이렇게 3개의 베너 및 밑에 '자세히 살펴보기'에 대한 데이터를 수집할때에는 변수를 어떻게 설정해야하는건가??한개씩 dom변수 하기에는 너무 업무가 많은거 같은데. 쉽게할 수 잇는 방법이 있는지 문의드립니다.

현재 '6. 데이터 분석 프로세스 - 데이터의 이해'를 학습 중인데,매 차시에서 프롬프트 작성하시는 화면이 크게 제공되는 것도 있고 아닌것도 있어서, 어떤 질문을 하셨는지 확인해서 따라해 보기가 어렵습니다.통계에 대해 평균, 중간값 정도의 이해만 있는 상태에서 깨져 나오는 화면의 글자를 보고 따라 하기가 너무 어렵네요어떤 차시는 질문 타이핑 하신 걸 확대 해주셔서 보고 했는데, 이번 차시부터는 확대를 안 해주셔셔..뭉그러진 화면을 보고 추측해서 학습을 하고 있습니다.(따라 하고)좀더 데이터 분석에 대해 알면 프롬프트를 따라 하지 않고, 말만 듣고도 내가 질문을 적당히 만들어 할 수있지만, 이제 시작하는 저로서는 무척 어렵네요강의 내 사용하신 프롬프트라도 따로 텍스트로 제공해 주시면 좋겠어요

안녕하세요 요소공개 트리거 만들때 강의를 보면 한 페이지에 한개의 베너가 있을때에 관련된 내용은 있는데. 한 페이지에 2개이상의 베너가 있고. 각 베너에 대한 데이터를 수집하기 위해서는 각 베너에 대한 트리거를 만들어서 하면 되는건가요?

