PM_TIL[(내배캠) PM트랙_TIL_21일차] 서비스 기획 숙련_챕터1

오늘은 팀을 바꿨다..... 배정된 조는 6조!!!

오전 스크럼 때, 팀 규칙, 스크럼 시간, 조이름, 팀장을 정했당

 

하필이면 오늘 인후염이 심해지는 바람에 목소리가 안나와서

원활하게 스크럼에 참여하지 못 한 것 같아서 너무 아쉽다 ㅠㅠ

심지어 오늘 개인일정이랑 병원진료가 겹쳐서 거의 5~6시간을

외부에 나가있어서 공가를 신청했는데, 

일정 끝나고 오후 스크럼때는 들어와서 팀원들이랑 소통하면서

조금은 친해져 보려고 한다.

 

이 지독한 낮가림......... 언제 고칠지 ㅠㅠ

 

ㅎㅇ 28// ㅊㅇ 25 // ㅇㅇ 27 // ㅎㅂ 26 // ㅇㄱ 24

1. 오늘의 학습목표 

= 서비스 기획 숙련 1챕터 완강

1) 데이터, 지표, 로그란?

1. 데이터 = 수집된 정보 (원재료)

2. 지표 = 데이터를 기반으로 중요정보를 뽑아 만든 결과 (해석 가능한 형태로 가공한 결과)

- 데이터 :  방문자 수가 100명

- 지표 : 방문자 수가 100명에서 120명으로 증가 = 20% 증가

=> 여러 데이터를 묶어 사용자 수, 전환율, 이탈률 같은 지표로 만들어야 함 

=> 데이터를 활용하면 객관적인 기준(=명확한 사실)을 기반으로 판단 가능, 더 정확하고 신뢰도가 높다.

  예) 단순히 "배달이 늦다"  >> 보다는 >> "특정 시간대에 평균 지연 시간이 증가" >> 구체적인 해결안 도출 가능함

=> 효과 :

- 의사결정의 근거를 제공해 줄 수 있음,

- 성과측정 시 목표달성 여부 인지할 수 있어서 어떤 부분을 개선해야 하는지 도 알 수 있음

- 사용자 경험(UX:사용자 니즈 & 행동패턴) 향상 가능

- 비즈니스 성과를 예측하고 전략을 수립할 수 있음

 

3. 로그 : 시스템에서 발생하는 사용자 행동이나 이벤트를 기록한 데이터

- 사용자 행동분석, 문제해결과정, 비즈니스 전략수립에 사용

- 설계 단계 :

  목표 정의(로그 목적/필요성 정의)> 로그에 기록 항목 정의(개발팀과 협업해 기록방식 정하기) > 설계

   > 로그 전송 및  테스트 ( 테스크 환경 구축 -> 확인)

2)  데이터 분석 방법

순서 : 문제 정의 → 데이터 수집 → 분석 수행 → 결과 해석 및 인사이트 도출 → 결과 적용

[분석수행할때 쓰는 방법론]

1. 퍼널 분석 : 사용자가 목표에 도달하기까지의 단계를 나누고 각 단계에서 이탈하는 비율을 확인하는 방법

- 목표정의 > 단계정의 > 이탈률 분석 > 문제점 식별 및 개선책 제시

  (예시) 전환률 상승 > 사용자 경로/단계정의(탐색, 활용, 구매 등) > 이탈률 분석(데이터 기반) > 문제점 식별/ 개선책

 

2. AARRR 프레임워크 ( 사용자 성장 흐름을 이해할 수 있음)

 : 사용자 행동을 획득, 활성화, 유지, 수익, 추천 단계로 나누어 분석 

1️⃣ Acquisition (획득) : 방문자 수, 트래픽 소스, 클릭 수 등 유입경로
2️⃣ Activation (활성화) : 회원가입률, 게임 플레이
3️⃣ Retention (유지) : 재방문률, MAU / DAU, 내일 미션 완료 시 보상 등
4️⃣ Revenue (수익) : 구매전환률, 매출, 평균결제금액, 현질
5️⃣ Referral (추천) :  초대/공유 수, 추천가입률

 

