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코호트 분석은 고객 세분화를 '시간의 흐름'을 기준으로 하는 것을 말합니다. 고객 세분화에 대해 자세히 알고 싶다면 RFM 분석이란? 포스팅을 참고해주세요 :D 먼저 고객 세분화에 대해 정리해봅시다. 고객 세분화 Customer Segmentation 공통의 특징을 공유하는 집단별로 고객을 세분화하면 다양한 일들을 할 수 있습니다. 린 분석 p.59 웹 사이트에서는 방문자들을 다양한 기술적 정보와 인구통계학적 정보에 따라 세분화한 다음 한 고객군을 다른 고객군과 비교한다. 만약 파이어폭스 브라우저를 사용하는 방문자들이 다른 방문자들보다 구매 건수가 훨씬 적다면 그 이유를 밝히기 위해 테스트를 실시해야한다. 만약 오스트레일리아 사용자들이 다른 지역의 사용자들보다 웹사이트 활동이 활발하면 그 이유를 조사해서..

이번 포스팅에서는 CRM(Customer Relation Management)을 할 때 사용하는 기법 중 하나인 RFM 분석에 대해 알아봅시다. 푸시를 보낼 사용자 리스트를 추출하는 방식은 여러가지가 있을 수 있는데요. 대표적으로 이런 방식들을 사용할 수 있습니다. 사용자들의 성별, 나이 등의 인구통계학적 정보로 리스트를 추출하는 방식 사용자의 행동 패턴을 통해 리스트를 추출하는 방식 서비스 내에 정해진 특정 조건에 의해 사용자군을 나누어 리스트를 추출하는 방식 등 위에 나열한 방식 이외에도 산업군에 따라 비즈니스의 특성에 따라 또는 푸시, 메일링을 위해 사용하는 툴에 따라서 사용자 타겟팅을 하는 방식은 천차만별일 수 있습니다. 정답이 따로 있는 것은 아니고요. 각각의 비즈니스에 알맞는 방법을 사용하면 ..

AARRR 정의 주로 '스타트업' 성장의 모니터링 지표라고 불리는 AARRR 지표는 미국의 데이브 맥클루어가 개발한 분석 프레임입니다. 이 분석법을 활용하여 각 단계별로 움직이는 '고객'들을 분석하여 여러 문제점을 해결하고 관리합니다. AARRR은 각 단계별로 나눠집니다. 1. Acquisition(유입) : 처음 서비스(앱, 웹)를 경험하게 되는 루트 이 단계에서는 주로 유입되는 경로와 회원 수, 비회원 수를 확인합니다. 로그, 트래픽 등 직접적인 서비스 유입 외에도 앱 다운로드 수를 활용하여 유입을 측정할 수 있습니다. DAU(Daily Active Users) : 하루 동안 해당 서비스를 이용한 순수 이용자 수 WAU(Weekly Active Users) : 일주일 동안 해당 서비스를 이용한 순수 ..

리텐션 시리즈의 마지막으로 리텐션 차트와 리텐션 커브를 살펴보겠습니다. 클래식 리텐션, 롤링 리텐션, 사용자 고착도 계산을 어떻게 하는지는 시리즈의 이전 글에서 다뤘으니 처음 보시는 분들은 시리즈의 첫 글 부터 읽어주세요 :D 📖 지금까지 공부한 리텐션 모아보기 클래식 리텐션 : Classic Retention / N-Day Retention 롤링 리텐션 : Rolling Retention / Unbounded Retention 범위 리텐션 : Range Retention / Bracket Retention 사용자 고착도 : Stickiness 어떤 분석이든 마찬가지지만 "우리 서비스 전체 유저의 리텐션"과 같이 큰 덩어리의 데이터에서 인사이트를 얻기는 어렵습니다. 저는 정세랑이라는 SF 소설을 쓰는 작..

📖 지금까지 공부한 리텐션 모아보기 클래식 리텐션 : Classic Retention / N-Day Retention 롤링 리텐션 : Rolling Retention / Unbounded Retention 범위 리텐션 : Range Retention / Bracket Retention 계속 리텐션 이야기를 해왔는데요. 이번 장에서는 조금 다른 이야기를 해보려고 합니다. 바로 사용자 고착도라고 부르는 Stickiness 라는 지표입니다. 이 지표는 DAU를 MAU 또는 WAU로 나누어 계산합니다. 먼저 DAU, WAU, MAU는 무엇인가? 부터 얘기를 시작해야겠네요. DAU, WAU, MAU 해당 기간 동안 활동한 사용자 수를 의미하는 지표로 각각 Daily Active User, Weekly Active..

