[데이터 분석] 1.데이터/지표의 이해, 데이터의 중요성, 로그의 개념 및 설계 기초, 데이터 분석 방법

INTRO

데이터 분석은 PM의 실무에서 요구되는 능력입니다. 본 아티클에서는 [데이터 분석]에 대하여 5차시로 나누어 다룰 예정이며, 데이터가 어떻게 생성되고 활용되는지, 이를 통해 PM이 하는 일은 무엇인지, PM은 어떤 역량을 갖추어야 하는지에 대해 다룹니다.

데이터/지표의 이해

데이터: 그냥 수집된 정보로. 어떤 의미나 해석이 없는 상태입니다.

정량적 데이터 : 숫자로 표현할 수 있는 데이터

정성적 데이터 : 숫자로 측정할 수 없는 정보로, 질적이고 주관적. 주로 느낌, 의견, 태도, 경험 등 비수치적이고 언어적 표현으로 나타낼 수 있는 정보

 

지표

데이터에서 중요한 정보를 뽑아낸 결과. 데이터를 가공하거나 해석해서 만들어짐

지표는 데이터를 바탕으로 의미를 부여한 것

 

데이터 중요성

의사결정의 근거 제공

- 데이터는 객관적인 사실을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 해 줍니다. 데이터 없이 직관이나 경험에만 의존하면, 추측에 의한 결정을 내릴 가능성이 큽니다. 반면, 데이터 분석을 통해 실시간으로 정보를 확인하고, 명확한 사실을 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

 

성과 측정 및 개선 기회 제공

- 데이터를 통해 성과를 측정하면, 목표 달성 여부를 명확히 알 수 있으며, 목표에 도달하지 못한 부분에 대해 개선할 기회를 찾을 수 있습니다.

 

사용자 경험 향상

- 사용자 데이터를 분석하면 사용자의 행동 패턴과 니즈를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 서비스를 더 직관적으로 만들고, 사용자 경험(UX)을 최적화할 수 있습니다.

 

비즈니스 성과 예측 및 전략 수립

- 과거의 데이터를 바탕으로 미래의 비즈니스 성과를 예측할 수 있습니다. 또한, 시장의 트렌드와 소비자의 행동을 분석하여 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.

 

로그의 개념 및 설계 기초

로그란?

- 소프트웨어나 시스템에서 발생하는 이벤트나 동작을 기록한 정보

 

로그의 용도

1) 문제 해결 및 디버깅

- 시스템에서 오류가 발생하거나 예상치 못한 동작이 일어날 때, 로그를 통해 오류의 원인과 발생 위치를 파악할 수 있습니다.

2) 사용자 행동 분석

- 사용자 행동을 추적하고, 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 사용자들이 어떻게 앱을 사용하는지, 어떤 페이지에서 이탈하는지 등을 파악할 수 있습니다.

3) 비즈니스 전략 수립

- 서비스 이용 패턴, 매출, 주문량 등을 추적하여 비즈니스 전략을 세우는 데 유용한 데이터를 제공

 

로그의 종류

- 다양한 종류의 로그가 있음.

- 클라이언트 로그 사용자 장치(예: 웹 브라우저, 모바일 앱 등)에서 발생하는 이벤트를 기록한 로그

 

로그 설계 방법

로그 설계 목표 정의 -> 로그 항목 정의 및 설계 -> 로그 전송 및 테스트

 

데이터 분석 방법

데이터 분석 순서: 문제 정의 → 데이터 수집 → 분석 수행 → 결과 해석 및 인사이트 도출 → 결과 적용

 

데이터 분석 방법론

1) 퍼널 분석

- 퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 가입, 구매 등)에 도달하기까지의 여정을 추적하는 방법

- 목표 정의 - 단계 정의 - 이탈률 분석 - 분제점 식별 및 개선책 제시

 

2) AARRR 프레임 워크

- 사용자의 행동을 5단계로 나누어 분석하고, 각 단계에서의 성과를 측정하는 프레임워크

1. Acquisition (사용자 유입) : 사용자가 어떻게 제품이나 서비스를 알게 되었는지.
2. Activation (활성화) : 사용자가 첫 경험에서 긍정적인 반응을 보였는지 (예: 회원가입, 첫 거래).
3. Retention (사용자 유지) : 사용자가 지속적으로 돌아오는지.
4. Revenue (수익) : 사용자가 실제로 결제를 하거나 수익을 창출하는지.
5. Referral (추천 및 공유) : 사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하는지.

3) A/B 테스트

- 두 가지 이상의 변수를 실험하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 실험적 방법

1. 변수 정의 : 테스트할 두 가지 이상의 버전을 정의합니다.
2. 그룹 분할 : 사용자 집단을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 노출시킵니다.
3. 결과 측정 : 테스트가 끝난 후, 각 그룹의 성과를 비교하여 어떤 버전이 더 나은 결과를 가져왔는지 분석합니다.
4. 결과 적용 : 더 나은 성과를 보인 버전을 적용하고, 지속적으로 개선합니다.