안녕하세요. 저는 비전공자 취업 준비생입니다. 이 강의를 통해 얻고자 하는 3가지는 다음과 같습니다. 강의를 통해 얻고 싶은 3가지 데이터 분석에 대해 알아가기 그동안 데이터 분석에 대해 다 알아갔다고 생각했지만, 현실은 그렇지 않았습니다. 넓은 분야와 다양한 직무로 인해 저는 데이터 분석의 길이 아닌가 라는 생각과 고민을 하며 살아왔습니다. 이번 강의로 데이터 분석이 어떤 용도로 사용되고 실무에 어떻게 활용되는지 알아가고 싶습니다. 나만의 프로젝트 구성하기 취업을 위해 데이터 분석의 역량과 문제를 도출하고 해결하는 역량을 면접관 분들에게 보여줄 수 없다고 생각했습니다. 왜냐하면 시도했던 프로젝트가 없기 때문입니다. 단순히 비전공자라서, 내가 접해보지 못했다는 이유로 더 알아가지 못한 자신이 부끄러워졌습니다. 그래서 이번 강의를 통해 프로젝트를 구성하고 문제를 도출하고 싶습니다. 실패를 하더라도 끈기있게 붙잡고 싶습니다. 취업의 문을 두드려 보기 제 이력서는 누구에게 보여줘도 빈 곳이 많아 부끄러운 이력서 입니다. 교내 학교 생활은 열심히했다 생각했지만 그만큼 취업에 신경쓰지 못해서 그런지 빈약하고 직무에 대해 내세울 것이 없다고 생각했습니다. 이번 기회로 실패를 하더라도 두드려 보겠습니다. 이를 통해 후회없이 자기소개서를 많이 고쳐봤고 도전해봤다는 용기를 얻고 싶습니다. 그걸 위해 나는 이렇게 노력할 것이다. 데이터 분석 스킬(Python, SQL)을 지속해서 키워나아갈 것입니다. 나만의 데이터 공부 공간을 만들어 지식을 확장해 나아가겠습니다. 한 가지가 아닌 다양한 생각으로 다양한 시도를 해보겠습니다. 수강한 뒤 나의 모습 좋아하는 주제로 데이터 프로젝트를 시도해 나아가겠습니다. 데이터의 흐름을 읽으려는 연습을 지속해 나아가겠습니다.
안녕하세요, 저는 스타트업 4년차 운영 및 기획 업무를 맡고 있습니다. 이 강의를 통해 저는 다음과 같은 3가지를 얻고 싶습니다. (1) 더 나은 수치 해석 능력을 가지고 싶습니다. 숫자가 아닌 유의미한 데이터로의 그 이상을 확인하고 업무에 적용하고 싶습니다. (2) 팀 내 원활한 커뮤니케이션을 하고 싶습니다. 타 팀과 협업을 진행할 때 설득하는 과정과 근거에 대한 힘을 얻고 싶습니다. (3) 데이터 문화를 정착시키고 싶습니다. 운영 및 기획에 새로운 팀원이 합류했을 때에도 자연스럽게 데이터 문화를 적용할 수 있게끔 하고 싶습니다. 저는 이렇게 노력하고자 합니다. 월, 화, 수(또는 목) 매일 퇴근 후 21시 한 강의씩 들을 예정입니다. 수강한 후 저는 이런 모습이고 싶습니다. 데이터 프레임워크에 더 분명하고 정확한 지식을 가지고 있는 사람이 되고 싶습니다. 데이터 기반 의사결정은 무엇이고, 어떻게 하는 것인지 제 스스로 우리 팀과 회사에 맞게 정의하고 싶습니다. 툴을 단순히 수치 확인으로써 바라보는 것이 아닌 활용할 수 있는 도구로 사용하고 싶습니다. 완강하는 게 목표입니다. 감사합니다.
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
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!