#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면? 해당 앱이 WEBVIEW이고, GTM 코드를 삽입하여 적재하는 전제조건하에 진행(가정). 1) 지표 정의 : event 기준contents_click / contents_imp AS contents_ctr 선호도 파라미터를 기반으로 클릭된 콘텐츠와 매칭 비교 분석을 통해 분석 고도화 가능. 2) 분석 시 사용자(user_pseudo_id)기준 위 지표에 노출 대비 클릭률 즉, 고관여 콘텐츠가 어떤게 있고 저관여가 어떤게 있는지 확인하여 개선한다. 3) 이벤트 텍소노미 -> 3-1) contents_click 이벤트, 트리거 타이밍: 사용자가 해당 콤포넌트 클릭시 CSS 요소를 기준으로 이벤트가 발생하도록 설정(button or link) ga4로 태깅한다고 가정하고 gtm을 사용해서 요소나 클래스 기준으로 설정, 이벤트 파라미터 1. contents_location : 각 영역 별로 구분이 필요하므로 해당 파라미터를 통해 각 영역을 지정해준다 ex. banner, food_category etc. * css를 이용해서 타이틀값을 뽑아오도록 코드 적용2. contents : html에 text나 alt값을 가져온다. 이 경우 사용자가 클릭한 구체적인 string 값을 확인 가능 ex. 한식, 고기, 구운연어 등 * bold값이 있는 경우 세부 텍스트 보다 굵은 텍스트 값을 if 코드를 태워 저장. 3. genre_matched : 0이나 1로 저장하며 0의 경우 사용3-2) contents_imp 이벤트- 지정된 콘텐츠 픽셀이 노출된 경우 이벤트 트리거 발동 이벤트 파라미터contents_location, genre_matched 파라미터는 동일하게 적용4)유저프로퍼티-> 해당 정보는 사용자 DOM 최초 진입시 ga4_dataset.user 하위에 key-value형태로 값을 가지고 있고, 해당 값을 gtm에서 js로 파싱해서 사용. 최초값은 null로 초기화하고 기존 데이터가 있는 경우 load. 1. u_preference: 비로그인/사용자 모두 포함해서 최초 애플리케이션 사용시 입력하는 선호도 값을 적재. 일식, 중식, 양식, 한식, 패스트푸드, 없음(해당 서베이를 하지않고 저장한 경우) 우선순위(1순위,2순위,3순위) 별로 최대 3개 저장 가능 구분자는 '|' ex. 패스트푸드|중식|한식  #2. 검색 만족 지표  1) 지표 정의 : event 기준search_contents_click / search_comp2) 분석 시 세션 기준, concat(user_pseudo_id+ga_session_id)해당 지표를 세션 기준으로 파악 즉, 목적은 사용자가 방문 기준으로 검색을 최소화 하면서 바로 검색결과 콘텐츠를 클릭하여 상품상세로 넘어가는지 파악하기 위함. 예를 들어 지표의 값이 1이 가까울 경우 검색결과에 만족하여 상품상세로 연결된다고 볼 수 있고, 0에 가까울 수록 검색을 반복하여 원하는 콘텐츠를 찾는데 노력했다고 볼 수 있으므로 데이터를 기반으로 기능 개선이 필요하다고 판단 가능하다. 3) 이벤트 텍소노미 -> 3-1) search_comp 이벤트트리거 타이밍: 사용자가 검색 완료 시점에 개발자에게 요청하여 dataLayer.push 매소드로 custom 이벤트를 event: " search_contents_click"으로 데이터를 받고 이걸 GTM에서 트리거 시점으로 설정하여 이벤트 발생 , 이벤트 파라미터 1. search_num : 세션 내 검색 완료 누적 횟수 ex. 1, 10 etc. 2. search_list_item : 검색 완료시 상품 카드 수 ex. 1, 10, 15 etc. 3-2) search_contents_click 이벤트트리거 타이밍: 검색 결과 페이지에서 사용자가 제품 카드를 클릭시 요소기준으로 이벤트가 발생하도록 조건 설정. , 이벤트 파라미터1. contents_location : 각 영역 별로 구분이 필요하므로 해당 파라미터를 통해 각 영역을 지정해준다 ex. banner, food_category etc. * css를 이용해서 타이틀값을 뽑아오도록 코드 적용2. contents : html에 text나 alt값을 가져온다. 이 경우 사용자가 클릭한 구체적인 string 값을 확인 가능 ex. 한식, 고기, 구운연어 등 * bold값이 있는 경우 세부 텍스트 보다 굵은 텍스트 값을 if 코드를 태워 저장. 3. genre_matched : 0이나 1로 저장하며 0의 경우 사용#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표 1) 지표 정의 : event 기준search_filter_click / search_comp2) 분석 시 세션 기준, concat(user_pseudo_id+ga_session_id)여기서 분석 지표 포인트는 방문 내에서 검색 완료 대비 얼마나 많은 필터 요소를 클릭 하였는지? 그리고 어떤 기능들을 많이 적용하였는지(현재 기준에서는 remove_filter는 미적용) 확인하여 쌓인 데이터를 기반으로 사용자의 편의성을 개선. 3) 이벤트 텍소노미 -> 3-1) search_filter_click 이벤트트리거 타이밍: 사용자가 검색결과 페이지에서 필터박스 영역 내 요소를 클릭시 이벤트를 발생함 , 이벤트 파라미터1. search_filter_option {카테고리}_{element값} 형태로 저장. 예를 들어 최상위 카테고리가 "가격"이고 하위 필터에 최저가를 선택시 구분자는 "|"를 넣고 가격|최저가 형태 string 값을 저장. 해당 값은 프론트 html값은 css로 파싱해서 사용. 필터가 고도화되어있는 경우 파라미터를 쪼개서 저장하게되면 ga4 360이 아닌 이상 파라미터 낭비가 심하므로 일단 파이프를 넣어 계층구조로 수집하고 필요시 BQ에서 split해서 필요한 값을 사용. ** 추가 질문: 안녕하세요 카일님 저는 ga4 tech 컨설턴트로 N년차 근무하였고 현재는 DA나 BA로 전직을 시도하고 있습니다. 아무래도 이런 이벤트 텍소노미나 KPI설계는 제 강점이라고 느껴지나, 실제 서비스 오너쉽을 가지고 개선하거나 분석한 케이스가 없다보니 인하우스 서류에서 대부분 컷이 되거나 면접에서도 이 부분 관련 공격이 많이 들어오는데 조언을 받을 수 있을지 요청드립니다. 이런 부분을 상쇄하기 위해 AI 빅데이터 공학석사를 직장과 병행하여 받았지만 어떻게 어필하면 좋을지 방향성이 필요한 상태입니다. GA4, BQ, GTM 모두 사용하고, 개발자 경험은 없지만 CS 백그라운드도 어느정도 존재합니다.    

강의에서 이렇게 말씀해주셨는데, 아래 공식 홈페이지 보면, 따로 그런 설명이 없고, Direct에 대해서만 기존 Referrer를 덮지 못한다고 명시되어있는거 같습니다. 확인 부탁드립니다.https://support.google.com/analytics/answer/11242841?hl=ko#zippy=%2C%EC%9D%B4-%EB%8F%84%EC%9B%80%EB%A7%90%EC%97%90%EC%84%9C%EB%8A%94-%EB%8B%A4%EC%9D%8C-%EB%82%B4%EC%9A%A9%EC%9D%84-%EB%8B%A4%EB%A3%B9%EB%8B%88%EB%8B%A4

안녕하세요!클릭 이벤트 매개변수 세팅 시에, 가장 정확한 방법이 copy selector(CSS 선택값과 일치) 이용한 방법이라고 하셨는데요,해당 방법은 홈페이지 ui가 바뀌어도 데이터 수집이 문제 없이 잘 되는 방법일까요?? 홈페이지 상단 카테고리 탭의 각각의 클릭수 확인하고자 하는데,프로모션 진행할 경우 카테고리 탭이 추가되거나 순서가 바뀌기도 해서 문의드려봅니다!

