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[카테고리:] 실무에서 활용하는 분석 기법

  • 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…

  • SEO와 Organic 데이터 분석 가이드

    SEO란 무엇인가요? SEO(Search Engine Optimization)는 검색 엔진 최적화를 뜻하며, 웹사이트나 콘텐츠가 검색 엔진 결과 페이지에서 더 높은 순위를 차지하도록 개선하는 작업을 말합니다. SEO는 웹사이트 트래픽을 늘리고, 잠재 고객의 유입을 촉진하며, 결국 비즈니스 목표를 달성하는 데 큰 기여를 합니다. SEO 최적화 방법 Organic 데이터를 분석하는 이유 SEO 작업을 통해 유입된 Organic 데이터(검색 엔진을 통해 자연스럽게 유입된…

  • 박스 플롯(Box Plot): 데이터 분포를 시각화하는 강력한 도구

    데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘은 **박스 플롯(Box Plot)**에 대해 알아보고, 이를 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 또한, 실제 업무에서 활용할 수 있는 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 박스 플롯이란? 박스 플롯은 데이터의 분포와 이상치를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 아래 이미지는 박스 플롯의 기본 구조를 시각적으로 보여줍니다:…

  • 리드타임 분석: 퍼널분석의 확장

    퍼널 분석 이후 리드타임 분석이 필요한 이유 이커머스 사이트에서 퍼널 분석은 고객의 전환 과정을 이해하기 위한 핵심 도구입니다. 퍼널 분석을 통해 방문자가 제품 페이지를 조회하고, 장바구니에 담고, 결제까지 완료하는 단계별 전환율을 파악할 수 있습니다. 그러나 단순히 각 단계의 전환율만 분석하는 것으로는 다음과 같은 중요한 질문들에 답하기 어렵습니다. 리드타임 분석은 이러한 질문에 답하며, 전환 과정에서의 병목…

  • GA4 BigQuery로 퍼널 분석

    퍼널 분석은 사용자의 행동 흐름을 이해하고, 각 단계에서 이탈률을 분석하여 개선점을 찾는 강력한 도구입니다. GA4 BigQuery 데이터를 활용하면 이런 퍼널 분석을 더 유연하게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 세션 시작 → 회원가입 → 상세페이지 조회 → 구매 단계로 퍼널 분석을 수행하는 방법을 다룹니다. 1. 퍼널 분석의 목적 2. 준비해야 할 데이터 GA4 데이터를 BigQuery로 연동하여…

  • 왜 실험 데이터 분석이 중요한가?

    왜 실험 데이터 분석이 중요한가? 중견기업 이커머스에서 활용하는 실험 설계와 분석 방법 1. 실험 설계 방법론 2. 실험 결과 분석 방법 실제 이커머스 실험 예시 예시: 할인 배너가 구매 전환율에 미치는 영향 실험 진행 시 주의사항 결론 이커머스에서 실험 설계와 분석은 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하고, 고객 경험과 매출 향상을 동시에 이끌어냅니다. 특히 중견기업은 제한된…

  • 이커머스 시장 트렌드 예측 방법 (과거 데이터 기반)

    이커머스 산업에서는 시장 트렌드를 예측하는 것이 매우 중요합니다. 과거 데이터를 기반으로 트렌드를 분석하면 고객의 구매 행동을 예측하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 과거 데이터를 활용해 미래의 시장 트렌드를 예측하는 방법을 이커머스 사이트를 예시로 구체적으로 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 단계 먼저, 정확한 트렌드 분석을 위해 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 수집해야 할 주요 데이터:…

  • MAU (Monthly Active Users) 증대를 위한 데이터 분석 방법

    MAU는 많은 기업에서 중요한 성과 지표 중 하나로, 이를 효과적으로 증대하기 위해서는 체계적인 데이터 분석이 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 MAU 증대를 위해 활용할 수 있는 데이터 분석 방법들을 하나씩 구체적으로 살펴보겠습니다. 1. 유저 세그먼트 분석 먼저, 현재 MAU를 구성하는 주요 세그먼트를 파악해야 합니다. 유저를 연령대, 지역, 사용 디바이스 등의 기준으로 나누고, 어떤 그룹이 가장 활발히 활동하는지…