안녕하세요 선생님, 저는 UXUI 개선 업무를 진행하고 있습니다. 제 직무에서 생각해 볼 수 있는 아래 답안 우선 전달 드립니다 :) PM이 아니다 보니 다른 문제는 조금 더 고민을 해보겠습니다. CTR과 CVR 각 기능의 CTR, 이후 CVR과 이탈률 CTR과 CVR 모두 목표치 이상일 경우 기능이 잘 동작하고 있다고 볼 수 있습니다. CTR 검색 화면 진입시 : 최근 검색어, 실시간 검색어, 검색창의 CTR 검색 결과 화면 진입 후 : 상품, 검색창, 필터 CTR, 이탈률 질문 이럴 경우 재검색 비율과 몇회 이후 상품 컴포넌트를 탭했는지도 확인을 하면 좋을거 같은데 어떤 지표로 확인할 수 있을까요? 검색화면 진입 후 상품 CTR이 목표치 이상일 경우 검색 기능에 만족하고 있다고 볼 수 있습니다. CTR 검색 필터 적용 후 상품 CTR, 재검색률, 이탈률 검색 필터 적용 후 상품 CTR이 목표치 이상일 경우 필터 기능이 잘 동작한다고 볼 수 있습니다. 온보딩 단계 이후 가입 CVR 가입 퍼널에서 온보딩 단계 이후 다음단계 CVR, 가입 CVR, 이탈률 다음단계 CVR과 가입 CVR이 목표치 이상일 경우 개선되었다고 볼 수 있습니다.
강의 수강 목적 1. 현재 담당하고 있는 제품에 데이터 분석 적용하기 운영중인 제품에 데이터 분석을 적용하자는 이야기가 나온 뒤, GA 와 앰플리튜드를 붙였음 하지만 데이터에 대해 아는 사람이 아무도 없어 방치되고 있는 상태 직접 데이터 분석에 대한 이해도를 높여, 운영중인 제품의 퍼널 설계부터 해볼 예정 2. 회사에서 데이터 분석이란 무엇인지 가르쳐보기 회사 전반적으로 데이터의 중요성은 알고 있지만, 다들 눈 앞에 놓인 업무에 치여 소홀히 하고 있음 나 역시 마찬가지로, 배워야지 배워야지 하면서 지금껏 미루고 있음 제일 좋은 학습방법은 누군가를 가르치는 것이라고 함 강의를 마치고, 본 강의를 기반으로 회사에 데이터 분석이란 무엇인지 강의해 볼 예정 3. 데이터 기반 사고를 하기 위한 기초 프레임워크 습득 어떤 업무 분야던 좋은 프레임워크를 배웠을 때, 폭발적인 성장을 했던 것 같음 본 강의를 통해 데이터 기반 사고를 할 수 있는 기초를 단단히 다질 예정 어떻게 노력할 것인가 매일 강의를 듣고, 배운 내용을 강의노트로 기록 기록한 강의노트를 보고 한 번 더 요약하여, 나만의 데이터 지식 위키로 만들기 현재 운영하고 있는 제품에 적용할 수 있는 것들은 바로 바로 적용할 것 수강한 뒤 나의 모습 제품을 기획/디자인 할 때 항상 데이터 기반으로 생각한다. 업계 트렌드에 맞게 데이터 기반으로 가설을 세우고, 실험 후 결과를 정량적으로 측정한다.
