프로그래머스 데이터분석 데브코스 10-3 (이커머스 지표)

서비스 사용 고객

• 활성 (Active) 정의
  • 사용자가 활성 상태에 관한 명확한 정의가 중요 -> 지표 사전의 필요성
  • 단순 로그인을 활성으로 볼 것인가? 아니라면 어떤 행동을 의미있는 행동이라 볼 것인가
• DAU (Daily Active User)
• WAU (Weekly Active User)
• MAU (Monthly Active User)

잔존율/이탈율/수명

• 잔존율 = 재방문율 = 재구매율
• 사실 이 지표는 구독 기반 B2B 비지니스에서 더 중요
• 사용자 이탈율
  • 보통 월 기준으로 사용자가 우리 서비스를 이탈하는지 여부를 보는 지표
  • 반대는 사용자 잔존율
    • 고객 잔존율은 고객이 계속해서 서비스를 사용하는 비율
    • 고객 이탈율 = 1 - 고객 잔존율
    • 고객 이탈을 예측할 수 있다면 이메일 마케팅등을 통해 재소통 시도가 가능
• 사용자 수명
  • 사용자 이탈율을 알면 사용자의 평균 서비스 사용 개월 수 계산이 가능
  • 사용자 평균 수명(개월) = 1/사용자 이탈율
• 확인을 쉽게 하기 위해 사용자의 마케팅 수신 동의를 받는게 중요하다.

코호트

• 코호트란?
  • 특정 속성을 바탕으로 나뉘어진 사용자 그룹
  • 가장 많이 사용되는 속성은 사용자의 서비스 처음 사용달 혹은 회원 등록달
    • 제품의 특징 기능을 사용하는 사람들과 아닌 사람들을 코호트로 나눠볼 수도 있음
• 코호트 분석이란?
  • 코호트를 기반으로 사용자의 이탈율/잔존율, 총 소비금액 등을 시간을 두고 계산하는 것
  • 여기서 시간은 보통 월이 되며 이 분석의 목적은 결국 잔존율을 높일 방법을 찾는 것
    • 첫번째 달, 두번쨰 달, 세번째 달, ... 어떻게 행동이 바뀌는지 체크
• 코호트 분석

 

LTV(Life Time Value) = CLV(Customer Lifetime Value)

• CLV라고 부르기도 함
• 사용자가 우리 서비스를 사용하는 동안 얼마의 매출을 낼 것인지 예측하는 것
• 이걸 예측하는 모델링이 굉장히 중요
  • 간단한 경험기반 룰로 시작해서 나중에는 머신러닝 등을 사용하여 고도화
• B2B인 경우 더 중요하며 계산도 간편(단, 충분한 기간의 데이터가 필요하다)

 

NPS (Net Promoter Score)

• 고객 서베이 (0-10) : 10은 가장 만족스러운 경우
  • 10-9 : 추천 고객 (Promoter)
  • 7-8 : 중립 고객 (Passive)
  • 6-0 : 비추천 고객 (Detractor)
  • 주변에 추천할지 여부
• NPS = 추천고객 비율 - 비추천고객 비율
  • 60이상이면 훌륭한 점수, 도메인에 따라 범위가 많이 달라짐. (보통 의료, 통신의 NPS가 낮음)

 

 퍼널 분석 (Funnel Analysis)

• 클릭스트림(Click Stream) 분석
  • 마케팅 광고를 통한 매출 유도 분석
  • 서비스 친숙도에서도 아주 중요 (어느정도의 시간을 두고 이뤄짐)