데이터리안 4월 뉴스레터! ✨ 4월 뉴스레터 미리보기
- 우리 쇼핑몰, 잘 되고 있는 걸까요?
- Q. 실제로 퍼널 단계를 늘렸을 때 성과가 개선된 사례가 있을까요?
- 분석은 했는데, "그래서 어떻게 해야해?"
- 나의 SQL 실력은 어느 정도인지 궁금하다면!
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여러분들이 쇼핑몰을 운영하고 있다고 생각해봅시다.
그리고 쇼핑몰의 고객들을 최초 유입 경로에 따라 세분화 해봅시다. 페이스북에서 광고를 본 사람, 인스타그램에서 광고를 본 사람, 지인의 추천으로 알게 된 사람, 구글 검색으로 알게 된 사람 등 쇼핑몰의 고객들은 매우 다양한 경로를 통해 이 쇼핑몰에 가입했을 겁니다.
이렇게 고객들의 집단을 세분화하면 아래 질문에 답할 수 있습니다.
- 어떤 채널을 통해 가입한 고객들이 가장 많은가요?
- 유입 채널 별로 고객 1인당 결제 금액(ARPU, Average Revenue Per User)이 다른가요?
- 어떤 유입 채널을 통해 들어온 고객이 우리 서비스에 가장 많은 지출을 하고 있나요?
- 그 유입 채널의 광고를 늘려볼까요? 아니면, 그 유입 채널에서 하고 있는 광고 형식을 다른 채널에도 적용해볼까요?
만약 인스타그램 광고를 보고 최초 유입된 고객 그룹이 다른 그룹보다 서비스 참여도도 높고 지출도 많다면 '오 그렇군' 하고 넘어갈 것이 아니라 이 성공이 어떻게 발생했는지를 알아내고 그 성공 방정식을 확대 적용해야 합니다.
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이번 글에서는 한 발 더 나아가서 '사용자'라고 뭉뚱그려 생각했던 집단을 여러 그룹으로 나누어 살펴봅니다. 그리고 시간의 흐름에 따라 사용자를 그룹화하는 분석 방법(코호트 분석)까지 살펴보겠습니다. |
😮
Q. 실제로 퍼널 단계를 늘렸을 때
성과가 개선된 사례가 있을까요? |
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퍼널 분석과 사용자 행동 데이터 분석이었습니다. 두 명의 연사분께서 미리 준비해주신 강연 내용을 들으며 실시간으로 질의응답을 진행해보았는데요. 현업에서 분석을 하시는 분들께서 많이 참석해주셔서 그런지 공감되는 질문들, 좋은 질문이 많이 나왔습니다.
Q. 퍼널을 줄이고 늘리는 건 서로 상충되는 전략인데 실제로 퍼널 단계를 늘렸을 때 성과가 개선된 사례가 있으실까요?
민주: 네, 상충되는 전략이에요. 퍼널 단계를 줄이는 게 먼저이고, 퍼널 단계를 늘리는 건 좀 더 신중하게 진행해야 합니다. 이전 회사에서 분석했던 것 중에, 첫 구매 전에 특정 기능을 경험해본 유저들의 구매전환율이 더 좋아서 퍼널로 추가해본 경우가 있었습니다.
Q. 앞에서 발표한 ‘Funnel 분석’도, 사용자 행동 데이터로 분석하는 건가요?
보민: 퍼널 분석을 할 때에는 필요에 따라 사용자 행동 데이터와 서비스 데이터를 섞어서 분석합니다. 민주 님의 발표 예시에서 나왔던 웹사이트 방문 기록 같은 데이터는 대표적인 사용자 행동 데이터입니다.
더 다양한 질의응답 내용은 아래 블로그 글에서 확인하실 수 있어요.
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분석은 했는데, "그래서 어떻게 해야해?"
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지난 3월 웨비나에 이런 질문이 들어왔습니다.
" '분석 결과 알겠고 이게 문제인 거 알겠는데... 그래서 어떻게 해야해?’ 라는 질문엔 어떻게 대응하시나요." 분석가가 분석도 하고 알맞은 전략까지 내면 좋겠지만, 데이터 분석가는 기획, 마케팅, 개발 등의 전문가는 아닌 경우가 대부분입니다. 그렇기 때문에 각 분야의 전문가인 동료들과 얘기를 많이 나누는 것이 중요합니다. 저희의 생각이 더 궁금하시다면 아래 유튜브 영상에서 확인해주세요. |
4월 26일, 데이터리안의 웨비나가 찾아옵니다. 데이터 분석을 아예 모르는 분이라면 매출 분석과 코호트 분석의 개념부터 확실히 알아가실 수 있도록, 이미 실무를 하고 계시다면 '지금 우리 서비스에는 어떻게 적용해서 분석할 수 있을까?'에 대한 힌트를 얻어가실 수 있도록 웨비나를 구성했습니다. 웨비나 내용이 더 궁금하시다면 아래 신청하기 버튼을 눌러 확인해주세요.
그럼 4월 웨비나에서 만나요!
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나의 SQL 실력은 어느 정도인지 궁금하다면! |
SQL 데이터 분석 캠프 참여하고 싶은데
패키지를 등록 해야 하는지, 실전반을 등록 해야 하는지 고민되시는 분들이 많으신 것 같아 레벨 테스트를 준비했습니다. 입문반 과정에서 다루는 기능들(ORDER BY, GROUP BY, HAVING, 조건문, 피봇 테이블, JOIN)을 고루 테스트 해 볼 수 있도록 구성했습니다. 다섯 개의 테스트 문제를 풀어보시고, “수월하게 풀 수 있다!” 하시는 분들은 실전반으로 그렇지 않은 분들은 패키지를 등록해주시면 됩니다.
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테스트 문제
데이터리안은 수업에서 solvesql.com 이라는 플랫폼을 이용하고 있습니다. 카카오 로그인이 필요합니다. 테스트 문제로 드리는 문제들은 별도의 결제 없이 무료로 풀어보실 수 있습니다.
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패키지 30% 할인, 입문반/실전반 25% 할인은 4월 30일을 마지막으로 종료됩니다. 이 가격으로 결제할 수 있는 마지막 기회이니 SQL 데이터 분석 캠프 수강을 고민하고 계셨다면 아래 링크에서 자세한 내용을 확인해주세요. |
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