안녕하세요. 카일스쿨님 10월 8일에 연습 문제 답변 올렸었는데요! (작성 글 링크) 피드백 해주신 것이랑 강의 더 습득한 후에 다시 문제 풀어본 것 올립니다. 기존에 작성한 답 댓글로 써주신 피드백에 대한 답변 다시 풀어본 답 순으로 작성해보았습니다. 기존에 작성한 답은 ' 회색 글자' 이고, 피드백 답변,다시 풀어본 은 '빨간색' 입니다. 아직 이해가 어려운 부분도 있어서 ' 질문(초록글자)' 도 추가로 드립니다. 문제 1 답: 서비스의 클릭률, 체류시간, 결제 성사율 확인 이유: 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하는 가장 직접적인 지표이기 때문 버튼을 크게 만들어서 클릭율이 높은 것일 수 있으니 체류 시간 확인 '메뉴 카테고리'와 '이런 음식 어때요', '동네 맛집'은 사용자가 배달음식을 편하고 쉽게 잘 시켜 먹을 수 있게 통로를 전달하는 것이기 때문에 각 기능에서 실질적으로 '구매'로 연결 되는지 확인할 필요가 있음 피드백에 대한 답변 카일스쿨님 피드백 체류시간을 구하려면 어떻게 구해야 할까요?(앱 로그 데이터의 형태가 구체적으로 떠오르지 않아도, 체류 시간을 구하는 방법에 대해 생각해보시면 좋아요) 체류시간을 구하는 방법은 각 서비스를 클릭 한 후, 그 다음 클릭이 나타나기 전까지의 시간으로 구할 수 있습니다. 다시 생각해보니 기능이 잘 작동하는지에 대한 지표로서 체류시간이 큰 의미가 없을 수도 있겠다는 생각이듭니다. 이유는 배달앱이기 때문에 결제까지의 플로우에 빠르게 진입시키는 것이 목표인데 체류시간이 길면 '사용자가 페이지 내에서 혼란을 겪고 있는게 아닐까?' 라는 고민을 해보게 됐습니다. 카일스쿨님 피드백 결제 성사율이란 지표는 어떤 것인가요? 결제 전환율일까요? 결제 성사율은 결제 전환율로 생각한게 맞습니다. 이 부분으로 기능이 잘 활용되고 있다고 말할수도 있지만 문제에 대비하여 너무 광범위한 답변이라고 느껴집니다! 피드백 주신 것 처럼 지표의 정의를 통일 시키도록 하겠습니다. 기존 답 수정 답: 각 서비스의 전환율(CVR) 분석 user_engagement(분모)대비 각 서비스의 클릭율 CTR(분자)를 파악한다. 앱이 신규앱인지, 혹은 계속 서비스해오던 앱인지에 따라 시간 축을 다르게 해본다. 전자이면 앱 출시 ~ 현재 후자이면 1달, 혹은 1년 등으로 구분해본다. 여기서 질문이 있어요! 1달/1년/1주 이런 시기 같은 경우는 설정마다 값이 다를 것 같은데 이런 기준은 어떻게 세우나요? 문제 2 답: 1) 검색창 클릭율 지표 확인 2) 노출되는 식당 리스트 클릭율 확인 3) 결제 완료율 확인 이유: 검색 플로우 뭐 먹을까? 고민 > 실시간 검색어 클릭 > '치킨' 검색 > 가격 낮은 순으로 필터링 > 여러가지 순에서 '순살 치킨'클릭 > 결제 완료 위 검색 플로우에서 '검색창 버튼 클릭'과 '식당 리스트 클릭' 후 결제까지 잘 이루어지는지 확인이 된다면 만족도가 높은 것이라 생각합니다. 추가로 궁금한 점이 있습니다. 문제를 풀 때 제 기준에서도 생각하다보니 아래와 같은 플로우도 고민해볼 수 있겠다 생각이 들었는데요. 이런 변수들은 고민 과정에서 제외하는게 맞겠죠? 순살치킨 말고 뼈 치킨을 좋아해서 이탈 > '후라이드 치킨' 클릭 그렇다면 부수적인것은 제외한 완전한 플로우로만 생각해야하는지 궁금합니다. 