kim’s work log

이제는 많은 회사들이 압니다, 유저의 이탈은 결코 좋지 않다는 점을요. 얼마나 많은 신규 유저를 유입시킨다 한들 그들이 계속해서 서비스를 떠나간다면 무슨 소용이 있겠습니까? 유저의 리텐션을 높이기 위해 프로덕트 매니저들이 주로 사용하는 방법은 유저 온보딩 경험을 개선시키는 일입니다. 하지만 정말 효과적으로 이탈률을 감소시키기 위하여 제일 먼저 해야 할 일은 제품의 문제를 진단하고 그에 맞는 변화를 일으키는 것입니다. 여러분이 숫자를 만져보겠다는 준비가 되어있다면, 여러분은 여러분의 어플을 사용자가 그만 사용하는 이유에 대해 정확히 찾아낼 수 있을 것입니다. 코호트 분석이란? 코호트는 '특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 가진 사용자 집단'을 말합니다. 코호트 분석은 쉽게 말해 사용자를 그룹으로 나누어..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 31. 23:18

요즘 이런 통계가 나옵니다. 모바일 앱 4개 중 1개는 첫 론칭 이후에 버려진다고 합니다. 앱 다운로드한 유저의 77%가 72시간 이내 앱을 이탈한다고 합니다. 유저들이 여러분의 모바일 앱을 지속적으로 사용하도록 유도하는 것은 결코 쉬운 일은 아닙니다. 하지만 이탈하고자 하는 유저들을 붙잡기 위해서는 유저가 처음으로 여러분의 앱을 사용할 때 최상의 경험을 제공해주면 됩니다. 그러기 위해선 여러분의 유저 온보딩 과정을 개선하면 됩니다. 이번 글에서는 유저 온보딩에 성공한 인기 모바일 앱들의 예시들을 살펴봄으로써 유저를 활성화시키고 유지시키는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 1. 온보딩 과정은 최대한 간단하게 구성하기 약 72%의 유저들은 1분 내로 앱 온보딩 과정을 마치는 것이 해당 앱을 지속적으로 사용할지..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 30. 22:24

처음에 결정한 목표치는 확고 불변한 목표가 아니라 가변적인 목표다. 여러분은 움직이는 목표를 쫓고 있는 것이다. 왜냐하면 무엇을 성공이라고 해야 할지 아직 모르기 때문이다. 목표와 핵심 지표의 정의를 수정해도 좋다. 단, 여러분이 자신에게 정직하고, 목표 수정이 사업에 있어 무엇을 의미하는지 인식하고 있으며, 증거를 무시하고 일을 계속 하기 위해 기대치를 낮추는 것이 아니라면 말이다. 지표를 수정하는 이유를 진정으로 이해하고 그 수정을 정당화할 수 있으므로 핵심 지표를 수정하는 것은 문제될 것이 없었다. 린 분석 56쪽 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 지음 고객을 이해하라. 고객 및 사용자와 직접 부딪혀 보는 것보다 더 좋은 방법은 없다. 가정을 수립하고 성공의 기준을 정하되 기준에 도달하고자 무모하..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 29. 23:57

앱의 장기적인 성공을 논하기 위해서는 단순히 앱 다운로드 수만 보아서는 안 됩니다. 유저가 앱을 자주 방문하도록 만들어야 합니다. 그러다 보니 유저가 얼마나 앱을 얼마나 활동적으로 그리고 자주 사용하는지 말해주는 지표들을 측정하여 봅니다. 예를 들면 DAU, MAU 등이 있을 것입니다. 하지만 이 지표들은 성장과 리텐션(유지)을 피상적으로 밖에 진단하지 못합니다. 사용자를 이해하기 위해서는 더 깊게 파고 들어갈 필요가 있습니다. 그래서 하는 것이 바로 코호트 분석입니다. 코호트 분석은 시간을 두고 비슷한 그룹을 비교하는 것이다. 보통 제품을 만들고 테스트하는 과정을 계속 반복한다. 첫 주에 회원으로 가입한 사용자들의 사용 경험은 그다음 주에 가입한 사용자들과 다를 것이다. 예를 들어 여러분의 제품 사용자..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 28. 23:57

