연습 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?[해당 컴포넌트의 CTR] = [Click 수] / [View 수] = [click_home] / [view_home]각 컴포넌트 별 CTR은 component_name으로 구분[배너, 추천 주문전환율] = [주문 완료 중 추천 음식을 클릭한 수] / [주문 완료 수] = [is_recommend_food가 T인 order_complete] / [order_complete]Q. 위 지표를 보기 위해 데이터 로그 설계를 한다면 어떻게 할 수 있을까요? 연습문제 #2. 검색 만족도 지표고객이 검색 기능에 만족했는지 확인 하려면 어떤 지표를 봐야 할까요?검색 결과 컨텐츠 CTR = [컨텐츠 클릭 수] / [검색 시행 수] = [click_search_result_food] / [click_search]보조 지표 1: 주문전환율 = [is_search_result == T 인 order_complete] / [order_complete]보조 지표 2: 재검색 비율 = [page가 search_result인 click_search] / [page가 search_home인 click_search] Q. 위 지표를 보기 위해 데이터 로그 설계를 한다면 어떻게 할 수 있을까요?  연습 문제 #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활 성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요?[필터 사용률] = [필터 적용 수] / [검색 시행 수] = [apply_filter] / [click_search]Q. 위 지표를 보기 위해 데이터 로그 설계를 한다면 어떻게 할 수 있을까요?   

6-6에서 예시 이벤트 설정 관련해서 질문이 있습니다. 최소 주문 금액을 넘지 않은 상태로 카트 페이지에 진입한 수를 view_recomment_food 이벤트로 측정하는데, page_view 자체에 is_meet_min_order_price 패러미터를 부여하지 않는 이유는 무엇인가요?주문전환율(CVR)을 측정할 때, click_recommend_food가 발생한 세션과 그 중 click_payment가 발생한 세션 수를 count 하지 않고 click_payment에 별도의 use_recommend_food라는 패러미터를 주어 count 해야 하는 이유는 무엇인가요?

안녕하세요, 클릭 이벤트 측정 관련하여 질문이 있습니다.99%는 CSS 셀렉터로 가능하다고 하셨는데,만약에 위치값이 아니라 해당 버튼이나 위치의 고정값을 받고 싶으면 어떤 것을 활용하는 것이 좋을까요?(개발자의 도움이 필요한 경우라도 괜찮습니다.) 예를 들어, 저희가 운영하고 있는 서비스는 리스트 형태에서 좋아요 버튼을 누를 수 있습니다.게시글 상세에서 좋아요 버튼은 CSS 셀렉터로 인식이 가능하지만 리스트에서는 그것이 불가능하다고 해서요.아래 이미지의 팔로우 버튼도 마찬가지입니다. 

안녕하세요!강의 6-5 데이터 검증 결과 예시 문제를 보고 잠깐 멈춰서 풀고 선생님 강의 풀이를 참고했는데요, 검증 과정자체는 저도 특정한 id를 두고 맞는지 우선 확인한 다음 전체 쿼리를 짜는 식으로 했습니다. 제가 짠 쿼리가 이런식이었는데, 결과 자체는 동일하게 나온것 같습니다. 근데 선생님 풀이를 보니 처음엔 조금은 길어보인다고 생각했지만 확실히 실무에서는 선생님처럼 접근하는게 누가봐도 명시적으로 알기 쉽겠다 생각이 들더라구요. 저는 너무 문제 푸는데에만 집중했던 쿼리인것 같다라는 생각을 했구요...선생님처럼 접근하는게 실무적으론 더 맞는 방식이죠?

