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[그로스 해킹 시작하기 1] 업무 환경과 데이터 파이프라인 구축 그로스 해킹 시작 단계 1단계 : 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경 만들기 2단계 : 데이터 파이프라인 구축하기 3단계 : 데이터 활용을 위한 역량과 문화 갖추기 4단계 : 성장 실험 1. 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경 만들기 👉 클라우드 분석 환경, ETL 자동화서비스, BI 서비스를 잘 조합하면 최소한의 엔지니어링 리소스만으로도 데이터를 활용할 수 있는 업무 환경을 비교적 손쉽게 구축할 수 있음 (1) 클라우드 분석 환경 아마존의 EMR(Elastic MapReduce), 구글의 GCP(Google Cloud Platform), 마이크로소프트의 Azure 등이 대표적인 클라우드 플랫폼으로 알려져 있음 데이터 수집, 저장, 전처리에 이르는 많은 프로세스를 간단한 몇 가지 설정만으로 쉽게 구현 아.. 2024. 3. 9.
[AARRR] OMTM(One Metric That Matters) - 가장 중요한 지표 OMTM 지표를 잘 활용하기 위해 가장 우선적으로 고려해야 하는 것 : 지금 가장 중요한 지표가 무엇인가? ⇒ 북극성 지표(NSM, North Star Metric)라고도 함 지표 수집과 측정을 자동화한다고 하더라도 그것으로 문제가 해결되지 않음 단순히 지표를 나열하는 것만으로는 지표 간 우선순위를 정의할 수 없음 부서별로 서로 다른 OMTM을 정의하지 않고, 직군과 상관없이 같은 시기에 같은 목표를 바라봐야 함 OMTM의 가치는 구성원들이 바라보는 방향성을 일치시키고 자원을 집중하는 데서 나옴 ✔️ 그렇다면 OMTM은 어떻게 정할 수 있을까? ⇒ 우리 서비스의 상태나 목표, 서비스 성장단계 등의 요소를 종합적으로 고려해야 함 어떤 비즈니스 모델을 가진 서비스를 만들고 있는가? 서비스 라이프 사이클을 고.. 2024. 3. 9.
[AARRR] 그로스 해킹에서 지표를 잘 선택하고 활용하는 법 지표란? 그로스 해킹은 결과적으로 ‘지표’에 관한 일 지표의 속성에 따른 구분 스톡(Stock) 형태의 지표 : "저장 지표"라고도 하며, 특정 지점의 스냅숏에 해당하는 지표 누적 가입자 수, 누적 거래액, 레벨 1인 사용자 수 등 플로(Flow) 형태의 지표 시작과 끝에 대한 시간 범위가 존재하며, 일정한 시간 동안의 변화량을 나타냄 (예) 1월 1일의 가입자 수, 2월 1일 하루 매출, 일 평균 주고받은 메시지 수 등 지표의 속성에 따라 지표를 모니터링하는 방식이나 대시보드 설계 등이 전혀 달라지므로, 핵심 지표를 선정하거나 그로스 실험의 성과를 측정할 때 지표를 정확히 구분해서 사용해야 함 지표를 명확하게 정의하기 🧐 모호한 지표는 모호한 액션을 이끌 수밖에 없다! ▶︎ 지표의 조작정 정의 같은 지.. 2024. 3. 2.
[AARRR] 추천(Referral) 지표 : 바이럴 계수 추천이란? 추천은 오가닉 유입의 하나로, 기존 사용자의 추천이나 입소문을 통해 새로운 사용자를 데려오는 것 친구 초대가 대표적인 케이스 친구 초대에 대한 보상은 ‘고객 획득 비용’에 따라 달라짐 → 일반적으로 유료 마케팅 채널을 활용한 고객 획득비용의 50~70% 수준에서 결정되는 경우가 많음 친구 초대 플로 설계 🧐 동일한 기능이라도 어떤 문구와 톤으로 표현하느냐에 따라 친구 초대 성과가 크게 달라짐 초대 맥락 친구 초대의 효과를 극대화하려면 초대하는 맥락을 자연스럽게 잘 구성하거나 친구 초대 자체에 게임화 요소를 추가하는 것을 고려할 수 있음 (예) 카카오 뱅크 : 처음에는 친구가 초대한 모임통장의 멤버로 가입하게 되지만(카카오 통장 없음), 이 가운데 많은 이들은 카카오 뱅크의 예/적금 통장을 개설.. 2024. 3. 1.
