프로덕트 데이터 분석 방법(Product Data Analysis)
퍼널 분석(Funnel Analysis) 고객들이 우리가 설계한 유저 경험 루트를 따라 잘 도착하고 있는지 확인해보기 위해 최초 유입부터 최종 목적지까지 단계를 나누어서 살펴보는 분석 기법 앱 스토어 페이지 뷰가 있으면 설치하고 실행하고 가입하고 가입 완료하기 까지의 과정을 잘 따라오고 있는지 분석하는 것. 각 단계를 넘어가는 것을 전환이라고 부르고 그 비율을 전환율이라고 한다! 퍼널의 단계를 줄이는게 단계별 이탈하는 유저를 줄이고 전환율을 올릴 수 있음. -> 카카오 계정으로 시작하기 등 불필요한 단계가 있진 않은지, 전환율이 떨어지는 구간이 있지 않은지, 유입량 자체가 너무 적지 않은지 확인해봐야함 리텐션 분석(Retention Analysis) 얼마나 많은 유저가 제품으로 다시 돌아오는지 측정하는 ..
Data Scientist/Data Analysis
2024. 3. 12. 16:32
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 도커
- 성능비교
- 앙상블기법
- wsl2
- vscode
- 병렬처리
- remote-ssh
- 도커컴포즈
- 머신러닝
- Python
- k8s
- 쿠버네티스
- ssh에러
- 부스팅
- vscode접속
- MaskRCNN
- mrccn
- WSL에러
- Docker
- 도커설치
- WSL오류
- ray적용시키기
- python분산처리
- 오케스트레이션
- 배깅
- kubernetes
- 분산처리
- 0x80041001
- dockercompose
- ResNet
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 |
글 보관함