연습 문제 #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?당신은 배달 서비스를 담당하는 PM입니다.Q1. 배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야 할까요?기본적으로 현재 스크린 내에서 해당 컴포넌트가 잘 기능하는지 보기 위해서는 해당 컴포넌트의 CTR( = Click 수 / View 수 )을 볼 수 있습니다.다만 배너(광고), 메뉴 영역과 다르게 ‘이런 음식 어때요’, ‘동네 맛집’ 컴포넌트는 개인화, 추천 의도가 있는 것으로 보입니다. 이 경우 보조 지표로 주문전환율( = 주문까지 완료한 수 / 클릭 세션 수 )를 본다면 추천 알고리즘이나 컨텐츠의 품질까지 판단할 수 있을 것입니다.Q2. 지표를 정의하고, 지표가 어떤 식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요?개별 컴포넌트 레벨에서는 CTR이 높아질수록 해당 기능이 잘 작동한다고 볼 수 있습니다.다만 스크린 내 구성요소들 전체의 클릭 비중을 보며 테스트해 홈 화면을 더 최적화할 수 있을 것입니다. 예를 들면, 배너 영역의 CTR이 높으나 주문전환율(매출 발생)이 낮고, ‘이런 음식 어때요?’은 CTR이 낮으나 주문전환율이 높다면, ‘이런 음식 어때요?’ 컴포넌트를 상위로 올리는 테스트를 해볼 것입니다. 연습 문제 #2. 검색 만족도 지표당신은 배달 서비스를 담당하는 PM입니다.Q1. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인 하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안 에 있는 이벤트를 조합해보세요.우선 검색을 시행한 유저의 이후 퍼널을 (검색 → 상품 상세 페이지 → 장바구니 → 결제 → 주문완료)라고 가정하겠습니다.주요 지표: 검색 결과 컨텐츠 CTR검색의 가장 중요한 기능은 유저를 그가 찾고 있는 가장 이상적인 상품으로 보내주는 것입니다. 검색 결과로 유저가 찾는 것을 보여주었다면 유저는 그 상품을 클릭했을 가정 하에 검색 결과의 CTR을 가장 중요한 주요 지표로 보겠습니다.보조 지표 1: 주문전환율 (검색 이후 퍼널에서 주문 완료된 비율)유저가 검색을 하는 이유는 지금 주문하고 싶은 음식을 찾기 위해서 입니다. 따라서 검색을 실행한 세션이 이탈 없이 주문 완료 퍼널까지 진행되었다면 유저의 구매 의사가 있는, 유저가 원하는 결과를 제대로 보여주었다고 판단할 수 있습니다.다만 이 경우, 제품 상세 컨텐츠, 장바구니, 결제 과정 등 검색과 주문 사이에 여러 퍼널이 존재하기 때문에 직접적인 영향력은 작을 수 있어 보조 지표로 두었습니다.보조 지표 2: 재검색 비율 (검색 결과 페이지에서 다시 검색을 실행한 비율) & 재검색 횟수검색 결과 페이지에서 다음 퍼널 단계로 넘어가지 못하고 이탈(컨텐츠를 클릭 하지 않음)한다는 것은 검색 결과가 마음에 들지 않았다는 뜻으로 보입니다. 이탈 경로로 다시 검색을 한 유저는 검색에 대한 니즈가 강하나 검색 결과에 만족하지 못했다는 것이며, 따라서 재검색율은 검색 품질의 문제를 보여줄 수 있을 것입니다.다만 일반적으로 검색 수에 비해 재검색은 매우 적을 것으로 판단되며 큰 임팩트를 가져오는 개선을 만들어내기는 어려울 것 같아 보조지표로 두었습니다. 연습 문제 #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표당신은 배달 서비스를 담당하는 PM입니다.Q1. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요필터의 활성화 지표는 필터 사용률(필터 적용 수 / 검색 수)로 볼 수 있을 것입니다. 필터 적용은 컴포넌트 클릭보다는 필터링 된 리스트를 보낼 때 1회로 체크하는 것이 정확할 듯 합니다.필터 내부의 개별 항목들(ex. 가격, 카테고리 등)이 얼마나 클릭 되었는지 전체 클릭 수의 비중을 보고 필터 순서를 최적화할 수 있을 것입니다. 연습 문제 #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?당신은 배달 서비스를 담당하는 PM입니다.Q1. