프로덕트 애널리틱스(Product Analytics)란 무엇이고 인과추론이 필요한 이유?(영상요약)

* 콴다의 최보경님 발표자료를 정리하였습니다.

 

안녕하세요 요즘은 데이터분석론과 인과추론에 대해 공부를 하고 있는데요.

프로덕트 애널리틱스 영상이 정말 유익했어서 영상 내용을 저만의 질문 형식으로 정리해 보려 합니다.

영상 링크는 글 하단에 있습니다.

 

프로덕트 애널리틱스란?

데이터를 통해 사용자와 프로덕트의 상호작용을 이해하는 과정.

 

프로덕트 애널리틱스의 예시

 

1) 웹 모바일 분야

Mobile&Web Analytics: 마케팅 비용, SEO, 페이지 단위 지표 등 표면적 분석

 

그럼 Product Analytics는?

→ 행동 데이터와 더 깊은 레벨의 데이터 탐색

 

2) 마케팅 분야

Marketing Analytics : 트래픽, 획득(Acquisition) 즉, 사용자들이 어디서 왔는가에 대한 분석

 

그렇다면 마케팅에서  Product Analytics는?

→ 유저들이 무엇을 하고 왜 다시 돌아왔는지 즉, what, why에 대한 분석

 

 

비즈니스에서 PA(Product Analysis)가 중요한 이유는 뭔가요?

당연한 이야기지만

1) 비즈니스는 성장을 원하고,

2) 비즈니스가 성장하기 위해선 사용자의 행동 변화를 이끌어내야 하기 때문.

 

예시) 원하는 사용자의 행동변화가 '구독' 일 경우

* 구독을 한 유저와 구독을 하지 않은 유저의 차이는 무엇인가?

* 일반 유저를 구독유저로 전환시키기 위해선 어떻게 해야 하는가?

* 일반 유저들이 재방문 유저와 같은 행동여정을 따르게 하려면 어떻게 해야 하는가?

 

즉, 비즈니스를 성장시키기 위해선 사용자의 행동변화를 이끌어낼 수 있는 인사이트가 필요함.

 

출처: Product Analytics 도서

 

인사이트라는 단어가 참 모호한데, 좀 더 세분화해서 설명하면 어떻게 되나요?

 

1) 관찰적(Observational)

현상, 환경 또는 행동을 설명하는 것을 기반으로 하는 인사이트

ex. 유저들이 홈페이지에 오래 체류한다.

 

2) 비교적(Comparative) 

두가지 서로 다른 수량 간의 비교를 기반으로 하는 인사이트

ex. 오가닉 유저의 유입이 지난달 대비 크게 감소했다.

 

3) 인과적(Causal) 

다른 요소를 발생시키는 하나의 요소에 대한 인사이트

ex. 프로모션을 조회하는 것은 유저로 하여금 핸드백을 구매하게 한다.

 

4) 예측적(Predictive)

미래에 발생할 요소에 대한 인사이트

ex. 앞으로 인구가 비슷한 비율로 증가한다면, 2020년까지 5배 큰 웨어하우스가 필요할 것이다.

 

총 4가지의 인사이트가 있다고 합니다.  

 

 

그럼 인사이트는 어떻게 찾나요?

검증 방법: A/B 테스트, 데이터분석, 유저 리서치 등 

검증이 된다면 사용자들의 행동이 변화할 확률이 높을 것.

 

검증하지 않는다면: 프로덕트 담당자의 직감(Gut Feeling)

 

검증된 인사이트는 사용자 행동 변화를 만드는 원인을 이해함으로써 발굴할 수 있음.

 

찾은 인사이트는 어떻게 검증하나요?

검증으로 A/B 테스트가 가능하다면 가장 좋지만 여러가지 이유로 A/B 테스트를 진행하기 어려운 경우가 많음.

 

예를 들어,

* 교란변수를 제대로 차단할 수 있는 인프라가 부족

* A/B테스트를 유저에게 실험시 매출액이 감소하는 상황이 발생할 경우들이 생김.

 

따라서 A/B테스트가 어렵거나 추가적인 task가 필요할 경우 인과추론이 필요하고 사용하게 된다고 합니다!

 

 

 

 

 

 

출처:

유튜브 인과추론의 데이터과학 - [Industry] 프로덕트 애널리틱스에서의 인과추론의 활용 사례

https://www.youtube.com/watch?v=ubuFDpYIqTM