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My Work/Data Literacy

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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..
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..
지표 정의 2편 (지표 구성 요소) 해당 글은 인프런 변성윤님의 PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 기반으로 작성되었습니다. 지표는 기본적으로 분자와 분모의 조합이다. 예) 클릭율 = 클릭한 수 / 조회한 수 지표의 구성요소는 크게 이벤트 행동(Event, Actiopn), 시간축, 차원(Dimention), 집계 값(Aggregation), 조건(Condition) 아래와 같다. 1. 이벤트 행동 : 유저의 행동, 사건 ex) Click, View, Scroll, Background 2. 시간축 : 데이터를 집계할 때 사용하는 시간 - Flow (유량) : 시간의 흐름, 일정 구간 ex) 일자별 / 주차별 / 월별 / 시간대별 - Stock (저량) : 특정 시점 ex) 23년 11월 6일 00시 ex) 전체 회원 수 - 전체 회원 탈퇴..
지표 정의 1편 (OMTM, 가드레일 지표) OMTM (One Metric That Matters) 내가 회사에서 제일 강조하는 지표 용어이다. 쉽게 말해서 조직에서 제일 중요하게 여기는 하나의 지표를 정하고, 중요한 지표와 관련 있는 지표를 뜻하는 말이다. 현 시점에서, 팀이 가장 중요하게 생각하는 지표가 매출이면, 결제 전환율 등이 One Metic 목표 달성을 위한 지표가 될 수 있다. 사실 OMTM은 아이디어나 의견이 발산되는 미팅에서 좋은 방법론으로 작용된다. 사업의 성공을 위해서는 다양한 전략이 있다. 어떤 사람은 브랜드 인지도를 강조하고, 어떤 사람들은 참신한 마케팅 스킬을 강조한다. 모두다 맞는말을 할 때, 우리 조직의 제일 중요한 지표(One Metric)을 얼라인하면 의외로 회의가 속도감 있게 진행된다. 매출이 제일 중요한 조직이..
문제 정의 프레임워크 MECE 확실히 효과 본 문제정의 방법론 MECE 해당 글은 인프런 변성윤님의 PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 기반으로 작성되었습니다. 업무나 미팅를 하다보면, 팀이 문제가 무엇인지 모르는 문제가 발생할 때가 있다. 그리고 문제를 정의하기 위해 고군분투하다가 의미 없는 미팅으로 전락하는 경우를 종종 경험했다. 에너지가 낭비되는 미팅을 계속하다가 제일 효과적인 방법론을 드디어 찾아냈다. 짧은 기간이었지만 단언코 많은 도움을 받은 솔루션이다. MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive) 간단하게 설명하면 중복과 누락이 없는 조합이다. 예시를 들자면, 아래와 같다. 성별 : 남자와 여자 유저 : 신규 유저, 기존 유저, 이탈 유저 나이 : 0세 ~ 19세, 20세 ~ 3..

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