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목적 : 00 이벤트 성과 분석을 통한 인앱 여부 결정
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역할
데이터 추출/가공 및 분석 성과 지표 선정 및 기준 설정 고객 세그먼트 설정 및 세그먼트별 지표 비교 분석 → 이벤트 효과 검증•
성과 및 결론
유저 행동 패턴 추가 분석/가설 설정 → 이벤트 다각화를 통한 추가 분석 제안•
사용 기술
- MySQL, DBeaver, Python
1. 문제 정의
00 이벤트 성과 분석을 통한
인앱 서비스 도입 결정 여부 지원
1-1. 00 이벤트 현황 파악
현황 파악에 필요한 지표 선정 과정 진행[ 지표 선정 이유 ]
기본 성과 지표 (이벤트 참여 현황 파악)
핵심 성과 지표
DAU (기간 : 7일)
이벤트 참여율
평균리텐션
2. 가설 설정 및 검증 과정
OO이벤트 성과 분석을 위해서 해당 이벤트 참여 여부에 따른 리텐션 지표에 유의미한 차이가 있는지 통계적으로 검증했습니다.
신규 vs 기존
참여 vs 미참여
신규 vs 기존
참여 vs 미참여
가설 (H0) : OO 이벤트 참여 여부에 따른 retention에 차이가 없을 것이다.
3. 결론 및 회고
Conclusion︎ OO 이벤트 참여 여부에 따른 리텐션 유의미한 차이를 확인했으며, 이벤트를 참여하는 유저들의 리텐션이 상대적으로 높게 나오는 것을 확인했습니다.
︎ 이벤트 참여율 자체가 낮은 문제가 있어, 참여율을 높일 수 있는 방안을 추가적으로 고려해 볼 수 있습니다.
참여율 자체를 높일 수 있는 대안 찾기 ✦ 당첨 확률을 명확하게 보여주기
→ 유저가 기대할 수 있도록 확률을 강조
“지금까지 N명 당첨!” “이번 주 남은 당첨자 수 : N명!”
✦ 참여만 해도 최소 보상을 지급
→ 꽝 없는 이벤트 방식으로 심리적 허들 낮추기
“참여만 해도 1,000포인트 지급!” “지금 N명이 참여해서 n포인트를 받아갔어요~!” 등
✦ 커뮤니티/소셜 요소 활용
→ 친구 초대 보상 도입으로 유저 간 추천을 유도
“친구와 함께하면 당첨 확률이 N배 업!” “친구에게 공유하고 500포인트 받자!” 등
4. 참고 자료
참여 고객 세그먼트별 리텐션 그래프
미참여 고객 리텐션 그래프(자료 생략)