Pirate Metrics: How to Use Dave McClure’s AARRR Growth Hacking
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# Machine Learning Engineer with Growth Hacking
한줄 요약 : 서비스를 만드는 ML Engineer에게 Growth Hacking의 의미
= 서비스의 중요한 지표를 파악하여, 서비스의 발전 방향을 제시하고, 이를 기반으로 연구 기술의 방향성을 설정하는 것
1. 서비스에 기술을 적용할 때, Experiment가 전부는 아니다.
2. 서비스를 개선할 수 있는 다양한 지표들을 고려해야한다.
3. 서비스 측면에서의 지표로 Growth Hacking에서의 분석 방법론 참고해보면 좋다.
서비스에 기술을 적용하고, 모델을 개선할 때
가장 중요한 과정 중 하나가 Evaluation입니다.
보통 연구를 하고 개발할 때, MAP, NDCG 등과 같은
Experiment Evaluation Metric로 Evaluation 합니다.
하지만 서비스에 적용할 때는 실험으로 사용된
이 방법이 전부는 아니라는 생각이 드네요.
이러한 지표들이 Evaluation에서 좋다고 해서
그것이 좋은 서비스로 연결된다고 할 수는 없습니다.
Growth Hacking에서 제시하는 분석 Metric를
Experiment Evaluation Metric와 함께 고려한다면
서비스가 개선되었음을 판단할 수 있는 /
서비스 적용 기술의 방향성을 정할 수 있는,
좋은 판단 기준이 되지 않을까 싶네요.
- Acquisition(획득) : 어떻게 우리 서비스를 접하고 있는가
- Activation(활성화): 사용자가 처음 서비스를 이용할 때, 긍정적인 경험을 제공하는가
- Retention(재사용): 이후의 서비스 재사용률은 어떻게 되는가
- Revenue(매출 발생): 최종 목적(매출)으로 연결되고 있는가
- Referral(추천): 사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키고 있는가
"과연 어떤 기술, 모델이 더 나은 것인가?"
서비스와 붙어서 일하는 Engineer들이
가장 많이 해야하는 질문이라는 생각이 드네요.
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2020년 12월 1일 오전 8:52
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