[데이터분석] IT 서비스 데이터 분석 프로세스

데이터 분석

 IT에서 기획은 보통 전략기획, 서비스기획으로 구분합니다.

전략기획은 사업기획서 작성이 주 포지션이고, 서비스 기획은 제품 설계 쪽을 말합니다. 저는 주로 서비스 기획을 하였지만, 운영을 진행하다보면 데이터의 분석이 무엇보다 중요하다는 사실을 알 수 있죠.

 그래서 오늘은 운영에 필요한 데이터 분석에 관한 내용을 공유합니다.

먼저 데이터 프로세스에 관해서는 다음과 같습니다.

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● 데이터 분석 프로세스

 1. Operation Framework 만들기  

 2. Log를 Metric(지표)로 

 3. OMTM 설정하기 

 4. 데이터 보기 

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아마, 업무의 롤을 나열하기는 쉽지 않지만, 간단한 정의로 정리를 해보자면, 

1. Operation Framework 만들기

  - 도메인, 서비스, 사용자에 대한 이해를 바탕으로 유의미한 데이터를 선별, 분석 틀 제작.    

  - 사용자 여정 지도 (User journey map) 

     · 사용자의 진입과 이탈 

     · 서비스의 핵심 기능과 거기에 이르는 길 

     · 사용자의 Status 변화 

     · 서비스 이용에 영향을 미치는 내/외부적 요인 

     · 운영자가 서비스에 개입하는 시점 

     · 운영자의 개입형태 

  - 유저가 들어오고, 나간 이후의 전체 Flow 

  - 각 단계가 일종의 Funnel형태로 서로 유기적으로 엮여 있으며, 그 관계가 명확함. 

  - 아래 세 가지 핵심 요소가 모두 반영. 

     · Get Users : 사용자를 데려 오기.

     · Drive Usage : 유입 사용자들을 서비스 내에 안착, 서비스 핵심 기능을 사용 유도.          

     · Make Money : 그 과정에 적절한 BM을 붙여서 매출을 일으키기 

2. Log를 Metric(지표)로

   - 의미 있는 지표 추출하기 지표의 의미를 읽는 능력

   - 서비스 Operation 과정에서 생성되는 다양한 Log를 분석 가능한 형태로 Summarize 

   - 서비스를 들여다 보고 분석하기 위한 틀잡기 

   - 사람/돈에 대한 기본적인 지표들 체크하기 

   - 지표들 간의 관계 이해하고 지표를 통해 서비스의 현재 상태 이해하기 

   - 후행지표에 영향을 주는 의미 있는 선행지표 찾아내기  

   - 사람과 관련된 지표 

     · 회원수 (User) 

     · 상태별 / 누적 회원수 

     · Active User 

        · DAU, WAU, MAU … 

     · MCU (Maximum Current User) 

     · PU (Paying User)          

   · 가입전환율 

   · 재방문자 비율 

   · 방문간격 (Visit Frequency) 

   · 잔존율 (Retention Rate) 

     · Classic Retention 

     · Rolling Retention 

   · 결제유저비율 (Paying User Rate) 

   · 바이럴 계수 (Viral Coefficient) 

   · NPS (Net Promoter Score)   

   - 돈과 관련된 지표 

   · 매출 (Revenue) 

   · 결제횟수 (Transactions) 

   · ARPU (Average Revenue Per User) 

   · ARPPU (Average Revenue Per Paying User) 

   · ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) 

   · ASP (Average Selling Price) 

   · 평균 구매간격 (Purchase Frequency) 

   · CPC, CPM, CPA 

   · CAC (Customer Acquisition Cost) 

   · LTV (Lifetime Value) = CLV (Customer Lifetime Value) 

   · LTR (Lifetime Revenue) 

   · ROAS (Return on Ads Spending) 

3. OMTM (One Metric That Matters)

   - 가장 중요한 한가지 지표로 KPI와는 전혀 다른 의미로 사용.

   - KPI는 성과만을 노출 OMTM은 한가지 지표만을 위해 사용. 

   - 넓은 시야에서 서비스를 바라보고, 서비스 자체에 초첨을 맞출 수 있게 한다.

   - 선행 지표 중에서 선별하고, 중의적 의미를 가지지 않는 명확한 지표에만 사용.

4. 데이터 보기

   - 1~3항에 해당되서 도출된 정보를 바탕으로 데이터를 분석해 보기

   - 지표간 관계를 이해하기

   - 서비스 도메인과 지표 보기

   - 지표 판단의 기준점 잡기