본문 바로가기
넷플릭스는 사용자 행동 분석을 어떻게 할까? 본 글은 Neilpatel과 데이터리안의 블로그 글을 참고해 작성한 후기 글입니다. 목차사용자 행동 분석이란?사례 1: 어떤 콘텐츠를 제작해야 사용자의 반응이 좋을까?사례 2: 어떤 기능을 만들어야 사용자의 구독 취소를 막을 수 있을까?사례 3: 어떤 영화 라이선스를 결정해야 효용가치가 높을까?후기참고자료 사용자 행동 분석이란?사용자 행동 분석은 서비스를 사용자들이잘 쓰고 있는지 확인하는 방법 중 하나로,사용자의 경험을 추정하고 니즈를 파악해서비스 개선에 필요한 인사이트를 제공하는 데에 목적이 있다.  그리고 이 분석의 근간이 되는 사용자 행동 데이터는사용자들의 행동 패턴을 확인하기 위해 저장하는 데이터이다. 웹/앱 로그 데이터, 행동 로그 데이터, 이벤트 데이터 등다양한 이름으로 불리우는데 이는 사용자.. 2024. 3. 26.
RFM 고객 세분화 분석이란? + The look ecommerce 데이터로 SQL 구현, Tableau 시각화까지 목차RFM 분석이란?The look ecommerce 데이터로 RFM 분석 실습   a. Recency 구하기   b. Frequency, Monetary 구하기   c. Recency, Frequency, Monetary 한번에 구하기RFM 스코어링   a. Recency 스코어링   b. Frequency, Monetary 스코어링   c. 최종 RFM 스코어링   d. 최종 RFM 점수를 평균으로 구할 때 주의할 점태블로로 RFM Tree Map 구현하기더 생각해보기참고자료  서비스를 이용하는 고객의 특성을 분류할 수 있다면,서비스 사용자에 대한 이해를 넓힐 수 있다.특히 마케팅 담당자라면 그룹별로 개인화된 혜택을 제공하여더 뾰족한 타겟 마케팅을 활용할 수 있을 것이다. 이번 시간에는 고객 행동을 .. 2024. 3. 22.
[데이터리안] 3월 세미나 - 퍼널 분석을 이용해 제품을 성장시키는 단서 찾기 다음 글은 데이터리안 3월 세미나를 듣고 남기는 후기입니다. 목차 0. 세미나 소개 1. 퍼널의 구성 a. 진입률과 진입 이후 전환율 2. 진입률 높이기 a. 홈 엔트리 : 뭉툭하지만 노출량을 극대화하는 엔트리 b. 넛지 엔트리 : 뾰족하게 퀄리티 높은 유입을 늘려주는 엔트리 3. 진입 이후 전환율 높이기 a. 퍼널 순서 바꾸기 b. 퍼널 개수 늘리기 c. 퍼널 구조 변경 d. 퍼널 구멍 없애기 4. 정리 5. 참고 0. 세미나 소개 데이터리안 3월 세미나의 테마는 바로 퍼널 분석이다! 퍼널 분석은 간단하지만 실무에서 유용하게 활용할 수 있는 분석 프레임워크이다. 필자는 지난 SQL 실전반 캠프를 통해 퍼널분석 쿼리를 작성하면서 로직을 이해한 바 있다. 이제는 실무로 배운 내용을 적용할 때! 이번 세미나.. 2024. 3. 13.
[그로스해킹] 고객의 입장에서 풀어보는 영어회화 스픽(Speak)앱 AARRR 분석 다음 글은 데이터리안 블로그의 AARRR과 관련된 글을 읽고 남기는 후기입니다. 목차 AARRR ∙ 사용자 획득(Acquisition) ∙ 사용자 활성화(Activation) ∙ 사용자 유지(Retention) ∙ 매출(Revenue) ∙ 추천(Referral) 참고 스픽(Speak) 앱은 발화하는 데 초점이 맞춰져 있는 음성 인식 엔진 기반의 영어회화 앱으로 출시 첫 해인 2019년에는 10만 다운로드를 시작, 2020년 11월 기준 100만 다운로드, 2023년 11월 기준으로는 무려 450만 다운로드를 기록했다고 한다. (WOW) 센서타워 스토어 인텔리전스에 따르면 작년 3월에는 한국 시장 교육 카테고리 매출 랭킹에서 1위를 차지했다고 한다. 꽤나 주목할 만한 성과를 거두고 있는 스픽! 필자 역시 .. 2024. 2. 18.
[그로스해킹] 리텐션 분석 (Classic, Rolling, Range Retention), 리텐션 차트, 리텐션 커브의 이해 다음 글은 데이터리안 블로그의 리텐션과 관련된 글을 읽고 남기는 후기입니다. 목차 AARRR 리텐션 • 클래식 리텐션 • 롤링 리텐션 • 범위 리텐션 리텐션 차트 리텐션 커브 후기 리텐션을 이해하기 위해서는 AARRR 프레임워크를 먼저 알아야 한다. AARRR AARRR은 사용자가 서비스를 이용하는 과정을 체계화한 프레임워크이다. 사용자의 데이터를 바탕으로 서비스를 지속적으로 개선하기 위해 그로스해킹 분야에서 잘 쓰이는 프레임워크 중 하나이다. A: Acquisition (사용자 획득) : 서비스 홈페이지에 사용자가 랜딩 A: Activation (사용자 활성화) : 신규 사용자가 서비스를 사용하기 시작 R: Retention (사용자 유지) : 지속적으로 서비스를 사용 R: Revenue (매출) : .. 2024. 2. 11.
Streamlit과 BigQuery 연동 (with Google Cloud Platfrom) 본 게시물은 Stremalit에 BigQuery 데이터베이스에 연동하는 방법을 설명하는 글이다. 샘플 데이터로는 붓꽃 데이터, iris.csv 데이터를 활용했다. BigQuery 데이터베이스 만들기 데이터세트 만들기 Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지를 연다. BigQuery로 이동 탐색기 패널에서 프로젝트 이름 옆 '점 세개 아이콘'을 클릭, 데이터 세트 만들기를 클릭한다. 데이터 세트 ID에 'project_dataset'를 입력한다. 데이터 위치 목록에서 US를 선택한다. 나머지 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭한다. 테이블에 데이터 로드 생성한 'project_dataset' 데이터 세트 옆에 있는 '점 세개 아이콘'을 클릭, 테이블 만들기를 클릭한다. 로컬에 있는.. 2023. 10. 18.

티스토리툴바