📖 지금까지 공부한 리텐션 모아보기 클래식 리텐션 : Classic Retention / N-Day Retention 롤링 리텐션 : Rolling Retention / Unbounded Retention 범위 리텐션(Range Retention)은 클래식 리텐션을 유연하게 확장한 개념입니다. 클래식 리텐션에서는 분석을 특정 일/주/월 단위로 (이 중에서도 일 단위의 분석을 지난 문서에서 살펴봤었죠) 한정짓는 느낌이라면 범위 리텐션은 구간을 유연하게 나눈다는 점만 다릅니다. 범위를 지정하는게 특징이기 때문에 Bracket Retention이라고도 합니다. 범위 리텐션 계산하기 12월 1일에 서비스에 가입한 사용자 A, B, C, D, E의 방문로그를 아래와 같이 가정합시다. 이 데이터를 3일씩 묶어서 범..

시리즈가 처음이신 분들은 아래 링크에서 이전 포스팅을 먼저 봐주세요 :D 다음과 같은 것들을 알 수 있습니다! 1. 리텐션이 뭔지 2. 왜 AARRR 중에 가장 중요하다고들 하는지 3. 과연 '방문'만이 리텐션을 측정할 수 있는 기준일지 클래식 리텐션의 한계 롤링 리텐션을 계산해보기 전에, 클래식 리텐션의 한계에 대해서 짧게 복습해보겠습니다. 사용자 12/01 (Day 0) 12/02 (Day 1) 12/03 (Day 2) 12/04 (Day 3) 12/05 (Day 4) 12/06 (Day 5) A 방문 방문 방문 방문 방문 B 방문 방문 C 방문 방문 D 방문 방문 E 방문 우리는 앞에서 202X년 12월 1일에 가입한 사용자 A, B, C, D, E가 있다고 가정했습니다. 그리고 위 표와 같이 사용..

그로스해킹의 대표적인 분석 프레임워크로 AARRR을 많이 사용합니다. AARRR은 다음과 같은 유저의 서비스 이용 사이클을 체계화한 프레임워크입니다. 사용자 획득 ➡ 신규 사용자가 서비스를 사용하기 시작 (사용자 활성화) ➡ 지속적으로 서비스를 사용 (사용자 유지) ➡ 구매 ➡ 다른 사용자에게 추천 ➡ 새로운 사용자 획득 A : Acquisition (사용자 획득) A : Activation (사용자 활성화) R : Retension (사용자 유지) R : Revenue (매출) R : Referral (전파) 흔히 이렇게 깔대기 모양으로 많이 그립니다. 위에 사용자 획득 구간에 유저가 가장 많고, 아래 단계로 내려갈수록 유저가 적어지는 구조를 (대체로) 가지기 때문입니다. 리텐션이 중요한 이유 본 포스..

🚀 1. 다익스트라 최단 경로 알고리즘 다익스트라(Dijkstra) 최단 경로 알고리즘은 그래프에서 여러 개의 노드가 있을 때, 특정한 노드에서 출발하여 다른 노드로 가는 각각의 최단 경로를 구해주는 알고리즘이다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 '음의 간선'이 없을 때 정상적으로 동작한다. 음의 간선이란? - 0보다 작은 값을 가지는 간선 - 현실 세계의 길(간선)은 음의 간선으로 표현되지 않으므로 다익스트라 알고리즘은 실제로 GPS 소프트웨어의 기본 알고리즘으로 채택되곤 한다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 기본적으로 그리디 알고리즘으로 분류된다. 매번 '가장 비용이 적은 노드'를 선택해서 임의의 과정을 반복하기 때문이다. 원리 1. 출발 노드를 설정한다. 2. 최단 거리 테이블을 초기화한다. 3...

1. Dynamic Proogramming , 동적 계획법 메모리 공간을 약간 더 사용하면 연산 속도를 비약적으로 증가시킬 수 있는 방법 연산 속도와 메모리 공간을 최대한 활용할 수 있는 효율적인 알고리즘 특정한 문제를 완전 탐색 알고리즘으로 접근했을 때 시간이 매우 오래 걸린다면 해결하고자 하는 문제들의 중복 여부를 확인해보자! 가능하다면 재귀 함수를 이용하는 탑다운 방식보다는 보텀업 방식으로 구현하는 것을 권장한다. 예시 1. 피보나치 수열 파이썬에서는 이러한 수열을 리스트 자료형으로 처리한다. 수열 자체가 여러 개의 수가 규칙에 따라서 배열된 형태를 의미하는 것이기 때문이다. f(4)를 구하려면 다음과 같이 함수 f를 반복해서 호출한다. f(2)와 f(1)은 항상 1이기 때문에 f(1)이나 f(2)..