[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 12

• 엑셀의 기본함수들을 활용하는 걸 배웠다면 오늘은 간단한 가설을 수립하고 피벗 테이블을 이용해서 데이터 분석 실습을 진행했다. 실질적으로 어떻게 데이터 분석을 진행해야 하는가에 대한 감을 잡아가고 있다. 아직 스프레드시트와 피벗테이블이 익숙하지 않아 버벅이기도 하지만 어떤 데이터로 어떤 가설을 수립해야하는가는 이해가 되고 있다.

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• 분석은 곧 비교다.
• 그렇다면 비교는 어떻게 해야할까?
  • 기본적으로 육하원칙(5W1H)을 바탕으로 한다.(WHY는 제외)
    
    누가: 성별, 연령, 거주지 등 개인정보
    언제: 구매일, 요일, 시간, 공휴일, 날씨 등
    어디서: 온라인, 오프라인, 커머스 등
    무엇을: 제품, 서비스 유형, 상품 등
    어떻게: 카드, 현금 등등
    →이를 바탕으로 순위, 순서, 크기, 변동, 추세, 분포, 항목별 구분, 비율 등을 비교
• 메트릭(지표): 성과나 사용자 데이터를 바로 보기 편하고 분석 가능한 형태로 변환, 요약한 숫자
  →조직별, 도메인 별로 의미있고, 필요한 지표를 정해 측정 및 분석을 해야한다.(도메인 분야의 지식이 중요한 이유)
  →서비스, 비즈니스 특성마다 필요한 지표가 달라짐
  
• 어떤 걸 분석해야할까?
  성장을 이끌 수 있는 명확한 목표를 선정해 측정하고 분석하고 개선할 필요가 있음
  • North Star Metric(북극성 지표)
    →회사의 현 상황을 정확히 파악할 수 있게 하는 숫자를 지표로 삼아야한다.
    (고객에게 전달하고 픈 내용이 제대로 전달되었는가?)
    →북극성 지표 자체를 높이기 위해서는 무엇을 해야할 지 막연한 경우가 대부분이다.
    (북극성 지표에 영향을 주는 원인을 찾아 그 원인에 변화를 주어야한다.)
• 후행지표와 선행지표
  
  • 후행지표: 무엇의 결과로 일어난 것
  • 선행지표: 무엇의 원인이 되는 것
• One Metric That Matters(OMTM)
  • 가장 중요한 한가지 지표로 북극성 지표의 input이 될만한 것 중 북극성 지표의 변화에 가장 큰 영향을 주는 것
  • 갱신주기가 빠를수록, 발생건수가 더 많을수록, 후행지표가 아니라 선행지표에 해당하는 것일수록, 변화를 만들기 쉬운 것일수록 중요
  • 선정 순서
    1. 북극성 지표와 그 외 회사의 중요 지표들을 추린다.
    2. 상관관계 매트릭스를 그려본다.
    3. 매출과 가장 연관관계가 높은 지표를 선정한다.
    4. 이 지표가 후행지표이거나 컨트롤 할 수 없다면 이를 대신할 선행하는 2차 대리(proxy)지표를 찾아 선정한다.
       (여러 후보 중에는 더 많은 유저가 데이터 포인트를 남기는 지표)
• AARRR(단계별 메트릭)
  • Acquisition(획득): 고객을 데려오는 것
  • Activation(활성화): 고객을 쓰게 하는 것
  • Retention(재사용): 고객을 또 쓰게하는 것
  • Referral(추천): 주위에 입소문을 내는 것
  • Revenue(이익): 수익을 내는 것
• 지표는 어떻게?
  • Specific: 구체적인 것
  • Measurable: 측정가능한 것
  • Achievable: 달성가능한 것
  • Realistic: 현실적인 것
  • Time-bound: 기간제한이 있어야함