALL ) , filter_event_and_concat_event_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp) , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen FROM base WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ) SELECT event_name_with_screen , CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS STEP_NUMBER , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY step_number 홈에서 food category를 선택하는 유저의 비율은 65% 카테고리에서 식당을 고르는 유저의 비율은 91% 식당에서 장바구니에 담는 유저의 비율은 58% 장바구니로부터 결제하는 유저의 비율은 67% 정도이다. 일단 탐색을 시작하면 카테고리, 식당에 대해 잘 찾아보는 편이고, 장바구니에 담아 결제까지 하는 것에 대해서는 event 수가 급감한다. 재접속을 하는 유저들의 퍼널을 페이지 기준으로 나눠보았다. WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-01-31' ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , retain_user AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id FROM first_week_and_diff WHERE diff_of_week >= 1 ) , base2 AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_id , user_pseudo_id , platform , MAX(IF(event_param.key = 'firebase_screen', event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(event_param.key = 'session_id', event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-01-31' AND user_pseudo_id IN ( SELECT user_pseudo_id FROM retain_user ) GROUP BY ALL ) , filter_event_and_concat_event_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp) , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen FROM base2 WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ) SELECT event_name_with_screen , CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS STEP_NUMBER , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY STEP_NUMBER 한번이라도 재접속한 사람들은 웰컴 -> 홈을 넘어가는 비율이 거의 100%에 가깝다. 아무래도 login이란 허들때문일 것이다. 그렇다면, login 허들을 좀 더 잘 넘기 위해 제품 온보딩을 잘 해줘야하지 않을까? 확실히 프로덕트에 대한 차별점 설명이 부족하므로, 이 부분을 강화하여 '어떤 core value를 가진 배달앱'인지를 어필할 필요가 있겠다. 그리고 홈에서 카테고리로 넘어가는 비율이 73%, 카테고리에서 식당 페이지로 92%, 식당 페이지에서 장바구니로는 55% 장바구니로부터 결제까지 이어지는 비율은 67%이다. 재접속한 유저들은 홈에서 food category를 선택하는 데에 좀 더 높은 전환율을 보였다. 그렇다면 이들이 다른 유저들 대비하여 추가적으로 느낀 이점은 무엇일지 고민할 필요가 있을 것이다. 재접속 기준만으로는 차이가 별로 없어서 click payment 경험이 있고 재접속을 한 유저들의 퍼널을 구해봤다. 비교적 매우 높은 전환율을 보여준다. 특히 카테고리를 굳이 선택하지 않고 바로 식당을 선택하는데, 카테고리가 비교적 메리트있게 설계되지 않아서 그런 것인지? 라는 생각이 든다. 이벤트 데이터가 더 있었다면, 식당으로 전환되는 페이지들의 비율을 살펴보면서 홈의 비중이 높지 않을까 하고 보겠지만, 지금은 그냥 그렇지 않을까 하고 추측해본다. 확실히 구매를 했고, 2번 이상 접속한 유저들의 퍼널 전환율은 매우 좋다. 해당 제품이 직접 보기에는 배달 주문에 필수적인 기능들만 있지만, 해당 1만 4천명 정도의 유저들이 느끼는 분명한 메리트가 있을 것이다. 그 메리트로부터 core value를 찾고, 고객들이 좋아하는 기능 중심으로 발전시켜 나가야할 것이다.
우선 강의 잘 봤습니다. nextjs와 관련된 질문들이 있습니다. SSR,CRS,SSG,PPR,ISR 등은 만약 실무에서 투입한다면 개발자들이 렌더링이 어떻게 되어야한다는 도메인 지식이 있는하에 결정하는건가요? 그리고 블로그성 개발 관련 질문입니다. 이 블로그라는게 어떻게 개발하고 만드냐는 여러가지 방법이 있겠지만 현 강의 처럼 mdx 파일에 직접 포스트를 기재를 하고 빌드해서 배포하고 올린다? 가 있고, CRUD를 구현해 블로그성 홈페이지를 만드는 방법이 있겠는데 보통 개발자분들은 어떤 방법으로 블로그를 만드는지 궁금합니다. (개인적인 의견으로 답변주심 감사하겠습니다(_ _). 그리고 만약 mdx파일로 한다고 하면, md파일을 직접 작성해서 올리는것 말고 티스토리와 일반 블로그같은 UI를 생성해서 mdx파일로 올릴수있는지?도 궁금합니다.
토스페이먼츠의 어떤 프로젝트에서 일부 변수명은 한글로 작성하는 컨벤션이 존재하는거로 알고있습니다 물론 모든 변수를 한글로 하는건 지양하고 영어로 풀어내기 어려운 경우 한글을 사용하는걸로 컨벤션을 작성해놓은거같은데 해당 프로젝트가 자바스크립트의 컨벤션이어서 자바랑은 다른건지 궁금합니다~
강의를 보면서 cmd 실행후 helloC:\Users\Desktop\Study\hello-spring\hello-spring> 에서 gradlew build를 실행하면 해당 에러가 계속 뜨네요. 처음엔 다른문제가 뜨길레 윈도우 계정이름도 변경하고, 버전도 확인하고 cmd관리자 권한으로도 실행해봤는데도 계속 이래요. 공부가 하고 싶습니다 좀 도와주세요 너무 답답합니다 ㅠㅠ
