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[카테고리:] 실무에서 활용하는 분석 기법

  • GA4를 활용한 웹사이트 QA 방법

    웹사이트를 개발하고 배포하기 전에 반드시 QA(Quality Assurance, 품질 보증) 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 GA4(Google Analytics 4)를 활용하면 더욱 체계적으로 데이터 트래킹을 검수할 수 있습니다. 이번 글에서는 GA4를 활용한 다양한 웹사이트 QA 방법을 소개하고, 각각의 방식이 어떤 상황에서 유용하게 사용될 수 있는지 설명하겠습니다. 1. GA4 DebugView를 활용한 실시간 이벤트 검수 개요 GA4에서는 DebugView 기능을 제공하여,…

  • 데이터 시각화 툴 비교 및 활용법

    데이터 분석에서 시각화는 인사이트를 쉽게 전달하고 패턴을 파악하는 중요한 과정입니다. 이번 포스팅에서는 한국에서 많이 사용되는 데이터 시각화 툴들을 비교하고, 쿼리를 이용해 추출한 raw 데이터와 엑셀 데이터를 함께 사용할 경우의 장단점까지 정리해 보겠습니다. 1. 데이터 시각화 툴 비교 (1) Tableau (태블로) 장점 단점 활용 방법 (2) Power BI 장점 단점 활용 방법 (3) Looker Studio (구…

  • 생키 다이어그램(Sankey Diagram)으로 사용자 행동 흐름 분석하기

    1. 생키 다이어그램이란? 생키 다이어그램(Sankey Diagram)은 흐름을 시각적으로 표현하는 그래프의 한 형태입니다. 각 노드(요소) 간의 연결선은 흐름의 방향과 크기를 나타내며, 이 흐름의 강도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 일반적으로 에너지 흐름, 비용 이동, 프로세스 단계 간 전환율 분석 등에 사용됩니다. 특히, 사용자의 행동 경로 분석에 유용하며, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 경로를 거쳐 구매까지 이어지는지를 분석할 때…

  • Google Tag Manager(GTM)를 활용한 웹페이지 A/B 테스트 방법

    A/B 테스트는 웹사이트 개선을 위한 강력한 방법 중 하나입니다. 특히 Google Tag Manager(GTM)를 활용하면 개발자의 도움 없이도 손쉽게 실험을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 GTM을 활용한 A/B 테스트 설정부터 데이터 분석까지의 과정을 자세히 설명하겠습니다. 1. A/B 테스트란? A/B 테스트는 두 개 이상의 페이지 버전을 사용하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 방법입니다. 예를 들어,…

  • 코호트 분석(Cohort Analysis): 현업에서 제대로 활용하는 법

    1. 코호트 분석이란? 코호트 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기준(가입일, 구매일, 첫 사용일 등)으로 그룹을 나누고, 해당 그룹의 행동 패턴을 분석하는 기법입니다. 보통 유저의 유지율(retention), 구매 전환율(conversion rate), 활성화율(activation rate) 등을 분석하는 데 사용됩니다. 하지만 많은 기업이 코호트 분석을 시도해도 “한 번 해보고 끝”이거나, 결과를 실질적인 인사이트로 연결하지 못하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 코호트 분석을 제대로…

  • Python과 R: 데이터 분석에서 무엇이 더 적합할까?

    데이터 분석을 처음 시작하면 Python과 R이라는 두 가지 언어를 많이 접하게 됩니다. 하지만 어떤 상황에서 어떤 언어를 사용하는 것이 더 효율적인지 명확하게 아는 사람은 많지 않습니다. 이 글에서는 데이터 분석의 기초부터 Python과 R의 차이를 비교하고, 실제 업무에서 어떤 경우에 더 적합한지 알아보겠습니다. 1. Python과 R의 개요 Python R 2. 데이터 분석 과정에서의 Python과 R 비교…

