jes님의 블로그

SQL 공부할 때 정말 많고 큰 도움을 받았던 데이터리안에서 핸즈온 세미나를 진행한다고 해서 참여했다. 데이터리안에서 SQL 입문반, 실전반까지 듣고 최근에는 마스터반도 수강했는데마스터반 수강하기 전에 마스터반과 GA4 강의를 두고 고민을 많이 했었다.결국 SQL에 대한 심층학습이 우선이지 않을까 하는 판단하에 마스터반을 선택했지만GA4는 입문반때부터 궁금했던 툴이었고 그래서 다뤄보고 싶었기 때문에 바로 신청했다. 핸즈온 세미나라는 것에 처음 참여해 보는 거라 신기하기도 했고데이터리안 강의를 쭉 들어왔기 때문에 강의 내용이나 강의력에 대한 고민은 전혀 하지 않았다. (SQL 배우고 싶은 분들께 데이터리안 강의 적극 추천하는 바이고 실제로 지인에게 추천도 해봤다!) * 핸즈온(Hands-on) 세미나: ..

배경과 목적은 모든 의사결정을 할 때 기준이 되는 북극성 같은 거예요. 처음에 확인하고 끝이 아니죠. 앞 부분에서 일을 시작하기 전 배경, 목적, 목표, 할일을 정리해야 하고 냥냥북스 직원들도 배경, 목적을 명확히 하는 것이 계속 나왔다. 어떤 데이터를 봐야할지 모르겠을 때, 일의 방향을 잃을 때 상기해야하는 것이 배경과 목적이라는 것을 알 수 있었다. 그래서 북극성 같은 것이라고 표현했구나. 프로젝트의 배경, 목적, 목표를 모두 알 수 없을 때는 회사의 존재 이유에서 답을 찾을 수 있다는 점도 인상적이었다. 단순히 나의 직무, 역할만 수행하는 것에 그치지 않고 회사의 일원으로서 일의 몰입도를 높일 수 있는 사고방식인 것 같다. 처음 책을 읽기 시작했을 때는 저자가 프로덕트 디자이너 출신이어서 그런지 디..

'무엇을 바꾸고 싶은가' 업무로 데이터 분석을 해 본 적은 아직 없지만 데이터 분석 프로젝트를 했을 때와 포트폴리오를 작성할 때를 떠올려보면 '수치'로 성과나 배운 점을 어필하면 설득력이 높아진다는 말을 많이 들었고 수치, 숫자로써 표현을 해보려고 했다. 지금 생각해 보면 의미를 깊게 생각하지 못하고 그저 숫자로 표현하는 것에 집중하기도 했던 것 같다. '목표에 구체적인 수치가 빠져있더라도 '무엇을 바꾸고 싶은가'는 꼭 써두어야 합니다.' 라는 문장을 보고 관점을 조금 달리해보는 것도 도움이 되겠다는 생각이 들었다. 수치에 집중하기 전에 먼저 무엇을 바꾸고 싶은지를 고민해 보고 '배경-목적-목표-할 일' 중 할 일을 하고 나면 수치와 관련된 성과도 따라오지 않을까 추측해 본다. 이런 부분에서 데이터 분석..

연말을 맞아 데이터 관련 책 한 권 읽으면서 공부해보고자 데이터리안 데벨챌에 처음 참여하게 되었다. PART 1에서 제일 인상깊었던 부분은 아무래도 '데이터에는 답이 아닌 질문이 담겨 있다는 부분'이다.처음 데이터 분석 공부를 시작했을 때는 '데이터에서 답을 찾을 수 있는 거구나'라고 생각했었는데, 답이 아닌 질문을 계속 던지고 데이터를 근거로 정답을 찾아가는 과정이 데이터 분석이라는 것을 배운 기억이 난다. 데이터 자체에 정답이 있는 것은 아니라는 것. 세미나를 들을 때 세미나 내용도 좋았고 책 읽어본 분들의 후기가 너무 좋았던 것도 참여 이유 중의 하나다. 디자인 직무가 아닌 나로써는 디자이너에게 도움이 되는 내용은 아닌가 싶기도 했지만 읽다보니 데이터를 활용해서 일하는 사람이라면 읽어볼만하지 않을까..

그동안 진행했던, 진행하고 있는 프로젝트들은 깃허브에 업로드해서 포트폴리오로 관리하고 있다.개인 프로젝트를 추가 진행하면서 리포지토리 관리를 어떻게 효과적으로 할 수 있을지 고민하다가 개인 프로젝트만 모아놓는 리포지토리를 만드는 것으로 결정했다.프로젝트 하나당 하나씩 만들어놨던 리포지토리를 정리한다는 이유로 이제 안 쓸 리포지토리는 삭제하면 되겠지 하면서 삭제했다. 그 결과 이랬는데 이렇게 됨.... 하루에 하나씩 커밋해서 일명 잔디심기를 하고 있었는데 잔디가 사라짐. 당연함.커밋했던 개별 리포지토리를 삭제했으니 커밋 기록도 같이 사라진 것이다..! 몇 안되는 듬성듬성 잔디지만 너무 아까워서 구글 맹검색하니 복구하는 방법이 있긴 했다.몇 분 기다리니 복구가 되었고, 삭제했다가 복구된 리포지토리는 프라이빗..

그로스 해킹의 대표적인 분석 프레임워크 AARRR이 있다. AARRR은사용자 획득 (Acquisition) → 신규 사용자가 서비스를 사용하기 시작 (사용자 활성화, Activation) → 지속적으로 서비스를 사용 (사용자 유지, Retention) → 구매 (매출, Revenue) → 다른 사용자에게 추천 (전파, Referral) → 새로운 사용자 획득 (Acquisition)이라는 유저의 서비스 이용 사이클을 체계화한 프레임워크이다.  그중 첫 번째 R인 리텐션(사용자 유지, Retension)은 다섯 단계 중 가장 먼저 개선을 해야 하는 단계로도 알려져 있다.리텐션 단계에서는 사용자들이 서비스를 1회성이 아니라 지속적으로 사용하는지, 핵심가치를 꾸준히 경험하는지를 측정하며 측정 방법에는 클래식 ..

RFM 고객 세분화 분석은 Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가 를 기준으로 고객 세분화를 할 수 있으며 비즈니스 특성에 따라 기준을 조정할 수 있다는 점이 인상적이다.예를 들어 콘텐츠 소비 데이터의 경우 Monetary 대신 Duration(얼마나 오래 봤는지)을 적용해볼 수 있다고 한다.  데이터 분석 프로젝트를 하면서 RFM 고객 세분화 분석을 한 적이 있다.이론만 봤을 때는 간단하고 쉬워보였는데 실제로 데이터에 적용해보니 생각만큼 간단하지 않았다.데이터 셋이 가지고 있는 특성을 고려하다 보니 세분화가 쉽지 않았고좀 더 효과적인 세분화를 위해 어떤 기준으로 고객 그룹을 나눌 지 정말 많이 고민하고 토..