안녕하세요. 데이터를 더 재미있고 가치있게 배울수 있도록 데이터 교육 컨텐츠를 만드는 크리에이터, 데이터 리차드입니다. 📊 비즈니스 에너레틱 (BA)에서 시도하고 있는 AARRR 프레임워크는 해적지표(Pirate Metrics)로 불리며, 그로스 해킹이라고 불리는 기업 성장 전략 및 실행을 단계별로 나타내는 프레임워크입니다. AARRR 프레임워크는 아래와 같이 5개의 단계로 이루어져 있습니다. ◼️ Acquisition: 새로운 사용자 획득 ◼️ Activation: 사용자 최초 활성 유도 ◼️ Revenue: 매출 증대 ◼️ Retention: 사용자 재방문 ◼️ Referral: 추천 기반 유입 증대 지난 포스트에서 언급했듯이 AARRR 단계 중 Activiation 단계와 Revenue 단계 그리고 Retention 단계에 대한 데이터 분석을 진행해 보겠습니다. ◼️ Activation (활성화) 데이터 분석 프로세스 활성화(activation) 단계는 사용자가 제품을 처음 주요 기능을 사용한 시점을 의미합니다. [1] main_feature_use_date열이 null이 아닌 데이터를 필터링하여 메인 기능을 사용한 사용자만 필터링합니다. [2] 최초 주요 기능을 사용한 사용자 수를 계산합니다. [3] 전체 사용자 수를 계산합니다. [4] 활성화 비율을 계산합니다. (활성화된 사용자 수를 전체 사용자 수로 나누어 계산합니다.) [5] 결과를 출력합니다. ◼️ Revenue (수익) 데이터 분석 프로세스 [1] payment_date 열이 null이 아닌 데이터를 필터링하여 결제를 한 사용자만 필터링합니다. [2] 최초 결제를 한 사용자 수를 계산합니다. [3] 전체 사용자 수를 계산합니다. [4] 수익화 비율을 계산합니다. (수익화된 사용자 수를 전체 사용자 수로 나누어 계산합니다.) [5] 결과를 출력합니다. ◼️ Retention (재방문) 데이터 분석 프로세스 [1] 먼저 첫 결제일과 마지막 결제일을 구합니다. [2] 마지막 결제일과 현재 날짜 간의 차이를 계산합니다. [3] 30일 이내 재방문한 사용자 수를 구합니다. [4] 마지막으로 전체 사용자 수로 나눈 재방문 비율을 계산합니다. [5] 결과를 출력합니다. ◼️ 단계별 고객 비율 확인하는 함수 만들기 [1]각 단계별로 고객이 얼마나 존재하는지 비율을 확인하는 험수를 만들어줍니다. [2] 만든 함수로 단계 별로 얼마나 많은 고객이 남았는지를 확인합니다 다음 포스트에는 matplotlib을 사용한 데이터 시각화를 만들어보는 과정을 진행해보도록 하겠습니다. #데이터리차드 #데이터교육 #AARRR