데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim
2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
Causal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
Causal Inference : Primer (2019-06-01 잔디콘)Minho Lee
- 2019-06-01 잔디컨퍼런스(잔디콘, @구글캠퍼스) 에서 발표한 자료입니다
- 데이터를 통해 인과관계를 추론하는 방법에 대해서 알아봅니다
- Potential Outcomes, Causal Graphical Models 에 대해 간단히 살펴봅니다
- 슬라이드 내에 오타가 있습니다 ㅠㅠ
- 22p, 28p : Perkson's 가 아니라 Berkson's Paradox 입니다
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스Minwoo Kim
2018년 8월 9일, sopoong 액셀러레이팅 워크샵 강의: 데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스.
- 발표 전문 읽기: http://bit.ly/2nrDhPv
데이터에 기반한 성장을 하기 위한 기반들, 필수 선결 조건들에 대해서 이야기해보려고 합니다. 제가 생각하는 필수 선결 조건은 Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 프로세스 이렇게 세 가지입니다. (이건 제가 만들어낸 개념들은 아니고, 기존에 성공적으로 스타트업의 성장을 만들어 냈던 선배들에게서 배운 내용입니다.)
Causal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
Causal Inference : Primer (2019-06-01 잔디콘)Minho Lee
- 2019-06-01 잔디컨퍼런스(잔디콘, @구글캠퍼스) 에서 발표한 자료입니다
- 데이터를 통해 인과관계를 추론하는 방법에 대해서 알아봅니다
- Potential Outcomes, Causal Graphical Models 에 대해 간단히 살펴봅니다
- 슬라이드 내에 오타가 있습니다 ㅠㅠ
- 22p, 28p : Perkson's 가 아니라 Berkson's Paradox 입니다
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
신뢰할 수 있는 A/B 테스트를 위해 알아야 할 것들Minho Lee
2021-09-04 프롬 특강 발표자료입니다.
---
많은 사람들이 A/B 테스트가 중요하다고 말합니다.
그런데 우리는 뭘 믿고 A/B 테스트에 의사결정을 맡기는 걸까요?
A/B 테스트는 그냥 돌리면 성과를 만들어주는 마법의 도구가 아닙니다.
신뢰할 수 있는 실험 결과를 위해 어떤 고민이 더 필요한지 살펴보려고 합니다.
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
발표영상 https://youtu.be/fShRiqe1Cf0
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
21년도 12월부터 순차적으로 개시되는 마이데이터 사업에 대해 알아봅니다. 이를 통해 마이데이터 사업이 우리 삶과 비즈니스에 끼치는 영향에 대해 이해하고, 클라우드 상에서 마이데이터 사업을 어떻게 적용시킬 수 있는지에 대해 살펴봅니다. | Let's learn about the MyData business that starts sequentially in December 2021. Through this, we understand the impact of MyData business on our lives and businesses, and look at how we can apply MyData business on the cloud.
허현 : 닭이 먼저 달걀이 먼저? 그래인저 인과검정
발표영상 https://youtu.be/Yb3UU66XoIM
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
신뢰할 수 있는 A/B 테스트를 위해 알아야 할 것들Minho Lee
2021-09-04 프롬 특강 발표자료입니다.
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많은 사람들이 A/B 테스트가 중요하다고 말합니다.
그런데 우리는 뭘 믿고 A/B 테스트에 의사결정을 맡기는 걸까요?
A/B 테스트는 그냥 돌리면 성과를 만들어주는 마법의 도구가 아닙니다.
신뢰할 수 있는 실험 결과를 위해 어떤 고민이 더 필요한지 살펴보려고 합니다.
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
발표영상 https://youtu.be/fShRiqe1Cf0
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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2021-07-16 잔디콘 시즌6 발표자료
- 베이지안 방법론에 Expected Loss를 활용하여 프로덕트 개선 속도를 높이는 방법에 대해 알아봅니다.
- 개발자 및 통계학 전공자가 아닌 분들을 대상으로 한 발표입니다. 다소 엄밀하지 못한 설명이 포함되었을 수 있으니 양해 부탁드립니다. 잘못된 부분은 답글로 달아주시면 감사하겠습니다.
