반응형 빅데이터 & 통계공부10 분석 상식 : A/B Test 편 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 1. 14. 분석 상식 : 퍼널 분석편(Funnel Analysis) 오늘은 마케팅 필수 상식인 퍼널 분석에 대해 알아보고자 다음의 두 글을 참고하여 학습한 내용을 정리하고자 하며, 개인 코멘트 제외하고는 참고한 내용이 많아 글 처음부터 확실히 출처를 밝히고자 한다. 출처 1 : 퍼널분석 Funnel Analysis(링크)출처 2 : 퍼널은 왜 이탈률이 가장 큰 곳부터 개선해야 할까?(링크) 데이터 분석가로 근무를 시작한 여러분, 본격적으로 업무를 시작한 첫 날 대표님이 여러분에게 물어봅니다. “다음달 SQL 캠프 입문반 참가자를 10배로 늘리고 싶은데, 어떻게 하면 될까요?” 업무를 받은 여러분은 어떤 방법을 떠올릴 수 있으신가요?유료 광고 예산을 늘려볼까요?웹사이트에 있는 SQL 캠프 입문반 소개 페이지에서 체류시간을 늘려야할까요?지금은 웹사이트 외부에서 결제하도록 .. 2024. 1. 12. 분석 상식 : 코호트 분석편(Cohort Analysis) 어김없이 데이터리안을 공부하는 나 . . . 오늘은 코호트 분석, 고객 세분화에 대해 알아보려고 한다. 출처 : 코호트 분석 Cohort Analysis (링크) 코호트 분석 Cohort Analysis코호트* 분석은 고객 세분화를 '시간의 흐름'을 기준으로 하는 것을 말합니다. 사실 넓게 이야기 하는 사람들은 고객 세분화와 코호트 분석을 따로 구분하지 않습니다. 저도 고객 세분화와 코호트 분석을 엄밀하게 구분하는건 크게 의미가 없다고 생각합니다만(이름이 뭐가 중요하겠어요. 분석으로 얻은게 있었나가 중요하지요.), 고객을 세분화하는데 시간 축을 이용해 분석하는 것이 꽤 유용한 분석 방법론이 되기 때문에 이 파트에서 따로 이야기를 해보겠습니다.예를 들어, 여러분이 온라인 쇼핑몰의 분석가라고 생각해봅시다. .. 2024. 1. 11. 분석 상식 : 리텐션편(Retention) (feat . AARRR) 오늘도 신세를 지고 있는 데이터리안 님들께 무한한 영광을 돌립니다. 보통은 학습을 하다보면 쓸 내용은 쓰고 버릴 내용은 버리거나 요약을 하는데.. 필요한 내용이 딱 필요한 만큼만 있으니 감사할 따름 ㅠㅠ 출처 : 리텐션(Classic Retention) 1, 2 일부 링크(https://datarian.io/blog/classic-retention) 그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크로 AARRR을 많이 사용합니다. AARRR은 사용자 획득(Acquisition)→ 신규 사용자가 서비스를 사용하기 시작 (사용자 활성화 : Activation) → 지속적으로 서비스를 사용 (사용자 유지 ; Retention) → 구매 → 다른 사용자에게 추천 → 새로운 사용자 획득이라는 이제는 당연해 보이는 유저의 서.. 2024. 1. 11. 분석 상식 : 그로스 해킹(Growth Hacking)편 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 1. 9. 이전 1 2 다음 반응형