고민>검색>선택>결제 순으로요! 기존 답 수정 Flow : Home > 네비게이션 '검색' 클릭 > 상단 '검색 버튼' 클릭 > '치킨'입력 > 완료 답: 각 플로우에 해당하는 전환율(CTR)을 확인한다. 홈(분모) 검색 네비게이션 클릭(분자) 검색 네비게이션 클릭(분모), 검색클릭(분자) 검색클릭(분모), 검색 완료 화면으로 유입된 사용자(분자) 'Home' 에서 '완료'까지의 이탈율이 높지 않은가 확인한다. 문제3 답: 필터 버튼 클릭 이벤트, 필터 선택 완료 이벤트 이유: 플로우 : 검색 > 필터 버튼 클릭 > 필터 선택 후 클릭 필터 기능의 활성화 지표를 정의하려면 클릭해서 사용하는지 확인한다. 기존 답 수정 답 : 필터 버튼 클릭 수를 파악한다. UV수를 확인한다. 문제4 답: 1. 공급 : 배달 가능한 식당 - 업체 수 증가 지표 2. 수요 : 사용자 - 신규 사용자, 리텐션, 결제 완료 지표 공급: 배달 가능한 식당 수요: 배달을 이용하는 사용자 어떻게 늘리는가? 공급 : 업체를 어떻게 늘리는가? 홍보가 잘 되는가? 낮은 수수료로 이익을 전달할 수 있는가? 어플 이용이 가게 수익에 실질적 도움이 되는가? 수요 : 사용자를 어떻게 늘리는가? 이벤트가 많은가? 배달팁이 없거나 적은가? 주문가능한 업체의 수가 많은가? 피드백에 대한 질문 카일스쿨님 피드백 공급, 수요 관점에서 또 중요한 것은 "지역"도 중요합니다. 이런 플랫폼에선 지역 기반으로 배달이 이루어지기 때문이에요. 그래서 지역도 고려해서 생각하는 것이 필요해요 질문 지역을 고려하는 것이 어떤것인지 헷갈립니다. 지역이 중요한 것은 이해가 되지만 지표로 어떻게 만들 수 있을지 생각이 잘 떠오르지 않습니다..ㅠ ‘각 지역 간 음식점 수’, ‘지역에 살고 있는 가구 수’ 이런식으로 고민하는 걸까요? 문제5 답: 사용자가 추천한 상품을 클릭하는가 클릭이 구매로 이어지는가 이유: 추천 알고리즘의 본질은 결국 사용자에게 맞는 제품 추천하고, 빠른 구매로 이어지게끔 하는 것이기 때문입니다. 문제 5번은 잘 생각해주셨다고 답변주셔서 다시 풀지 않았습니다. 문제6 답: 내가 자주 사용하는 앱 ‘인스타그램’ 가장 중요한 지표 : 리텐션 이유 : 일기처럼 이용하는, 정보를 확인하는, 소통하는 SNS이기 때문이다. 추가 확인 지표 1 : 신규 이용자 수 추가 확인 지표 2 : 새 콘텐츠 업로드 수 기존 답 수정 답: 인스타그램 중요한 지표 : 새 콘텐츠 업로드 수(일자별) 이유 : 다양한 콘텐츠가 업로드 되어야 앱이 활성화 되고 있다고 인지시킬 수 있기 때문이다. 그것을 올리기 위한 추가 확인지표 먼저 사용자 수(분모), 일자별 콘텐츠 업로드 수(분자)를 파악한다. 분모가 적어서 콘텐츠가 안올라오는건지, 분모가 많은데도 콘텐츠 업로드 수가 적은건지 파악해본다. 전자라면 앱 사용자 수를 추가적으로 늘리기 위한 방법을 고민해보고, 후자라면 콘텐츠를 쉽게 업로드할 수 있는 기능을 고민해본다. 문제7 답: 가입 프로세스 전체 이탈율 확인 온보딩 추가 전/후 이탈율 확인 추후 실험파트 (AB테스트) 부분 수강 후 다시 생각해보겠습니다 이상입니다. 제가 기획에 관심이 많은 디자이너라서 아직 업무에 사용해보진 못했는데 한번 더 풀어보니까 재미있고, 디자인 업무할 때도 엄청 도움되겠다 싶었습니다! 남은 강의도 잘 수강해보겠습니다. 감사합니다!