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요?배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 주문 완료율입니다.Q2. 왜 그 지표가 중요할까요?배달 서비스를 사용하는 유저들의 궁극적인 과업은 음식을 주문하는 것이기 때문입니다. 배달 서비스는 그 과정에서 생기는 ‘사러 가기 귀찮다.’, ‘음식점 고르기가 어렵다.’ 등의 문제를 해결해줌으로써 유저의 목적 달성을 돕습니다. 유저가 음식을 주문했다는 것은 그러한 문제들을 해결하고 궁극적인 목표를 달성했다는 것입니다.Q3. 그것을 어떻게 늘릴 수(줄일 수) 있을까요?(서비스 실행 → 검색 & 카테고리 탐색 → 상세 페이지 → 장바구니 → 결제 → 주문 완료)이라는 퍼널을 가정하고 주문부터 역순으로 퍼널 이탈율을 보며 기능적인 개선점을 찾아보겠습니다.장바구니 → 결제 → 주문: 결제 단계를 최대한 간소화합니다.상세 페이지 → 장바구니: 상세 정보와 리뷰 등 판단 기준을 제공해 유저의 선택을 돕습니다. 유저가 주문할 메뉴를 선택하고 장바구니에 넣는 UX를 직관적으로 만듭니다.탐색 → 상세 페이지: 유저가 원하는 탐색 플로우(검색이든, 메뉴든)마다 컨텐츠 CVR을 최적화하겠습니다. 연습 문제 #5. 추천 알고리즘의 성능 지표여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다.Q1. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요?CTR (추천 컨텐츠 클릭 수 / View 수)Q2. 왜 해당 지표일까요?추천 컴포넌트에 노출된 유저에게 적절한 상품을 추천해주었다면 유저는 그 상품을 클릭했을 것입니다. 또한 여러 페이지 별 추천 컴포넌트 간의 CTR을 비교하거나 한 페이지 내에서 위치에 따른 추천 컴포넌트 간의 CTR 변화를 비교함으로써 UX 측면의 개선점도 찾아낼 수 있습니다.보조 지표로 추천 컨텐츠를 클릭한 세션이 구매 완료 퍼널까지 도달하는 비율(구매 전환율)을 본다면 더 큰 임팩트를 만들어낼 수 있을 것입니다. 연습 문제 #6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표Q1. 여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표 가 제일 중요할까요?요즘 듀오링고를 매일 사용하고 있습니다. 듀오링고에서 가장 중요한 지표는 D-1 리텐션입니다. 듀오링고는 매일 사용을 유도하며 습관 형성과 반복적인 학습을 통해 사용자의 언어 실력을 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 따라서 D-1 retention을 북극성 지표로 잡는다면 서비스 전체의 방향성을 강화할 수 있을 것입니다.Q2. 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요?Engagement Time: 기본적으로 유저들의 매일 사용을 유도한다면, 그 이후에는 매일 얼마나 많은 시간을 사용하는지가 중요합니다. 다만 실질적인 개발 과정에서는 engagement time을 증가시킬 수 있는 input metric들을 활용해야할 것입니다.구독(구매) 전환율: 모든 비즈니스는 매출을 발생시켜야하며 듀오링고의 주요 비즈니스 모델은 무료로 습관 형성 → 구독(구매)입니다. 따라서 유저의 구독 전환율을 본다면 비즈니스 모델이 얼마나 잘 작동하고 있는지 판단할 수 있습니다. 연습 문제 #7. 퍼널 개선 프로젝트여러분들은 가입 퍼널을 개선하라는 미션을 받았습니다. 현재 가입 퍼널 프로세스의 전환율은 약 20%며 가입 퍼널에서 온보딩을 더 진행하는 기능을 만들었습니다.Q1. 온보딩의 효과를 파악하려면 어떤 지표를 봐야할까요? 상상이 어렵다면 여러분들이 자주 사용하는 서비스를 가정하고 말씀하셔도 좋습니다온보딩의 목표는 처음 서비스를 접한 유저에게 서비스의 사용 방법을 학습시키고 결과적으로는 서비스를 잘 사용하게 만드는 것입니다. 따라서 온보딩이 효과적으로 이뤄졌다면 유저는 activate될 것입니다. 따라서 유저의 activation 비율을 보는 것이 온보딩의 효과를 파악하는데 가장 좋은 지표일 것입니다.

