<문제정의>

1) 프로덕트 구성 요소로 접근하기

• 이커머스 프로덕트 > 구성요소
  • 상픔: 상품, 카테고리(ex. 상의, 하의, 아우터 etc), 상품 클릭률, 가격, 판매자
  • 고객: 나이, 성별, 가입시점, 고객군(ex. 충성고객, 잠재고객, 신규고객 등), 구매자, 판매자
  • 화면별 사용성: 장바구니 화면에서 구매 페이지로 이동하는 경험, 상품 상세화면에서 상품을 보는 경험 등
  • 주요 플로우(퍼널): 상품 상세 페이지에서 구매 완료 플로우의 퍼널별 전환율, 홈 화면에서 상품 상세 페이지에 진입하는 플로우의 퍼널별 전환율

2) 이상적인 시나리오로 접근하기

고객이 구매한 상품에 만족하여 다음에 또 구매를 하기위해 프로덕트에 접속하고, 재구매를 한다.

• 관점1: 고객이 구매한 상품에 만족한다.
  • 데이터목록
    • 구매확정 비율
    • 반품 Or 교환을 실행한 비율
    • 리뷰 별점별 분포도

• 관점2: 또 한번 구매를 하기위해 프로덕트에 다시 접속한다.

  • 데이터목록
    • 프로덕트에 다시 접속한 고객 비율
    • 접속 후 초반에 보이는 행동은?

• 관점3: 재구매를 한다.

  • 데이터목록
    • 앱에 접속한 후 상품을 클릭하는가?
    • 상품을 클릭하는 카테고리(/화면 /상품id)는 무엇인가?
    • 위의 액션이 이전 구매와 다른 점이나 같은 점은 무엇인가?
    • 상품 탐색 플로우에서 퍼널별 전환율은 이전과 차이가 있는가?
    • 구매완료 플로우에서 퍼널별 전환율은 이전과 차이가 있는가?

<데이터읽기>

1) 인과관계인가? 연관관계인가?

2) 유사상황(혹은 반대상황)을 통한 크로스체크

• ex. 필터 이용 구매고객의 재구매율이 높다면,
  • 반대로 필터를 사용하지않은 구매고객의 재구매율은 낮게 나타나고 있을지 그 차이 확인

3) 숫자의 함정을 조심하자

1. 퍼센트(%)의 함정 조심하기
   • 퍼센트는 비율을 가리키는 것으로 같은 %라 하더라도 모수에 따라 그 의미가 달라질 수 있음
     • 즉, %가 크다고 판단할 때는 그 모수가 얼마이며, 우리 프로덕트 성장에 임팩트를 줄 수 있는지 프로덕트 전체 고객 관점에서 측정해야함
2. 시간의 흐름 같이 살펴보기
   • 특정기간에 급상승했거나, 급감했던때가 존재하는지, 그로 인해 현재 영향을 준 요인은 없었는지 확인 → 이로 인해 데이터를 잘못해석하지 않도록 주의하기
     
3. 고객 특성 고려하기
4. 프로덕트 지표에 영향을 끼칠만한 외부요인 확인하기
   • 마케팅팀, 상품기획팀, 비즈니스팀 등

출처: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2652/