Opt in Rate 을 늘리기 위한 노력
2021. 12. 1. 12:53
Data/Data Analysis
I. Opt in rate 이란? Opt in view는 사진과 같이 어떠한 서비스를 제공하기 전에 "구독/가입"을 유도하고, 사용자의 정보를 요청하는 모든 view를 말한다. Opt in Rate 은 이러한 목적의 view 노출 유저 중 실제 동의한 유저의 비율을 나타낸다. Opt in view 는 주로 Web based 인 경우가 많은데, App based로 오는 경우 마케팅 수신 동의 , 광고성 정보 수신 동의가 이에 해당한다. 종합하여 정리하면 "서비스 가입이나 가입 유도(적극적) 또는 서비스에 관한 정보를 제공할 수 있는 동의(소극적)를 얻고자 하는 목적의 모든 화면"과 "해당 화면에서 동의한 유저의 비율"을 말한다. II. Opt in rate의 중요성 Opt in view 는 데이터 분석가에..
데이터 기반 마케팅 분석 - 기여도 분석(Attribution Analysis)
2021. 8. 12. 16:59
Data/Data Analysis
기여도 분석이란? 고객이 제품을 접하고 진입한 뒤 활성 단계(critical event)에 도착하기까지 수많은 여정이 존재한다. 이 과정에서 여러 방법과 경로의 마케팅이 진행된다. 어떠한 채널/광고가 효과적이었는가를 판단하여 효율 증진 고객의 구매 여정을 활용해 UX/UI 개선, 쿠포닝 등을 통한 전환율 증진 1. 마케팅 관점의 기여도 분석 과거 마케팅은 신문 광고, TV 광고 등 추적이 어렵고, 채널이 적었다. 오늘날 마케팅에서는 제품에 접근시키기 위해 추천(초대)시스템, 온라인 광고(배너, 구글, 검색 등), 오프라인 광고(지류 쿠폰, 버스 광고 등), 앱 광고 등 다양한 채널을 개설하고 있다. 각각의 채널이 모두 같은 효과를 발생시키지 않기 때문에 채널별 가중치를 부여해가며 채널별 마케팅 기여도를 ..
해적지표(AARRR) 을 활용한 데이터 분석
2021. 8. 11. 09:33
Data/Data Analysis
해적지표(AARRR) 란? 500 strats up 설립자 데이브 맥클루어Dave McClure) 가 제시한 그로스해킹 분석 기법으로 해적 지표라는 이름으로 소개하였으며 그 효용성이 인정되어 프레임워크화 되었다. 스타트업을 "해적"으로 표현하는 것에 착안하여 해적 지표라는 네이밍이 붙었다. 초기 시장 진입 단계 또는 퀀텀점프가 필요한 제품을 가진 소규모 기업은 관찰 가능한 데이터는 많지만 그것을 분석할 자원이 부족한 경우가 많다. 해적지표는 5가지의 핵심지표를 제시하는데 해당 지표에 집중하여 리소스는 감축하면서 뛰어난 성과를 얻을 수 있기 때문에 특히 스타트업, 소규모 기업에게 매력적인 분석기법이라 할 수 있다. 단순히 제품의 리뷰가 아니라 각 지표별 성과 측정을 통해 마케팅 전략의 변경, 제품의 마이크..
[MKT/CRM] 10분만에 계산하는 CLV(LTV)
2021. 7. 10. 14:40
Data/Data Analysis
10분만에 계산하는 CLV(LTV) I. 개요 서비스 성장을 위해서는 신규 유저 모집과 이탈 유저 회유, 기존 유저 락인(lock in) 세가지가 균형있게 이루어져야 함 이를 위해 다양한 마케팅 전략(프로모션, 광고 등)을 사용 하지만 전략에 따라서는 마케터의 기대와 다르게 체리피킹 후 이탈하는 유저와 바운스 되는 유저가 굉장히 많을 수 있음 때문에 "우리가 신규 유저 유치를 위해 금주에 비용 N만큼 썼더니 가입 유저가 M 명이나 돼요!" 라고 말하는 것은 오류가 있음 따라서 고객을 유치하는 비용(CAC)과 잔존시키기 위한 비용(CRC), 유저가 우리 서비스를 이용하여 만들어낸 가치(CV) 등을 고려하여 전체 유저의 생산가치(CLV) 를 고려해야 마케팅 액션의 성과를 보다 명확히 측정할 수 있음 본문에서..
[Bigquery/Python] 빅쿼리 지리정보를 시각화하는 3가지 방법
2021. 2. 28. 17:59
Data/Data Analysis
3 Ways Of Bigquery Geodata Visualization 지난 포스트에 Python으로 하는 H3 공간 분석 를 포스팅한 적이 있습니다. 지리정보는 표현하고자 하는 지리 범위와 차원 깊이, 축에 따라 데이터양이 기하급수적으로 늘어납니다. 이러한 데이터를 csv나 parquet으로 저장해 두고 매번 사용하는 것은 굉장히 까다롭고, 수정/추가 작업에도 문제가 발생합니다. 오늘은 이러한 문제를 극복하기 위해 공식문서 에 소개된 bigquery지리정보를 H3 형태로 시각화하는 3가지 방법을 공유합니다. I. Bigquery Geo Viz Google 지도 API를 사용하여 BigQuery에서 지리정보 데이터를 시각화하기 위한 웹 도구로 SQL 쿼리를 실행하고 대화형 지도에 결과를 표시할 수 있습..
[Python/H3] Python으로 하는 H3 공간 분석
2020. 12. 9. 21:53
Data/Data Analysis
Python으로 하는 H3 공간 분석 I. H3 란 무엇인가? 그리드 시스템(Grid System)은 일반적으로 수직과 수평으로 면, 공간을 분할하는 것을 의미하며 공간 분석의 가장 기초입니다. 우리가 발을 딛고 사는 지구는 둥근 구형체입니다. 때문에 다각형을 사용하여 지구를 균등하게 나누는 것은 불가능하다고 볼 수 있습니다. 연구자들은 다양한 방법으로 이전 세대 그리드 시스템의 한계를 극복하는 새로운 시스템을 개발하고 있는데, H3는 우버에서 공개한 육각형의 그리드 시스템입니다. 육각형의 그리드 시스템의 가장 큰 장점은 인접하고 있는 셀로 이동할 때 어떠한 방향과 각도로 이동하든 각 중심점까지의 거리가 동일하다는 점입니다. 다만 육각형의 그리드 시스템 역시 지구를 완벽히 균등하게 나누는 것은 불가능하며..
데이터 분석에 사용되는 기초 통계용어(1)
2020. 11. 28. 15:59
Data/Data Analysis
기초 통계 용어(1) I. 변수(variable) 컬럼(column) 또는 피쳐(feature)로 부름 1. 특성에 따른 분류 1) 질적 변수 : 카테고리 분류가 가능한 변수 A. 명목변수 : 순위(서) 개념이 없음 B. 순위변수 : 순위(서) 개념이 있음 2) 양적 변수 : 수치적 분류가 가능한 변수 A. 이산변수 : Count가 가능한 변수 B. 연속변수 : 변수와 다른 변수 사이에 무수히 많은 값이 존재하는 경우(여기서 변수간 간격 측정이 가능하면 등간변수, 비율까지 계산이 가능하면 비율 변수로 표현) 2. 관계에 따른 분류 1) 독립 변수 : 다른 변수에 영향을 줄 수 있는 변수 2) 종속 변수 : 다른 변수에 영향을 받는 변수 II. 통계량 1. 형태 통계량 데이터의 분포와 왜곡을 나타내는 수치..