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안녕하세요.결론부터 말씀드리면 앱 삭제율이라는 지표는 현업에서 거의 사용하지 않습니다. 지표의 정의 측면에서도, 구체적인 측정 측면에서도 활용이 어렵기 때문입니다.지표 정의 측면에서, 말씀하신 것처럼 삭제율 = 삭제수 / 설치수 가 될텐데요. 삭제수와 설치수는 모두 시간 기준이 있는 지표인데 이 기준 시간을 어떻게 잡느냐가 굉장히 모호합니다. 가령 1월 1일 기준 삭제율을 계산한다면 1월 1일에 설치한 사람들의 1월 1일 삭제 수를 봐야할지? 혹은 1월 1일 설치한 사람들의 그 이후 누적 삭제 수를 봐야할지? (만약 그렇다면, 1월 1일에 대한 지표가 시간이 지나면서 계속 바뀌게 됩니다) 모호하구요.무엇보다 앱 삭제는 사용자의 로그가 남는 active event로 측정하는 게 불가능하기 때문에, 정확하게 측정하는 것이 사실상 불가능합니다. (특히 어떤 유저인지를 식별하는 것은 더더욱 어렵습니다) 일부 스토어에서도 삭제 관련 정부를 주고 있고 MMP 서비스에서도 일부 삭제 관련한 지표를 제공하지만, 정확한 숫자 그 자체에 의미를 두기보다는 전반적인 경향성 정도를 확인하는 용도로 사용되는 경우가 많습니다. 앱 삭제를 확인하기 위한 방법으로 흔히 silent push 등이 사용되는데요. 앱을 호출했을 때 응답하지 않으면 삭제했다고 추정하는 방식인데, 사실 삭제 말고도 미응답 가능한 케이스는 얼마든지 발생할 수 있습니다.참고가 되셨으면 좋겠네요~

앱 삭제 관련 지표

안녕하세요.전년 동월의 잔존율을 그대로 쓸 수 없는 이유는, 잔준율은 현재 시점을 기준으로 M+1개월, M+2개월... 의 형태가 되기 때문입니다. 위 이미지에서 1월의 잔존율을 14%라고 해석하시면 안되구요. 가입 후 11개월이 지났을 때의 잔존율이 14%라고 해석하셔야 합니다. 그렇다면 가입 당월~가입 후 11개월 까지의 데이터가 있는 셈이므로 그보다 오래 된 시점에 대한 잔존율은 기존 데이터가 없으므로 합리적인 선에서 가정을 해야겠죠.즉 '작년 1월의 잔존율' 이라는 개념이 아니라, '가입 후 2개월이 경과했을 때의 잔존율' 과 같은 식으로 활용된다고 이해하시면 됩니다.&nbsp;

강의 3-3 엑셀 잔존율 활용 질문이 있습니다!

안녕하세요. 양승화입니다.주말이 있어서 답변이 늦었네요~<ol><li>결국 이벤트를 정의한다는 건 내가 그 기준에 따라서 유저의 행동을 본다는 의미이기 때문에, '도입문의' 이벤트를 그냥 묶어서 봐도 되는지, 혹은 어떤 flow에서 '도입문의' 버튼을 클릭하는지까지 확인하는 게 필요한지에 따라 자유롭게 결정하시면 됩니다. (가능하다면 유입 경로까지 세세하게 남기는 게 좋긴 하지만, 오버스펙이라고 생각되면 굳이 그러지 않아도 된다는 의미)</li></ol>유입 경로를 구분해서 남기는 경우, 별도의 이벤트로 분리할 수도 있지만 이벤트명은 동일하게 유지하고 이벤트 프로퍼티 레벨에서 구분하는 편이 더 좋습니다. (가령 entry_point 같은 이름의 프로퍼티를 남기면 되겠죠)<ol start="2"><li>이것도 정답이 없는 질문인데요. '내가 어떤 데이터를 보고 싶은가'에 따라 결정하시면 됩니다. 가령 모달 팝업에서의 CTR을 알고 싶다면, 모달 팝업이 뜨는 이벤트와 확인을 누르는 이벤트 두 가지를 각각 남겨야겠죠.</li><li>말씀하신 flow라면 저는 다 남기는 편입니다. 단, 여기서 A화면에서의 클릭과 B화면에서의 PV는 동시에 발생하는 이벤트라서 하나만 남기는 사례도 본 적이 있는데, 이건 꼭 답이 정해진 건 아닙니다. (저는 시점이 동일하더라도 PV와 Click은 성격이 다르다고 생각해서 각각 남기는 걸 선호합니다)</li><li>유저 DB가 잘 정의되어 있다면, 별도의 유저 프로퍼티를 복잡하게 남기지 않고 user_id 정도만 남겨두면 유저의 속성정보를 매핑해서 분석하는 게 가능합니다. (단, 시점이 중요한 데이터의 경우 구체적인 user_property를 남기는 게 좋음) 아래 AI 인턴이 말한 대로, 다르게 남겨도 상관없지만 가능하면 일관성을 유지하는 게 좋다... 정도로 의견 드리겠습니다.</li><li>보통 날짜는 Date 또는 Timestamp 형태로 남깁니다.</li></ol>도움이 되셨길 바랍니다!&nbsp;&nbsp;

이벤트 정의 문서를 만들면서 궁금한점이 있습니다!