안녕하세요, utm 세팅 관련 문의 드립니다.medium 에 sns를 통한 광고는 paidsocial 을 쓰라고 하셨는데,뒤에 실습 내용(url 빌더)을 확인하니, display로 작성하셔서요,이렇게되면 세션 기본 채널 그룹에서는 unassigned 로 나오는데, 이게 괜찮은 것인지,보통 세션 소스/매체 단에서만 구분하는 것인지 궁금합니다. 지금까지 utm은 대문자도 포함해서 표기했어서, 추후 세팅 건에는 수정하여 세팅 진행할까 고민입니다.보통 수정 세팅도 진행하는 편인가요? 조금이라도 빨리 바꾸는게 좋을까 싶어 문의드려요 ㅠ

#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 각 영역 별 사용자의 인터랙션 및 관심도를 확인하기 위한 콘텐츠 별 CTR 확인 전제 조건으로 각 앱 카테고리 요소(배너영역, 메뉴카테고리, etc) 영역이 픽셀기준 사용자에게 노출되면 contents_impression이라는 이벤트가 발생하고 하위 파라미터로 location 디멘젼에 {{카테고리명}}이 적재.또한, 사용자가 그 세부 콘텐츠를 클릭 시에 contents_click이라는 이벤트가 발생하고 하위 파라미터로 location 디멘젼에 {{카테고리명}} 및 클릭된 콘텐츠의 {{콘텐츠명}}을 click_text로 저장따라서 contents_impression / contents_click 으로 CTR을 구하고 디멘젼 location과 click_text를 활용하여 사용자 별로 고관여 콘텐츠와 저관여 콘텐츠를 확인하여 해당 데이터를 기반으로 고도화 작업을 진행한다. #2. 검색 만족도 지표먼저 사용자가 검색을 완료하면 search_comp라는 이벤트가 발생하도록 설계 및 검색 완료 페이지에서 해당 상품카드를 클릭시 search_contents_click이벤트가 발생하도록 이벤트 태깅을 한다.이후 적재된 데이터를 기반으로 search_contents_click / search_comp 비율을 계산. 이후 사용자 디멘젼 active user기준으로 해당 비율을 보게되면 만약 해당 값이 1에 가까울 경우 한번 검색후 바로 상품을 클릭했으므로 비교적 검색 기능이 원활하게 작동했다고 볼 수 있지만, 반대로 낮은 경우 클릭까지 도달하기위해 여러번 검색을 반복했다는 뜻이 되므로 수정보완이 필요하다고 해석이 가능함.  #3. 검색 필터 기능의 활성화 지표검색 필터의 기능별 활성화 정도를 파악하기 위하여 이벤트 "search_filter_click"를 정의. 트리거 조건은 필터 영역 최상단 요소를 트리거 엘리먼트로 지정하여 하위 요소를 클릭시 이벤트 발생. 하위 디멘전으로 click_text를 수집하여 어떤 필터 요소를 사람들이 많이 사용하는지 그리고 각 필터 카테고리를 filter_category라는 파라미터를 붙여 수집하여 어떤 세부 필터 기능을 상위 카테고리에서 많이 사용하고 덜 사용하는지 데이터 기반으로 확인 가능. 즉, search_filter_click 이벤트 + filter_category + click_text를 event cnt 및 active user 기준으로 확인하여 활성화 상태를 확인.  #4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는? "구매 사용자의 리텐션"1) 첫번째 이유는 배달서비스의 경우 사용주기가 짧은 서비스라고 생각하며, 최초 구매 시점 이후로 반복적으로 플랫폼에서 주문을 해주는 것이 비지니스 차원에서 가장 바람직한 상황이라고 생각한다. 2) 리텐션 증가를 위해서는 서비스 핵심 퍼널 분석을 통해서 어느 구간에서 사용자가 이탈하는지를 확인하여 추가적인 세그먼트 분석 및 기능 개선을 위한 A/B테스트를 진행 및 반영하여 서비스 고도화를 통해 이탈률을 개선한다. #5. 