안녕하세요. 카일스쿨님 연습문제 푼 것 올려봅니다! 문제 1 답: 서비스의 클릭률, 체류시간, 결제 성사율 확인 이유: 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하는 가장 직접적인 지표이기 때문 버튼을 크게 만들어서 클릭율이 높은 것일 수 있으니 체류 시간 확인 '메뉴 카테고리'와 '이런 음식 어때요', '동네 맛집'은 사용자가 배달음식을 편하고 쉽게 잘 시켜 먹을 수 있게 통로를 전달하는 것이기 때문에 각 기능에서 실질적으로 '구매'로 연결 되는지 확인할 필요가 있음 문제 2 답: 1) 검색창 클릭율 지표 확인 2) 노출되는 식당 리스트 클릭율 확인 3) 결제 완료율 확인 이유: 검색 플로우 뭐 먹을까? 고민 > 실시간 검색어 클릭 > '치킨' 검색 > 가격 낮은 순으로 필터링 > 여러가지 순에서 '순살 치킨'클릭 > 결제 완료 위 검색 플로우에서 '검색창 버튼 클릭'과 '식당 리스트 클릭' 후 결제까지 잘 이루어지는지 확인이 된다면 만족도가 높은 것이라 생각합니다. 추가로 궁금한 점이 있습니다. 문제를 풀 때 제 기준에서도 생각하다보니 아래와 같은 플로우도 고민해볼 수 있겠다 생각이 들었는데요. 이런 변수들은 고민 과정에서 제외하는게 맞겠죠? 순살치킨 말고 뼈 치킨을 좋아해서 이탈 > '후라이드 치킨' 클릭 그렇다면 부수적인것은 제외한 완전한 플로우로만 생각해야하는지 궁금합니다. 고민>검색>선택>결제 순으로요! 문제3 답: 필터 버튼 클릭 이벤트, 필터 선택 완료 이벤트 이유: 플로우 : 검색 > 필터 버튼 클릭 > 필터 선택 후 클릭 필터 기능의 활성화 지표를 정의하려면 클릭해서 사용하는지 확인한다. 문제4 답: 1. 공급 : 배달 가능한 식당 - 업체 수 증가 지표 2. 수요 : 사용자 - 신규 사용자, 리텐션, 결제 완료 지표 공급: 배달 가능한 식당 수요: 배달을 이용하는 사용자 어떻게 늘리는가? 공급 : 업체를 어떻게 늘리는가? 홍보가 잘 되는가? 낮은 수수료로 이익을 전달할 수 있는가? 어플 이용이 가게 수익에 실질적 도움이 되는가? 수요 : 사용자를 어떻게 늘리는가? 이벤트가 많은가? 배달팁이 없거나 적은가? 주문가능한 업체의 수가 많은가? 문제5 답: 사용자가 추천한 상품을 클릭하는가 클릭이 구매로 이어지는가 이유: 추천 알고리즘의 본질은 결국 사용자에게 맞는 제품 추천하고, 빠른 구매로 이어지게끔 하는 것이기 때문입니다. 문제6 답: 내가 자주 사용하는 앱 ‘인스타그램’ 가장 중요한 지표 : 리텐션 이유 : 일기처럼 이용하는, 정보를 확인하는, 소통하는 SNS이기 때문이다. 추가 확인 지표 1 : 신규 이용자 수 추가 확인 지표 2 : 새 콘텐츠 업로드 수 문제7 답: 가입 프로세스 전체 이탈율 확인 온보딩 추가 전/후 이탈율 확인 이상입니다. 아직 클릭율이나 이탈율, 결제 완료 정도로 밖에 생각이 안들고 어떤 것을 더 확인하면 좋을지 확장이 어려운 것 같아요. 강의 복습 더 해보겠습니다. 좋은 강의 감사합니다!
