25.12.31 TIL 35: 본캠프 25일차‼️

📌 오늘의 진도:

강의: 

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아티클:

모두가 알지만 누구도 제대로 쓰지 못하는, PRD

책:

제품을 성공시키는 프로덕트 매니저의 비밀

오늘의 인사이트  👀

오늘은 스케줄표에 있는 과제를 완료하였다. 데이터 구조 이해 및 문제 정의 하고 나서 데이터 분석 및 가설까지 도출 하는 것 이였다.
페르소나 C를 선택하였고, 그 유저들의 행동을 분석하는데에 필요한 카테고리를 이용하여 SQL로 데이터 분석을 진행했다. SQL을 너무 오랜만에 써서 거의 다 잊어버려서 잠시 복습하는 시간을 갖은 뒤에 빠르게 데이터 분석을 진행하였다..! 정말 실제로 SQL을 데이터 분석하는데에 이용하여서 되게 신났다.

데이터 분석을 해보니 결과가 내가 예상 했던거와는 다르게 흘러가서 생각보다 오래걸린거 같다. 실제 데이터가 아닌 가공된 데이터여서 그런건지... 아님 내가 잘못 하고 있는건지 모르겠어서 걱정이 한편으로도 되었던거 같다. 분석된 자료들로 사용자의 행동에 기여된 요소 분석을 한 뒤에 가설을 2개 도출 하였는데 가설도 사용자의 행동을 계속 신경쓰면서 하여서 굉장히 힘들었던거 같다..!

 

Day 2: 서비스 기획 숙련 과제 

12/31일 수요일 to-do list 🔹데이터 구조 이해 & 문제 정의 - 데이터셋 구조 및 주요 컬럼 이해 - 전체 퍼널 흐름 및 제공 지표 확인 🔹데이터 분석 및 가설 도출 - 행동 기반 전환 기여 요소 분석 - 가설 2~3개 도출

 

아래는 실제로 데이터를 찾을때 SQL을 이용한 코드와 결과값을 표로 작성하였다. 

기존에 제공되어있지 않았던 나만의 "체류시간" 기준치를 정한 칼럼을 하나 더 데이터에 생성하였다. (오로지 데이터 분석을 빠르게 할 수 있었던..)

페르소나 C에 대한 퍼널도 요소들과 함께 시각화를 진행하였다. 다른 페르소나와 달리 C의 행동분석으로 검색유입 & PDP 탐색이 100%여서 중간에 이탈 하는 사람이 없었다.

 

그리고 아래는 데이터 분석을 할때 어떤 카테고리를 사용하였는지 알 수 있는 표다. 

 

요 분석된 내용들을 다 참고하여서 가설 수립까지 완료 하였다. 

1. 외부 검색 유입 신규 유저에게 PDP 상단에서 할인 정보를 명확하게 노출하면, 장바구니 전환율이 증가할 것이다. 토스트 팝업
   → 즉각적인 가격 메리트/ 금전적 혜택
2. 유사 조건 사용자 선택 신호 제공
   → 의사결정 보조를 위해 ‘최근 7일 가장 많이 담긴 상품’, ‘검색 유입 신규 유저 기준 인기 상품’과 같은 선택 신호를 제공한다.외부 검색을 통해 유입된 신규 유저는 서비스 내 인기 상품에 대한 사전 인지가 낮을 가능성이 크며, 명확한 목적을 가지고 진입한 만큼 어떤 상품이 현재 기준에서 많이 선택되고 있는지에 대한 정보가 의사결정에 중요한 참고 요소로 작용할 수 있다. 따라서 검색 결과 또는 상품 리스트 상단에 해당 선택 신호가 적용된 상품을 노출할 경우, 장바구니 전환율이 증가할 것으로 가설을 수립하였다.