원본 파일은 다음 링크로 다운로드 받으실 수 있습니다 :)
https://www.dropbox.com/s/zo1er99muu2oj5l/leeminho_til6_bayesian_abtest.pdf?dl=0
21년도 12월부터 순차적으로 개시되는 마이데이터 사업에 대해 알아봅니다. 이를 통해 마이데이터 사업이 우리 삶과 비즈니스에 끼치는 영향에 대해 이해하고, 클라우드 상에서 마이데이터 사업을 어떻게 적용시킬 수 있는지에 대해 살펴봅니다. | Let's learn about the MyData business that starts sequentially in December 2021. Through this, we understand the impact of MyData business on our lives and businesses, and look at how we can apply MyData business on the cloud.
허현 : 닭이 먼저 달걀이 먼저? 그래인저 인과검정
발표영상 https://youtu.be/Yb3UU66XoIM
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
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팀블로그 : https://playinpap.github.io
Deep Learning with TensorFlow: Understanding Tensors, Computations Graphs, Im...Altoros
1. The elements of Neural Networks: Weights, Biases, and Gating functions
2. MNIST (Hand writing recognition) using simple NN in TensorFlow (Introduce Tensors, Computation Graphs)
3. MNIST using Convolution NN in TensorFlow
4. Understanding words and sentences as Vectors
5. word2vec in TensorFlow
Real Time Analytics: Algorithms and SystemsArun Kejariwal
In this tutorial, an in-depth overview of streaming analytics -- applications, algorithms and platforms -- landscape is presented. We walk through how the field has evolved over the last decade and then discuss the current challenges -- the impact of the other three Vs, viz., Volume, Variety and Veracity, on Big Data streaming analytics.
본 슬라이드는 네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미에서 교육중인 강의 자료입니다.
네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미는 사업자 여러분을 위한 다양한 교육을 온라인에서 무료로 지원하고 있습니다.
ROI 향상을 위해 고려해야 하는 지표에는 크게
클릭률(CTR)과 전환율(CVR)이 있습니다.
광고 효과와 매출, 수익과 직결되는 이 두 가지 지표를 고려하여
ROI를 향상시키는 5가지의 전략 중 마지막, 효율적인 입찰 전략에 대해 알아보도록 하겠습니다.
[ ROI를 향상 전략 ]
1. 키워드 확장 전략 - CTR과 CVR이 모두 높은 광고
2. 랜딩페이지 최적화 전략 - CTR은 높고, CVR은 낮은 광고
3. 키워드 On/Off 전략 - CTR과 CVR이 모두 낮은 광고
4. 광고문안 전략 - CTR은 낮고, CVR은 높은 광고
5. 효율적인 입찰 전략 - CTR은 낮고, CVR은 높은 광고
What's Trending in Talent and Learning for 2016?Skillsoft
Skillsoft took a look at the top trends that will impact talent and learning efforts in 2016. For a number of reasons, it's a pivotal time for the HR industry to make its move. However, the landscape of work is changing fast and the most adept pace-setters will adapt to take advantage of the top trends. At the same time, companies need to be cautious of industry trends that may be overhyped. This infographic provides a balanced view of practices that will keep your talent and learning strategy moving in the right direction.
본 슬라이드는 네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미에서 교육중인 강의 자료입니다.
네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미는 사업자 여러분을 위한 다양한 교육을 온라인에서 무료로 지원하고 있습니다.
ROI 향상을 위해 고려해야 하는 지표에는 크게
클릭률(CTR)과 전환율(CVR)이 있습니다.
광고 효과와 매출, 수익과 직결되는 이 두 가지 지표를 고려하여
ROI를 향상시키는 5가지의 전략 중 첫 번째, 키워드 확장 전략에 대해 알아보도록 하겠습니다.
[ ROI를 향상 전략 ]
1. 키워드 확장 전략 - CTR과 CVR이 모두 높은 광고
2. 랜딩페이지 최적화 전략 - CTR은 높고, CVR은 낮은 광고
3. 키워드 On/Off 전략 - CTR과 CVR이 모두 낮은 광고
4. 광고문안 전략 - CTR은 낮고, CVR은 높은 광고
5. 효율적인 입찰 전략 - CTR은 낮고, CVR은 높은 광고
◎ 스타트업 사업계획서 샘플 - O2O
1. 스타트업 사업계획서 작성 방법
2. 팀멤버 작성법
3. 서비스 콘셉트
4. 창업동기/고객니즈
5. 솔루션
6. 시장
7. 경쟁분석
8. 차별화
9. 수익모델
10. 재무계획
11. 마일스톤
12. 시스템 디자인
◎ 사업계획서 특징
- 사업계획서 작성 순서를 이해할 수 있다
- 스타트업 사업계획서 작성 시 유의할 점을 이해할 수 있다
- 사업계획서 샘플을 통해 쉽게 작성할 수 있다
- 복잡한 사업계획서를 단순화 할 수 있다.
