Inflearn コミュニティ Q&A

안녕하세요. 과제 푸시느라 고생하셨습니다! 피드백 드려볼게요

지표정의하기연습문제#1. 기능이잘동작하고있는지확인하려면?

메인지표

-각 컴포넌트별 CTR(클릭률) : 각 컴포넌트별 클릭 수 / home 화면 pageview 수

보조지표

-각 컴포넌트별 CVR(구매전환율) :각 컴포넌트를 클릭한 후에 구매전환 된 수/ 각 컴포넌트를 클릭한 수

각 컴포넌트별 CTR이 높은경우/낮은 경우, CVR이 높은경우/낮은경우 2x2 경우의수를 모두 조합하여 home화면의 UX/UI 설계에 근거로 활용할 수 있을 것임.

• CTR, CVR 잘 생각해주셨고, 2x2 경우의 수를 조합하여 근거로 활용할 수 있다고 하셨는데 그거까지 한번 생각해보셔도 좋을 것 같아요!

• 의사결정을 어떻게 할지 한번 고민해보는 것이 필요한데 평소에 연습해도 좋아요

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 수

보조지표

-CTR(결과 클릭률) : search_result 화면 결과 클릭 수/ search_result 화면 pageview 수

고객이 찾고자 하는 결과 리스트를 잘 반환해주었기 때문에 고객이 결과를 클릭했을 것임.

• 지표는 잘 생각해주셨는데, 누군가 왜 CVR이 메인 지표인가요? 보조 지표 아닌가요? 라고 하면 어떻게 답변하시겠어요?

• 고객이 만족했다는 어떻게 정의해야 할까요? 이 문제의 핵심은 고객의 만족을 어떻게 정의하는가?라서 이걸 구체적으로 작성하고 시작해도 좋을 것 같아요

• 추가로 검색 만족도 지표는 아래 글 참고해보셔도 좋을 것 같아요. 검색이나 알고리즘 지표는 이미 많이 있을 수 있어요(알고리즘 관점에서)

  • https://medium.com/naver-dna-tech-blog/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%84-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EA%B2%80%EC%83%89-%ED%92%88%EC%A7%88-%EC%A7%80%ED%91%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-sigir23-paper-recap-6090914005a8

지표정의하기연습문제#3. 검색필터기능의활성화지표

메인지표

필터 적용률: 필터적용 검색 수 / total 검색한 수

보조지표

2번과 같이.. 즉 필터기능을 고객 만족도 관점에서 추가 분석해본다면

필터 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

필터 적용률이라고 하셨는데, 전체 검색 수로 보면 유저별로 얼마나 했는지를 파악하기 어렵지 않을까요? 유저가 적용을 했는지 알려고 한다면 필터가 활성화된 페이지에서 필터를 얼마나 클릭했나(필터 종류도 여러가지인데 각각을 모두 포괄해서) 보면 일단 사람들이 얼마나 필터를 건들였는지 알 수 있을 거예요. 그리고 그 후에 필터 적용하는 것이 있겠죠. 그리고 UX 구성에 따라 다르지만 필터 요소 클릭하면 바로 걸리는 곳도 있고 필터 적용을 해야 하는 경우도 있어요. 화면 구성에 따라서도 지표를 다르게 구성할 수도 있어요.

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

이 문제에선 "배달"이란 서비스를 제시한 이유가 있습니다. CVR은 모든 비즈니스에서 통용되는건데, 배달 서비스에서 중요한 지표는 무엇일까요? 배달 서비스의 특징과 비즈니스 모델을 고민해보면 좋겠다는 생각에 낸 문제라 이 힌트를 보고 다시 고민해보셔요.

지표정의하기연습문제#5. 추천알고리즘의성능지표

메인지표:

-추천 상품 클릭률(CTR) : 추천 상품 클릭수/ 추천 상품 노출 수

보조지표:

-추천상품 구매전환률(CVR) :추천상품 클릭 후 구매발생 수 / 추천상품 클릭 수

고객 관점 보조지표

추천 상품 구매 기여율: 추천 영역에서 클릭 후 구매한 상품 수 / 전체 구매 상품 수

추천 알고리즘 지표 잘 생각해주셨고, 알고리즘 관점의 지표도 있으니 한번 살펴보셔요. Recall, Precision 개념도 알고 있으면 좋아요

https://lsjsj92.tistory.com/663

지표정의하기연습문제#6. 여러분들이자주사용하는서비스의지표

선정 서비스: 지그재그

다른 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 

지그재그 서비스는 왜 사용할까요? 이 질문으로 시작을 해야 합니다. 리텐션은 최종 결과 지표고 지그재그 서비스를 사용하는 사용자들이 어떤 목적으로 이 앱을 킬까?를 생각한 후 지표로 만들어 보세요. 이런 지표가 input metric이고, 리텐션은 output metric이에요!

