728x90 📝공부, 스크랩/데이터27 [스크랩] 핵심 지표 설정법 관련 정리 디스콰이엇의 현솔님이 공유해주신 메이커로그들을 읽고 핵심 지표 설정법 관련하여 정리해봤다. 현재 하고 있는 서비스와 관련있는 것만 정리해서 혹시나 다른 분들이 보신다면 원글을 들어가길 추천드린다. North Star Metric 출처 :https://disquiet.io/@hpark0011/makerlog/274 https://disquiet.io/@hpark0011/makerlog/279 비즈니스 유형에 따른 방법 마켓플레이스 혹은 중개플랫폼 : 사용량이 많을수록 더 빨리 성장하고 돈을 많이 벌게 되는 구조 사용자 경험에서 큰 차별점을 두는 서비스 : 특정 서비스들은 오로지 다른 서비스 대비 UX가 얼마나 쉽고 편하고 좋은 경험을 주는지에 집중을 하면서 고객들을 얻기도 합니다. 이런 경우에는 양보다는 .. 2022. 7. 4. [Toss 강의] 아하모먼트 구하는 방법 아하 모먼트를 통해 다음과 같은 결론을 내릴 수 있음 "XX라는 행동을 가입한 지 YY안에 ZZ번 하면 된다" XX라는 행동을 구하는 법 XX 구하는 법 : 직관 / 노가다 / 리텐션 영향력이 높은 후보군을 SHAP Value로 추리기 1. 좌측의 경우 리텐션이 된 유저 대부분이 특정 액션(ex. 메시지 1번 보내기)을 했지만, 그 액션을 한 대부분이 리텐션이 되지는 않았음 2. 우측의 경우 특정 행동(ex. 메세지 8번 보내기)을 한 유저 대부분이 리텐션이 되었지만, 리텐션의 다른 영역이 더 큼. 즉 해당 액션이 리텐션을 이끌었다고 할 수 없음 따라서 두 원의 크기가 비슷한 지점을 찾아야 함 아하 모먼트는 연관관계가 아닌, 인과 관계를 찾는 것. ZZ라는 횟수 값을 구하기 RPV (Retain Proa.. 2022. 6. 7. [Toss강의] Retention & Activation 리텐션 커브 이해 - 리텐션이 20%가 넘고 굴곡이 있을때 PMF가 있다고 얘기할 수 있다. - 리텐션이 유지되는 사람이 우리 고객 - 스타트업이 풀어야할 가설 영역은 Product, Market, Customer - 불확실한 걸 확실하게 바꾸는 것이 스타트업이다. * AARRR은 뒤에서부터 고쳐야한다. 리텐션부터 좋게 만든 후, 접근하는 길을 꽃길로 만들고, 광고를 해야 한다. 리텐션 % 해석 리텐션 굴곡이 지는 부분 = Flat해지는 부분에 집중! - 20% : 괜찮은 회사를 만들 수는 있지만 3~4천억 규모의 회사밖에 안 됨 - 40% : 유니콘이 될 수 있음 - 70% : 산업과 세상을 바꿀 수 있음 (페이스북 : 69%) 결국 리텐션 정도가 Valuation을 결정한다 리텐션 커브 해석 1. 떠.. 2022. 5. 25. [GA4] 기본적인 설정 방법 총정리 고객을 끌어오는 구글애널리틱스4라는 책을 보고 배운 내용을 정리해보겠다! * 데이터 분석에서 중요한 것은 데이터를 그대로 읽는 것이 아니라, 데이터와 데이터를 비교하여 데이터에 숨겨져 있는 어떠한 의미 혹은 어떠한 인사이트를 찾아내는 것 => 왜 그렇지? 라는 질문을 계속 하기 이벤트 설정 이벤트 : 사용자의 행동, 사용자에 대한 정보 그 자체 참여 : 사용자가 서비스를 사용하는 것 자체 [맞춤 측정 기준] 사용자 정의 이벤트를 분석하기 위해서는 이벤트를 맞춤 측정기준으로 등록해야 함 이벤트에 설정한 매개변수를 보고서에서 확인한다고 설정하는 것이 '맞춤 측정 기준' [매개변수 설정] 이벤트가 발생할 시, 이게 어떤 이벤트인지 알 수 있도록 만드는 부가적인 정보를 의미 / 사용자 범위가 아닌 행동 단위의 .. 2022. 5. 15. 