전체 글 (70) 썸네일형 리스트형 문과생도 가능한 엘라스틱서치 & 키바나 사용 입문기 #1 해당 글은 컴퓨터에 관한 깊은 이해가 없는 문과생 입장에서 작성되었습니다. 양해부탁드립니다. 공부배경 : 왜 엘라스틱서치와 키바나인가? 엘라스틱서치를 들어본 적은 있지만, 정확히 무엇을 위해 사용되는지는 몰랐다. 내 입장에서는 엘라스틱서치와 키바나를 통해 (거의) 실시간으로 데이터를 보여주기 위한 대시보드로서의 관점에서 접근했다. R과 SQL을 공부했지만 데이터를 추출하고 시각화하기 위해서는 매번 반복적인 작업이 필요하다. 예컨대 실무에서는 이런 대화가 오고 갈 수 있을 것 같다. ?? : 당월 매출액자료 공유 부탁드립니다 나 : 네 데이터 추출해서 전달드릴게요. ?? : 최근 7일간 활성유저 수와 동일기간 ARPPU도 알려주세요. 나 : 네 데이터 추출해서 알려드릴게요. 쿼리를 저장해두고 쿼리를 돌려서.. SUBSTRING(), REPLACE(), POSITION() and COALESE() SQL에는 여러 다양한 함수가 있습니다. 이번 포스팅에서는 문자열 데이터를 다루는데 유용한 함수를 소개하고자 합니다. 모든 작업은 Postgresql을 사용해 작업했습니다. SUBSTRING(), REPLACE(), POSITION() and COALESE() 위 4가지 함수입니다. 1. SUBSTRING SUBSTRING은 특정위치에 있는 문자가 무엇인지 알기위해 사용합니다. SUBSTRING을 활용해 동일한 출력을 가진 다른 표현방법을 소개합니다. SELECT SUBSTRING('THIS IS TEST SENTENCE', 1,7); SELECT SUBSTRING('THIS IS TEST SENTENCE' FROM 1 FOR 7); 위 2개의 쿼리를 실행하면 THIS IS 가 출력됩니다. SUBSTRI.. Revenue 쪼개보기 in R 이번 글은 앞서 작성했던 https://dangdo.tistory.com/57 에서 사용한 데이터 + 추가 매출정보를 이용해 설명해보고자 합니다. 코호트 분석 입문(Cohort analysis in R) 코호트분석은 특정기간 특정집단의 행동패턴을 관찰하고 분석하기 위해 주로 사용됩니다. 비즈니스 환경에서는 주로 고객들의 리텐션 지표를 알아보기 위해 사용되는데요. R에서 코호트 분석 dangdo.tistory.com 위에 글을 먼저 읽고 오시면 아래에서 설명할 내용을 조금 더 이해하고 쉬우시리라 생각됩니다. 앞선 내용을 요약해보면, 우리는 3개의 컬럼으로 이루어진 데이터를 통해 코호트 분석을 해보았습니다. 해당 데이터는 특정기간(2019년 가입자)에 가입한 유저들의 가입일, 마지막 로그인 기간을 담고 있습.. 코호트 분석 입문(Cohort analysis in R) 코호트분석은 특정기간 특정집단의 행동패턴을 관찰하고 분석하기 위해 주로 사용됩니다. 비즈니스 환경에서는 주로 고객들의 리텐션 지표를 알아보기 위해 사용되는데요. R에서 코호트 분석을 어떻게 사용해볼 수 있는지 알아보겠습니다. 저 같은 경우 인프런의 '그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법'의 수업자료를 사용했습니다. 데이터의 구조는 아래 표와 같이 생겼습니다. 제가 가진 데이터의 양은 10471개의 관측치를 보여주고 있습니다. 