[AARRR] 수익화(Revenue) 주요 지표(ARPU, LTV 등) 수익화 판단을 위한 주요 지표 1. ARPU (Average Revenue Per User) : 인당 평균 매출 시작과 끝이 있는 특정 기간에 대한 지표 전사적으로 통용되는 명확한 기준이 필요함 → 따로 정의되지 않았다면 월 기준으로 집계하는 것이 일반적 다음과 같이 구체적으로 나누어 구하기도 함 ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) = 일 매출 / DAU ARPWAU (Average Revenue Per Weekly Active User) = 주간 매출 / WAU 2. ARPPU(Average Revenue Per Paying User) : 결제자 인당 평균 매출 전체 사용자가 아닌 ‘결제자’만 대상 매출 / 결제자 수로 구함 기간에 대한 정의 필요 → 따.. 2024. 3. 1.
[AARRR] 리텐션(Retention) 지표 : 리텐션과 인게이지먼트 리텐션이란? 리텐션은 대표적으로 잘하고 있을 때일수록 더 세심하게 측정하고 관리해야 하는 지표 AARRR 중에서도 특히 개선이 어려운 영역으로 꼽힘 리텐션의 변화는 비교적 오랜 기간에 걸쳐 서서히 나타나기 때문에 어떤 개선이나 변경이 효과가 있었더라도 결과를 확인하는 데는 오랜 시간이 필요함 일반적으로 접속이나 로그인을 기준으로 리텐션을 측정 👉 사용자가 서비스에 진입하는 것이 유의미한 행동이며, 이 행동이 반복되는지 살펴보는 것이 중요하므로 주요 이벤트는 시간의 흐름에 따라 반복 여부를 살펴보는 것이 의미가 있음 상품 페이지 5개 이상 방문 구매하기 클릭 구매 완료 재구매 친구 초대 메시지 주고받기 콘텐츠 시청 리텐션을 측정하는 방법 3가지 1. 클래식 리텐션 가장 일반적인 유지율 계산 방법 특정일에 .. 2024. 3. 1.
[AARRR] 활성화(Activation) 지표 : 전환율 활성화(Activation) 활성화 단계의 핵심은 퍼널에 대한 분석! 퍼널분석을 진행할 때 고려할 3가지 핵심 가치를 경험하는 시점(아하 모먼트!💡)과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가? 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는가? 코호트에 따른 퍼널별 전환율을 보고 있는가? 서비스에 진입하는 순간부터 핵심 가치를 경험하기까지의 경로를 크리티컬 패스(Critical Path)라고 하는데, 이것이 퍼널 분석의 기본 준비이다. 전환율 측정 기준 : 트래픽 vs. 사용자 트래픽을 기준으로 한 전환율 : UX/UI 측면에서 개선점을 찾는 데 도움이 됨 → 특정 시나리오에서의 사용성 개선을 목적으로 할 경우 적합 사용자를 기준으로 한 전환율 : UX/UI를 포함한 다양한 요소(상품의 매력도나 가격 등).. 2024. 3. 1.
[크롤링] 웹 쇼핑몰에서 상품의 재고 여부 확인하기(python) 🧑🏻‍💻 옥션 이베이에서 주기적으로 직구하는 상품이 있는데.. 이게 재고가 있을 때가 있고 없을 때가 있어서 매번 확인하기가 귀찮았다.ㅎ 간단히 다음 코드를 실행시켜 원하는 상품명을 입력했을 때, 재고가 있으면(상품리스트가 존재하면) '검색 결과가 있습니다.'라고 프린트하는 크롤링 코드를 작성했다. 코드 구성은 다음과 같다 쇼핑몰은 옥션 이베이를 기준으로 작성 웹 사이트를 오픈한 후, 광고 팝업이 뜨면 닫는 과정을 추가 search_box 변수에 검색어 창의 xpath를 입력 search_box.send_keys() 에 재고를 확인하고자 하는 상품명(또는 키워드) 입력 검색 결과에 상품의 리스트의 존재 여부에 따라 결과를 print from selenium import webdriver from sele.. 2024. 2. 28.
[AARRR] 고객 유치(Acquisition) 지표 : CAC와 어트리뷰션 AARRR의 첫 단계, 고객 유치 "Acquisition" 고객 유치 과정의 핵심은 고객 유치에 기여(attribution)한 채널의 성과를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것 페이스북, 구글, 네이버, 카카오 등 개별 광고 관리자 화면에서 보여주는 성과를 어떻게 하면 종합적으로 판단할 수 있을지가 어려운 문제 고객 유치의 성과를 정확히 이해하기 위해 어트리뷰션에 대한 깊이 있는 이해가 필요함 1. 유입 채널에 따라 사용자 구분 "Organic" vs. "Paid" 자발적으로 우리 서비스를 찾아오는 organic 고객 → 자발적으로 우리 서비스를 찾아온 고객이 얼마나 많은가? 비용을 집행한 마케팅 활동을 통해 우리 서비스를 찾아온 Paid 고객 → 유료 마케팅 채널을 얼마나 효율적으로 사용했는가? ▶︎ O.. 2024. 2. 28.
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