데이터를 기반으로 한 제품 개발과 주요 지표 (성장/유지/밀참/참여) 제품 생명주기에 따른 지표 특징 * 활성화 사용자 = 유지 사용자 + 부활 사용자 + 신규 사용자 1. 초기단계 그저 제품을 좋아(like)하는 다수의 사용자보다 제품을 사랑(love)하는 소수의 사용자를 확보하는 것이 중요 신규 사용자가 활성 사용자 중 가장 큰 비중을 차지 이탈 사용자가 부활 사용자보다 많음 시간이 흐를수록 이탈 사용자와 부활 사용자의 균형이 만들어지며 그래프가 플랫해짐 => 가능한 높은 지점에서 이탈과 부활 사이의 균형을 달성하는 것이 중요 2. 성장단계 이전 코호트 집단의 유지 곡선이 플랫해지거나 약간 상승할 수도 있음 전체 사용자 대비 신규 사용자의 비율은 점점 더 낮아짐 아직 전체 이탈 사용자수는 부활 사용자 수보다 많지만 주로 신규 코호트에서 발생 활성화(engagement).. 2022. 5. 8. [핵클 웨비나] 데이터 잘 보기, 활용편 Chapter 0. 첫걸음 Remind 방문자들이 구매를 얼마큼 말성였는지를 확인하고 싶다면 1번 지표를 보는 것도 ㄱㅊ음 유저ID와 디바이스ID 맵핑해서 통합 ID를 생성 => 로그인 여부와 상관없이 사용자를 구별할 수 있음 Chapter 1. 사용자 행동데이터 분석 결과 활용 퍼널 분석을 통해 개선 아이디어를 발견하는 방법 각 퍼널별 이탈률이 높은 지점을 파악 => 가설을 세워보기 비즈니스 임팩트를 예측하는 방법 이탈률이 몇% 준다거나, 전환율을 몇 %p 늘릴지 생각해서 새롭게 계산 => 퍼널의 최종 단계에서 얼마큼 건수가 더 많아질지 예측 가능 => KPI가 있다면 그 KPI달성을 위해 전환율을 몇 %p 높이는 것을 목표로 삼을지 정할 수 있음 Chapter 2. 사용자 행동데이터 설계 방법 노출(.. 2022. 5. 4. [핵클 웨비나] '데이터 잘 보기, 첫걸음' 정리 데이터 분석 방법 1. 퍼널 분석 1번은 홈에서 전환율, 2번은 각 단계마다 전환율 2. UX 최적화 개별 큐레이션 부분이 얼마나 효과가 좋은지 체크 각 영역의 CTR뿐만 아니라 매출 기여도도 함께 확인해야 함 3. Path Finder (Journey Analytics) 최종 목표 페이지까지 직진으로만 이동하는게 아니라 왔다갔다 거리고 다양한 페이지를 드나들기 때문에 사용 아래는 구매 완료까지 경로를 시각화한 것 4. 고객 니즈 발굴 검색어 분석, 배송지 주소가 많은 곳 위주로 5. 개인화 추천 Deep FM 알고리즘 : CTR을 예상하는 알고리즘 데이터 설계방법 각 퍼널마다 데이터 설계 설계에 앞서 준비해야하는 것 비회원이라면 수집을 못함, 비로그인 상태일때는 디바이스 정보를 모르다가 로그인하면 디바.. 2022. 5. 2. [Carrying Capacity] Growth Dynamics의 핵심 개념 Carrying Capacity (한계 수용 능력) 이란? 호숫가 물의 높이는, 비가 오는 양과 나가는 물의 양의 비율에 따라서 결정됨 호숫가의 물 = 월 활성 유저 수 (MAU) 나가는 물 = MAU 중 나가는 비율 (Churn rate) => 호숫가 물의 양은 비가 오는 양과 나가는 물 외의 것들은 아무상관이 없음 Total Customer New Cusitmers Today, Lost Customers Today 만이 영향을 미침 => 이때 Customer를 어떻게 정의할 지 매우 중요 AU 95%의 방문자가 하게 되는 유의미한 액션을 하는 유저로 정의 Churn 얼마동안 방문하지 않아야 안 쓰는 거라고 정의내릴지에 대한 기간 (나중에 바꾸면 안 된다고 함) ex. 샤잠 : 한 달에 한 번 쓰는 앱.. 2022. 4. 29. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