강의를 통해 얻고자 하는 것 데이터를 읽고 문제 해결에 적합한 전략을 세워 제안 데이터로 전체적인 흐름을 읽을 수 있는 이해도 근거가 명확해 논리적인 가설과 방향성 위의 것들을 갖춰 압축적인 경험이 없음을 보완하는 실력 그를 위해 노력할 것 매일 영상 하나는 수강할 것 현 업무에 적용해 고민해보기 수강한 내용 기록 및 포폴 업데이트 수강 후 바라는 나의 모습 그로스마케터로서 서비스 성장을 위해 개선해야하는 지표를 알고, 대안을 제시할 수 있게 됨
강의를 통해 얻고 싶은 것 사이드프로젝트로 2개의 프로덕트를 배포한 서비스에 대해 데이터 사고 이해 및 적용 문제 해결에 적합한 지표를 정의, 가설 지표 세울 수 있는 이해와 체화 DAU, MAU만이 아닌 다른 지표도 생각할 수 있는 데이터 리터러시 기르기 이를 위해 노력할 것 매일 오전에(9시) 꾸준히 강의를 듣는다 내 사이드 프로젝트 프로덕트에 적용해서 고민해보기 고민해서 내린 결과를 포트폴리오에 구성할 수 있도록 포폴 업데이트 하기 수강 후 바라는 나의 모습 JD공고에 "데이터"라는 단어를 보더라도 위축되지 않기 실무 능력을 쌓아 PM으로서의 커리어 전환하는 것에 자신감 얻기 개발자와 소통하며, 다른 사람을 설득하려고 할 때, 뇌피셜이 아닌 근거를 가지고 말하는 '나'의 모습
마지막 필터 만족도 관련 로그 설정해보았습니다. 1) 필터 클릭율 ① 분자: 필터 클릭 수 - event_name: click_search_result_filter - parameter session_id filter_id filter_name filter_sequence ② 분모: 검색 결과 뷰 수 - event_name: view_search_result - parameter session_id search_keyword ※ 검색 결과 갯수는 모바일의 경우 카운트의 의미가 없어보여서 따로 파라미터에 넣지 않았습니다. 2) 필터 사용 후 주문 전환율 ① 분자: 필터 기능을 사용해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameter session_id use_search_result_filter restaurant_id restaurant_name payment_type: card ② 분모: 필터를 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_id restaurant_id restaurant_name ues_search_result_filter
■ 검색의 목적: 사용자가 검색 후 원하는 결과를 찾았다고 느끼는 비율 - 성공 기준: 사용자가 검색 후 실제로 원하는 결과를 클릭 하거나, 주문한 비율 측정 1. 검색 만족도 1) 클릭률 (CTR) ① 분자: 검색 결과 클릭 수 - event_name: click_search_result_menu - parameter restaurant_id restaurant_name menu_idmenu_namemenu_price search_result_menu_sequence session_id ② 분모: 검색 결과 수 - event_name: view_serch_result - parameter session_id serch_result_count serch_keyword 2) 검색을 통한 주문 전환율 (CVR) ① 분자: 검색을 사용해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameteruse_search:true restaurant_id restaurant_name payment_type: card session_id ② 분모: 검색을 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_id restaurant_id restaurant_name use_search:true
1. 추천 메뉴 영역 (이런 음식 어때요) 1) 클릭률 (CTR) ① 분자: 동네 맛집 영역 클릭 수 - event_name: click_home_recommend_restaurant - parameter restaurant_id restaurant_name recommend_restaurant_sequence restaurant_distance restaurant_score session_id ② 분모: 홈 화면 진입 수 - event_name: view_home - parameter session_id restaurant_id restaurant_name 2) 동네 맛집 영역을 통한 주문 전환율 (CVR) ① 분자: 동네 맛집 영역을 사용해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameter use_home_recommend_restaurant:true restaurant_id restaurant_name payment_type: card session_id ② 분모: 동네 맛집 영역을 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_idrestaurant_id restaurant_name use_home_recommend_restaurant:true 추가 질문은 아래와 같습니다. click_home_recommend_restaurant 이벤트에서 recommend_restaurant_sequence를 파라미터로 잡았는데요, 사실 관리자가 임의로 지정한 순서가 아닌 이상 거리상 가까운 순서나 추천순 같은걸로 노출 될텐데 해당 파라미터가 필요한지 의문입니다.
