- 요약

데이터 분석 도구

1. GA(Google Analytics)

   • 웹사이트 방문자 데이터를 수집 및 분석하는 웹로그 도구
   • 웹+앱 통합 속성 각 사용자의 차별성을 찾아내고 플랫폼별 목표 설정 캠패인이 가능
     
   • 이벤트 중심(event-driven) 데이터 모델 유저의 다양한 동작들을 추척하여 세부적인 행동 패턴 분석 가능, 웹 및 앱 데이터를 하나로 분석하는 통합 분석이 가능
     
   • 데이터 통합성 BigQuery와 연동하여 대용량 데이터 신속한 처리 가능
     

2. 앰플리튜드(Amplitude)

   • 사용자 행동 패턴 분석에 용이, 난이도 낮음
   • 협업 과 손쉬운 모니터링
   • 학습에 필요한 가이드 제공

3. BI 도구 Tableau, Redash

   • 데이터 시각화를 통해 좋은 의사결정을 하기 위한 도구
   • 강력한 무료 BI 도구 리대시
   • 스케줄링 및 경고 기능
   • 커뮤니티 정보, 손쉬운 조작법

4. 데이터 분석도구 필요 이유

   단순히 도구의 사용 방법에만 몰두하는 것 보다는 왜 분석도구를 사용해야 하는지를 유념하는 것이 좋다.

데이터 분석도구는 의사결정을 위한 하나의 수단일 뿐이다.

- 주요 포인트 :

✅데이터 분석 도구 네 가지

1. GA
2. 앰플리튜드
3. BI도구
4. Tableau
5. Redash

“기획자로서 데이터 분석 도구는 올바른 의사 결정을 내리기 위한 수단일 뿐”

- 인사이트

데이터를 수집 및 처리, 분석 등 전과정을 효율적으로 진행하는 데에 도움을 주는 도구들이 많다. 특히 이러한 도구들을 잘 다루면 업무 속도도 증가하고 분석의 퀄리티 향상에도 도움이 될 것 같다. 하지만 단순히 이러한 도구들을 잘 다룬다고 해서 능력있는 분석가가 되는 것만은 아니라 분석 전체를 아우르는 인사이트를 겸비하는 것이 중요하다고 느꼈다.

- 핵심 개념 :

데이터 분석 도구는 의사 결정을 위한 하나의 수단
기획자로서 데이터 분석을 통해 올바른 의사결정을 하는 것이 핵심

- 용어 정리

퍼널 분석(Funnel Analysis) : 마케팅 등에서 고객이 어떤 단계에서 이탈하는지 분석하는 분석 방법
이러한 이탈율을 분석하여 문제 해결에 응용 가능