반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 | 31 |
Tags
- 데이터분석
- DataAnalysis
- retentioneering
- 야구
- 주가데이터
- gapminder
- n8n
- data-analysis
- 벅슨의역설
- 트위먼의법칙
- 아하모먼트
- 프롬프트엔지니어링
- 프롬프트
- 데이터분석가
- 신기효과
- productanalysis
- 데이터
- pandasai
- 분석한스푼
- 글또
- 인과추론
- 전환분석
- 데이터디스커버리플랫폼
- DataAnalyst
- aha-moment
- PyGWalker
- EDA
- data
- 시각화
- 성장
Archives
목록전환분석 (1)
데이터 생존 로그

0. 개요🤔전환은 왜 중요한가?'전환'이라는 지표는 단순히 마케팅 활동의 성과를 넘어, 비즈니스의 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator)와 큰 연관성이 있다.특히 데이터 분석가에게 전환율은 유저 행동 파악, 채널별 마케팅 효과를 분석, 구매로의 전환 등 다양한 관점에서 분석이 필요한 경우가 많다!유저가 처음 서비스와 만나는 순간부터 구매를 결정하기까지 다양한 접점이 존재하는데, 이 과정을 이해하고 최적화하는 것이 지표 개선에 필수적이기 때문이다. 📊 전환을 다섯 가지 방식으로 구분해서 분석해야하는 이유유저의 전환 여정은 다층적이고, 하나의 시각만으로는 충분히 설명할 수 없다.유저가 전환을 위해 거치는 여러 접점을 파악하기 위해서는 다양한 분석 모델을 통해 전환에 대한 포괄적인..
생존 도구🏹
2024. 10. 27. 19:20