데이터(13)
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구매관련 지표와 데이터
이번은 데이터의 꽃! MONEY! 구매관련 지표다. 오늘도 역시 예시 데이터는 배달앱으로 잡았다. 구매 관련 예시 케이스: 오늘 하룻동안 100명이 로그인했고, 10명이 주문했고, 120만원을 벌었다. 주문 건수는 30건이었다. 1. PUR: Purchasing User Rate = 해당 기간에 구매한 유저의 비율 = PU/AU 예시) 100명이 로그인했고 10명이 주문했으니, 10/100 = 10% TIP! 가장 중요한 데이터 지표1. 로그인하는 유저의 10%는 주문을 한다는 뜻. 2. ARPPU: Average Revenue Per Purchasing User = 해당 기간에 구매한 유저 1명 당 평균적으로 벌어들인 돈 = Revenue / PU 예시) 10명이서 120만원을 주문했으니, 120/10..
2020.11.03 -
RU, PU 유저구분과 유저 구매 데이터 분석
오늘은 IT에서 데이터를 아는 척이라도 하기 위해서, 꼭 알아야 될 기본 of 기본이다. 예시는 생각하기 쉽게 배달 앱으로 했다. [주의사항] - 영어 약자들은 회사마다 다를 수 있다. 이 글에서는 가장 널리 사용되는 것을 사용했다. - 하지만, 심지어 내 현 회사도 다른 약자들을 쓰고 있다. 심지어는 내가 몇 가지 약자를 새로 만들어서 쓴 것도 있다. 회바회. 유저 구분 0. Entry user = 서비스에 진입한 유저 예시) 배달앱을 다운받은 유저 / 배달웹에 들어간 유저 TIP! 서비스에 따라 entry user는 안 중요한 경우도 있다. 심화편에 나올 퍼널분석에서 중요해지니 현재는 가볍게 보자. 1. RU: Registered User = 가입한 유저 예시) 배달앱에 가입한 유저 TIP! 비회원으..
2020.11.03 -
데이터 분석 사례 - GA 세그먼트 실전 활용 사례
구글 애널리틱스를 사용하시는 대다수의 사람들을 보면 대부분 구글 애널리틱스 추적 코드를 설치 및 전자상거래 적용을 하고 나서, GA를 통해 월 방문자수, 소스/매체 유입, 일일 수익 정도만 파악하고 계신 경우가 많았습니다. 물론 이는 잘못된 것이 아니지만, 구글 애널리틱스가 사용자의 비즈니스에 맞게 새로운 인사이트를 제공할 때는 위와 같은 방식만으로는 어려울 때가 많습니다. 그래서, 지금부터 GA의 가장 필수적인 활용 기능인 "세그먼트"에 대해 알아보겠습니다. 세그먼트는 GA에서 "조건에 맞는 필터"를 걸어 가설에 대한 검증을 데이터로 확인할 수 있도록 만들어 줍니다. 이번 시간에는 GA 세그먼트를 활용하는 방법을 데이터 분석 사례에 입각하여 말씀드리도록 하겠습니다. Case 1. 세그먼트 데이터 분석 ..
2020.10.31 -
e-커머스 분석 보고서에 담겨야 할 필수 내용
"당신이 쓴 보고서를 보고 우리 서비스의 상태를 진단할 수 있습니까?" 이커머스를 운영하면서 데이터를 분석할 때 어떤 데이터를 보아야할지 고민해본 적 있지 않으신가요? 혹은 지금 내가 보는 KPI가 올바르게 수립된 것이 맞는지 의문이 들지는 않으신가요? 구글 애널리틱스, 어도비 애널리틱스 같은 다양한 서비스들의 경우 데이터를 '확인' 할 수는 있지만 거꾸로 어떤 데이터를 우선적으로 살펴보아야 할지에 대해서는 알려주지 않습니다. 수십 가지 지표를 확인하고 싶은 실무자의 마음은 알겠지만 '실행'으로 이어지지 못하는 지표는 비즈니스에 아무런 시사점을 안겨주지 못하고 그저 의미없는 시간 낭비로 남게 됩니다. 그러한 지표들이 담긴 보고서를 보는 조직의 의사결정자는 지금 우리 서비스에 어떤 일들이 일어나는지를 전혀..
2020.10.11 -
페이스북 퍼포먼스 마케팅, 기여모델 꼭 알고가자
페이스북은 자사 웹사이트와 인스타그램 내 상품을 별도 쇼핑 플랫폼으로 이용자들에게 손쉽게 판매하는 기능인 Shops를 선보이면서 공격적인 E-커머스 시장을 공략하고 있다. 또한 각 제품을 세부적으로 분류해 판촉 효과를 높이는 Collection 광고 형식과 웹사이트 추적을 통해 전환을 유도하는 Conversion 광고로 E-커머스에 최적화된 매체이다. E-커머스로 페이스북 광고를 하고 있는 마케터라면 매출과 직결되는 구매 데이터를 중요시 여기는 지표일 것이다. 오늘은 '구매' 전환 데이터 분석 방법을 알아보도록 하겠다. 페이스북의 전환 수는 기여 모델에 따라 반영된다 "지난달 구매수가 5개였는데, 지난달 데이터를 오늘 다시 확인해보니 구매수가 20개로 늘었어요. 페이스북 시스템 오류인가요?" 마케터라면 ..
2020.10.11 -
14. 샘플링된 수치로 상사에게 보고하는 방법
구글 애널리틱스의 경우, 조금이라도 표준리포트에서 변형을 하고자 하는 경우 샘플링이 들어갈 수 있다. 물론 샘플링은 최대한 피할수록 좋다. 그리고 샘플링을 피할 수 있는 다양한 팁들을 이전 포스팅에서 다루었었다. 이전 포스팅에서 샘플링을 피할 수 있는 법을 최대한 다루기는 하였지만, 그럼에도 불구하고 어쩔 수 없이 샘플링을 감내해야할 순간이 있다. 예를 들면 운영하고 있는 사이트가 정말 커서 하루에도 70만 가량의 세션이 발생하는 사이트라고 해보자. 이런 사이트들은 하루 데이터만 살펴보아도, 표준리포트에서 변형을 가할 경우 샘플링이 들어가기에 샘플링의 마수에서 벗어나기가 무척 힘들다. 그럼 어떻게 할까? 아래와 같이 말할 것인가? 나: 오늘 xxx캠페인에서 발생한 세션의 숫자는 1,000 / 전환수는 2..
2020.09.04