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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법
Event 와 Action의 차이점
안녕하세요 양승화님! 그로스해킹에 이제 막 관심을 갖기 시작했는데 좋은 강의 들으며 차근차근 잘 배워가고 있습니다. 감사합니다 :) 섹션2. AARRR의 [2-3] Activation 에 대한 강의를 들으며 질문이 생겨 여쭤봅니다. 다양한 코호트에 따라 유저를 분석하는 내용에서 말씀해주신 Event 와 Action의 차이점을 명확히 알고 싶습니다. 혹시 예시를 들어 설명해주실 수 있을까요? 감사합니다 :)
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스타벅스,디즈니와 같이
에버랜드, 디즈니앱, 스타벅스앱과 같이 필요한 시점에만 사용하는 서비스의 경우 어떤 방식의 리텐션 측정이 적절할까요? 개인마다 방문 시점이 다르기때문에 고민입니다.
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파이어베이스 앱 트래픽 필터링
안녕하세요 강의를 듣고 서비스 진행을 하면서 막히는 부분이 있어 질문 남깁니다! Q. 파이어베이스를 통해 앱으로 들어오는 사람들 중 관리자 트래픽을 어떻게 제거해야 하는지 궁금합니다! 지금 파이어베이스를 통해 앱 트래픽 분석을 하려고 하는데 파베 -> GA 보고서 로 트래픽을 보려고 합니다. 기존 웹에선 필터를 이용해 IP 기준으로 관리자 트래픽을 제거했었는데 앱에서 필터를 거는 부분이 잘 되지가 않습니다. 이것저것 찾아봤는데 이번에 GA 4 로 업그레이드 되면서 데이터 스트림 -> 추가 설정에서 원하는 매개 변수 설정 -> 데이터 필터에서 설정한 변수를 기준으로 필터링 이 방법으로는 웹은 가능한데 앱은 잘 되지 않더라구요 ㅠ-ㅠ자문 주시면 정말 감사하겠습니다 !_!
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푸시의 피로도 측정이 궁금합니다.
Retention 에서 잠시 언급하셨던 부분인데 고객에게 푸시를 많이 보내면 피로도가 높아지고, uninstall 이 증가한다고 말씀하셨는데 혹시 푸시 등의 피로도를 측정하거나 어떤 기준으로 관리를 하는지 궁금합니다.
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OMTM과 매출 관련 질문 드립니다.
안녕하세요:) 1. 매출은 액션플랜을 주지 못하는 후행지표라고 하셨는데, ARPPU도 어느정도 후행지표처럼 느껴져서요. ARPPU는 어떤 액션플랜을 주는지 궁금합니다. REVENUE 쪼개보기 실습을 했지만 아직 헷갈리네요. 예를 들어, '현재 서비스가 고가 상품을 프로모션해야하는 단계라고 가정한다면, 이 단계에서 OMTM으로 'ARPPU'는 되지만, '매출'은 왜 안되는지, 이 때 ARPPU는 어떤 액션플랜을 주는지 궁금합니다. 2. 항상 매출이 OMTM이 되어서 안되는 하나의 이유로, 서비스의 핵심가치와 무관하다는 내용이 나왔는데요. 매출이 늘지만 서비스가 잘못 되고 있는 예시가 궁금해서 질문드립니다. 매번 친절한 답변 감사합니다!
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안녕하세요! 샘플사이즈 관련 질문 드립니다
안녕하세요 승화님! 강의듣고 그로스해킹 전반에 이해를 하고 흥미를 가질 수 있었어요 감사합니다 :-) A/B test의 샘플 사이즈 정하는 부분에서 궁금증이 있는데요, 원하는 조건을 대입해서 n이라는 샘플 사이즈가 구해졌을 때 각 집단별로 n이상의 샘플 사이즈면 두 집단의 비율이 크게 달라도 문제가 되지 않을까요?? 샘플 수가 n보다 훨씬 큰 경우에 문제가 되지 않을지 궁금합니다! 감사합니다
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OMTM관련 질문 드립니다
안녕하세요, 우선 좋은 강의 정말 잘 듣고 있습니다 :) "지표활용"챕터를 수강하다가 궁금한 점이 있어 질문을 남깁니다. 1) 상품을 중개하여 판매하는 종합몰이나 소셜커머스의 경우 매출의 증가를 궁극적인 목표로 삼고 있다고 생각합니다. 강의 내용 중에 매출을 OMTM으로 삼는 것을 지양하라고 하셨는데, 여러 카테고리의 상품을 한 곳에 모아 판매하는 위 사업구조의 경우에 이상적인 OMTM은 무엇이 있을지 궁금합니다. 2) OMTM과 KPI의 다른 점을 설명해주셨는데, 이를 잘 활용하는 기업은 큰 개념의 OMTM을 설정하고 각 부서가 이에 align되는 KPI를 설정하여 조직원의 역량과 부서 성과를 평가하는 것일까요? 3) 만약 문제가 되지 않는다면 마이리얼트립의 OMTM을 공유해주실 수 있으실까요? (어려우시다면 괜찮습니다 :D) 질문을 너무 많이 드려서 죄송합니다! 답변 미리 감사드립니다!
