[사용자 행동 데이터 분석 시 고려해야 할 사항] 👉 분석에 앞서 목적을 명확히 설정하고 대략적인 고려사항들을 사전에 준비 Case 1. 목적: 앱 내 시나리오 및 기능을 개선할 수 있는 방안을

[사용자 행동 데이터 분석 시 고려해야 할 사항] 👉 분석에 앞서 목적을 명확히 설정하고 대략적인 고려사항들을 사전에 준비 Case 1. 목적: 앱 내 시나리오 및 기능을 개선할 수 있는 방안을 찾자 고려사항 - 구간별 Conversion Rate은? 어떠한 기준으로 계산할 것인가? 세션 기준? DAU 기준으로? - Funnel 별 이탈율은 얼마나 될까? 주요 bottleneck 구간은 어디일까? - 각 단계별 주요 행동 패턴은? 주로 활용되는 기능은? 세부적인 개선점은? - 재구매율 혹은 재방문율은 어떠한가? - 지표 계산 방식은? 평균 재구매 시간? 시간이 오래 걸릴수록 패널티 주는 방식은? - 초기 주요 인사이트 및 시사점은? - 분석의 한계점 및 논의/개선 필요사항은? Case 2. 목적: 전체 유저를 세분화하여 행동 패턴의 차이를 확인하자 -> 핵심 그룹 타깃팅 고려사항 - 지역별 유저 행동 패턴의 차이는? - 주간 방문수 기준으로 구분하면? - 주문 경험 유 vs 무 여부로 구분하면? - 신규 유저 vs 기존 가입 유저의 행동 패턴의 차이는? - 타 플랫폼 이용 경험 유 vs 무 (디바이스 크로스)가 결제에 미치는 영향은? - 주문한 카테고리 (예, 시킨 것만 시키는 그룹, 바꾸는 그룹)별로 구분하면? - 결제시 주문 방식별 세분화? 주문 방식별로 특이한 패턴은? - 클릭한 배너에 따른 결제율 차이는?