월간 데이터리안 3월 뉴스레터!

👀 3월 뉴스레터 미리보기
  1. 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
  2. 다음 달 SQL 캠프 참가자를 10배로 늘리고 싶은데, 어떻게 하면 될까요?
  3. 뉴스레터 기반의 비즈니스라면 이런 데이터를 확인해보세요!
  4. 내가 만약 카톡 선물하기의 분석가라면...

🧐
데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
데이터 분석가는 현업에서 이런 질문을 자주 받습니다.
  • “내일까지 다음달 매출을 10배 늘릴 방법에 대해서 생각해봅시다”
  • “우리 유저들이 서비스를 잘 쓰고 있는게 맞나요?”
(물론 10배는 좀 심했지만요!)
비즈니스 성장을 가속시키기 위해, 매출 성장을 견인하기 위해 데이터 분석가들은 매일매일 숫자를 들여다보고 있습니다. 위와 같은 질문에 답을 하고자 데이터 분석가들은 퍼널 분석이라는 분석 프레임워크를 자주 사용하고, 사용자 행동 데이터를 다방면으로 분석합니다.

오늘 뉴스레터에서는,
데이터리안의 분석가가 되어 퍼널 분석을 함께 살펴봅니다. 뉴스레터 비즈니스와 카카오톡 선물하기의 분석가라면 어떤 지표를 볼 수 있을까요? 이에 대한 데이터 분석가들의 의견도 보실 수 있어요. 오늘 뉴스레터를 보시면서, 성과를 내는 데이터 분석 혹은 실제 회사에서 데이터 분석가가 자주 하는 업무들이 더 궁금해지셨다면, 데이터리안 3월 웨비나에서 저희와 더 많은 얘기를 나눠봐요.
3월 웨비나 신청은 데이터리안 웹사이트에서 하실 수 있습니다 :)
😮
다음 달 SQL 캠프 참가자를
10배로 늘리고 싶은데,
어떻게 하면 될까요?
데이터리안 SQL 캠프 참가자를 늘릴 방안을 찾아봅시다
데이터리안에 입사해서 본격적으로 업무를 시작한 첫 날, 대표님이 "우리 부트캠프 신청자를 늘리려면 어떻게 해야할까요?" 라고 여쭤보셨다면 여러분은 어떻게 답변 하실건가요? 광고 예산을 늘리자고 제안 해볼 수도 있고, 결제 기능을 새로 개발하자고 제안 해볼 수도 있겠죠. 이러한 방안들은 실행하기 위해 드는 비용이나 걸리는 시간이 다 다를텐데요. 무엇보다 '그래서 캠프 참가자는 얼마나 늘어날지' 예상하기 어렵습니다. 그렇다면 어떻게 해야 효율적으로, 예측 가능하게 비즈니스 임팩트를 만들어낼 수 있을까요? 이럴 때 퍼널 분석을 사용하면 좀 더 쉽게 문제를 해결할 수 있습니다.

퍼널 분석(Funnel Analysis)은
고객들이 우리가 설계한 유저 경험 루트를 따라 잘 도착하고 있는지 확인해보기 위해 최초 유입부터 최종 목적지까지 단계를 나누어서 살펴보는 분석 기법입니다. 앱 서비스의 가입까지의 퍼널을 구성한다고 하면 아래 그림과 같이 그려볼 수 있습니다.
그러면 이제 퍼널 최종 단계의 유저를 늘리려면 어떻게 할 수 있을까요?
  1. 앱 스토어 페이지 뷰를 늘린다.
  2. 각 단계 사이의 전환율을 올린다.
  3. 퍼널의 단계를 줄인다.
이런 방법을 고민해볼 수 있는데요, 각 방법에 대한 자세한 설명은 아래 블로그 글에서 확인해주세요. 퍼널 분석을 활용한 더 다양한 방법은 3월 웨비나에서도 들으실 수 있습니다.
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뉴스레터 기반의 비즈니스라면
이런 데이터를 확인해보세요!
정보성 콘텐츠를 정기적으로 발송해주는 뉴스레터에는
뉴닉, 어피티, 캐릿, 순살브리핑, 커피팟 등이 있습니다. 뉴스레터를 잘 운영하고 수익까지 연결하기 위해서는 어떤 지표들, 어떤 데이터들을 확인해 보면 도움이 될까요? 분석 프레임워크로 자주 사용하는 AARRR(Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral) 단계를 가지고 이 지표를 조금 더 자세히 분석해볼게요.

유저 활성화(Activation) 관점에서는 
구독자들의 이메일 플랫폼 분포를 확인해볼 수 있습니다. 지메일로 메일을 받는 유저들이 네이버를 통해 메일을 받는 유저들보다 오픈율이 훨씬 높다는 것을 발견할 수도 있고, 지메일의 정책이 달라져서 갑자기 지메일을 통해 메일을 받는 유저들의 오픈율이 급감했을 때 문제점 파악을 훨씬 빠르게 할 수 있겠죠.
뉴닉은 '피자스테이션'이라는 콘텐츠를 통해
하나의 주제에 대해 여러 구독자들의 의견을 받아 결과를 보여주고 있습니다. 이 섹션은 구독자의 직접 참여를 유도하여 리텐션을 높이기 위한 장치로 보이는데요, '메일을 받고 → 메일을 열고 → 피자 스테이션 페이지로 이동해서 → 의견을 작성하고 → 최종 제출'까지 해야 하는 나름 길다면 긴 퍼널을 가지고 있는 것으로 보입니다. 구간별 전환율을 파악해보고 이탈률이 높은 구간을 개선하기 위한 작업을 진행하면 좋을 것 같습니다.
수익화(Revenue), 추천 및 공유(Referral) 단계에서는 어떤 지표를 봐야할 지 궁금하시다면 아래 블로그 글을 확인해주세요.
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내가 만약 카톡 선물하기의 분석가라면...
친구에게 생일 선물을 보낼 때 어떤 서비스를 이용하시나요?
우리는 신선식품 하면 마켓컬리, 빠른 배송 하면 쿠팡을 자연스럽게 떠올립니다. 오늘은 쿠팡, 마켓컬리처럼 많은 사람들에 의해 분석되거나 언론에서 자주 언급되지는 않지만, ‘선물을 해야되는데' 생각하면 바로 떠오르는 바로 그 서비스, 카카오톡 선물하기를 분석가 관점에서 한번 뜯어볼까 합니다.
제가 만약 카카오톡 선물하기 분석가라면
아래 네 가지 지표를 주요하게 볼 것 같습니다.
  1. 특정 세그먼트 유저들의 유입량
  2. N회 이상 선물을 받은 유저들의 수
  3. 나에게 선물하기를 하는 비율
  4. 검색 관련 지표
이 네 가지 지표는 현상 유지, 돌발 이슈 파악을 위한 데이터라기보다는 앞으로 선물하기 서비스를 더 확장시키고 성장시키기 위해 확인해 보아야 하는 데이터들로만 추려진 내용입니다. 중심이 되는 포인트는 두 가지인데요. 비즈니스 성장을 위해서는 신규 유저들을 더 데려오거나, 기존에 있는 유저들이 더 많이, 자주 선물하기 서비스를 사용하게끔 해야 합니다.

이 지표를 왜 봐야 하는지, 어떻게 활용할 수 있을지는 아래 블로그 글에서 자세히 설명드릴게요.
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