이번 실무자를 위한 구글애널리틱스 강의에서 나오는 교안 자료(PPT)를 메일로 공유해주실 수 있나요?

안녕하십니까.4-8 지표 정의 연습 문제에서 피드백받은 부분을 더하여 데이터 로그 설계를 하였습니다. 문제점이 있으면 지적해주시면 감사하겠습니다. 1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?지표) CTR(기능 클릭 수 / 메인 페이지 호출 수)보조 지표) CVR(기능 클릭을 통해 구매한 수 / 기능 클릭 수), 기능 클릭 비율(각 기능 클릭 수 / 전체 기능 클릭 수) 지표 선정 이유메인 지표: CTR은 기업이 설정한 사용자 행동 패턴을 원할하게 이행을 하고 있는지 파악할 수 있는 지표입니다. 즉, 사용자가 해당 기능에 흥미를 가지고 클릭을 하고 사용을 하는지를 확인할 수 있습니다.보조 지표: CVR은 해당 기능을 통해 최종적으로 매출을 발생하는지를 확인할 수 있습니다. 또한, 기능 클릭 비율을 통해 사용자가 주로 사용하는 기능이 무엇인지 파악할 수 있습니다. Problem & Actioncase1) CTR은 높으나 CVR은 낮은 경우 -> 구매까지의 프로세스 탐색(구매 프로세스 피로도 개선)case2) CTR은 낮으나 CVR은 높은 경우 -> 기능 개선 방안 탐색(ex. 위치 조정, 메시지 문구 개선 등)case3) 특정 기능 클릭 비율이 낮은 경우 -> 해당 기능 클릭을 높이는 방안 탐색 계산CTR분자)click_home_functionevent_parametersession_iduser_idtimestamphome_function_idhome_function_type분모)view_homeevent_parametersession_iduser_idtimestampCVR분자)view_restaurantevent_parametersession_iduser_idtimestamprestaurant_idrestaurant_namerestaurant_categoryuse_home_functionuse_home_function_type분모)click_paymentevent_paramtersession_iduser_idtimestamppayment_idpayment_amountpayment_typeuse_home_functionuse_home_function_type 2. 검색 만족도 지표지표) mAP(mean Average Precision)보조 지표) CTR(검색 결과 클릭 수 / 검색 결과 페이지 호출 수) 지표 선정 이유메인 지표: mAP는 상위로 노출되는 순으로 가중치를 두어 사용자가 클릭을 한 위치를 점수화하여 평균을 낸 방법입니다. 즉, 클릭을 한 상품의 순서를 고려할 수 있습니다.보조 지표: 사용자가 검색을 하고 원하는 검색 결과가 나왔다면 클릭을 할 것입니다. 즉, CTR을 통해 사용자가 얼마나 결과를 만족하고 클릭을 하였는지 비율을 확인할 수 있습니다. Problem & Actioncase1) mAP가 낮은 경우 -> AP가 낮은 사용자를 분리하여 사용자 행동 탐색(사용자 특성 분석)case2) AP가 모두 낮은 경우 -> 검색 알고리즘 개선 방안 탐색(ex. 배달료 가중치 조정, 사용자 선호 카테고리 조정 등)case3) CTR이 낮은 경우 -> 검색 결과와 유사한 음식 추천 유도 기능 설계, UI 개선 계산mAPwith base as ( select search_session_id, search_list_rank, case when restaurant_id is not null then 1 else 0 end as is_relevant from click_search_list ), search_rank as ( select search_session_id, search_list_rank, sum(is_relevant) over ( partition by search_session_id order by rank ) as rel_k from base where is_relevant = 1 ), search_table as ( select search_session_id, rel_k/rank as precision_k from search_rank ), precision_table as ( select search_session_id, round(avg(precision_k), 4) as average_precision from search_table group by search_session_id ) select round(avg(average_precision),4) from precision_table; CTR분자)click_search_listevent_parametersession_idsearch_session_iduser_idtimestampsearch_wordsearch_list_rankrestaurant_idrestaurnat_namerestaurnat_category분모)view_searchevent_parametersession_iduser_idtimestampsearch_word 3. 검색 필터 기능의 활성화 지표지표) CTR(필터 기능 클릭 수 / 검색 결과 페이지 호출 수)보조 지표) 필터 기능 비율(각 필터 기능 클릭 수 / 전체 필터 클릭 수) 지표 선정 이유메인 지표: CTR은 통해 사용자가 검색 결과 페이지에서 필터기능을 인지하고 사용하는지를 비율을 통해 확인할 수 있습니다.보조 지표: 필터 기능 비율을 통해 사용자가 어떤 필터 기능을 많이 사용하는지를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 어떤 기능을 선호하는 지 알 수 있습니다. Problem & Actioncase1) CTR이 낮은 경우 -> 필터기능을 모를 것으로 예상, 튜토리얼 기능을 넣어 필터기능을 인지 시키기case2) 특정 필터 기능 비율이 낮은 경우 -> 특정 필터의 필요성 점검 계산CTR분자)click_filterevent_parametersession_iduser_idtimestampfilter_typefilter_values분모)view_searchevent_parametersession_iduser_idtimestampsearch_word필터 기능 비율with table as ( select filter_type, filter_values, sum(filter_values) as score from click_filter group by filter_type, filter_values ) select filter_type, filter_values, round(percent_rank() over (order by score desc) * 100, 2) as percentile from table order by percentile desc;  

