본문 바로가기
Planning

기획자의 데이터 분석

by 세균무기 2020. 4. 5.

작년 서비스 기획 강의를 했다.
강의의 내용은 '서비스 기획과 데이터 분석'이었다.
'알면 알수록 어려운 서비스 기획 뽀개기'라는 제목으로 서비스 기획 강의 자료는 공개를 했는데 데이터 분석 자료는 공개를 하지 않았다.

알면 알수록 어려운 서비스기획 뽀개기

강의가 끝났다! 길다면 길고 짧다면 짧을 수 있는 12시간, 3시간씩 4회에 걸친 서비스 기획 강의가 끝난 것이다. 덜컥 수락했을 때는 잘할 수 있을까 왜 수락했을까 걱정과 후회를 했고, 강의가 시작했을 때는 의..

germweapon.tistory.com

데이터 분석은 HOT한 분야이고 데이터 분석을 본업으로 하는 데이터 분석가나 그로스 해커, 개발자분들이 좋은 자료를 많이 올려놓았기 때문에 굳이 공개할 필요성을 느끼지 못했고 스스로도 전문성이 떨어진다고 생각했기 때문이다. 그렇지만, 글을 쓰고 올리는 건 정보 공유의 목적도 있겠지만 나 스스로를 위한 공부이자 배움이며 점검의 목적도 있기 때문에 슬쩍 올려본다.

 

 

데이터 분석

 

1. 왜?
2. 누가?
3. 어떻게?
4. 무엇을?

 

데이터 분석 프로세스


1. 데이터 분석 환경 설계

   1) 좋은 로그와 기획자의 역할
   2) 로그 추가 및 변경 프로세스
   3) 데이터 분석 환경 설계
   4) 이름에 대한 합의와 규약
2. 데이터를 지표로 가공
   1) 좋은 놈 vs. 나쁜 놈
   2) 선행 vs. 후행
   3) AARRR Metrics(일명 해적지표)
   4) 지표 [지표 용어 정리]
      ① 사용자 획득/유치
           - UTM 코드
           - MAU(Monthly Active User)
           - CAC(Customer Acquisition Cost)
      ② 사용자 활동
           - Aha Moment
           - Friction
      ③ 사용자 유지
           - Cohort Retention
      ④ 추천
           - Viral Coefficient
      ⑤ 매출 
           - LTV(Lifetime Value, CLV)
3. 목표 설정
    OMTM(One Metric That Matters) vs. KPI(Key Performance Indicator)
4. 데이터 분석


그로스 해킹


1. 문제 정의
2. 전략 및 가설 수립
3. 실험
4. 인사이트 도출


실험


1. Critical Path
2. Funnel 분석
3. A/B Test
4. Cohort 분석
그리고 데이터 시각화

 

 

결국 기획자에게 필요한 데이터 관련 역량은 데이터를 올바르게 분석하고 활용할 수 있는 시각과 철학이다.

 

잘못된 부분이나 의견, 질문이 있으시면 댓글로 말씀해주세요.
최대한 수정 및 답변드리도록 하겠습니다.

반응형

댓글7