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?  

안녕하세요. 저는 SaaS 플랫폼 회사에서 데이터 분석가로 일하고 있습니다.이번에 개발까지 약 2달이 소요된 기능이 퍼널 앞단에 추가될 예정인데요, 해당 기능에 대한 성과 분석이 필요한 상황입니다. 다만, 카일스쿨님의 강의를 들으면서 들었던 생각은 '시간을 이렇게 들여서 배포가 확정된 건인데, 이게 성과가 좋지 않다고 롤백을 할까? 내가 ABT를 하는게 어떤 의미가 있을까?' 생각이 들었습니다. 데이터 분석가로서 해당 기능을 추가는게 프로덕트 성과에 유의미하게 좋다/아니다라는 의사결정에 기여해야한다 생각했으나, 뭔가 실험의 느낌이 아니라 배포가 확정된 기능의 성과를 분석하는 것에 그치는 것 같다는 생각이 들었습니다. 어쩌피 배포가 확정된 것인데, 이게 기존 버전보다 성과가 좋은지 보기 위한 ABT(최종 출시 전에 50/50으로 ABT를 생각하고 있었습니다.)를 진행한 후에, 만약 새로운 버전의 성과가 좋지 않다면? 같은 멘탈 시뮬레이션을 해보았을때,, 그 안에서 어떤 개선을 하는게 좋을지에 대한 분석을 하는게 좋을지 롤백하자는 의견을 제안하는게 좋을지 여러 생각이 듭니다. 이런 경우는 ABT가 아니라 단순히 성과분석으로 이해하고 이에 목적을 맞춘 실험을 하는게 좋을까요? 이런 경우는 어떤식으로 접근하여 학습 내용을 적용할 수 있을지 방향성에 대한 조언을 듣고싶습니다. 항상 감사합니다!