안녕하세요! GA4 기본태그와 웹사이트 링크 관련 질문입니다. GA4 기본태그 설정할 때 트리거 선택을영상에서는 앞서 만들어 놓았던 'GA4_모든페이지 트리거'로 선택블로그에서는 기존에 만들어져있는 'Initialization - All Pages'로 선택영상과 블로그에서 다르게 선택하던데, 두 가지가 동일한 트리거인 걸까요? 같은 거라서 아무거나 선택해도 무방한 건지 궁금합니다. 추가로,처음에 애널리틱스, 태그관리자 계정 생성할 때 웹사이트 링크 아무거나 적으라고 하셔서www.ga4study.com 이걸로 적어서 생성했었는데추후 cafe24 홈페이지 링크 생성하고나서는 애널리틱스, 태그관리자 링크 모두 cafe24.com 링크로 수정해주어야 할까요? 감사합니다.

battle 스키마 조건 복사붙여넣기용 자료 어디서 찾아요?

ADD ON 설명해주실때 , 스프레드시트로 사용하면 샘플링이 자주 걸린다고 하셨는데 이게 어떤 내용인지 잘 모르겠습니다

실습용 쇼핑몰은 어떻게해야 보일까요?제가 구축해야하는건가요?ㅠㅠ 카페24 가입하고 <Head> <Body> 입력했는데 전 이런 화면을 어떻게 진입해야하는지 모르겠어요ㅠㅠ  

 알려주신대로 기본 태그 추가 뒤, 버튼에 대한 클릭 태그를 만드려고 하니 컨테이너에 태그가 없다고 뜹니다.ㄴ 해당 태그를 추가하니 정상적으로 작동은 되나, all page init 이벤트에 태그가 두 개 작동되어 디버그 시 하단처럼 보이네요. 원인이 뭘까요? 별개로, 강의 잘 수강하고 있습니다. 여타 봤던 모든 강의 중에 제일 이해가 잘 되네요.궁금한 것들 먼저 보느라 순서가 뒤죽박죽이지만 전체 완강할 수 있도록 하겠습니다. ^^

구글 시트 add-on 정식버전인 addformatic 은 무료인가요? 따로 언급이 없으셔서 사용하고 있긴 한데 일정기간 지나면 유료라는 말도 있어서, 정확히 아시는 부분인지 궁금합니다

캠페인 네이밍 구글시트 등 PPT에 여러 링크들 사용하라고 하시는데 어디서 다운 받는지를 모르겠어요. 이번 수업에서 전에 기초 강의에서 설명 드렸다고 하는데, 저는 이 강의가 처음이라서요