추천 알고리즘의 성능 지표 가장 중요한 것은 추천 알고리즘에 영향을 받은 사용자가 매출로 이어지는 인과관계 분석1) 추천 기반 매출 비중이 어느정도 되는지?2) ARPU (사용자 별 평균 구매 금액)3) AOV(평균 구매 금액)4) 추천 영역 별 노출 대비 클릭 CTR 지표5) 클릭 이후 실제 주문으로 이어지는지 recomm_cart_to_order_CVR 지표 확인 "order / add_to_cart" 구매 및 장바구니 이벤트가 존재한다고 가정하고 생각함. 6) END TO END 지표 노출부터 실제 구매 전환 order / impression 즉, CVR 확인 4)-6) 지표는 UU(Unique User) 기준7) 추천 알고리즘 품질 지표 7-1 : precision : 정확도, 추천 TOP K 중 실제 유저가 선택한 수 / K7-2 : Recall : 재현율, 사용자가 좋아했던 것 중 얼마나 맞췄는지? , (추천 Top k 중 실제 선택된 개수) / (유저가 좋아한 전체 개수)7-3 : NDCG: 랭킹품질, 추천 순서를 맞게 했는지 예를 들어 사용자가 선호하는 1,2,3위 중 3위가 햄버거일때 이것을 1번 순서로 추천하지는 않았는지 와 같은 데이터(negative case)  #6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표 요청사항: 안녕하세요 카일님 저는 ga4 tech 컨설턴트로 N년째 근무하고 이번에 BA로 커리어 전환을 위해 최종면접까지 마치고 결과를 기다리고 있습니다. 이번 면접에서 해당 서비스에서 원하는 것이 분명하게 느껴졌고, 그것은 매출을 데이터 구조화(지표, 매트릭 설계) 가능여부 였습니다. 해당 서비스가 B2B에 TAXTECH라는 특이점이 있고 특히 구매 퍼널 형태가 카카오톡에서 사용자가 동의를 하면 국세청 자료를 가져와 세금 환급 여부를 확인하여 결제를 하는 퍼널인데 실제 구매 완료시에는 백엔드쪽에 데이터가 쌓이는 것 같지만 이런식으로 PG사(카카오톡)가 중간단계에 있어 PA툴로 트랙킹이 어려울 경우 어떤식으로 구매 퍼널 분석을 해야할지 애매하더라구요 조언을 구하고 싶습니다. 아래 내용은 실제 해당 서비스 URL과 제가 생각한 NSM과 INPUT 메트릭을 정의해봤습니다.(하단 7번문제까지 같은 접근 관점으로 작성)https://www.save-tax.co.kr/기업 SMB를 대상으로 한 IT 세무 서비스 SAVETAX.가장 중요한 서비스 지표는 “매출” revenue 이다. 이유는 현재 사업 본부장님과 대표님 모두가 성숙기로 나아가고 있는 서비스에 매출구조를 지표 기반으로 분석하고자 Business analyst를 채용하고 있고, 이 포지션에 지원하여 최종 면접에서 구체적인 니즈를 확인했기 때문.매출은 OUTPUT 매트릭이므로 이것을 좀더 분해 할 수 있는 지표로10회 이상 구매한 VIP 사용자 수구매자 리텐션 (지속적인 구매 의지 및 로얄티 확인)ARPU (사용자 별 평균 구매 금액)#7. 퍼널 개선 프로젝트 위 서비스에서 구매 퍼널 프로 세스 전환율이 20%이고 온보딩을 위한 새로운 기능의 성능 평가를 위한 지표.만약 온보딩 서비스가 웹페이지고 step별로 나눠줘있는 경우라고 가정하면, STEP1부터 STEP5 까지의 퍼널 전환율 지표를 확인 (Unique User 기준)step1_to_step2_CVR = step2 / step1step2_to_step3_CVR = step3 / step2step3_to_step4_CVR = step3 / step4step4_to_step5_CVR = step4 / step5step1_to_step5_CVR = step5 / step1온보딩을 완료한 사용자 기준 구매 전환율 확인 지표구매수 / onboarding_comp온보딩을 완료한 사용자의 일별 리텐션 daily 지표

화면에서 Referral이 사람들이 얼마나 추천하는지에 대한거라고 말씀하셨는데..앞에 강의에서는 블로그나 카페에서 유입되었을경우에도 Referral로 잡힌다고했던거 같은데?? 맞나요??? 아니면 제가 잘못 이해한건가요?

안녕하세요번거로우시겠지만..시간되실때 피드백 한번 주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요!피드백 부탁드리겠습니다!https://docs.google.com/spreadsheets/d/1THlVLqSQP_c-8GGYmn-nsftJkCP48wcf__jdPsn0qII/edit?usp=sharing

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!