1주차의 주된 내용은 주로 사용되는 지표에 대한 내용이었다.

모바일 서비스 데이터 분석 방법에 대한 이해

용어들에 대한 정의를 찾아 작성

1. LTV
2. AARRR
3. Cohort
4. Funnel
5. Session
6. A/B테스트

→ 위의 정의를 찾아보면서 들어보기만 했던 지표들을 정리해볼 수 있었고, 지표들의 대한 부가적인 설명까지 해주셔서 이해도가 높았다.

모바일 서비스 데이터 분석에 사용되는 추가 방법 2가지

• 내가 적은 답
  1. RFM 분석
  2. 사용자 행동 데이터 분석

→ RFM 분석은 이전에 CRM에서 많이 쓰이는 분석 방법으로 요즘에는 고객을 분류하는 기준이 더 세부적이라고 하셨다.

→ 사용자 행동 데이터 분석은 데이터 분석 프레임워크인 AARRR을 한번의 표현하는 내용이었다.

• 추가적인 답
  • 구매자 클러스터링
    • 머신러닝에서 비지도학습인 군집분석을 통해서 사용자 데이터를 통해서 군집을 만들고 그것을 구매 패턴으로 연결 지을 수 있다.

지표의 의미와 성과 측정을 위한 대표적인 지표

• 지표
  • 목표를 달성하기 위해 성과를 객관적으로 평가할 수 있는 기준이라고 생각했다.
• 성과 측정 지표
  • 지표 자체가 변동되는 것과 고정된 것이 있기 때문에 큰 틀에서 계산할 수 있는 식이 있기는 하지만 어떻게 설정하느냐에 따라 측정하는 기준이 달라진다는 생각을 했다.

000플랫폼의 데이터 분석팀이라면, 어떤 지표가 중요하다고 생각하다고 볼 수 있을까요?

• Retention Rate
• LTV 등등

→ 각각의 피드백과 어떤 형식으로 일을 하는지 보여주셨다.

좋았던 점

• 내가 상상하던 데이터 분석과 현실적인 차이를 자세히 들을 수 있었다.
• 지표의 중요성을 알 수 있었다.

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