Maron's DATA Log

분석과 지표의 관계지표(Metrics): 비즈니스와 캠페인의 현재 상태와 성과를 수치로 나타내며, 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 중요한 요소지표 설정 프로세스:비즈니스 목표 수립 → 지표 확인 → 데이터 수집 → 데이터 처리 → 데이터 분석 → 인사이트 도출 → 실험→ 개선 → 지표 점검 비즈니스 목표 수립: 달성하려는 최종 목표 설정지표 확인: 목표 달성을 측정할 수 있는 적절한 지표 선정데이터 수집 및 처리: 필요한 데이터 수집 및 분석 가능한 형태로 정제데이터 분석: 수집한 데이터 분석 및 결과 도출인사이트 도출: 분석 결과에서 유의미한 인사이트 도출실험 및 개선: 도출된 인사이트 기반 개선 사항 테스트지표 점검: 개선 결과를 반영하여 지표의 변화 점검 및 목표 달성 지속-> 반복적인 과정..

1. 퍼널 단계에서의 전환율 분석전환 일 수: 특정 퍼널 단계로 전환하는 데 걸리는 시간을 분석하여 전환율을 최적화할 수 있는 지점을 식별전환율 계산: 퍼널 단계의 평균 전환일을 고려하여 효율적인 마케팅 메시지를 설계하고, 전환율을 높이기 위한 개선 방안을 수립 2. 리텐션 (Retention) 지표와 모델재구매율정의: 고객이 동일한 제품이나 서비스를 다시 구매하는 비율로, 고객의 충성도와 만족도를 측정하는 데 중요한 지표목적: 고객 만족도 및 매출 증대, 제품 품질과 서비스 개선을 목적으로 재구매율을 활용재구매율 공식:재구매 고객수/(첫구매 고객수+재구매 고객수)×100%추가 방법: M+1 구매 고객수 / M+0 구매 고객수로 각 기간의 재구매율 비교, 분석 가능재구매 주기 계산:(최종 구매 일자−첫 ..

1. 고객 생애 가치(Lifetime Value, LTV) 분석LTV의 정의: 고객이 회사와의 관계에서 기대되는 총 수익, 고객 획득부터 이탈 시점까지 전반적인 가치를 반영LTV 중요성: 고객 유지와 마케팅 자원 배분의 중요한 지표. 고수익 고객 세그먼트를 식별하여 타겟팅하고, 이탈 가능성이 높은 고객군에 대한 선제 대응이 가능활용법: 고가치 고객에게 집중한 리텐션 마케팅, 이탈 예상 고객군의 특징 분석을 통해 고객 유지 전략을 강화 가능 - 데이터 사일로(Data Silo)개념 설명: 데이터가 개별 부서 혹은 부문에만 머물러 통합적으로 활용되지 못하는 현상문제점: 전사적인 고객 이해도를 저해하고, 여러 부서 간의 협업을 방해하여 중복된 마케팅 전략 발생 가능해결 방안: 전사적으로 데이터 통합 관리 시스..

그로스 해킹 : 데이터를 기반으로 서비스/비즈니스에서 마주한 문제를 푸는 일 데이터로부터 찾아 낸 여러 인사이트를 바탕으로 제품/서비스를 지속적으로 개선해 나가는 것 그 문제를 풀어서 기대하는 효과 = 서비스의 성장 Growth - 그로스해킹은 돈 안쓰고 혹은 적게 쓰고 사용자를 데려오는 User Acquistion? 성공하는 서비스를 만들기 위해서는? 좋은 아이디어 + 안정적인 개발 + 예쁜 디자인 + 효과적인 마케팅 엄청난 속도로 늘어나는 제품/서비스 - 매달 새로 등록되는 앱 18만개 - 매주 새로 등록되는 앱 4만개 하지만 소수만 선택받고 극소수만 살아남는다 시장에서 차별화 될 정도로 뛰어난 제품이나 서비스를 만들기 위해서는 굉장히 많은 시간과 리소스 투자가 필요함 좋은 제품을 만들기만 하면, 고..