사용할 데이터셋
eCommerce Events History in Cosmetics Shop (출처 : kaggle)

• 실제로는 구매 고객보다 방문자가 훨씬 많음
• 결제 이전에 어떤 일이 있는지 알아볼 필요가 있음
• 구매/정기결제 같은 중요 행동까지 이어지는 과정을 살펴보는 방법

컬럼 정의

- Event_time : 이벤트 발생 시각
- Event_type : 이벤트 유형(상품 조회, 장바구니 담기, 장바구니 삭제, 구매)
- Product_id : 상품 ID
- Category_id : 카테고리 ID
- Category_code : 카테고리명 (대체로 null)
- Brand : 브랜드명
- Price : 상품 가격
- User_id : 고객 ID
- User_session : 세션 ID (세션 : 고객의 1회 방문, 동일 세션은 동일 세션 ID를 가짐)

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고객 행동 지표

Funnel

: 사용자의 방문 ~ 구매까지의 과정을 단계별로 보는 방법

AARRR 프레임워크

Acquisition (유입) : 고객들을 얼마나 획득하는가
Activation (활성화) : 고객들이 주요 기능을 사용했는가
Retention (유지) : 고객은 우리 서비스를 꾸준히 이용하는가
Referral (추천) : 고객이 자발적으로 우리 서비스를 추천하는가
Revenue (수익) : 고객들로부터 수익이 창출되는가

Acquisition (유입)

: 고객을 얻는 단계

주요 확인 지표	의미
DAU	Daily Active User / 일간 활성 유저
WAU	Weekly Active User / 주간 활성 유저
MAU	Monthly Active User / 월간 활성 유저
신규 고객 수	새로 방문한 고객

Activation (활성화)

: 고객들이 주요 기능을 사용했는지

주요 확인 지표	의미
평균 Page View(PV)	고객들이 둘러본 평균 페이지 수 (전체 PV / 활성 유저)
평균 체류 시간	고객이 서비스에 평균적으로 머무른 시간 (전체 세션 시간 / 활성 유저)
회원가입 고객 수	서비스 신규 가입 고객 수
전환율(conversion rate)	특정 행동(주로 중요한 행동)을 한 고객의 비율
이탈률(bounce rate)	아무 행동없이 서비스를 떠난 세션의 비율

• '특정 행동'은 서비스 업종마다 다를 수 있음
  
  

Retention (유지)

: 고객들이 우리 서비스를 꾸준히 이용하는지

주요 확인 지표	의미
잔존율 (Retention Rate)	고객이 떠나지 않고 유지되는 비율(재방문율) (재방문고객 / 특정 시점의 방문고객)
	동질 집단(코호트)을 기준으로 확인하는 경우가 많음
	** 1월 가입자 100명이 2월에 60명 방문했다면 ? 60%
사용자 고착도 (Stickness)	고객들이 서비스에 얼마나 자주 방문하는가?
	DAU / WAU (%) or DAU / MAU (%)

• DAU < WAU : 계속 새로운 유저가 들어온다는 의미
• DAU = WAU : 기존 유저가 계속 들어온다는 의미
  
  

Referral (추천)

: 고객이 자발적으로 우리 서비스를 추천하는지

주요 확인 지표	의미
공유하기 수 / 리뷰 수 / 친구 초대 등	SNS 등 공유된 횟수 / 리뷰 수 /친구 초대 발송건수 등
바이럴 계수	기존 고객이 만들어내는 신규 고객의 수
	(고객 수 x 고객 1명당 평균 추천 수 x 추천 받은 고객의 가입전환율) / 고객 수

Revenue (수익)

: 고객들로부터 수익이 창출되는가

주요 확인 지표	의미
GMV	총 거래액 (모든 구매된 거래건의 총액)(전체 서비스 규모를 나타낼 수도 있음)
구매전환율	실제 구매한 고객은 얼마나 되는지
	구매횟수 / 상세조회 수(유입 수)
LTV	고객 생애 가치 = 한 명의 고객으로부터 얻을 것으로 기대되는 수익
ARPU / ARPPU	ARPU = 고객당 평균 매출 / ARPPU = 구매 고객(paid user)당 평균 매출