감사합니다! 그 사이 금융감독원 사이트가 개편되면서 URL이 바뀐 것 같네요. 다른 분들도 참고하실 수 있도록 제가 강의자료 수정해서 올려두도록 하겠습니다. 그냥 넘어가실 수도 있었는데, 이렇게 챙겨서 말씀해주셔서 정말 감사합니다. ^^

예금 적금 - 금융감독원 URL 수정

안녕하세요. 양승화입니다.정리해주신 github 보고 깜짝 놀랐어요! >_< 제가 더 신경써서 만들어뒀으면 좋을 자료였는데, 이렇게 따로 챙겨주셔서 감사합니다. SQL 공부하시는 분들께 굉장히 유용한 자료가 될 것 같네요. 이 내용은 강의 공지사항으로 등록해서, 더 많은 분들이 참고하실 수 있도록 하겠습니다.다시 한번 감사드립니다! 혹시라도 오프에서 뵙게 된다면 꼭 알려주세요. 차라도 한잔 사드려야... :)&nbsp;

retention rate, revenue 쪼개보기를 sql로 작성해 보았습니다.

안녕하세요, 양승화입니다.책과 강의 내용이 비슷한 범위와 목차를 가지고 있어서, 유사하게 구성되어 있습니다. 다만 강의에서는 책에 포함되지 않은 데이터 핸들링 실습에 대한 부분이 추가로 포함되어 있구요. 책에서는 간단히 설명하고 넘어간 일부 내용에 대해서, 강의에서는 예시를 비롯해서 보다 세세한 설명이 추가된 내용이 있습니다.&nbsp;

강의질문

안녕하세요.어려운 질문이네요. ㅠㅜ 사실 이렇게 말씀드릴 수 밖에 없는 이유는, 개인적으로도 이 부분에 대한 고민을 많이 했지만 뾰족한 답을 찾지 못했기 때문입니다. 저는 지금의 앱 마케팅 환경에서는 정확한 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 한 의사결정을 내리는 일이 사실상 불가능하다... 라고 생각합니다. SKAN을 비롯해서 '요약된' 데이터를 우회적으로 받을 수 있는 방법들이 하나씩 나오고 있긴 하지만, 데이터의 해상도가 너무 낮고 그마저도 신뢰하기 어려운 경우가 대부분인 것 같아요. 해답이 되진 않겠지만... 제가 마케팅 조직과 함께 일했을 때는, 말씀하신 문제들 때문에 앱 마케팅 비중을 줄이고 웹 쪽으로 예산을 돌려서 운영했습니다. ㅠㅜ비슷한 고민을 하면서 예전에 썼던 글이 있는데요. 한번 참고하시면 좋을 것 같습니다. 숫자 하나하나에 집중하는 퍼포먼스 마케팅이라면, 지금의 앱 마케팅 환경에서는 거의 불가능하지 않을까? 하는 게 제 생각이고, 지금도 그렇습니다.<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://brunch.co.kr/@leoyang99/52">https://brunch.co.kr/@leoyang99/52</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

iOS 앱설치 캠페인에 대한 데이터 분석

인프런 AI 인턴 답변이 정확합니다. CAC는 '가입' 혹은 '회원 획득'이라는 상태값 변화를 기준으로 한 지표 계산이고, CPA는 특정 액션을 기준으로 한 계산값입니다. (특정 액션...은 무엇이든 지정할 수 있습니다. 장바구니에 물건 담기 or 결제하기 or 10초간 영상 시청하기 or 이벤트 참여하기 ...)&nbsp;

revenue에서 cac와 cpa의 정확한 차이가 뭔가요?

안녕하세요.기여(attribution)는 굉장히 주관적인 개념입니다. 누군가는 클릭 후 7일까지를 기여기간이라고 생각할 수도 있지만, 또 다른 사람은 클릭 후 1일만 기여로 인정하는 것이 합리적이라고 생각할 수도 있구요. 누군가는 Last Click이 합리적인 어트리뷰션 모델이라고 생각하지만, 또 다른 사람은 linear model을 써야 한다고 생각할 수도 있죠.그렇기 때문에 기여 데이터를 분석할 때는 어트리뷰션의 기준점을 어떻게 잡을지, 정책을 어떻게 정의할지 내부적으로 논의하는 과정이 필수적입니다. 측정 기준이 달라지면 당연히 지표가 달라지기 때문에, 매체에서 주는 데이터와 GA에서 보는 데이터가 다른 것은 어떻게 보면 자연스러운(?) 현상이라고 할 수도 있겠네요. 매체 데이터를 믿을지, GA 데이터를 믿을지 이전에, 어떤 기준으로 어트리뷰션을 식별할지 + 그렇다면 그 데이터를 어떤 툴을 활용해서 측정/집계할 수 있는지 를 고민해보시면 좋을 것 같아요.&nbsp;

어트리뷰션에 관해서 질문이 있습니다

안녕하세요!인프런 AI 인턴분이 답변하신 의견에 저도 많은 부분 공감합니다. 실제 데이터를 분석해서, 개인의 관점이 들어간 인사이트를 뽑는 경험을 해 보는 방법을 추천해 드려요. 분석에 사용하는 데이터는 웹사이트를 크롤링해서 수집할 수도 있구요. (데이터 분석 강의 중에서 크롤링이나 스크래핑 강의가 많은 이유...) 공공데이터 포털(<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.data.go.kr/">https://www.data.go.kr/</a>) 처럼 다양한 형태의 raw data를 직접 얻을 수 있는 곳을 활용하셔도 됩니다.그로스 마케터를 생각하고 계신다면, (GA를 활용할 수 있는) 개인 홈페이지/블로그 를 만들어보는 것도 좋습니다. (티스토리나 github 블로그처럼 GA 추척 코드를 심을 수 있는 곳) 클릭이나 스크롤 등 이벤트를 설정하고, GA에서 이를 관찰하는 경험을 통해 event taxonomy를 어떤 식으로 설계해야 할지에 대한 고민도 해볼 수 있구요. 간단하게 funnel을 구성해서, 관련한 분석도 할 수 있으니까요.

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