0323 #15 데이터 분석에 기반한 서비스 기획

3/23 목

• 강의 Chapter 9. 데이터 분석에 기반한 서비스 기획
• 과제 2
• 아이데이션 스터디

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데이터 기반한 서비스 기획 능력이 중요한 이유

고객의 행동 패턴이 빠르게 변화하고 있고

고객이 모여있는 시장 또한 변화가 빠르다

 

다양한 기기 변화와(갤럭시 폴드) 그 기기에 맞춰서 유저 경험 자체가 변화하고 있기 때문에 예측하기 어렵다

 

더 이상 과거 경험에 기반해 기획할 수 없게 됐다

 

그래서 기업들은 유저의 이야기를 듣고 싶어 하는데

다양한 고객이 존재하고 각각의 주관이 강하게 섞일 수밖에 없고

많은 고객을 인터뷰하기엔 시간이 모자라고 한다 해도 100% 신뢰하기는 어렵다

 

유저가 말하는 것을 그대로 하는 것이 유저를 위한 것이 아닐 수 있다

어떻게 행동하는지 데이터로 보고 그에 맞춰 변화시켜야 한다

 

지표

데이터 기반으로 유저를 분석한다고 했을 때

많은 데이터 중 우리한테 중요하고 필요한 것들만 골라서 볼 수 있어야 한다

 

어떤 지표를 측정하느냐에 따라 개선 방향이 다르므로 적절한 지표를 설정하는 것이 중요한 일

 

측정할 수 없는 것은 관리할 수 없다 - Peter Drucker

 

좋은 지표란?

좋은 지표는 상대적이다

어떤 지표를 시대별, 사용자 그룹별, 경쟁자 별로 비교 가능해야 좋은 지표라 할 수 있다

 

좋은 지표는 이해하기 쉬워야 한다

PO나 데이터분석가 외에 다른 사람들이 이해하기 어렵다면 무의미한 지표가 될 수 있다

 

좋은 지표는 비율로 표현된다

비율지표의 장점으론 행동에 반영하기 쉽다, 비교의 속성을 갖고 있다, 갈등이 있는 요소들을 비교하기 쉽다

 

좋은 지표는 우리의 행동 방식을 바꿀 수 있다

 

지표 선택 시 염두해야 할 사항

정성적 지표 vs 정량적 지표

• 정성적 지표는 비구조적이고 종합하기 힘듦 - '왜'에 대한 답 제공
• 정량적 지표는 정황 정보가 부족 - 체계적이고 객관적

허상 지표 vs 실질 지표

• 허상 지표 - 데이터를 봐도 유저의 행동을 변화시키지 못하는 지표 - 누적 지표
• 실질 지표 - 데이터를 보고 행동 생각 가능한 지표

탐색 지표 vs 보고 지표

• 탐색 지표 - 추론에 기반, 아직 알려지지 않은 내용을 찾는데 목적이 있다
• 보고 지표 - 현황을 알 수 있게 해주는 지표

선행 지표 vs 후행 지표

• 선행 지표 - 미래를 예측하는 데 사용
• 후행 지표 - 과거를 설명해 주는 지표

상관 지표 vs 인과 지표

• 두 지표가 함께 움직이면 상관 지표
• 두 지표 사이에 인과관계가 있으면 인관 지표

 

데이터 분석 툴

• GA - 구글에서 제공하는 웹 분석 서비스로 유저를 로그기반으로 트래킹
• Excel - 상용화된 툴이지만 로우데이터를 뽑아 따로 엑셀에 넣은 후에 분석 가능
• SQL - 데이터에 접근하는 가장 기본적인 도구, 진입장벽이 낮다
• Amplitude, Mixpanel - 이벤트 로그 기반의 툴, 툴 내부에서 다양한 분석 도구 제공
• 태블로 - 강력한 시각화 차트 제공, 보통 비즈니스 조직에서 많이 사용
• R - 데이터 시각화 및 분석에 특화된 프로그래밍 언어
• Python - 데이터 사이언스 외에도 직접 서비스를 개발할 때도 사용하는 언어

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아이데이션 스터디

https://yoontan.notion.site/5-4c9fda8de4fe4ae9b1a9c93ae9c81fb4

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