꿈은 데이터분석가, 취미는 계획

양승화님의 그로스 해킹 책을 통해 리텐션의 개념을 익히고, 개인 프로젝트를 통해 리텐션을 구하는 쿼리도 작성해봤다. 쿼리를 짜면서도 리텐션을 구하는 쿼리가 어렵다고 생각하고, 서비스별로 리텐션을 측정하는 방법이나 기준이 다양하기에 이번 코테를 준비하면서 한 번 정리해보려고 한다.**구글링을 통해 찾은 리텐션 쿼리를 리뷰하는 방향으로 작성했다! +) 이해가 어려운 부분은 gpt를 통해 세부 설명을 추가하여 학습 +) 사용한 쿼리의 페이지 링크를 앞부분에 출처를 추가 1. 클래식 리텐션출처: 데이터 리안 실습 후기 블로그👇*아래 문제는 데이터리안 분석 캠프 실전반 실습 문제입니다.  데이터리안 - SQL 데이터 분석캠프 실전반- 2주차: 클래식 리텐션 실습클래식 리텐션 SQL 실습velog.ioSTEP 0..

원본 글: https://datarian.io/blog/replay-seminar-2025-jan데이터 리안에서 진행한 1월 세미나를 듣고, 내 포트폴리오에도 반영하고 싶어 글로 남기기로 했다.원본 글에서 연사분의 포트폴리오 자료도 확인할 수 있으니 꼭 보는 것을 추천! 마케터 > 데이터분석가로 직무전환 캐치테이블 데이터 분석가 윤지호님 STEP 1 진단하기: 공고의 자격/우대 요건을 통해 내가 가진 역량과 보완할 역량 파악하기- 데이터 리안의 데분 역량 블로그 글, 현재 스크랩한 공고 5개 참고 링크  필수사항[자격 요건]선택사항[우대사항]기존 역량SQL, Python, R,데이터 분석 경험soft skill)문제 해결 능력, 커뮤니케이션 스킬hard skill) 데이터 분석 방법론(AARRR, 코호트..

11월에 진행되었던 데이터 리안의 독서 챌린지가 끝이 났다!평일을 정신 없이 보내다가 토요일에는 미리 써야지 라는 생각에서... 일요일에 부랴부랴 썼던 그런 주차들이었다ㅎ그리고 그로스 해킹의 저자인 양승화님의 북토크에 참석 할 수 있는 베네핏을 얻을 수 있게 되었다 :) 북토크를 진행한지는 시간이 지났지만, 늦게라도 그 날의 경험을 남기고 싶어 쓰기로 결심했다!그로스해킹을 통해 드라마틱한 변화보다는 작은 경험이 누적되어 만들어진다. 북토크에서 가장 기억에 남는 말이었다. pm 인턴으로 근무한지 약 두달 정도,시간을 많이 들인 액션도, 빠르게 취한 액션도 급격한(?) 변화를 만들어 내지 못했다. 오히려 아무 일도 없거나... 더 소폭 감소한 경우도 있었다.  오늘 북토크에서 이 말을 듣고 조금 마음이 편해..

1. 데이터 파이프 라인 만들기서비스 로그와 행동 로그[서비스 로그]가입,예약,결제 등의 하나의 트랙잭션이 완료되면 각각에 대한 서비스 로그가 남음회원가입, 구매 등의 서비스 로그는 필수적으로 관리하여 해당 데이터를 쌓고 활용하는 데는 대부분 큰 문제가 없음모든 변경분을 다 쌓을지 최종 수정본만 남길지, 분석용 데이터베이스를 실시간 스트리밍으로 적재할지, 일 배치로 적재할지 정도만 고려해도 충분[행동 로그]트랙잭션에 이르기까지 사용자가 서비스에서 하는 액션에 대한 로그를 의미특정 상품을 클릭하거나 검색하거나 배너를 스와이프 하는 등의 액션이 예시양도 많고 설계 과정에서의 자유도가 높아 수집이나 활용이 까다로운 편필수적으로 관리하지 않아도 문제가 발생하지 않음, 정리되지 않아 방치되는 경우가 많다 평소에는..

1) 활성화(Activation)퍼널 분석 시 고려할 3가지 요소1) 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?2) 각 단계별 전환율을 어떤 기준으로 측정하는가?3) 코호트(Coohort)에 따른 퍼널별 전환율을 어떻게 보고 있는가? 전환율의 기준은 목적에 따라 달라진다. [사용자기준 VS 트래픽 기준]상품페이지 → 쿠폰 → 상품 페이지의 단계- 사용자 1~4는 모두 진행- 사용자 5는 쿠폰발급 후 이탈 ⇒ 사용자 기준: 4/5 = 80%⇒ 트래픽 기준: 상품페이지9번 접속이므로 4/9 = 44%[사용자 기준의 전환율] - UX/UI를 포함한 다양한 요소(상품의 매력도나 가격 등)의 영향력을 종합적으로 판단 가능- 위의 예시의 경우 불편한 프로세스에도 불구하고 전환..

1. 그로스 해킹이란?그로스 해킹이 필요한 이유는?P.3고객의 취향이 세분화 되어 있고기획과 생산에 많은 노력을 기울여도 출시 전에 성공여부를 확신할 수 없다.따라서 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 제품이나 서비스를 지속적으로 개선해야 하며,이러한 방법을 익히는 것이 그로스 해킹이다. 이전에는 좋은 제품을 한 번에 만들어 내는 것이 중요하다고 생각했지만 지금은 다르다.단 한 번으로 고객의 취향에 맞추겠다는 것은 객관식 문제를 3번으로 모두 찍고 정답이길 바라는 것과 다를게 없다. 고객의 취향은 더 이상 객관식이 아니다. 팔리는 제품, 서비스를 만들기 위해서는 답안을 고쳐 나가는 것이 필요하다.그로스 해킹에서 "한 번에"라는 말은 지워버리자! 그로스 해킹을 위한 4가지P.9따라서, 그로스 해킹이란? ..