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GA 세그먼트 관련 질문드립니다.
안녕하세요:) [2-3 activation] 강의 14분 15초 부분에 질문이 있습니다. 모바일 유저는 약 27%이고, PC유저는 약 72%라서 모수가 2.5배 정도 차이가 나는데요. 모수를 신경쓰지 않고, 모바일에서 전환율이 더 높네?라고 생각해도 괜찮을지 궁금합니다. GA에서 이를 보정할 수 있는 방법이 있나요? 이렇게 모수에 큰 차이가 날때, 현업에서 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다!
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[2-2-2] Acquisition 2 - 모바일앱 Attribution (19:40 ~) 강의 관련 질문 드립니다.
안녕하세요:) [2-2-2] Acquisition 2 - 모바일앱 Attribution (19:40 ~) 강의 관련 질문 드립니다. 스크린샷 하단 예시에서, 동일한 상품을 각기 다른 채널 A,B에 판매한다고 생각했습니다. 같은 상품인데, 왜 원가와 이익이 다른지 궁금합니다. 제가 잘못 이해했다면, 원가가 3000만원인 제품'ㄱ '을 채널A에서 광고집행하고, 원가가 1000만원인 제품'ㄴ'을 채널B에서 광고집행한 것으로 예시를 든건가요? 만약 제품이 다르다면, 다른 제품에 대해서 채널 A,B 성과를 비교하는 것 자체가 잘못된건 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 답변달아주실 분께 미리 감사드립니다:)
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LTR 구하는 방법
LTR을 구하는 과정에서 2019년 1월에 가입한 1000명에 대해서 연속성을 가지고 월별 결제액을 통해 4807원 이라는 LTR이 나왔는데 1. 월별 가입자(1월가입자, 2월가입자)마다 각각의 LTR이 나오는 건가요? 2. 1번이 맞다고 한다면 월별 가입자에 대한 각각의 LTR 평균을 현재 고객의 LTR이라고 봐야하나요?
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행동 분석 이벤트맵 관련 문의드립니다
안녕하세요!! 저희는 앱과 웹을 동시에 서비스를 진행하고 있습니다가능하면 모든 영역에 대해 이벤트를 분석하려고하고 있습니다 현재는 이벤트 맵을 스프레드에 관리를 하고 있는데요 - 이벤트 값은 스크린명_행동(누름, 입력 등)_액션상세 설명(일자,이름 등)을 기준으로 정의해서 진행하고 있습니다 - 스프레드로 하다보니 앱의 버전이 바뀔 때 마다 스프레드로 대응이 어렵고- 이벤트 값이 너무 많다보니 행동의 정의를 하더라도 어떤 행동이었는지 나중에는 헷갈립니다궁금한것은 어떻게 이벤트값을 관리하는것이 효과적일까요...?
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지표 정의
안녕하세요, 강의를 들으면서 데이터 분석과 관련, 그동안 머릿속에 가지고만 있던 의문점들을 구체화 하게 되는 느낌입니다. 한 가지 궁금한 점이, '4-1 강의 지표를 명확하게 정의하기' 파트에서, 크로스셀링으로 볼 수 있는 여러가지 복잡한 사례들을 제시해주셨는데, 현재는 전사 컨센서스가 명확하게 정의되었다고 하셨잖아요. 구체적으로 어떻게 정의가 되었는지, 그렇게 결정하게 된 이유는 무엇인지가 궁금합니다. 이론보다 실무사례가 궁금해서 여쭈오니, 가능한 선에서만이라도 답변 부탁드립니다 :)
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행동 로그 설계 시 궁금증이 생겨 질문드립니다!
안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사드립니다. 강의 내용에서처럼 firebase - bigquery 로 행동로그들을 적재시키고 있습니다. 또한 강사님이 일전에 작성해주신 "모바일 앱 로그분석, 어떻게 시작해야 할까?" 글을 참고하며 작업중에 있습니다. 글을 참고하며 작업 중 한가지 궁금한게 있어 질문드립니다. 글 내용에는 행동로그를 적재할 때 속성 값으로 이벤트 프로퍼티(숙소타입, 금액 등) 뿐만 아니라 사용자 프로퍼티(성별, 가입일 등) 까지 한번에 넣어주는 걸로 말씀해주신 걸로 보여집니다. 이벤트 마다 user id 혹은 cid 값만 넣어준 뒤, 나중에 user 테이블에서 join 해서 사용하는 방식으로 사용 했을 때 보다 더 유용하고 효과적이어서 그런 걸까요? (이 경우 bigquery 에 user table을 업데이트 시켜줘야 겠네요) 아니면 firebase - bigquery 로 분석용 DB 를 구축하고 전사적으로 누구나 이용하기에 좀 더 효과적으로 사용할 수 있기 때문일까요? 이 외 다른 이유가 있을까요? 질문이 맞는지 모르겠습니다! 답변 주신다면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.
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동시간에 여러개의 A/B테스트를 설계하는 방법에 대해 질문 있습니다.
