데이터, 지표, 로그 이해하기
1. 데이터와 지표의 이해
- 데이터 (Data)
- 정의: 의미나 해석이 없는 상태의 그냥 수집된 정보.
- 정량적 데이터: 숫자로 표현되는 데이터 (예: 별점, 방문자 수, 판매량).
- 정성적 데이터: 숫자로 측정할 수 없는 주관적 정보 (예: 유저 리뷰 등).
- 지표 (Metric)
- 정의: 데이터에서 중요한 정보를 뽑아내고 가공·해석한 결과.
- 역할: 프로덕트가 잘되고 있는지, 잘못되고 있는지 판단하는 도구 (예: 매출 성장률, 웹사이트 전환율).
- 데이터와 지표의 관계
- 지표는 데이터를 바탕으로 '의미'를 부여한 것입니다.
- 예시: "어제 100명, 오늘 120명 방문"은 데이터 / "오늘 방문자 수가 어제보다 20% 증가했다"는 지표.
2. 로그(Log)의 정의
- 개념: 소프트웨어나 시스템에서 발생하는 이벤트나 동작을 기록한 정보. '로그를 심는다'
- 클라이언트 로그: 웹 브라우저나 모바일 앱 등 사용자 장치에서 발생하는 이벤트를 기록하는 로그.
- '이벤트' 개념이 모호하게 느껴져서 찾아본 글
https://medium.com/@busratalayman/what-is-the-product-analytics-56653114e540
What is Product Analytics?
The digital teams use product analytics to increase their revenues, offer better customer experience, find the problem that their users…
medium.com
| 구분 | 이벤트 (Event) | 속성 (Property) |
| 정의 | 사용자가 서비스 내에서 수행한 행동 그 자체 | 이벤트나 사용자에 대한 추가적인 상세 정보 |
| 질문 형태 | "사용자가 무엇을 했는가?" | "그 행동이 어디서, 어떻게, 어떤 상태로 일어났는가?" |
| 예시 | 로그인, 상품 클릭, 결제 완료, 동영상 재생 음악 재생 |
기기 종류, 상품 가격, 카테고리, 유저 등급 제목, 가수, 장르 |
3. 로그 설계 3단계 프로세스
- 목록 설계 목표 정의: 로그를 통해 해결하려는 문제와 목적을 명확히 설정.
- 로그 항목 정의 및 설계: 중요한 데이터 포인트를 파악하고 개발팀과 협업하여 기록 방식 정의.
- 로그 전송 및 테스트: 실제 배포 전, 테스트 환경에서 로그가 정상적으로 기록되고 전송되는지 검증.
데이터 분석 방법 핵심 요약
1. PM의 데이터 분석 프로세스
- 순서: 문제 정의 → 데이터 수집 → 데이터 분석 → 결과 해석 및 인사이트 도출 → 결과 적용
2. 주요 데이터 분석 방법론
- 퍼널 분석 (Funnel Analysis)
- 개념: 사용자가 목표(가입, 구매 등)에 이르기까지의 여정을 추적하는 방법.
- 목적: 각 단계별 이탈률을 파악하고 개선점을 찾아 최종 전환율을 높임.
- AARRR 프레임워크
- 사용자의 행동 단계를 5가지로 나누어 성과를 측정하는 기준.
- Acquisition (유입): 어떻게 서비스를 알게 되었는가?
- Activation (활성화): 첫 경험에서 긍정적인 반응을 보였는가?
- Retention (유지): 지속적으로 다시 방문하는가?
- Revenue (수익): 실제 결제나 매출을 일으키는가?
- Referral (추천): 다른 사람에게 서비스를 공유하는가?
- A/B 테스트
- 개념: 두 가지 이상의 변수(버전 A vs 버전 B)를 실험하여 어떤 쪽이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 방법.
- 요소: 변수 정의 → 그룹 분할(노출) → 결과 측정 → 우수 버전 최종 적용.
구글 애널리틱스 사용해보기
1. 구글 애널리틱스(GA)란?
- 웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하는 도구.
- 확인 가능한 데이터: 유저의 유입 경로, 많이 보는 페이지, 체류 시간, 버튼 클릭 여부 등
2. 실습(데모 계정 사용)
- 구글이 제공하는 데모 계정에 연동된 웹, 앱 데이터로 GA4 사용해볼 수 있음.
- Google Merchandise Store 웹 데이터
데모 계정 - 애널리틱스 고객센터
도움이 되었나요? 어떻게 하면 개선할 수 있을까요?
support.google.com
- GA4와 데모 계정 사용 설명을 매우 잘해주신 글(스스로 데모계정으로 이것저것 만져본 뒤에 읽어보면 좋을 듯하다)
https://jinseimarketing.tistory.com/24
GA4 기초부터 데모 계정 실습까지 (with. GTM)
안녕하세요! GA4에 대해 들어본 적은 있는데 정확히 어떤건진 모르겠는 분들을 위해서 오늘은 GA4에 대한 내용을 알려드리려고 해요!GA4 = 구글 애널리틱스(Google Analytics)는 현재 구글 마케팅 플
jinseimarketing.tistory.com
- 랜딩 페이지에서 제품 보기로 넘어갈 수 있도록 서비스 개선이 필요하다.
- 전환율의 차이
: 유입 자체는 모바일이 높지만, 최종 구매는 데스크탑이 압도적이다. - 이유 추론
1) 데스크탑 유저는 목적형 유저 비중이 높고, 모바일 유저는 탐색형 유저 비중이 높을 가능성
2) 웹 환경이 모바일 앱보다 정보 탐색에 훨씬 편리할 가능성 - 진입(acquisition) 단계부터 보자 ↓
- Direct로 진입한 유저들의 세션 수(방문) 자체는 높으나, 참여율이 낮음.
- Unassigned는 뭐지?
오늘 인사이트, 느낀 점
- 데이터 자체보다 문제에 관한 지표를 어떻게 정의하고, 어떠한 프레임워크로 분석할지가 중요하다.
- 로그 설계는 기획 단계에서 '무엇을, 왜 보고 싶은지' 명확히 정의하는 단계라고 볼 수 있다.
- GA4 보는 거 재밌다. 유의미한 인사이트 찾아내는 게 관건인 듯.