📌 한 줄로 요약하기
: 데이터를 보는 시각을 기르고, 전달하는 방법을 실습해보자
💡 숙제 수행 내용
🔍 케이스별 데이터 확인
참고
- 강의 내용 유출 방지를 위해 내가 생각한 정답만 기재
| 상황 | 살펴볼 데이터 | 이유 |
|---|---|---|
| API 속도 최적화 | 30일 간의 응답 시간 | 기준이 될 평균점 구하기 |
| 30일 간의 시간별 접속 기기수 | 피크 시간을 알아내기 | |
| 30일 간의 시간별 응답시간 | 기기수 대비 트래픽 구하기 | |
| (변화) 캐시 추가 적용 | 피크 시간별 접속 기기수 | 기준점과 동일한 모수와 비중 설계 |
| 접속 후 응답시간 | API 속도의 문제가 캐시인지 확인' | |
| (스터디 후 추가) | 위치별 응답시간 | CDN이나 서버 위치 최적화 방향 결정 |
| API 엔드포인트별 응답시간 | 특정 단계(인증, 세션 생성 등) 병목 파악 |
| 상황 | 살펴볼 데이터 | 이유 |
|---|---|---|
| CTA 버튼 클릭률 | 최근 2주간 클릭률 | 기준이 될 평균점 구하기 |
| 최근 2주간 접속 기기수 | 모수 확보 | |
| 최근 2주간 접속 기기별 클릭률 | 어떤 기기에서 클릭이 낮은가? (반응형 설계 테스트) | |
| 해당 페이지 이탈률 | 클릭을 하지 않은 유저의 유의미함 판단 | |
| (변화) 버튼색 변경 | 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 |
| 기기별 클릭률 | 색 변화 후 유의미한 변화 체크 (반응형 설계 테스트) | |
| 해당 페이지 이탈률 | 클릭을 하지 않은 유저의 유의미함 판단 | |
| (변화) 버튼 크기 변경 | 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 |
| 기기별 클릭률 | 색 변화 후 유의미한 변화 체크 (반응형 설계 테스트) | |
| 해당 페이지 이탈률 | 클릭을 하지 않은 유저의 유의미함 판단 | |
| (스터디 후 추가) | 스크롤 깊이 데이터 | 스크롤 전에 이탈인지 확인 |
| 히트맵 데이터 | 다른 요소를 클릭, 체류하는지 확인 |
| 상황 | 살펴볼 데이터 | 이유 |
|---|---|---|
| 구매 전환율 | 최근 30일간 장바구니 전환 | 모수 확보 |
| 최근 30일간 구매 전환 | 퍼널된 비중 확인 | |
| 결제 이탈 설문 | 정성 데이터: 이유 찾기 | |
| 결제 관련 이슈 VOC 통계 | 정성 데이터: 이유 찾기 | |
| (변화) 쿠폰 자동입력 | 테스트 2주간 장바구니 전환 | 모수 확보 |
| 테스트 2주간 구매 전환 | 퍼널된 비중 확인 | |
| 결제화면 UT 인터뷰 | 정성 데이터: 어떤 점이 편한지 알아보기 | |
| 결제화면 설문 | 정성 데이터: 어떤 점이 편한지 알아보기 | |
| (스터디 후 추가) | 단계별 소요시간 | 어느 단계에서 지연인지 파악 |
| 시도율 vs 성공률 | 아예 시도하지 않는 건지 |
| 상황 | 살펴볼 데이터 | 이유 |
|---|---|---|
| 사용자 불만 | 이슈 VOC 카테고리별 통계 | 정성 데이터: 이유 찾기 |
| 가장 높은 불만도에 대한 설문 | 정성 데이터: 근본 이유 찾기 | |
| 가장 높은 불만도에 대한 설문 | 정성 데이터: 근본 이유 찾기 | |
| 카드사별 API 속도 | 최대, 최소 속도 파악 | |
| OTP별 접속 속도 | 최대, 최소 속도 파악 | |
| 30일 간의 시간별 접속 기기수 | 피크 시간을 알아내기 | |
| 30일 간의 시간별 응답시간 | 기기수 대비 트래픽 구하기 | |
| (변화) 캐시 추가 적용 | 피크 시간별 접속 기기수 | 기준점과 동일한 모수와 비중 설계 |
| 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 | |
| 접속 후 응답시간 | API 속도의 문제가 캐시인지 확인 | |
| (변화) 검색 필터 CMS 개선 | 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 |
| 필터 사용 클릭률 | 기준점과 동일한 모수와 비중 설계 | |
| 필터 사용 설문 | 정성 데이터: 정확한 검색이 나오는지 확인 | |
| (변화) OTP 지연 팝업 | 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 |
| (변화) OTP 요청시간 제어 | 테스트 2주간 접속 기기수 | 모수 동일화 |
| (통일) OTP | OTP 로그인 성공률 | 행동 완성도 확인 |
| 요청 후 이탈률 | 행동 완성도 확인 | |
| 재요청 횟수 감소 | UX 인지를 확인 | |
| 중복 OTP 발송 비율 | 재요청에 대한 교차 검증 | |
| (스터디 후 추가) | 불만 발생 시점의 히스토리 | 변경 직후 불만이 맞는지 |
| 동시 접속자 수 vs 오류 발생률 | 상관관계 확인 |
| 상황 | 살펴볼 데이터 | 이유 |
|---|---|---|
| A/B 테스트 결과 | MAU 대비 그룹 설계 | A와 B 그룹 모수 확보 |
| 기존 화면 전환율 | 비교 기준 확인 | |
| 변경 화면 전환율 | 전환이 유의미한지 확인 | |
| (스터디 후 추가) | 신규 vs 재방문 사용자별 전환율 | 반응 차이 수집 |
🎯 과제 수행 후 느낀점
Keep
- 현재 만족하고 있는 부분
- 내가 강의를 적절하게 이해하고 있는 것 같다.
- 자꾸 평가를 받았던 "사고 흐름은 있는데 안보인다"라는 것을 조금씩 변화하고 있다.
- 모수 확보와 비교 기준 설정을 꼭 하는 습관이 생겼다.
- 정성 데이터를 정량화하는 것을 먼저 생각하게 되었다.
- 계속 이어갔으면 하는 부분: 데이터 선정 전에 목적을 명확하게 하기, 복잡하지 않게 풀어가는 연습하기
Problem
- 불편하게 느끼는 부분: 아직은 이유를 설명하는 것이 어렵다.
- 개선이 필요하다고 생각되는 부분
- '어떤 외부 변수를 봐야하는가?'를 사고하기
- 세그먼트별 차이를 먼저 생각하기
- 결론이 아니라, 중간 과정을 먼저 설계하기
Try
- Problem에 대한 해결책: '왜?' 구조화
- 이 데이터가 필요한 이유는? (모수 설계)
- 어떤 결론인가? (비교점 찾기)
- 결과를 왜곡할 값은 무엇인가? (외부요인 찾기)
PM 새내기 생활 중