안녕하세요. 강의 너무 유용해서 여러번 돌려보고 있습니다.명쾌하고 이해하기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다! 세션 17에 추가셋팅_Debugview를 활성화하는 2가지 방법를 보고 궁금한점이 있는데요. 2:18에서 "GA4_기본태그"라는 태그를 보여주시는데 이 태그의 목적은 무엇일까요? 지금은 2:18와 같이 Google 애널리틱스: GA4구성이라는 태그유형이 없는데 이 태그가 꼭 필요한 태그라면 어떻게 설정해야하는지 궁금하고, 아래의 칸 이름도 다른데 디버그 모드를 활성화 하기 위해선 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 3.카페24에 태그매니저 코드만 넣었는데 ga4나 구글애즈 코드는 맞춤 HTML 이용해서 태그매니저에 따로 설치해야하는건지 궁금합니다. 감사합니다!  

안녕하세요. 데이터분석가를 희망하고 있는 취업준비생입니다.  데이터 분석 모델링을 공부하면서 취업에 집중하였지만 생각대로 잘 되지않아 여러가지 자료를 찾으면서 문제점을 파악해보았습니다. 그렇게 제가 내린 결론은 데이터를 분석하는데 비즈니스적인 분석과 생각을 가지지 않고 분석을 실행한다는 것을 알게되었습니다. 평소 카일스쿨 블로그를 방문하다가 인프런에 비즈니스 강의를 제작하였다는 글을 보고 이렇게 구매하고 공부하고 있습니다. 커뮤니티를 빌려 좋은 강의를 만들어 주셔서 감사합니다. 조금은 부족하지만 아래의 문제를 지적해주시면 감사하겠습니다.  #1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면? 지표) CTR(각 기능 클릭 수/페이지 호출 수) 잘 동작하는지에 대한 제가 생각하는 정의는 사용자에게 페이지가 노출되었을 때 흥미를 가지고 기능을 클릭하는 것이 잘 동작한다고 생각합니다. 그렇기에 제가 정의한 지표는 위와 같이 CTR(각 기능 클릭 수 / 페이지 호출 수)라고 생각합니다. 페이지 호출 대비 클릭 수가 높을 수록 잘 동작한다고 볼 수 있을거 같습니다. #2. 검색 만족도 지표 지표) 체류 시간(Session별 평균 체류 시간) 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 저는 체류 시간을 확인해봐야 된다고 생각합니다. 배달앱의 특징인 고객님이 거주하시는 곳 주변으로 검색이 됩니다. 만약 주변에 찾고하자는 곳이 없는 경우 검색 기능을 제대로 활용할 수 없기에 이와 같은 경우를 제외하고 검색 한 후 클릭한 배달집을 체류한 시간을 Session별로 나누어 확인해봐야된다고 생각합니다. #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표지표) CTR(필터 클릭 수 / Distinct 유저 별 검색 페이지 노출 수) 검색 필터 기능을 잘 사용하는지 확인하고자 지표를 정의한다면 저는 CTR( 필터 클릭 수 / distinct 유저 별 검색 페이지 노출 수)로 정의할 거 같습니다. 검색을 할 때 필터를 사용하는 경우와 사용하지 않는 경우가 있습니다. 만약 고객이 사용한다면 필터를 인지하고 사용한다고 정의할 수 있습니다. #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?지표) Funnel 배달 서비스에서 가장 중요하게 생각하는 지표는 Funnel이라고 생각합니다. 배달 서비스 앱, 웹을 만들 때 유저 Flow를 토대로 작성하고 개발을 진행합니다. 