안녕하세요 강사님. A/B테스트 강의를 보며 직접 실습을 해보려고 하고 있습니다.(지난번 답변 감사드립니다) 파이어베이스로 동시간에 A/B테스트를 여러개 진행이 가능한지 궁금합니다.(아래 그림) [질문1] 개념도가 궁금해요. - 파이어베이스로 위 처럼 동시간에 A, B, C ... N개의 다양한 실험 진행이 가능한지 궁금합니다. - 가끔 블로그나 뉴스를 보면 OO회사는 한달에 50개의 a/b 테스트를 진행한다는 말이, 저런 개념인지 궁금합니다. [질문2] 설계 오류가 있는지 궁금해요. - 만약 위처럼 가능하다면 설계에 오류나 문제가 없는지 궁금합니다. - 예를 들어 동시간에 여러개의 실험을 진행하다보면 독립변수가 N개 되고, 정확한 측정이 어려울수도 있을거 같아서요. - 하지만 A집단, B집단이 서로 겹치는게(영향) 없다면 동시간에 N개의 실험이 진행 가능할 거 같기도합니다. - 만약 문제가 없다면 A집단은 a/b 테스트, B집단은 다변량 테스트 이렇게 진행하는 경우도 있는지 궁금합니다. [질문3] a/b vs 다변량 개념을 잘 이해하고 있는지 궁금합니다. - A/B 테스트는 "Pick 'one' variable to test"(예: 실험집단에 문구 1개만 변경) - 다변량 테스트는 "Pick 'N' variable to test.(예: 실험집단에 문구, 폰트, 컬러, 쉐잎, 등 변경) 그럼 바쁘시겠지만 답변 부탁드립니다. 감사합니다!!
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파이어베이스 원격구성으로 랜덤 추출이 가능한지 궁금합니다.
안녕하세요 양승화 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다! 통제변수 관리의 중요성을 알게되었습니다. [질문1] 파이어베이스 원격구성으로도 통제변수를 잘 관리해서 A/B테스트가 가능한지 궁금합니다. [질문2] 통제변수 관리는 일반적으로 어떤 것으로 지정하는지 궁금합니다.(나이, 성별 등) 감사합니다.
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어트리뷰션 측정 및 후반부 ROAS 관련
1. 후반부 ROAS 내용 중 광고비에 비례해서 매출이 줄지 않는다, 고 말씀하셨는데 이유가 무엇인지 궁금합니다. 2. app 어트리 뷰션을 측정하는 툴들을 사용하는게 ' 광고 기여도 측정'이라고 이해를 했는데 파이어베이스 애널리틱스에 있는 다이나믹 링크를 통해서 체크를 하는 것 또한 방법이 될 수 있나요? 다이나믹 링크를 통해 확인하려는 부분과 app 어트리 뷰선을 측정하는 이유가 조금 다른 부분인지 헷갈려서 질문드립니다 :)
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사용자의 정의?
이번 수업과 함께 앰플리튜드를 공부하다보니 사용자=회원가입을 완료한 사용자고, 회원가입을 하지 않은경우 user_id를 Null로 지정한다는 것을 알았습니다. 경험상, 회원가입을 하지 않고도 사용할 수 있는 서비스들이 있는데 그런 서비스들은 미가입 회원을 유의미하게 생각하는지 궁금합니다. 더불어, 앰플리튜드를 사용했을때 단순히 로그인한 user가 아닌, 전체 어플 사용자에 대한 분석을 하고 싶은데 어떤 방법을 쓸수 있을지 잘 모르겠습니다.
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선호하는 툴 추천부탁요
강의 잘 듣고 있습니다. 물론 사람들마다 다르다고 하셨지만,, 강사님이 선호하는 툴과 조합을 추천부탁드립니다 ! 그냥 참고만 하겠습니다 ~
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행동 로그를 쌓고 QA 는 어떻게 진행하시나요?
행동 로그 QA 는 어떤식으로 진행하시나요? firebase 의 de bug view 로 해서 live 하게 확인을 할 수 있을까요?
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반복 방문의 경우 전환율 계산시 궁금한 점이 있습니다.
안녕하세요, 강의의 잘 봤습니다. 전환율 계산 시 궁금한 점이 있습니다. 유저 단위로 전환율을 봐야한다는 것은 이해했습니다. 다만 제 서비스의 유저들은 다음과 비슷한 패턴을 보이는데 구매전환율 계산에 조언을 구하고 싶습니다. 유저 A 1일차 오전 : 상품 5개 확인 > 구매 1회 발생 1일차 오후 : 상품 10개 확인 > 구매 0 3일차 : 상품 1개 확인 > 구매 1 4일차 : 상품 30개 확인 > 구매 0 -- 1. A와 같은 패턴을 보이는 유저가 많을 때, 둘러본 사람 중 구매한 비율은 100%에 가깝다고 보아야할까요? 2. 만약 그렇다면, 백발백중이라기엔 괴리가 있는데.. 혹시 추가로 어떤 지표를 보면 좋을지 조언해주실 수 있을까요? 3. 위와 같이 리텐션 주기가 짧을 경우 전환율 계산은 어느 기간을 기준으로 해야 할까요?