  • 계절적 요인을 고려한 데이터 분석 방법 : 공공 데이터 및 외부 데이터 활용

    데이터 분석을 하다 보면 특정 시기마다 데이터의 변동이 심해지는 경우가 있다. 이런 계절적 요인은 데이터에 노이즈를 추가하거나, 오히려 중요한 패턴을 숨기기도 한다. 그래서 업종별로 계절성을 고려하여 데이터를 분석하는 방법과, 활용할 수 있는 데이터 출처를 정리해보았다. 1. 계절적 요인이 데이터에 미치는 영향 계절성(seasonality)은 특정한 주기(월별, 분기별, 연도별)로 반복되는 패턴을 의미한다. 예를 들어: 이처럼 업종별로 계절적 요인을…

  • AARRR 분석: 이커머스에서 왜, 어떻게 활용해야 할까?

    이커머스 비즈니스에서 고객을 확보하고 성장시키는 것은 매우 중요합니다. 이를 체계적으로 분석하기 위해 AARRR 프레임워크를 활용하면 데이터 기반 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. 오늘은 AARRR 분석이 무엇인지, 그리고 이커머스에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 설명하겠습니다. 1. AARRR 분석이란? AARRR은 고객의 행동을 다섯 가지 단계로 나누어 분석하는 프레임워크입니다. 이는 **Acquisition (획득), Activation (활성화), Retention (유지),…

  • 데이터 분석에서 자주 사용되는 세그먼트(Segment)란?

    데이터 분석을 하다 보면 ‘세그먼트(Segment)’라는 개념을 자주 접하게 됩니다. 세그먼트는 데이터를 더 잘 이해하고 활용하기 위한 중요한 기법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 세그먼트가 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 그리고 실전 예제까지 살펴보겠습니다. 😊 1. 세그먼트(Segment)란? 세그먼트(Segment) 는 특정 기준에 따라 데이터를 그룹화하는 것을 의미합니다. 즉, 비슷한 특성을 가진 데이터들을 묶어서 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 데이터를…

  • Aha 모먼트(Aha Moment) 분석: 사용자를 사로잡는 순간을 찾아라

    1. 아하 모먼트란 무엇인가? 아하 모먼트란 사용자가 제품이나 서비스의 핵심 가치를 깨닫는 순간을 의미합니다. 이 순간을 경험한 사용자는 제품에 더 깊이 관여하거나, 장기적인 사용자로 전환될 가능성이 높아집니다. 예를 들어: 이러한 경험은 사용자로 하여금 “아, 이 서비스 정말 유용하다!”라는 깨달음을 주며, 이를 통해 서비스에 머무르는 시간을 늘리거나 이탈률을 줄일 수 있습니다. 2. 아하 모먼트를 찾는 방법…

  • CRM 분석: 고객 관계 관리의 핵심과 분석 기법

    CRM이란 무엇인가요? CRM(Customer Relationship Management)은 고객과의 관계를 관리하고 강화하기 위한 마케팅 활동을 말합니다. CRM은 고객 데이터를 수집, 분석, 활용하여 고객의 니즈를 충족시키고, 고객 충성도를 높이며, 궁극적으로 비즈니스 성과를 극대화하는 데 목적이 있습니다. CRM의 목적과 목표 1) 고객 유지율 향상 2) 개인화된 마케팅 제공 3) 고객 생애 가치(LTV) 극대화 4) 효율적인 고객 세그먼트 관리 CRM 분석을…

  • 데이터 분석: 인사이트 도출 가이드

    데이터 분석 후 인사이트 찾기 어려움의 해결 방법 많은 분석가들이 데이터를 분석한 후에도 뚜렷한 인사이트를 얻기 어렵다고 느낍니다. 데이터 자체에서 발견할 수 있는 정보는 많지만, 그것이 실제 비즈니스 목표나 의사결정에 어떻게 연결될지 고민이 되기 때문입니다. 이번 글에서는 사람들이 가장 많이 사용하는 분석 기법과 그로부터 인사이트를 얻는 방법을 단계별로 설명해 드리겠습니다. 1. 사람들이 가장 많이 사용하는…