그와 부합하게 Funnel을 통해 고객이 우리가 의도하는 흐름대로 행동을 하고 도착을 하는지가 가장 중요한 지표라고 생각합니다.제가 생각하는 Funnel에서 고객이 구매까지 도착할 수 있게 확률을 높일 수 있는 방법은 총 두가지입니다.첫번째, 고객 맞춤 쿠폰 프로모션을 진행하여 구매를 유도하는 것입니다. 고객이 평소 주문하는 카테고리를 토대로 (점심 저녁시간) 알람을 통해 주기별로 쿠폰 안내를 드리면 배달 서비스에 접속하고 주문까지 유도를 할 확률이 높아질 것으로 예상됩니다.두번째, UI/UX 배치입니다. 배달 서비스를 이용해보면 자신이 찾고자 하는 페이지로 이동해야하는 경우가 있습니다. 이때 deep하게 들어가는 경우가 생기고, 이는 고객의 피로감을 늘릴 수 있습니다. 배치를 통해 deep하게 들어가는 방식에서 중간을 간소화하여 피로감을 줄이고 고객이 편안하게 이용한다면 주문까지 유도될 확률이 높아질 것으로 예상됩니다. #5. 추천 알고리즘 성능 지표지표) CVR(구매 수 / 추천 페이지 클릭 수) 제가 생각하는 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 지표는 (구매 수 / 추천 페이지 클릭 수)라고 생각합니다. 추천은 비슷한 고객들이 구매한 상품을 토대로 상품을 추천하거나 고객이 주문한 상품과 비슷한 상품을 예측하고 노출하는 방법으로 궁극적인 목적인 구매를 유도하기 위해서라고 생각합니다. 그렇기에 구매로 이어지는 지를 확인해야한다고 생각합니다. #6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스 지표제가 생각하는 서비스) 게임(MMORPG)중요하게 생각하는 지표) AARRR 제가 가장 중요하게 생각하는 지표는 AARRR입니다. 그 중 Activation이 가장 중요하다고 생각합니다. 최근 다양한 상품이 생겨나고 기존 상품과 경쟁할 수 있는 상품들이 많아지고 있습니다. 가령 게임의 경우 타사의 게임만이 경쟁하는 것이 아닌 미디어 플랫폼과도 경쟁을 해야합니다. 그로인해 많은 고객을 유치하기는 어려워졌습니다. 제가 Activation을 중요하게 생각하는 이유가 위와 같은 이유로 고객의 유치는 어렵기에 고객이 상품을 첫경험했을 때 확실하게 잡아야 다른 사람들에게 권유하면서 파급효과를 볼 수 있기 때문입니다. 추가로 확인해야 하는 지표) 리텐션, 체류 시간제가 생각하기에 추가적으로 확인해야 하는 지표 2가지는 리텐션과 체류 시간입니다. 게임에서 가장 중요한 것이 고객들과의 상호작용입니다. 보스 레이드, 경매 등 고객들이 한정된 시간에 많이 있어야지 운영이 가능하고 이탈없이 꾸준히 성장을 하여 비슷한 경험치를 가진 고객들이 같이 성장해야 게임에서 생각하는 흐름이 이어질 수 있습니다. #7. 퍼널 개선 프로젝트지표) (가입자 수 / Distinct IP) & A/B Test 제가 생각하는 가입 퍼널에서 온보딩의 효과를 파악할 때 봐야하는 지표는 20%로 측정한 지표와 동일하게 봐야된다고 생각합니다. 또한 기존의 기능에서 개선된 기능을 비교하기 위해서는 A/B Test를 진행해야된다고 생각합니다. 기존의 지표가 정의되어있지 않기에 (가입자 수 / Distinct IP)로 정의하였습니다. 분모를 Distinct IP로 정의한 이유는 로그인하지 않고 사용자를 특정하기 힘들다고 생각했기에 IP를 이용하여 사용자를 특정해야겠다고 생각했습니다.

import koreanize_matplotlib 토픽모델링강의에서 위 코드 에러가 나는데, 뭔가 바뀐걸까요..?

