Dev/Topic (12) 썸네일형 리스트형 [Publy] 마케팅 KPI 완전 정복 : 데이터의 바다에서 살아남기 Summary 서비스 단계별로 달라지는 핵심 KPI 설정법 초기 유저 경험하기 최초 사용자 경험을 정확히 측정하기 위해서는 그에 맞는 객관적인 수치, 즉 지표를 꼭 설정해야 한다 서비스 매력도 측정하기 매력도를 측정할 수 있는 가장 확실한 지표는 바로 리텐션이다. 쉽게 말해 재방문율. 비즈니스가 어떤 단계에 있어도 절대 공식처럼 활용할 수 있어서 '마법의 KPI'라고 부른다. 계산하는 방법은 첫 사용일로부터 N일 후 재방문한 유저의 비율을 계산한다. 재방문한 유저가 우리 서비스를 제대로 이용하고 있다는 '행동 반응'이 무엇인지 반드시 정의해야 한다. 리텐션 데이터의 모수는 서비스의 핵심 유저를 다양한 조건별로 나눠서 모니터링하는 게 좋다. 공식처럼 통하는 광고 KPI 설정법 테스트 광고를 진행할 때 KP.. [Publy] 데이터, 무엇을 보느냐보다 어떻게 보느냐가 중요하다 Summary 구글 마케팅 플랫폼(Google Marketing Platform) 회사의 규모가 작고, 예산이 충분치 않거나 인프라가 부족하면 GMP가 해답이 될 수 있다 데이터 기반 마케팅 플랫폼을 무료로 구축할 수 있도록 도와준다 AWS(Amazon Web Services)나 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)와 같이 비교할 수 없지만 충분히 효율적인 툴 데이터 드리븐 마케팅을 시작할 때 사용하기 좋은 툴 구글 애널리틱스(GA, Google Analytics) 접근성이 좋고 웹 분선 표준으로서 입지를 확보한 툴 세일즈포스(Salesforce) CRM 분야에서 가장 많이 활용하고, 업계 표준이라고 할 수 있는 툴 엠플리튜드(Amplitude) 디지털 프로덕트 분석 분야에서 가장 많이 활용하.. [Publy] 현직자 인터뷰: 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가 Summary 1️⃣ 데이터 엔지니어 기업 내 데이터 인프라를 구축, 기업 내 데이터 기초 공사 데이터를 어떻게 수집할지, 어떻게 쌓을지, 어떻게 관리할지를 고민해서 회사 내 데이터 흐름 생성 필요한 데이터를 만들어내는 일련의 과정을 만들어내고 자동화 필요 역량 → 파이프 라인 구축, 데이터 가공 💡 TIP! 빅데이터 플랫폼 구성해보기 2️⃣ 데이터 사이언티스트 데이터 관련 새로운 기술을 서비스에 적용하는 역할 새로 나오는 논문을 읽고 해당 논문 내용을 기반으로 주로 서비스를 개선하는 역할 필요 역량 → 데이터 분석 관련 기초 역량, 협업 역량 💡 TIP! 남이 짜 놓은 코드 리뷰하기 : 캐글(Kaggle) 3️⃣ 데이터 분석가 데이터를 분석하는 직무 비즈니스 주요 지표를 정의하고 분석하는 일 데이터 .. [Publy] 물건이 아닌 ‘데이터’를 팝니다: 오프라인 매장이 고객 데이터를 수집하는 방법 Summary 베타(b8ta) 2015년 미국 실리콘밸리에서 창업한 스타트업으로 'Raas'의 선구자. 물건의 판매가 아닌 쇼룸형 점포. 기술을 활용한 혁신적인 제품 주로 전시. 온라인처럼 오프라인 점포 내에서 고객 행동 데이터를 수집. Review 상품을 팔기 위한 다양한 시도를 볼 수 있었다. 변화의 속도가 빠른 청년들을 타겟으로 하는 가게와 제품들이 많이 생기고 있는 것 같다. 오프라인 공간에서 물건을 팔지 않고, 간접적인 형태만 놓고 온라인에서 구매할 수 있는 시스템이 마음에 든다. 가게에 방문했을 때, 상품이 아무리 많아도 흥미를 끌지 않을 때가 있는데 이런 시스템이라면 궁금해서라도 한번 쯤 구매해볼 것 같다. 판매자가 소비자를 파악하기 위해서 오프라인 매장을 방문하는 고객들이 제품을 살펴 보는.. 이전 1 2 3 다음