숫자가 아닌 행동을 분석해야 하는 이유!

숫자가 아닌 행동을 분석해야 하는 이유!


📝 오늘 아침에도 여느 때처럼 지표를 확인하며 하루를 시작했습니다. DAU를 아무 생각 없이 확인했는데, 별다른 이벤트 없이 갑자기 수치가 크게 떨어진 것을 발견했습니다! 당황해서 1시간 정도 고민하다가 포기하려고 했는데, 마지막으로 예전에 만들어둔 사용자 세그먼트별 지표를 확인해 보니, 초기 특정 이벤트로 유입된 사용자들이 한꺼번에 이탈한 것을 알게 되었습니다. 잊지말자! 중요한 것은 단순한 데이터 수집이 아니라 사용자 행동 패턴 분석이라는 것을.


📌 DAU나 Retention 같은 데이터는 사용자의 행동을 단순한 수치로만 보여줍니다. 그래서 사용자 행동 패턴을 분석할 수 있는 리포트도 함께 만드는 것이 좋습니다. 예를 들어, 사용자가 가입한 후 90일 뒤에 이탈한 경우와 가입하자마자 바로 이탈한 경우는 서로 다른 행동으로 봐야 합니다. 서비스에서 발생할 수 있는 활동 기준을 정의하고 Segment를 만들며, Change 경로를 분석하는 프레임워크를 만드는 것이 데이터 기반 의사결정의 기초 자료가 됩니다.


행동 패턴 프레임워크 샘플 링크: https://blog.duolingo.com/growth-model-duolingo/


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Meaningful metrics: How data sharpened the focus of product teams

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2024년 12월 18일 오전 9:25

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