안녕하세요 :)아직 기획업무를 한지 얼마 되지않아 제 답안에 확신은 없지만, 최대한 고민하고 적어보았습니다. Q1. 잘 동작한다의 정의가 다를 수 있지만, 단순히 동작하는 것을 넘어 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것을 '잘 동작한다'라고 생각하고 문제를 풀었습니다.기본적으로 사람들이 해당 메뉴를 클릭하는지를 알 수 있는 CTR이 높게 나온다면, (정확한 수치는 잘 모르겠습니다.) 해당 기능이 잘 동작한다고 생각할 것 같습니다. 추가로 해당 메뉴를 클릭하고 구매전환률이 높게 나와야 해당 기능이 정말 의미가 있기 때문에 구매 CVR도 확인해볼 것 같습니다. Q2. 검색 기능에 만족했는지 알아보려면, 검색 후 나열된 리스트에 대한 CTR을 확인해보면 좋을 것 같습니다. 내가 검색한 내용과 무관한 가게들이 뜬다면 유저는 스크롤만 하고 클릭을 하지 않을 것이고, 의미 있는 가게들이 뜬다면 클릭을 하기 때문입니다. Q3. 검색 필터의 CTR을 확인할 것 같습니다. 따라서 검색 필터 자체를 얼마나 클릭하는지를 확인해보고(필터 기능을 아예 안쓸수도 있으니까), 필터 적용 후에 나열된 가게들을 클릭하는지(CTR)도 확인할 것 같습니다. Q4. 구매전환률이 가장 중요할 것 같습니다. 배달 서비스는 얼마나 많은 사람들이 자주 배달을 시켜먹는가?로 매출이 발생하기 때문에, 유저가 구매(배달 주문)과정까지 얼마나 이탈하지 않고 구매로 전환되는지가 쟁점이라고 생각합니다. 또한, 서비스 특성 상 재방문이 이루어지기 때문에 리텐션도 고려하면 좋을 것 같습니다. Q5. 유저의 구매CVR, 추천 아이템의 CTR을 파악해야 합니다. 추천 CTR의 경우, 알고리즘이 제대로 동작하지 않으며 엉뚱한 제품을 추천해 유저는 클릭을 하지 않을 것입니다. 또한 알고리즘이 추천한 제품을 클릭해서 상세 정보를 파악하고 실제 구매까지 이어져야 제대로 된 제품을 추천했다고 볼 수 있기 때문에 구매CVR도 중요한 지표라고 생각합니다. Q6. '카카오톡'라고 가정했을 때, 카톡은 메신저이기 때문에 얼마나 자주 서비스에 접속(PV)했는지를 볼 것 같습니다. 추가로 보면 좋을 지표는 서비스를 이탈하지 않고 얼마나 오래 있었는지(체류시간), 얼마나 많은 대화를 했는지를 볼 것 같습니다.(한람이 하루에 보낸 카톡 수, 이런 지표가 있는지는 모르겠습니다) Q7. 온보딩 후 가입 페이지의 PV, 가입 버튼의 CTR, 가입 CVR이 온보딩 전보다 높아졌다면, 효과가 있다고 판단할 것 같은데 이 문제는 잘 모르겠습니다. 

안녕하세요,'섹션 5-6. 사용자 개별화 분석' 마지막에서'사용자 개별화 분석에 대한 도움말과 실제 로그인 사용자를 불러오는 방법'에 대한 링크를 수업자료에 첨부해두었다고 하셨는데...도저히 찾을 수가 없는데요.... 어디에 있을까요??

안녕하세요. 아래 코드를 작성하고 돌려보니 아래와 같이 결과가 나옵니다.SELECT trainer_id, pokemon_id, status, COUNTIF(status = 'Released'), COUNT(pokemon_id) FROM basic.trainer_pokemon WHERE trainer_id = 17 GROUP BY trainer_id, pokemon_id, status즉 예상되는 COUNTIF() 함수의 결과는 3,COUNT() 함수의 결과는 12 입니다.그러나 아래와 같은 코드를 돌려 집계한 결과, 다른 결과가 나옵니다.SELECT trainer_id, COUNTIF(status = 'Released'), COUNT(pokemon_id) FROM basic.trainer_pokemon WHERE trainer_id = 17 GROUP BY trainer_id ;왜 이런 문제가 발생하는지 모르겠습니다 ㅠ