유저ID(PK) 가입일 마지막 로그인 1 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 2 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 3 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 4 YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD 위 3개의 컬럼을 가진 데이터를 통해 사용자의.. [AARRR] Activation Activation단계의 핵심은, Funnel에 대한 분석 전환율 측정방법 추천하는 전환율 측정방법은 상품을 본 이후 결제한 고객의 수/ 상품을 보기만 한 고객의 수(다시 말해 결제로 넘어가지 않은 사람) 방법을 추천 코호트를 나누어 보는게 중요. 고객을 다양한 세그먼트로 나누어서 보기. 예컨대 1)모바일과 pc에 따라 결제비율이 다른지? 2) 특정 액션을 했는지 여부 세그먼트를 나누는건 자유롭게 나누지만) 추천하는 방법 중 하나는 이벤트!!를 했는지 안했는지 여부 (ex. 퀵뷰 클릭) 이탈의 원인 밝히기 데이터분석과 인터뷰 정량데이터는 what은 알려주지만 why를 알아내기 힘든 반면 사용자 인터뷰를 진행하면 why를 알 수 있다. 일반적으로 코호트에 따른 전환율 비교하게 되지만 튜토리얼을 끝낸 유저와.. [AARRR] Acquisition Acquisition은 사용자를 우리 서비스로 데려오는 것 사용자 구분 1) 자발적으로 우리 서비스를 찾아오는 고객 (Organic) 2) 마케팅 활동으로 인해 우리 서비스를 찾아온 고객(Paid) -> 이렇게 나누어보는 것 추천하지 않음. 오가닉에 대한 구분이 쉽지않기 때문 추천하는 사용자 구분은 1) facebook 광고 보고온 고객 2) 친구초대를 통해 들어온 고객 3) 제휴 마케팅을 통해 들어온 고객 4) 네이버 검색을 통해 들어온 고객 5) 유튜브 동영상 광고를 보고 들어온 고객 6) 어떻게 들어왔는지 알 수 없는 고객(unknown) Organic과 Unknown을 혼동하지말자 Acquisition 관련 지표 유저획득지표 1) Signup - 가입회원 2) CAC(Customer Acquisi.. [AARRR] AARRR 개요 지표관리 방법 Task-based Task-based 기반으로 관리한다는 것은 팀기반으로 팀 내 중요한 KPI 관리하는 것을 의미. 이런식의 지표관리 단점 task->지표 무엇이 중요한지 판단하기 어려움. 전체 프로세스에서 누락된 task가 존재할 수 있음. 팀별로 관리되어, 서비스/프로덕트 관점에서 최적화되지 않음. 효율적인 지표관리 1) 회사 조직도에 따라 나뉘는게 아니라, 유저 라이프사이클을 기반으로 구분지어야함. 2) 유저가 들어오는 순간부터, 나가는 순간까지를 모두 포괄 3) 각 단계가 일종의 퍼널형태로 서로 유기적으로 엮여 있음. 4) 어떤 지표가 중요한지 먼저 정의하고, 그걸 관리하기 위해 업무를 결정. (지표->task) AARRR에 대한 오해 1 1) 각 단계별로 중요하게 봐야하는 지표들.. [AARRR] Referal 지표 Referral Organic 유입의 한단계. 기존 사용자의 추천, 입소문을 통한 사용자 확대 Viral Coefficient 사용자 * 기존 사용자의 초대 비율 * 평균 초대자 수 * 초대받은 유저의 가입률 -> Viral Coefficient이 말해주지 않는 것. 1. 주기 초대의 주기가 얼마나 빠른가? 에 대해서 고래하지 않음. 매월? 매년? 에 대해선 얘기하지 않음. 2. Saturate 수준 초대 하는 사람의 시선에서 본 숫자 초대 받을 수 있는 사람은 무한하지 않음. 전체 Target 시장에서 얼마나 Saturate 되었는지에 대한 정보없음. 우리의 서비스가 얼마나 우리의 타겟유저에게 도달했는지 알 수 없음. 3. 전반적인 유저 경험 초대받은 사람이 서비스 핵심가치를 경험하고, 만족했는지? 초.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 9 다음