가상의 스타트업 창업 사업계획서를 작성하였습니다.
사업계획서 작성에 어려워하는 분들이 참고용으로 활용하시길 바랍니다.
무단 전재 및 도용을 삼가하며 출처를 남겨주시기 바랍니다.
고명환의 스타트업 생존경영 http://lunch-alone.com/
고명환의 브런치 https://brunch.co.kr/@maru7091
고명환의 팟빵 http://www.podbbang.com/ch/17003
박지희 Insightbox20140430 performance marketing-shareAngela Park
Cost Center로서의 마케팅이 아닌, Revenue Center로서의 마케팅을 이야기 합니다.
2014년 4월 Fast Camp의 Insight Box에서 발표했던 "마케팅, 돈을 쓰는 부서? 돈을 버는 부서!"라는 주제의 강연자료를 공유합니다.
퍼포먼스 마케팅을 소개하는 내용입니다.
본 슬라이드는 네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미에서 교육중인 강의 자료입니다.
네이버 파트너스퀘어 온라인 아카데미는 사업자 여러분을 위한 다양한 교육을 온라인에서 무료로 지원하고 있습니다.
검색광고의 최종 목표는 ROI를 향상시키는 것이고,
ROI를 향상시키려면 전환 지표를 잘 관리해야 합니다.
본 강의에서는 광고주가 꼭 알아야 할 검색광고 전환 지표에 대해 알아보도록 하겠습니다.
[수익률 지표 이해하기]
1. 광고수익률 (ROAS)
2. 전환율 (CVR)
3. 전환당 비용 (CPA)
What should you know about A/B Testing before adopting it into your service? I've researched some commercial and non-commercial tools and looked at its case study of airbnb.
패스트캠퍼스 디지털마케팅 스쿨 7기
기획
-생존을 위한 실용적 자기계발을 주제로 블로그 전략 수립
-20 - 30 대 직장인 및 취준생을 위한 실용적 자기계발 콘텐츠 기획(도서 완벽한공부법을 직접 실천한 내용을 기반으로 비투비 시리즈물 작성, 자기계발 꿀팁 , 동기부여, 매일 시간활용 리포트 작성)
-OKR: 타겟 유저들이 블로그에 오래 머무르며 자기계발 콘텐츠를 읽고, 구독을 통해 지속적으로 자기 계발정보를 얻는다.
-KPI: 이메일 구독자 100명 kpi | 세션시간 6분이상 유저 10%
홍보채널 선정
-facebook 페이지 계발자
-커뮤니티(오유, 뽐뿌 취업,학습 게시판)
-네이버 블로그,
-구글 검색지면(SEO를 통해 노출)
사전 세팅
-워드프레스 기반의 블로그제작
-구글태그메니저 활용(페이스북 픽셀/전환픽셀, 구글 에널리틱스, 핫자 코드 설치)
-구글 에널리틱스, 핫자를 통해 데이터 분석
-자기계발 관련 콘텐츠 작성 및 홍보
운영데이터를 바탕으로 최적화 진행
-모바일 가독성을 높이기 위한 CSS 작업 | 실제 이탈률 개선됨, 평균 세션시간 개선
-메뉴클릭 이벤트를 추적하여 비선호 메뉴를 폐지하고 선호메뉴에 콘텐츠 역량을 집중함
-트레픽소스 대부분이 페이스북 인점을 개선하기 위해 SEO 작업 실행( 구글서치콘솔 등록, xml sitemap 생성, title, meta tag 작성) → 오가닉 유저 확보
-컨텐츠 효율성 맞춤 보고서를 활용하여 방문유저의 선호 콘텐츠 파악
-방문심도 4이상 +세션시간 6분이상 맞춤 세그먼트를 활용하여 진성유저 파악/ 적합한 랜딩페이지 선정 - [Home]
페이스북 페이드 광고
-[Home]을 렌딩페이지로 페이스북 광고운영
-구독자, 데일리리포트 조회, 페이지 참여자 유사타겟 생성
-이미지, 타겟, 제목, 실험
-랜딩페이지 개선(Home → 계발자의 변화)
-랜딩페이지 팝업 문구 개선
-결과: 초기CPC 889원 → 395원 | 초기 CTR 1.10% → 2.25% | 초기 CPA 21,003원 → 6,849원 으로 개선| 508 링크클릭 | 구독자 28명 획득
인사이트
-주관적인 감은 항상 데이터로 검증해야 한다.(본인이 좋다고 생각했던 콘텐츠가 실제로 소비자들은 선호하지 않은 경우가 있었다.)
