최초 작성 (25.08.22)

최초 작성 & 피드백

<aside> ❓

작성 내용 요약

• 가상 서비스의 앱 로그를 분석하여 문제를 발견하고 원인에 대한 가설을 제안합니다.
• 서비스 방문 유저 수와 일별 결제자 수의 증가세가 감소하여 원인을 분석하고 해결방안을 모색합니다.
  • 서비스에서 리텐션 사용자 유입의 증가가 결제 수 증가로 이어질 수 있음을 과거 사례에서 확인함.
    • 10월 이후의 전반적인 전환율 증가는 앱 업데이트이 원인일 가능성이 높아 연관성에 대한 확인이 먼저 필요합니다.
  • 리텐션 사용자를 그룹화하여 리텐션 액션을 먼저 시도할 그룹을 특정함.
• 리텐션 사용자 그룹 간 행동 패턴의 차이를 확인하기 어려워, 최근 8주 이내 결제 기록이 있으나 최근 4주 이내 결제 기록이 없는 사용자를 대상으로 유입을 늘리기 위한 액션 수행할 수 있습니다.

질문

장황하게 이것저것 설명은 했지만, 결국 도출한 결론은 '결제 경험이 있는 사용자의 재방문을 발생시켜서 결제 건수를 높여보자 ' 입니다. 재방문 사용자가 유입되도록 하고 행동을 지켜보자는 것인데,, 이러한 액션이 특별히 효과적일 것이라는 것을 로그로부터 미리 확인할 수 있는 방법이 있을까요..?

구체적으로 어떤 집단에 액션을 수행하자는 결론을 도출하고 싶었는데 잘 되지 않은 것 같습니다

</aside>

<aside> 🔑

피드백 요약

• 데이터를 더 디테일하게 뜯어서 확인해보기
• 가설을 만들어서, 생각해보기
• 지금도 가설을 생각하는 것을 잘 시도해주셨는데, 지표 정의상 X, Y를 반대로 이해하신 것 같아요. 이 부분을 다시 생각해보시고 무엇이 Input 메트릭일까? 무엇이 Output 메트릭일까? 을 같이 생각해보시면 도움이 될 것 같아요! </aside>

피드백 적용 (작성 중)