벤처투자자 데이브 맥클루어가 만든 AARRR이라는 해적 지표는 성공적인 사업을 구축하는 데 필요한 다섯 가지 요소의 약어에서 비롯되었다. 데이브 맥클루어는 스타트업에 중요한 지표를 사용자 유치, 사용자 활성화, 사용자 유지, 매출, 추천으로 분류했다. 사용자, 고객 또는 방문자로부터 모든 가치를 도출하기 위해 이들이 거쳐야 할 다섯 가지 단계를 설명하면서 맥클루어의 해적 지표를 우리가 어떻게 해석 ... 가치는 거치는 거래(매출)에서만 발생하는 것이 아니라 사용자들이 마케터(추천)와 콘텐츠 생성자(사용자 유지)의 역할을 수행하는 데서 발생하기도 한다. 린 분석 81쪽 / 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 지음 이번 글에서는 AARRR 개념을 알아볼 것입니다. 해당 개념은 그로스 업무를 하는 사람들이라면..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 27. 23:41

이전 편 SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (上) 에서는 서브 쿼리를 조인으로 대체하여 작성할 수 있는 경우를 살펴보았습니다. 서브 쿼리를 조인으로 굳이 재작성하는 가장 큰 이유는 쿼리의 수행력 때문입니다. 서브 쿼리로 작성하면 최종 결과 테이블을 얻을 때까지 매번 쿼리가 실행되어야 하기 때문에, 단순히 공통된 값을 중심으로 여러 개의 테이블을 연결한 후 필요한 값만 조회하는 조인에 비해 속도가 느릴 수밖에 없습니다. 이에 관해서는 이전 편에서 자세히 다루었으니, 해당 글을 참조해 주시면 됩니다. 이번 글에서는 반대로 서브 쿼리를 조인으로 대체할 수 없는 경우, 즉 서브 쿼리가 유일한 해결책인 경우에 대해 알아볼 것입니다. 서브 쿼리를 조인으로 대체할 수 없는 경우조인은 쿼리의 효율성 측면에서 바라보..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 25. 22:44

SQL 쿼리문을 작성하면서 마주할 고민 중 하나는 바로 서브 쿼리와 조인 중 어떤 문법을 사용하는 것이 좋을지 판단하는 것입니다. 상황에 따라 조인을 사용하는 것이 훨씬 좋을 때도 있고, 반면에 서브 쿼리를 사용하는 것이 좋을 때도 있습니다. 그래서 이번 글에서는 각 상황을 훑어보려고 합니다. 서브 쿼리는 복잡한 SQL 쿼리문에 많이 사용됩니다. 보통은 메인 쿼리라고 부르는 외부 쿼리가 있고, 외부 쿼리 내에 다른 쿼리문, 즉 내부 쿼리가 있는 구조입니다. 서브 쿼리의 구조는 간단할 수도 있고 조금 복잡할 수도 있습니다. 간단한 형태의 서브 쿼리는 내부 쿼리가 외부 쿼리의 열에 의존하지 않습니다. 내부 쿼리만으로도 충분히 쿼리가 실행 가능해야 합니다. 반면에 좀 더 복잡한 형태의 서브 쿼리는 내부 쿼리가..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 24. 15:23

시계열 분석을 통해 장기적인 트렌드를 살펴보고 싶으신가요? 이동 평균의 개념과 이를 SQL에서 구현하는 법을 알고 싶으신가요? 그렇다면 이 글을 읽는 것을 추천드립니다. 이 글을 통해 윈도우 함수를 사용하여 이동 평균을 구하는 법에 관해 살펴보고자 합니다. 이동 평균이란? 이동 평균은 데이터의 트렌드를 분석하는데 자주 사용되는 개념입니다. 이동 평균은 종종 움직이는 평균이라고도 불리는데, 그 이유는 시계에 따라 특정 숫자의 앞과 뒷 숫자의 평균을 구하기 때문입니다. 이동 평균의 핵심은 기존 데이터 값의 정적인 평균값을 살펴보기보다는 그런 정적인 평균값들이 시간에 따라 어떤 식으로 변화를 보이는지 확인하는 데 있습니다. 이동 평균을 구하면 단순 평균 값을 보는 것보다 장기적인 트렌드를 읽어내는데 용이합니다..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 23. 15:35