이런 음식 어때요의 로그입니다. 1. 추천 메뉴 영역 (이런 음식 어때요) 1) 클릭률 (CTR) ① 분자: 추천 메뉴 클릭 수 - event_name: click_home_recommend_menu - parameter recommend_menu_id recommend_menu_name restaurant_id restaurant_name session_id ② 분모: 홈 화면 진입 수 - event_name: view_home - parameter session_id recommend_menu_id recommend_menu_name 2) 추천 메뉴 영역을 통한 주문 전환율 (CVR) ① 분자: 추천 메뉴 영역을 사용해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameter use_home_recommend_menu: true recommend_menu_id recommend_menu_name restaurant_id restaurant_name payment_type: card session_id ② 분모: 추천 메뉴 영역을 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_id restaurant_id restaurant_name use_home_recommend_menu: true recommend_menu_id recommend_menu_name 추가 질문은 아래와 같습니다. 1) 생각보다 여러 이벤트에 같은 파라미터들을 수집해야하는 경우들이 많아 보이는데, 그럼에도 불구하고 동일한 파라미터를 계속 수집 해야하는걸까요? 2) 해당 추천의 경우 보통 개인화되서 노출되는걸로 알고있습니다. 개인화 점수를 판단하고자 할 때는 어떻게 로그를 쌓고 계산해야하나요?
안녕하세요. 이번엔 메뉴 카테고리에 대한 로그 테이블을 작성해 두었습니다. 수정이 필요할 경우 말씀해주세요~! 1. 메뉴 카테고리 영역 1) 클릭률 (CTR) ① 분자: 카테고리별 클릭 수 - event_name: click_home_category - parameter category_id category_name category_sequence session_id ② 분모: 홈 화면 진입 수 - event_name: view_home - parameter session_id 2) 카테고리 영역을 통한 주문 전환율 (CVR) ① 분자: 메뉴 카테고리 영역을 사용해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameter use_home_category: true category_id category_name restaurant_id restaurant_name payment_type: card session_id ② 분모: 카테고리를 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_id restaurant_id restaurant_name ues_home_category:true category_id category_name 추가 질문은 아래와 같습니다. - 어떤 카테고리에서 들어왔는지 구분할 수있게 업체 상세보기 파라미터에도 카테고리 id와 name을 추가해 두었는데요. 수집해야하는 필요 정보인지가 궁금합니다.
문제 주신 내용들을 설계하다보니 많이 길어져서요. 하나씩 등록할게요~! 수정이 필요한 곳이 있다면 말씀해주세요! 1. 배너 영역1) 클릭률 (CTR) ① 분자: 배너 클릭 수 - event_name: click_home_topbanner - parameter banner_type (광고, 이벤트, 공지) banner_id banner_sequence banner_name session_id ② 분모: 홈 화면 진입 수 - event_name: view_home - parameter session_id 2) 구매 전환율 (CVR) ① 분자: 배너로 인입해 주문한 수 - event_name: click_payment - parameter use_home_banner: true session_id restaurant_id restaurant_name payment_type: card ② 분모: 배너를 통해 레스토랑 상세 화면에 진입한 수 - evnet_name: view_restaurant - parameter session_id restaurant_id restaurant_name ues_home_topbanner 추가 질문은 아래와 같습니다! ※ 메인 페이지(home)에 여러가지 배너가 있을텐데요, 상단에 있는 배너라 구분을 위해서 topbanner라고 명칭했는데 이벤트 네임을 설정할 때 배너들의 구분은 어떻게 하면 좋을지 궁금합니다. ㄴ 결재 시 어떤 배너를 사용해서 들어왔는지 판단을 위해 필요할거 같아요.