-데이터가 쌓이는 방식과 데이터가 의미하고 있는 바를 명확하게 이해해야 한다. (세션과 사용자, paveview 의 차이, 각종 디멘션과 메트릭에 대한 정확한 이해 필요)
-UTM 태깅, URL 구조, 광고캠페인, 세트, 소재의 네이밍을 미리 신중하게 계획하고 만들어야 한다. - 세그먼트를 나눌때 업무량을 줄일 수 있다. 광고 성과를 비교할 때 보다 직관적으로 데이터를 볼 수 있다.
-페이스북 전환 캠페인의 경우 다음 조건을 충족시켰을 때 실행해야 한다. 하루 최소 2개~5개의 전환이 발생. 30개의 전환이 쌓였을 때(통계적 유의미)
-A/B 테스트의 경우 이미지, 타겟, 타이틀, 문구 순으로 진행해야 각 변수간 간섭을 줄일 수 있다. A/B 테스트의 경우에도 최소 광고 세트당 30클릭 이상이 나와야 유의미하다.
버즈빌에서 주최한 모바일 앱 마케팅 세미나 자료입니다.
Mobile App Marketing Seminar by Buzzvil(Feb 5. 2015)
전체 공개의 목적으로 발표에서 언급하였던 회사 사례 부분은 대부분 삭제되었으니 참고 바랍니다.
Gibeom Kim(김기범)
Marketing Lead Maneger, Buzzvil
5. Conversion Rate(전환율)의 예
헬스장 전단지를 총 1,000명에 나눠줬습니다
.
그 중에서 200명이 헬스장에 방문하여 상담
을 받았고
10명이 가입하였습니다.
방문 CVR = 200 / 1000 = 0.2 = 20%
회원 가입 CVR = 10 / 1000 = 0.01 = 1%
6. Conversion Rate(전환율)이 왜 중요할까?
높은 전환율은 곧 높은 성과 달성율
전환율이 1% 상승 → 매출이 1% 상승
마케팅 효율에 대해서 알 수 있다.
마케팅 비용 X 전환율 = 마케팅 효율
예) 전단지 1장은 50원, 총 1,000장 = 50,000원
마케팅 효율(CPA; Cost per acquisition) = 50,000 x 0.01 = 500
CPA가 낮을 수록 높은 ROI
채널별 CPA로 분석 가능
7. CVR 개선의 예
increased by 32.12%
https://blog.kissmetrics.com/100-conversion-optimization-case-studies/
9. Funnel Analysis의 예
헬스장 전단지를 총 1,000명에 나눠줬습
니다.
그 중에서 200명이 헬스장에 방문하여 상
담을 받았고
10명이 가입하였습니다.
헬스장 방문 funnel CVR = 200 / 1000 = 0.2
회원 등록 funnel CVR = 10 / 200 = 0.05
10. Funnel Analysis의 예
전단지를 누가/언제/누구에게 나눠줬을까?
전단지를 보고 헬스장을 쉽게 찾아올 수 있
었는가?
상담직원이 친절한가?
삼당직원이 자세하게 설명하였는가?
비용이 너무 비싸지 않은가?
11. Funnel Analysis 개선의 예
● 사용자가 인식하지 못함
● 메뉴를 변경하지 않는 사용자들은
불필요한 단계
카트아이템 클릭시
주문표로 이동
12. Funnel Analysis 개선의 예
● 메뉴를 변경하고 싶은 사용자들은
여전히 사용가능하지만, 혜택에 대
해서 좀더 소개
● 메뉴 변경이 필요없는 사용자들은
주문하기 페이지로 곧바로 이동
13. 전환율 측정 방법
1. Google Analytics에 가입한 후 SDK를 설치, 전환율을 측정하기 위해 이벤트 코드 삽입
2. Apptimize나 VWO에 가입하여 AB 테스팅 도구를 사용하여 CVR 차이 비교
3. 기간동안 달성한 사용자 목표에 대해 이벤트를 추적하여 CVR 측정
17. 무슨일이 있었는지 각 부서에 확인해보자
“지난주 마케팅팀에서는 신규 TV캠페인을 런칭했습니다. 아, 그러고보니 새로운 할
인 이벤트를 프로모션하기 위해 푸시도 매일 보냈네요. 개발팀에서는 이번에 바로
주문이 가능한 버튼을 추가한 신버전(2.2.4)을 릴리즈하였습니다. 업데이트 팝업을
띄워 사용자들이 신버전을 빨리 경험할 수 있도록 했습니다. 운영팀에 확인해보니
지난주는 장마였지만, 업체들이 미리 대비하지 못해 가게를 일찍 닫은곳도 많았다
고 합니다. 세일즈쪽에서는 바비큐치킨과 굼네치킨과 프렌차이즈 계약을 맺어서
새로운 식당들이 대거 입점했다고 합니다.”
