최종 과제 제출
안녕하세요 강사님!
최종 과제 피드백 요청 드립니다🙇♀️
로그 데이터 분석이 처음이라 데이터 해석부터 분석 스킬까지 부족한 점이 많습니다!
하지만, 강사님께서 처음부터 이해하기 쉽게 알려주신 덕분에 많이 배울 수 있었습니다.
저는 현재 CRM 마케터를 희망하고 있어, CRM 개선 전략을 목표로 분석을 진행해보았습니다.
바쁘시겠지만 피드백 주시면 앞으로의 역량 강화에 큰 도움이 될 것 같습니다 :)
감사합니다~!
回答 3
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수빈님 안녕하세요! 작성하느라 고생하셨어요.
DAU, WAU, MAU를 보고 "해석"을 하면서 "가설"을 떠올려야 합니다.
예를 들어, dau에서 그래프가 움직이는데 패턴이 있을까요? 요일별로 평균 DAU를 말씀해주셨는데, DAU 그래프를 보면 10월 1일 이후에 갑자기 확 올랐습니다. DAU가 750 위에서 놀고 있지요. 이런 경우엔 평균 데이터를 보는게 진짜 맞을까? 고민하는게 필요합니다.
또한 DAU 그래프를 보며 "어? 왜 10월 1일부터 갑자기 지표가 올랐지? 무슨 일이 있었나?" 를 생각해보고, 무슨 이벤트가 있었는지 캘린더를 보거나 회사였다면 문서를 봐야 합니다.
수요일 평균 DAU도 높게 나타났으나, 10/12 DAU 급증이 모두 수요일에 발생되었다고 판단되어 요일 효과로 해석하지 않았다는 말은 이해가 잘 안되네요. => 이런 경우라면 "왜 수요일에 갑자기 데이터가 올라가는거지??? 수요일에 사람들이 주문하는 패턴이 많다고 봐야 하나?"라는 생각을 하며 데이터를 확인해볼 것 같아요.
Stickiness를 측정했다면 거기서 가설을 만들고(가설1~3) 그 중에서 하나를 더 깊게 봐야 합니다. 하나의 가설을 잡고 이게 진짜 맞아서 그런걸지 찾아보는게 필요합니다. 가설이 이거 같다, 그리고 끝! 이런 것보단 그 가설들이 진짜 맞는지 확인하는 과정을 습관처럼 해보시면 좋을 것 같아요.
밑에 내용 Growth Accounting 분석이 만약 위에 내용에서 이어지는거라면, 문장으로 가설 1~3중 1번에 대해서 이어서 추가하겠다 이런 연결어가 있으면 좋을 것 같아요.
10월 : 신규 및 복귀 유저 증가하며 상승 (유저 구성 변화)
12월 : 유저 구성은 크게 변화하지 않았음 (복귀 유저 비중 큼)
가설: 기존 활성 유저들의 이용 빈도가 증가했을 가능성 존재
이 내용은 현상에 대한 해석이고, 복귀 유저 비중이 크다고 햇는데 이런 상황이라면 "복귀 유저가 왜 다시 올까???"라는 생각을 해야 합니다. 복귀 유저들의 특징이 있나? 유저 로그 데이터를 보니 모두 다 같은 행동을 했나? 이런 것들을 떠올려야 하는 것이지요.
하지만 주문/장바구니/이벤트수 모든 측면에서 리테인 유저가 이탈 유저 대비 첫 7일 간 앱 내에서 더 많은 경험을 함
여기서 확인해야 하는 것은, 이탈한 유저는 이탈이 어디냐에 따라 이벤트 발생 횟수가 리테인 유저보다 적을 수 있습니다(결제까지 이벤트가 더 많다는 의미) 그래서 지금 앱에서 더 많은 경험을 했다고 진짜 볼 수 있을지 확인을 해야 합니다. 횟수가 어떻게 되나요?
Action 1에서 왜 앱 푸시인지, 날씨나 일상 이벤트를 왜 써야 하는지?에 대한 근거가 있어야 합니다. 그 근거는 무엇인가요? 위에 분석 내용과 Action Item이 연결이 되어야 합니다.
아래 이미지 같이 음식 리스트가 노출 될 때 ‘쿠폰 적용 가능 여부/ 할인 진행 여부/ best 메뉴’ 등 클릭을 유도하는 장치 마련 제안
여기서는 왜 쿠폰 적용 가능 여부를 써야 하나요? 어떤 근거로 이런 내용을 제시했나요?라고 물어본다면 어떻게 답변하시겠어요? 지금 가격에 대한 것이 영향이 클 것이다 가설이 있어서 이런 액션 아이템을 제시하셨다면 이 내용을 뒷받침할 분석이 있는 것이 필요합니다.
전반적으로 봤을 때, 분석을 더 깊게 한번 더 나아가서 그 결론에 따른 Action Item을 제시해보시면 좋을 것 같아요. 그래야 구체적인 내용이 나오거든요. 그리고 지표가 갑자기 왜 올랐는가를 달력을 보면서 이유를 확인해보셔도 좋을 것 같아요. 왜 그런지, 그 때 무슨 일이 있었는지를 찾아보셔요.
그리고 데이터가 없어서 볼 수 없는 영역이라면 Action Item을 제시하면 좀 떨어진 느낌이 들기에, 있는 데이터로 최대한 확보해보고 어떤 데이터가 있으면 이런 것들을 할 수 있을 것 같다고 쓰시는 것이 더 좋을 것 같아요
고생하셨습니다!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박수빈님!
최종 과제 제출과 함께 CRM 개선 전략을 목표로 분석을 진행하신 점, 그리고 강사님의 강의를 통해 많은 것을 배웠다고 말씀해 주신 점이 인상적입니다. CRM 마케터로서의 준비가 되신 것 같아요. 비슷한 주제에 대한 유사한 질문과 답변을 몇 가지 소개해 드리겠습니다. 참고하셔서 데이터 분석에 대한 이해를 더욱 넓히는 데 도움되시길 바랍니다.
최종 과제 제출: 이 링크에서는 같은 강의의 수강생이 분석 과정에서 겪은 난관과 해결 방안에 대해 공유하고 있습니다. CRM 개선을 위한 데이터 활용법에 대해 영감을 얻으실 수 있을 것입니다.
리텐션 과제 작성: 다른 수강생의 리텐션 과제 작성 피드백을 확인하시면서, 리텐션 분석 시 어떤 관점에서 접근해야 하는지를 배우실 수 있습니다.
로그 데이터 분석 피드백: CRM 전략과 유사하게 데이터 분석을 통해 사용자 행동을 개선해 나가려는 노력을 기울인 예를 볼 수 있는 자료입니다.
주어진 자료를 활용하여 CRM 마케팅 계획을 얼마나 실질적으로 개선할 수 있는지, 그 가능성을 함께 열어보시면 좋겠습니다. 데이터 분석에서의 세부적인 통찰들은 CRM 개선 전략에서 큰 힘을 발휘할 수 있습니다.
저는 박수빈님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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