안녕하세요! 우선 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 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?각 기능의 목적을 생각한 뒤, 목적을 달성하고 있는지를 파악할 수 있는 지표로 설정했습니다. 목적배너: 이벤트 등 홍보하기 위한 기능메뉴 카테고리: 사용자가 어떤 음식을 먹을 지는 정해진 상황. 어떤 가게에서 먹을지를 도와주는 기능이런 음식 어때요 & 동네 맛집 기능: 어떤 음식을 먹을지 고민하는 상황에서 추천해주는 기능지표 - 배너메인 지표: CTR(배너 카테고리 클릭/home UV) 사람들이 관심을 많이 가지는지를 파악하기 위해 CTR을 설정하겠습니다.지표 - 메뉴 카테고리메인 지표: CTR(메뉴 카테고리 클릭/home UV), CVR(food_detaul 카트 담기 버튼 클릭 수/메뉴 카테고리 클릭 수)사람들이 메뉴 카테고리를 많이 사용하는지 파악하기 위해 CTR을, 실제로 가게를 선택해 주문까지 이어지는지 보기 위해 주문 담기 버튼 클릭 CVR을 설정했습니다. 메뉴 카테고리의 목적이 음식은 정해졌지만 어떤 가게에서 먹을지 고민인 사람을 도와준다고 생각했기에 실제 가게를 선택해 주문이 발생하는지 파악해야 된다고 생각했기 때문입니다.지표- 이런 음식 어때요 & 동네 맛집 기능메인 지표: CTR(각 기능 클릭/home UV), CVR(food_detaul 카트 담기 버튼 클릭 수/각 기능 클릭 수)유저가 해당 기능에 관심을 가지는지를 파악하기 위해 CTR을, 추천이 주문으로 이어지는지 파악하기 위해 CVR을 설정했습니다.#2. 검색 만족도 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요.목적사용자가 원하던 메뉴, 매장을 정확하게 찾아주거나 제안하는 것이 기능의 목적이라고 생각했습니다.지표메인 지표: search_result 페이지 -> restaurant CTR(restaurant 1번 이상 클릭수/search_result UV)보조 지표: search → cart CVR, search_result 상위 10개 restaurant CTRsearch_result 페이지에서 실제 가게를 구체적으로 보는 것을 목적 달성으로 봤습니다. 추가로 검색한 결과가 주문으로 이어저야 된다고 생각해 cart로의 CVR을, 검색이 정확하면 검색 결과 상위 10개 내에서 클릭되었을 것이라 생각해 보조 지표를 설정했습니다.문제를 풀면서 검색 기능에서 cart로의 CVR을 같이 봐야 할 지가 고민이었습니다. 전 검색이 주문에 도움이 되어야 제대로 작동한다고 생각해서 포함시켰는데, 카일님의 의견을 여쭙고 싶습니다!#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 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 조합해보세요목적필터 기능의 목적을 잘 달성하고 있는지search_result 화면에서 사용자가 얼마나 쓰는지지표메인 지표: 필터 사용 안한 경우의 restaurant CTR <<< 필터 사용한 경우의 restarurant CTR(가게 클릭 수/필터 적용된 화면 UV) , 필터 기능 사용률(필터 적용된 화면 UV/search_result UV)#4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴 수(줄일 수) 있을까요?목적고객이 배달 주문을 하는 것. 지표메인 지표: 주간 주문수보조 지표: WAU, 주문 CVR(order_success UV/home UV), 주간 재주문율결국 고객이 배달을 시켰을 때 플랫폼의 목적이 달성된다고 생각해 메인 지표를 주문수로 설정했고, 배달 특성상 매일 사용하는 것보다는 주별로 사용한다고 생각해서 기간을 7일로 설정했습니다.주간 주문수 = WAU * 주문 전환율이라고 생각해서 보조 지표를 설정했고, 유저 경험이 만족스러웠는지를 파악하기 위해 재주문율을 추가로 설정했습니다.#5. 추천 알고리즘의 성능 지표여러분은 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 알고리즘으로 구매 허들을 낮춘다.지표핵심 지표: 일반 상품 구매 전환율 <<< 알고리즘 상품 구매 전환율보조 지표: 일반 상품 리뷰 평점 <<< 알고리즘 상품 리뷰 평점추천 상품이 매력적이었는지를 판단하기 위해 알고리즘 추천 상품이 일반 상품보다 구매 전환율이 높은지 파악하려고 합니다. 또한 추천 상품이 실제로 만족스러웠는지 파악하기 위해 리뷰 평점도 같이 확인하겠습니다.#6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요? 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요?지표 - 당근핵심 지표: DAU(활성화 기준: 앱 접속) 보조 지표: 평균 체류 시간, 월 평균 거래액플랫폼이고, 메인 BM이 광고인 점을 고려해 얼마나 많은 사람들이 앱에서 활동하는지가 가장 중요하다고 생각했습니다. 또한 당근페이로 추가 수익을 창출한다는 점과 앱 내에서 거래가 중고 거래, 로컬 비즈니스 등의 기능의 활동을 파악할 수 있어서 월 평균 거래액을 설정했습니다.#7. 퍼널 개선 프로젝트여러분들은 가입 퍼널을 개선하라는 미션을 받았습니다. 현재 가입 퍼널 프로세스의 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 일반적인 커머스를 가정하고 생각해봤습니다.목적회원가입을 유도한다.서비스에 대한 기대를 만든다.서비스의 핵심 기능을 경험한다.지표회원가입 전환율첫 주문 전환율(회원가입 후 2주 이내 첫 구매자 수/회원가입 수)회원가입을 유도하고 서비스에 대한 기대를 만들어 서비스의 핵심 기능을 사용하도록 유도해야 한다고 생각했습니다. 통상적으로 커머스에서의 핵심 경험은 '주문'이라고 생각해서 온보딩이 주문으로 이어지는지 파악하려고 지표를 설정했습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!! 🙇‍♂🙇‍♂

얻고 싶은 3가지프로덕트 데이터 분석에 대한 전문 심화 지식프로덕트 데이터 분석 토이 프로젝트수요예측 데이터 분석가 -> 프로덕트 데이터 분석가로서의 직무 전환 (이직) 해야 할 노력학습 내용 정리하기실제 업무에 적용시켜보기토이 프로젝트 진행위 과정들 전부 기록하기 수강 한 후 모습현재 데이터 분석 경력을 기반으로, 프로덕트 데이터 분석에 대한 전문성을 쌓았고, 그로 인해 누구에게나 인정받는 프로덕트 데이터 분석가

PM이 되고 싶은 대학교 3학년 학생입니다. 공부하면서 PM에게 비판적 사고가 중요하다고 생각되는데요. 제게 비판적 사고가 부족하다고 생각되서 기사를 읽으면서 MECE분석을 하거나 내용을 요약하고 반대입장에서 생각해보기. 정도로 연습을 하고 있는데, 이 방법으로 비판적 사고를 키우기에 부족하지 않을까 불안한 느낌이 듭니다. 혹시 민우님은 비판적 사고를 키우기 위해서 어떻게 하셨는지 궁금합니다.

