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AARRR 퍼널별 참고사항 이전에 잠깐 지표 부분에서 AARRR을 언급했었다. 그냥 넘어가기에는 아쉬운 주제여서 AARRR 퍼널 분석 시, 참고해야 하는 몇가지 사항들을 마이리얼트립의 양승화님의 '그로스 해킹'을 통해 정리했다. 먼저, AARRR은 Dave McClure가 제시한 지표 퍼널로, 주로 스타트업에서 서비스를 출시할 때 지표 트래킹 표준처럼 많이 쓰인다. Acquisition(고객 유치), Activation(활성화), Retention(리텐션), Revenue(수익화), Refferal(추천)로 구성된 퍼널은 조직의 상황에 맞게 순서를 바꿔도 된다. Acquisition (고객 유치)의 참고사항 GA나 앱스플라이어 같은 서비스의 ‘고객 획득’ 메뉴에서 ‘Direct’ 혹은 ‘Organic’을 보통 자발적으로 찾아온 고..
비즈니스 칵테일 / 업사이클 / 반값 택배 DBR 9월호 ~ 10월호에서 건진 내용들 비즈니스 칵테일 스티브 잡스는 "혁신이란 결국 그 동안 인간이 이룬 최고의 작업을 자신의 작업으로 가져오는 것"이라는 말을 했다. 혁신이란 천재적인 발명의 결과물이 아닌 기존 유형의 인식과 재해석에 가깝다는 것이다. 세계의 경영 사례는 이러한 '비즈니스 칵테일'(기존의 것을 재해석해서 창조적 조합을 만들어내는 것)을 많이 찾아볼 수 있다. 스탠더드 오일 (등유 회사) : 중국에 램프를 싸게 팔고 나중에 등유를 비싸게 팔았다. 이걸 본, 질레트가 면도날, 면도기에 적용했고, 이걸 본, 네슬레가 커피머신, 커피에 적용했다. 포드 컨베이어 벨트는 도축장에서 아이디어를 얻었다. ibis는 맥도날드에서 영감을 얻었다. 이렇게 전혀 다른 산업군에서 출발한 재해석은 또다른 ..
AB Test (핵심 요소, 규칙) 해당 글은 인프런 변성윤님의 PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 기반으로 작성되었습니다. AB 테스트의 핵심 요소 : 실험 타겟, 지표, 실험 기간, 통계, 실험 플랫폼 1. 실험 타겟 - 실험군 : 특정 조작을 진행한 집단. → 새로운 기능 or 화면을 보는 집단. - 대조군 : 조작이 없는 집단. → 기존 화면. 2. 지표 * 아래 2개의 질문처럼 뚜렷한 목적을 기반으로 한 지표 설정이 필요. - 어떤 지표를 개선하고 싶은가? - 어떤 지표의 변화를 알고 싶은가? 3. 실험 기간 - 유의미함이 검증될 수 있는 기간. - 계절성, 연휴, 프로모션 등 내외부 요소의 영향을 고려. 4. 통계 - 빈도주의(Frequentist) 접근 → 다르다, 다르지 않다를 검정하는 방법으로 일반적인 검정 방법. - 베이..
데이터 로그 설계(Tracking Plan)_활용편 저번 글에 이어 설계한 로그 설계를 기반으로 영어 스피킹 앱 '스픽'에 적용해보겠다. 스픽의 저장 페이지는 사용자가 학습을 하면서 저장한 표현을 모아놓은 페이지이다. 이 페이지에서 내가 가장 불편하다고 느낀 점은 보관한 표현의 순이 최신 순이므로 내가 오랜 과거에 저장한 표현을 찾기 위해서는 스크롤을 많이 내려야 한다. 그래서 이러한 불편한 점을 개선하고자 임의로 '오래된 순', '발음이 안 좋은 순', '많이 복습한 순'의 필터 기능을 추가했다. 시간이 많이 지나서 오래된 표현을 다시 복습하고자 하는 유저는 '오래된 순' 필터 기능을 사용할 것이고, 본인이 발음이 안 좋아서 점수를 낮게 받은 영어 표현을 복습하고 하는 유저는 '발음이 안 좋은 순' 필터 기능을 사용할 것이고, 본인이 많이 복습한 영어 ..
데이터 로그 설계(Tracking Plan) 해당 글은 인프런 변성윤님의 PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 기반으로 작성되었습니다. 데이터의 관련된 모든 사람들(ex. 마케터, PM. 데이터 분석가 등)에게는 잘 정리된 온보딩 문서가 있다면 업무를 더 효율적으로 진행할 수 있다. 그런 의미에서, Trakcing Plan은 데이터에 관련 사람들의 커뮤니케이션 비용을 줄일 수 있고, 개발을 요청하는 입장에서 상대방에게 배려감과 프로페셔널함을 보여준다. 이 글에서 예시로 작성한 Tracking Plan은 링크에서 확인할 수 있으며, 예시로 활용한 앱 서비스는 '스픽'이다. 문서 사용 가이드 문서의 역할과 작성 방법, 정의들을 제일 처음 안내한다. 추가로, 가끔씩 소문자와 언더바를 쓰는 snake_case와 언더바 없이 소문자와 대문자를 같이 쓰는 ca..
이미지 파일 크기 확인 코드(파이썬) import os from PIL import Image # 사용자로부터 폴더 위치를 입력 받는 함수 def Fn_GetDirectoryPath(): str_directoryPath = input("현재 폴더 위치를 입력하세요: ") return str_directoryPath # 이미지 크기를 확인하는 함수 def Fn_CheckImageSize(str_imagePath): obj_image = Image.open(str_imagePath) int_width, int_height = obj_image.size return int_width == 1200 and int_height == 1200 # 모든 하위 폴더를 순회하면서 이미지 크기 확인 def Fn_TraverseAndCheck(str_direc..
JSON을 CSV로 바꾸는 코드 모든 JSON 파일에 적용되지 않으니 해당 JSON 구조를 파악하고 코드를 변형해서 사용하자. 현재 내가 CSV 파일로 바꿀려고 하는 JSON 파일의 구조이다. { "description": "I love DATA.", "external_url": "https://openseacreatures.io/3", "image": "https://storage.googleapis.com/temp/temp/temp.png", "name": "temp111", "edition" : 1, "attributes": [ {"trait_type":"Body","value":"Skinny"}, {"trait_type":"Face","value":"Smile"},], } 여기서 edtion과 edtion에 따른 attribut..
데이터 로그 설계 데이터 로그 설계 전, 필수적으로 알아야 할 상식을 먼저 정리했다. 데이터 로그 : 유저의 행동을 기록 데이터의 종류 : 1. DB 데이터 (서비스 로그) : 서비스가 운영되기 위해 필요한 데이터 2. 사용자 행동 데이터 (유저 행동 로그) : 서비스에서 유저의 활동 → 고객에게 보여줄 필요가 없음(ex. click, view) 데이터 저장 : 1. 데이터베이스(RDBMS) : 서비스의 운영을 위해 사용 → MySQL, Oracle 등 2. 데이터 웨어하우스 : 데이터 분석을 위해 사용 → Big Query(구글), Redshift(아마존), Snowflake 등 * 조직의 규모에 따라 데이터 웨어하우스는 운영하지 않을 수 있음. 데이터 타입 : - STRING : 문자열 / "안녕", "33" - IN..

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