PAP 리딩 시작한지도 약 1달 - !
생각보다 각잡고 읽으면 시간 소요가 너무 커서 ... 콘텐츠는 오피스 출근 날마다 지하철에서 읽고 있다 ...
스터디 블로그는 12주차 하나 남았는데 도움이 굉장히 많이 되었다.
추천해주신 분 아주 감사합니다? 이거 안읽고 입사했으면 큰일났을듯...하다...
아무튼 6주차 복습을 위한 글
💡 행동 데이터를 직관적으로 이해할 수 있는 매트릭 개발
나이란? 살아온 시간을 의미
웹서비스 관점에서는 사용자가 해당 서비스에서 살아온 기간을 의미
같은 기간에 유입된 사용자 그룹
💡 코호트별 리텐션
= 코호트별로 서비스를 이용하는 평균 일수
= 코호트 Y가 서비스에 머무 기간 / 코호트 Y의 전체 유저 수
💡 기간별 리텐션
= 사용자가 서비스를 이용한 총기간 Y / 기간 Y 동안의 총 사용자 수
서비스를 찾는 방법과 서비스 온보딩과 관련이 있음
온보딩은 단순히 유저가 웹서비스에 처음 로그인하거나 가입할 때 경험하는 프로세스
사용자 획득 단계에서는 서비스에 가입하려는 유저의 내재적 동기가 포함될 수 있음
유저의 인구통계학적(연령, 성별, 지역 등) 및 사회경제적(사회계층, 소득 등) 정보는 유저의 행동 패턴이나 유저 간의 공통점을 찾는 데 도움이 될 수 있음
User Funnel
넛지를 프로덕트의 일반적인 스텝 중 하나인 것처럼 만들어, 유저들이 거부감을 느끼지 않고 퍼널을 통과하게 만드는 것도 하나의 방법
-> 방문 - 가입 - 장바구니 - 결제
리텐션은 유저가 서비스에 머무는 시간을 측정한 것
비활성 사용자가 웹 서비스에서 진짜 이탈한 것인지 확인하기 어려운 경우가 많음
💡 리텐션과 신규 사용자 획득 간에는 상충 관계(trade-off)가 있음
리텐션이 높은 서비스의 경우, 신규 유저를 유입시키는 데 어려움을 겪음 + 신규 유저 획득수가 적을 것
신규 사용자를 많이 확보한 서비스는 리텐션이 낮을 수 있음
→ Y기간을 어떻게 정의해야하는지 모호함
Engagement는 유저가 웹 사이트에서 얼마나 활동적인지를 측정한 것
인게이지먼트를 통해 유저가 얼마나 자주 방문하는지, 얼마나 깊이 들어가고 얼마나 서비스를 이용하는지 이해할 수 있음
MAU & DAU
Rolling Metrics
Rolling Average : Moving Average
추세의 변동을 알 수 있도록 구간을 옮겨 가면서 구하는 평균
→ 롤링 매트릭을 비교하면, 결과가 왜곡될 수 있는 위험을 줄일 수 있음
NPS
: Net Promoter Score이 제품을 다른 사용자에게 추천할 의향이 있습니까?
빈도
: ex) 지난 3개월 동안 서비스를 사용한 횟수
최신성(Recency)
: 서비스를 마지막으로 사용한 시간
제품의 기능 참여도
: 게이트(사용자가 특정 수치에 도달하거나 무언가를 지불함으로써 잠금이 해제되는 것' 기능을 사용하는 유저 비율로 측정
평균 세션 길이
최신성(Recency)
PUR
: Paying Users / Total Users돈을 쓰는 유저의 비율을 나타냄
ARPPU
: 총매출 / Paying Users
ARPU
(전체 사용자당 평균 수익)
총 수익을 전체 사용자로 나눈 값
평균 ? → 차라리 중앙값으로 보는 것이 더 유용할 수 있음. 중앙값 or 최빈값
첫 구매까지의 시간
: 짧을수록 better
구매 전환율
구매한 사용자 수 / 총 사용자 수
LTV(고객 생애 가치)
: 고객이 우리 서비스를 이용하는 총 기간 내에 가져다주는 순이익을 뜻함
-> 출시된 지 오래된 서비스일 때 측정하는 것이 유의미
진행 비율
헷갈리는 용어 정리
PLP
: Product Listing Page상품 목록 페이지
PDP
: Product Detail Page상품 상세 페이지
SRP
: Search Result Page검색 결과 페이지
sHome
: Sub Home Page서브 페이지