18. 무슨일이 있었는지 각 부서에 확인해보자
“지난주 마케팅팀에서는 신규 TV캠페인을 런칭했습니다. 아, 그러고보니 새로운 할
인 이벤트를 프로모션하기 위해 푸시도 매일 보냈네요.
개발팀에서는 이번에 바로 주문이 가능한 버튼을 추가한 신버전(2.2.4)을 릴리즈하
였습니다. 업데이트 팝업을 띄워 사용자들이 신버전을 빨리 경험할 수 있도록 했습
니다.
운영팀에 확인해보니 지난주는 장마였지만, 업체들이 미리 대비하지 못해 가게를
일찍 닫은곳도 많았다고 합니다.
세일즈쪽에서는 바비큐치킨과 굼네치킨과 프렌차이즈 계약을 맺어서 새로운 식당
들이 대거 입점했다고 합니다.”
19. 부서별 영향도 파악
Home
100% Listing
90% Menu
70%
Check
out
30%
complete
20%
90% 78%
42% 67%
“지난주 마케팅팀에서는 신규 TV캠페인을 런칭했습니다. 아, 그러고보니 새로운 할인 이벤트를 프로모션하기 위해 푸시도 매일 보냈네요. 개발팀에서는 이번에 바로 주문이 가능한 버튼
을 추가한 신버전(2.2.4)을 릴리즈하였습니다. 업데이트 팝업을 띄워 사용자들이 신버전을 빨리 경험할 수 있도록 했습니다. 운영팀에 확인해보니 지난주는 장마였지만, 업체들이 미리 대
비하지 못해 가게를 일찍 닫은곳도 많았다고 합니다. 세일즈쪽에서는 바비큐치킨과 굼네치킨과 프렌차이즈 계약을 맺어서 새로운 식당들이 대거 입점했다고 합니다.”
200% 상승
방문자
100%
TV 캠페인
할인 이벤트 푸시 발송
장마
업데이트 팝업 “바로 주문” 기능프렌차이즈 계약
일찍 가게 닫음
20. 전환율은 어떻게 개선하지?
테스팅, 테스팅, 테스팅
정교하고 과학적인 방법으로
2012년도 Conversion Rate Optimization Report에 따르면, 가장 효율적인 전환율 개선 방법은 AB 테스팅
21. AB Testing
“Continuous A/B testing is the key to increasing conversions. Sometimes you get results, sometimes you don’t but if you do
lots of A/B tests, you are bound to see some improvements”
-Paras Chopra
22. AB 테스팅 예
비용이 너무 비싸지 않은가?
20대 회원에게는 정가 제공(control group)
30대 회원에게는 10% 추가 할인(A)
40대 이상 회원에게는 1달 무료(B)
23. Optimization at the Obama Campaign
출처: http://kylerush.net/blog/optimization-at-the-obama-campaign-ab-testing/
● 20개월 동안 총 500회에 이르는 AB 테스팅을 수행
● 기부 전환율은 49%, 가입 전환율은 161% 상승
● 지속적인 AB 테스팅을 위해 5개의 AB테스팅을 항상 미리 준비
● Google Analytics와 Optimizely를 사용하여 AB 테스팅 수행
24. 결론
전환율에 대해서 충분히 이해하고
모든 개발자와 기획자, QA는 전환율을 측정 가능해야 함
전환율을 지속적으로 측정하며
20개가 넘는 다양한 CVR 뷰
전환율을 개선하기 위해 끊임없이 가설을 검증하자
모든 기획은 가설을 검증하고 테스트하기 위해 준비되고 AB 테스팅을 수행하여 검증