3. A/B 테스트

  : 두 가지 버전 중 뭐가 더 좋은지 비교하는 실험

 - 순서 : 뭘 바꿀지 정의 > 사용자 집단 50:50으로 나눔 > 결과측정 (클릭률, 가입률 등) > 더 좋은 버전 사용

3)  구글 애널리틱스 : 웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하는 도구 

- 관련용어 

• 세션 : 한 번 들어왔다가 나갈 때까지 = 방문 횟수 (
  자정이 지나면 새롭게 기록됨, 30분동안 아무 행동도 하지 않으면 종료됨)
• 페이지뷰(PV) : 페이지가 열린 총 횟수 = 페이지 본 횟수
• 순방문자(UV) : 실제로 방문한 사람 수 (중복 제외)
• 이탈률(bounce rate) : 보고 나간 비율 
• 전환률(CVR) : 목표 행동 한 비율 = 목표 달성 비율
• 트래픽 소스 : 사용자가 어디서 들어왔는지 (검색, 광고, SNS 등) = 유입경로

* 참여 보고서 : 사용자가 사이트에서 얼마나 적극적으로 활동했는지를 분석하는 기능 = GA4

1) 개요 페이지 : 사용자 활동 대시보드

지표	설명	예시
활성 사용자당 평균 참여 시간	한 사람의 평균 체류시간	평균 2분 30초 → 한 명이 보통 2분 30초 사용
활성 사용자당 참여 세션 수	한 사람이 평균 몇 번 오는지	1.8회 → 한 명이 약 2번 방문
평균 참여 시간	한 번 방문 시,평균 체류시간	3분 15초 → 한 번 방문하면 3분 정도 사용
이벤트 수	사용자가 행동한 총 횟수	30,000회 → 클릭·스크롤 등 행동 3만 번
이벤트 이름별 이벤트 수	어떤 행동이 많이 일어났는지	클릭 12,000회 → 클릭이 많이 발생
시간 경과 사용자 활동	시간별 사용량	이벤트 후 방문 증가
사용자 재방문	재방문 사용자 비율	재방문 40% → 10명 중 4명 재방문

 

2) 이벤트 페이지 : 사용자가 사이트에서 하는 행동(클릭, 스크롤, 이동, 구매 등) 기록

- "이벤트수,  총 사용자, 1명의 사용자 당 평균적으로 실행한 이벤트 수, 총 수익" 확인 가능

 

3) 페이지 및 화면 : 사용자가 어떤 페이지를 많이 보고, 얼마나 오래 머무는지 확인

  = 사용자가 방문한 모든 페이지의 행동 분석

- "조회수, 활성사용자, 사용자 당 조회수, 사용자당 평균 체류시간, 이벤트 수, 주요이벤트, 총 수익" 확인 가능

 

4) 방문한 페이지 = '처음' 방문한 페이지 분석

- "세션 수, 활성 사용자, 새 사용자 수, 세션 당 평균 체류시간, 주요이벤트, 총 수익, 세선 주요 이벤트 비" 확인 가능

비교 항목방문 페이지페이지 및 화면

항목	방문 페이지	페이지 및 화면
목적	사용자의 처음 들어온 페이지	사용자가 본 모든 페이지를 분석
중점 데이터	방문 시작된 첫 페이지	각 페이지의 조회 수와 사용 패턴
사용 예시	사람들이 어디로 처음 유입되는지 확인	어떤 페이지가 인기 있는지 확인
주요 지표	세션 수, 신규 사용자, 활성 사용자, 평균 체류 시간 등	조회수, 사용자 수, 평균 머문 시간 등
활용 방법	유입 경로 개선, 랜딩 페이지 최적화	콘텐츠 개선, UX 개선, 사용자 행동 분석

 

2. 오늘의 느낀점

오늘 학습해 본 구글 애널리틱스는 새로운 정보였어서,

나중에 과제 데이터 분석할 때 요긴하게 쓸 수 있겠다는 생각을 했다.

이번주 중에 직접 실습 해보면서 감각을 익혀봐야겠다. 

 

그리고 추가로 GA4에 대해서 좀 더 알아봐야겠다, 관련 인사이트를 찾아봐야겠다.

 

내일을 챕터 2를 완강하고, 과제를 한 번 훓어보려 한다. 
과제 보면서, 어떤걸 이번주에 알아봐야하고, 과제 방향을 어떻게 잡아햐 할지 Frame을 구축해보려 한다.

 

그리고 남은 시간에 피그마 강의를 들을 예정이다...

(피그마가 은근 오래 걸린다 ㅠㅠ)