안녕하세요! 강의 유익하게 듣고 있습니다.주석 추가가 가능해졌다고 하셔서 시도해보았는데요. 저는 마우스를 갖다 대어도 주석 추가 버튼은 안뜹니다.그 사이에 또 바뀐걸까요? 아님 제가 잘 못하고 있는건지.. 여쭤봅니다! 감사합니다 : )

안녕하세요. 강의 수강 중 궁금한 부분이 생겨 글 남깁니다.구글 애널리틱스에서 보고서>사용자>인구통계 세부정보에서 '국가'는 정상적으로 데이터가 보이지만, 연령&성별 데이터는 하나도 수집되지가 않습니다. 왜그런걸까요?  

스크롤 이벤트 적용할때, 제품 상세페이지에서 얼마나 많이 스크롤을 내렸는지 제품마다 알고 싶을 땐 어떻게 세팅을 해줘야 할까요?

현재 battle 미리보기 오류까진 해결하는 방법을 확인해서 basic2로 새로 세팅해서 battle을 만드는 과정에 있습니다. 그과정에서 해당 오류가 뜨고 있습니다. 이렇게 세팅된 상태이긴합니다. 근데 battle. CSV 파일 확인해보니 timestamp 쪽에서 사용자지정이 아닌 일반으로 되어, 시간이 안나오고 문자열로 된 상태인데, 이거땜에 오류가 발생하는건지 문의드립니다.테이블 만들기

저는 약 1년 전에 현재 다니는 직장으로 이직을 온 기획자 입니다(현재는 육아 휴직 중이며, 짬내어 강의를 듣는 중). 민망하지만, 이제까지 데이터 로그 설계의 개념에 대해 접하지 못했으며, 강의를 들으니 실무할 때 데이터 로그 설계가 꼭 필요하다 라는 것을 인지하게 되었습니다. 현 회사에서 그간 업무를 하며, 데이터 로그 설계에 대한 업무 요청을 받은 적이 없기 때문에 저희 회사에서는 이제까지 따로 로그 설계를 하고 있는 사람이 없다고 판단되는데요.마찬가지로, DW에 대해서는 들어본 적이 없습니다. 다만, 마케팅팀에서 CDP를 사용하고 있는 것으로 알고 있으며, 저는 주로 AA를 통해 지표를 확인하고 있습니다.(AA로 특정 버튼에 대한 값들은 data-link-category, data-link-area, data-link-name의 태깅을 설계하고 정의함) 질문 1 : 위 AA 버튼 태깅 정의 값들은 HTML 소스코드에 저장이 되는데, 이게 말씀하신 로그 설계와 유사한 작업인가요? 질문 2: 강의에서 보여주신 로그 설계 문서도, 개발자분들이 html 소스에 저장을 하며 이게 파일 형태로 관리되는 것 인가요? 질문 3 : 저희는 CDP를 통해 서버 로그와, 클라이언트 로그를 확인할 수 있는 것인가요?>> 이럴 경우 AA는 보조 툴 정도인지..    

현재 GA4 설정에 잠재고객이라는 항목이 없고 세그먼트만 존재하는데, 잠재고객이라는 항목이 세그먼트라는 항목으로 통일된거라고 보면 될까요? 항상 감사드립니다.

안녕하세요.항상 잘 보고 있습니다.강의를 보다 궁금한 점이 있어 문의 드립니다.현재 ga4에서 사용되는 용어와 강의에서 사용되는 용어를 비교해보면 다음과 같다고 알고 있습니다. 전환 = 주요 이벤트세션 전환율 = 세션 주요 이벤트 비율사용자 전환율 = 사용자 주요 이벤트 비율 여기서 주요 이벤트(세션) / 세션 수 = 세션 주요 이벤트 비율(세션 전환율)로 이해를 했습니다. (세션 수가 전환이 있었던 세션 수가 아니기 때문에 차이가 발생하는 것도 이해하였습니다.) 해당 날짜를 2025년 12월 1일 ~ 2025년 12월 31일까지를 기준으로 했을 때, 주요 이벤트(세션)이 86,489개 / 세션 수가 80,793개로 전환율이 100%가 넘어가는 상황이 나옵니다...(구글이 제공하는 세션 주요 이벤트 비율은 23.84%입니다.) 이런 결과는 왜 나오는 건지 궁금하여 질문 드립니다.  감사합니다!