[Monthly Webinar VOD] 우리 서비스, 뭐가 문제일까? 사내 데이터로 퍼널 개선하기

매월 열리는 하트카운트의 데이터 웨비나! 2024년 3월에는 데이터 분석가 김민주님을 모시고, '사내 데이터로 퍼널 개선하기'이라는 주제로 진행되었습니다.

민주님의 퍼널 개선 경험들을 듣고, 관련 주제에 대한 다양한 이야기를 주고 받는 시간을 가졌습니다. 아래 다시 보기 영상을 시청해 보세요.

웨비나 다시 보기

읽어 드린 블로그

패널 토크 주제

Q1. 설명해 주신 퍼널 분석을 위해서 어떤 데이터가 필요한가요? 또 그 데이터를 어떻게 가져오나요?

Q2. 퍼널 분석은 보통 크고 굵직한 단위에서의 사용자 액션(접속, 입주 신청, 투어, 계약 등)을 기반으로 분석을 진행하게 되는데요. 그 사이에 일어나는 자잘한 유저의 행동들이 중요한 인사이트를 담고 있는 경우가 많습니다. 관련한 사례가 있을까요?

Q3. 서비스가 얼마나 성장했느냐에 따라 (초기 서비스이냐 어느 정도 성장한 서비스이냐..) 유심히 봐야 하는 지표나 지표를 바라보는 기준이 달라질 것 같은데요. 서비스의 성장 단계에 따른 고려사항에는 어떤 것이 있을까요?

Q4. 앞선 발표에서 “전환율이 낮아져야 하는 퍼널“도 있다고 해주셨는데, 말씀해 주신 예시 말고도 또 어떤 예시를 들 수 있을까요?

Q5-1. 구글 시트, Looker Studio, GA 등에 산재되어 있는 데이터들을 어떤 식으로 모아서 정리할 수 있을지 궁금합니다.

Q5-2. 서비스의 퍼널을 설계하는 과정이 어떻게 되는지 궁금합니다. 저 같은 경우에는 User Flow를 그려놓고 각 Flow에서 볼법한, 볼 수 있는 이벤트를 적어두는 방식으로 했는데 이런 식으로 접근하는게 맞는지, 아니면 좀 더 정형화된 방식이 있는지 궁금합니다.

Q6. 한 사이트 내에서 너무 많은 서비스가 있어 제대로 된 퍼널이 불분명합니다. 예를 들자면 클래스 101과 트레바리 그리고 이벤터스가 한 사이트 내에서 서비스가 되고 있는 꼴입니다. 현 상황에서 가장 효율적인 퍼널을 찾고 줄이기 위한 첫 단계가 궁금합니다.