<aside> 💡 1. 비즈니스 앱의 특성 상 activated user가 평일에 많고 주말에 적은 것은 예상할 수 있는 사실이다 2. 동료의 그래프, 쿼리로는 Growth rate를 확인할 수 없다 → Growth 정의하여 확인하기 → 7월 28일의 growth rate가 전 주에 비해 감소, 성장이 더뎌짐 3. Signups 만으로는 서비스의 성장을 전체적으로 파악할 수 없다 → Signups 와 Logins 를 함께 확인하자 → 2014년 7월 28일의 성장이 더딘 것이 가입 기능만의 문제인 것은 아님

</aside>

• 동료의 분석
• 동료의 쿼리

기존 분석 검토하기

• "You'll notice that nothing has really changed about the growth rate -it continues to be high during the week, low on weekends" 비즈니스 앱의 특성 상 activated user가 평일에 많고 주말에 적은 것은 예상할 수 있는 사실이다.

문제제기

1. 이 그래프, 이 쿼리로는 Growth rate를 확인할 수 없다 → Growth 정의하여 확인하기

   • 기존 쿼리로는 평일과 주말의 activated user 수가 다르다는 단순한 사실만 파악할 수 있다.
   • "You'll notice that nothing has really changed about the growth rate" 분석가는 이 그래프를 통해 growth rate에 이상이 없다는 것을 확인할 수 있다고 주장하는데, 이것으로 growth rate를 확인할 수는 없다.
   • growth가 활성화된 유저 수의 지속적인 증가 상황을 뜻한다면, growth rate는 전날에 비해 활성화된 유저가 얼마만큼의 비율로 늘었는지, 즉 성장율을 나타내는 지표여야 한다.

   Growth rate 재정의

   • 따라서 growth rate를 재정의하고 이를 반영한 쿼리를 만들어보면,

     $$ growth rate = (오늘 활성화된 유저 - 전날 활성화된 유저)/전날 활성화된 유저 *100 $$

   SELECT A.day, (A.activated_users-B.activated_users)/B.activated_users*100
   			 AS Growthrate_yesterday
   FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',created_at) AS day
   					 , COUNT(*) AS all_users
   					 , COUNT(
   									 CASE
   												WHEN activated_at IS NOT NULL THEN u.user_id
   														ELSE NULL 
   											  END
   									) AS activated_users
   		  FROM tutorial.yammer_users u
   		  WHERE created_at >= '2014-06-01'
   	    AND created_at < '2014-09-01'
   		  GROUP BY day
   			ORDER BY day) A
   INNER JOIN (SELECT DATE_TRUNC('day', created_at ) AS day
   								 , COUNT(*) AS all_users
   								 , COUNT(
   												 CASE
   														 WHEN activated_at IS NOT NULL THEN u.user_id
   														 ELSE NULL
   												 END
   												) AS activated_users
   					  FROM tutorial.yammer_users u
   						WHERE created_at >= '2014-06-01'
   				    AND created_at < '2014-09-01'
   					  GROUP BY day
   						ORDER BY day) B 
   ON A.day = B.day + INTERVAL '1 day'
   

   • 2014년 6월 1일 ~ 2016년 9월 1일에 가입한 사람들의 growth rate

     

     • 7월 28일의 growth rate가 전 주에 비해 감소, 성장이 더뎌짐을 확인할 수 있다.
     • Mode link

2. Signups 만으로는 서비스의 성장을 전체적으로 파악할 수 없다 → signups 와 logins 를 함께 확인하자

   

   • 신규 가입자 수와 로그인 수를 주별로 비교해보면 가입자 수가 현격히 떨어진 2014년 8월 4일, 로그인 수도 떨어지고 있음을 확인할 수 있다.
   • 즉 2014년 7월 28일 이후의 성장이 더딘 것이 가입 기능만의 문제인 것은 아니라는 결론을 내릴 수 있다.