수강 기간
2022.12
교육 기관 및 강사
인프런 온라인 강의 / 마이리얼트립 Growth Lead 양승화
수강 이유
•
기획자는 데이터를 기반으로 기획을 해야 하므로, 데이터를 더 잘 다루고 싶었음
•
Amplitude 강의를 들어보니, 보다 근본적인 이해가 필요하겠다고 판단되어 그로스 강의 수강을 시작함
배운 점
부연 설명
•
자연드림 : 2017~2021년 재직한 아이쿱생협연합회의 온라인/오프라인 샵 이름
•
컬리 : 자주 사용하기도 하고, 자연드림과 비슷한 카테고리이기에 컬리가 익숙하여 예시로 사용
•
내일선물 : 직접 만든 서비스로, 선물 커뮤니티(주제가 선물인 오늘의집같은 서비스)
1. 효율적인 지표 관리
•
회사조직도 따라 나뉘는게 아니라, User Lifecycle 기반으로 Stage 구분
•
유저가 들어오는 순간부터 나가는 순간까지를 모두 포괄
•
각 단계가 일종의 Funnel 형태로 서로 유기적으로 엮여있음
•
지표 → Task
2. AARRR
•
Acquisition
•
Activation
•
Retention
•
Revenue
•
Refferal
3. Activation
•
핵심 : Funnel 분석. 전환율
•
결제전환율
◦
수식1 : 결제 수 / 상품페이지 수
▪
자연드림, 컬리같은 유통업체에 적합할 듯
(가입자 수가 많다면 이미 가입할 사람은 거의 가입했고, 자체 배송이기 때문에 금액이 더 중요할 것으로 생각하기 때문)
◦
수식2: 결제자 수 / 활동유저 수
▪
정기구독 모델에 적합할 듯
•
Cohert 분석 예시
◦
(컬리) 컬리패스 사용중인 사람 or 사용하지 않는 사람
◦
(컬리) 컬리로그 N번 본 사람 or N번 이하 본사람(안 본 사람 포함)
4. Retention
•
Classic Retention / Range Retention / Rolling Retention
•
Range Retention
◦
자연드림, 컬리 등이 적합
1주일에 한 번 장보기 때문(물론 실제 장보기 주기는 데이터 분석을 해야 정확하겠지만)
◦
자연드림은 조합원 제도이기 때문에 리텐션이 유독 높은 편이었음
→ 컬리패스 사용중인 회원의 리텐션은 일반 회원에 비해 얼마나 높을까?
→ 리텐션이 얼마 이하로 낮아지면 컬리패스를 해지할까?
•
Rolling Retention
◦
내일선물의 Retention 측정에 적절
선물살 때 주로 사용하기 때문
•
Retention 기준
◦
컬리, 자연드림: 구매가 적합
◦
내일선물 : 상세페이지 5개 이상 조회 or 구매하러 가기 버튼 클릭
•
개선하는 방법 : 습관
◦
이에 컬리에서 컬리로그를 만든게 아닐지 추측
◦
컬리로그는 더 큰 플라이휠을 만드는데에도 일조할 거라 생각함
5. Revenue
•
ARPPU (결제자인당평균결제액)
•
ASP (평균판매가격)
•
Revenue = 결제자수*ARPPU
6. 실습
* 더미데이터
•
12월 매출 분석
◦
매출에 유의미한 변화가 있다면, 잔존율 or 결제비율 or ARPPU 중 무엇때문에 변화한 것인지 혹은 언제 가입한 사람이 특히 많이 결제했는지 등을 종합적으로 판단할 수 있음
◦
11월 매출 분석 자료도 있다면, 전월대비 어떤 지표가 좋아진건지 비교 가능
•
목표 설정
◦
개선하고자 하는 항목이 있다면, 어느 지표를 얼마나 변화시키면 달성할 수 있는지 에측 가능
7. A/B테스트
•
용어 정의
◦
가설 : 실험을 통해 무엇을 확인하고 싶은지. 구체적으로는 독립변수와 종속변수의 식별 + 종속변수의 목표수준
◦
실험집단 / 통제집단 : 실험군을 어떤 기준으로 구분하며, 어떤 비율로 할당할 것인지
◦
독립변수 : 종속변수에 영향을 줄 거라고 기대되는 변수 + 각 케이스별 variation에 대한 정의
◦
종속변수 : 실험의 성과를 측정할 때 사용하는 변수 + 어떻게 측정할 것인지에 대한 operational definition
◦
통제변수 : 실험 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 실험집단/통제집단 모두에서 동등한 조건을 가져야 하는 변수
•
테스트 전 정해야 할 항목
◦
종속변수의 현재 수준과 목표 수준 : 현재 어떤 수치이고, 어느정도의 성과를 기대하는지
◦
Sample Size : 가설 검증에 필요한 실험 참가자의 숫자(실험 전에 미리 정해야 함)
◦
실험 기간 : Sample Size를 고려했을 때, 가설 검증을 위한 데이터를 수집하는데 필요한 기간
•
순차테스트는 A/B테스트가 아니다
◦
하지만 내가 내일선물 서비스에서는 지금 당장은 순차테스트밖에 할 수 없음
→ A-B-A 테스트로 진행하고 첫번째 A와 두번째 A의 값을 비교해서 값이 믿을만한지 꼼꼼하게 점검하는 것이 필요
•
검증
◦
종속변수가 범주형(1아니면 0) : 로지스틱 회귀, 카이제곱 검정
◦
종속변수가 이산형(횟수, 금액 등) : T검증, 분산분석