지표정의하기연습문제#7. 퍼널개선프로젝트

메인지표
온보딩 가입 전환율=온보딩 완료 후 가입한 수 / 온보딩 완료한 유저 수

보조지표
온보딩 과정 이탈률=온보딩 중도이탈 유저 수/ 온보딩 시작한 유저 수

네 지표는 잘 생각해주셨고 이 부분은 AB Test를 실행해서 확인해야 한답니다. 실험 파트도 듣고 이 지표를 다시 고민해보셔요!!

고생하셨습니다!

건너건너님 안녕하세요! 지금 하나씩 보며 피드백 준비 중이에요. 로그 설계도 제출해주셨는데 곧 피드백 드릴게요! 로그 설계 부분까지 늦어도 다음주 수요일엔 다 할 예정이에요!!

조금만 기다려주셔요. 감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 건너건너님, 질문을 상세히 올려 주셔서 감사합니다! 강의에서 제공된 내용을 바탕으로 연습문제를 풀어보시면, 실질적인 데이터 분석 능력이 더 강화될 것입니다. 아래에 몇 가지 유사한 질문 및 답변, 그리고 관련 링크를 제공해 드리겠습니다.

1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하기 위한 지표

각 기능의 CTR 및 CVR을 활용하여 사용자 행동을 평가하는 방식은 일반적인 접근입니다. 이러한 방식은 사용자의 클릭 패턴과 실제 구매로의 전환을 모두 파악함으로써 UX/UI 설계의 근거로 사용할 수 있습니다. 유사한 방법을 다룬 기존 답변을 통해 추가적인 인사이트를 얻으실 수 있습니다.

• 4-8. 지표 정의 연습 문제 답변
  

2. 검색 만족도 지표

검색 기능은 고객이 원하는 결과를 쉽게 찾도록 돕는 것이 핵심입니다. 따라서 검색 후 클릭 및 전환율을 통해 고객의 만족도를 측정할 수 있습니다. 관련된 기존 답변은 다음 링크에서 확인 가능합니다.

• 4-8 지표 정의 연습 문제
  

3. 검색 필터 기능의 활성화 지표

필터 기능이 잘 사용되고 있는지를 평가하기 위해 사용률(CVR) 및 필터 적용 여부에 따른 클릭 수 비교는 효과적인 접근입니다. 이와 관련된 유사한 문제 해결 사례는 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.

• 4-8 지표 정의하기 연습문제
  

4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표

배달 서비스에서 구매 전환율(CVR)을 강조하는 것은 일반적인 접근이지만, 고객 만족도나 이탈률 등도 함께 고려할 필요가 있습니다.

5. 추천 알고리즘의 성능 지표

추천 알고리즘의 성능을 CTR을 통해 평가하는 것은 유효하며, 이를 통해 고객의 클릭 패턴과 실제 구매 전환 팩터를 분석할 수 있습니다. 다양한 지표 및 사례를 참고하시려면 아래의 추가 자료도 유용할 것입니다.

• https://sungkee-book.tistory.com/11
  

6. 사용 서비스의 지표

지그재그는 패션 플랫폼으로, weekly retention 및 신규 구매 전환율과 같은 지표가 적절합니다. 패션 소비자의 반복 방문 및 구매 유도 패턴을 이해하기 위해 유용한 지표입니다.

7. 퍼널 개선 프로젝트

온보딩 전환율 및 이탈률을 활용하여 퍼널을 최적화하는 방법은 실용적입니다. 이를 통해 특정 단계에서의 이탈 원인을 파악하고 개선할 수 있습니다.

질문자님의 이해를 돕기 위해 기존에 제공된 답변을 통해 관련 정보를 추천해 드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 더 많은 피드백을 제공해 주실 것입니다.