🔑 1차 피드백

<aside> 📌 피드백 전

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기존 페르소나 설정

1. 무반응형 신규 유저

• (under_50k + mid_50k_150k) + new + ad 유입 + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 x

2. 잠재 전환형 유저(저가형)

• under_50k + new + 검색 유입 + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 O

3. 잠재 전환형 유저(중저가형)

• mid_50k_150k + new + 검색 유입 + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 O

4. 익숙한 재방문 유저(저가형)

• under_50k + returning + 검색/자연 유입 + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 O

5. 익숙한 재방문 유저(중저가형)

• mid_50k_150k + returning + 검색/자연 유입 + 리뷰 클릭 X + 할인 노출 O </aside>

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잠재 전환형 유저(저가형) & 익숙한 재방문 유저(저가형)로 묶어서 공통 인사이트를 도출했는데,

잠재 전환형 유저의 경우 유입 경로→ 검색 유입 이고, 익숙한 재방문 유저의 경우 유입 경로 → 검색/organic 임.

이 때 유입 경로가 달라서 공통 결론을 도출해도 되는건지에 대한 질문을 하였습니다.

위처럼 페르소나를 설정한 이유는, 플랫폼 특성 + 사용자 유입 경로 별 특성(new는 광고나 검색으로 많이 들어오고, returning은 자연/검색 유입으로 많이 들어올 것이다 라는 가정) + 사용자 행동 패턴의 수를 가지고, 즉 3가지의 기본 가설을 가지고 설정했기 때문인데, 막상 합치려고 하다보니 유입 경로가 다른데 어떻게 해야 할지 몰랐던 상태였음

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<aside> 📌 피드백 후 & 결과

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피드백 결론: 당위성은 설정하기 나름이다.

• 비교 대상끼리의 변수가 정확히 일치하지 않더라도, 명확한 근거를 첨부하여 설명하면 상관없는 부분이다.

위 피드백에 따라, 가설을 세운 이유가 어느정도 있으니 그대로 진행하기로 하였음

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🔑 2차 피드백

<aside> 📌 피드백 전

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전반적인 피드백을 요청드렸습니다.

⮑ 구글 프레젠테이션 바로가기

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<aside> 📌 피드백 후

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수정할 점)

▶ 3P: 이탈률에 대한 정의가 모호

• 이탈률 정의 부족 : "이탈률"이라는 용어가 반복적으로 등장하는데, 용어에 대한 명확한 정의가 없어 이해에 어려움이 있음.