Hyunwoo's DATA

1.[탐색]- [경로 탐색 분석] 2.[측정기준] -방문페이지 쿼리 문자열 추가 3.시작점으로부터 분석하기 session_start 가 해당 사이트의 서비스를 시작하는 점이기에 sessin_start로부터 시작한다. 다음과 같이 사용자 행동패턴을 분석할 수 있다. 4. 종료점부터 분석하기 퍼널분석의 마지막 단계인 목표 purchase부터 뒤에서 추적해보면 주문 리뷰,결제 진행, 정보 입력 단계를 거쳐 구매를 하는 것을 알수 있으며 결제진행 단계에서 구매까지 이어지는 단계에서도 많은 이탈이 발생하는 것을 알 수 있다. 배송지 입력에서 많은 이탈이 발생하는데 이에 대한 점검이 필요해보인다.

GA4 - Google Merch Shop을 통해 GA4의 유입경로 탐색분석을 통해 퍼널분석을 진행해보겠다. 1.[탐색]-[유입경로 탐색분석] 2.단계 퍼널 생성하기 서비스에 맞는 퍼널을 생성하여 고객들이 유저 경험 루트를 도착 단계까지 잘 진행되고 있는지를 분석한다. Google Merch Shop에서는 소비자가 상품을 구매하는 것을 목표로 하기에 서비스를 상품페이지를 조회하는 것부터 시작해 구매하는 단계까지의 이탈율을 조사해본다. page_view, add_to_cart, begin_checkout, purchase 같은 액션들을 통해 퍼널을 구성한다. 3. 퍼널분석 결과 화면 4. 세분화 기기 카테고리 추가 세분화를 통해 기기별 이탈율을 비교해볼 수 있다. 다음을 통해 상품 페이지 조회 단계에서 d..

utm태그 설명 utm_campaign 마케팅 이름을 적는다 예)가을맞이 정기세일,신규 고객 할인 프로모션 utm_source / utm_medium 모두 고객이 유입된 경로를 나타낸다. 분석 보고서에 소스/매체의 형태로 펴시되며 source를 대분류 , medium을 소분류로 적는다. 예)인스타그램/피드, 네이버/블로그 utm_content 마케팅 메시지의 주된 내용이 무엇이었는지 적는다. 이 필드에는 게시물의 제목을 적어도 되고,실험중인 내용을 적어도 좋다 예) 광고번호 11번,이미지 빨간색,구매하기버튼 utm_tern 목표 고객과 관련된 키워드나 타게팅 정보를 적느다. 예)데이터 분석,20대 축구 애호가 UTM 코드 설명 https://ga-dev-tools.google/ga4/campaign-ur..

자동 수집 이벤트 GA를 설치하면 자동으로 수집이 이루어지는 이벤트 향상된 측정 이벤트 설정 데이터스트림에서 향상된 측정을 ON으로 키면 자동으로 수집되는 이벤트 추천 이벤트 출처 : https://support.google.com/analytics/answer/9267735?hl=ko&ref_topic=9756175 이벤트 수집이 필요할 때는 먼저 사전 정의 이벤트를 조사한다. 사전 정의 이벤트가 없다면 사용자 정의 이벤트를 정의하여 서비스에 적용한다.

책의 저자 한스 로슬링은 통계학 분야의 세계적 석학이자 의사로 오해와 편견을 넘어 사실을 토대로한 세계관을 키우고 전세계에 전파하려는 것을 목표로 활동해왔다. 이 책은 데이터를 통해 우리의 인지과정이 어떻게 우리를 잘못된 길로 이끌 수 있는지 합리적으로 설명한다. 우리가 세상을 왜곡해서 보는 이유 10가지를 소개하고 왜곡해서 세상을 보지 않는 방법을 합리적으로 제시한다. 책은 전세계 사람들의 삶을 나아졌는지, 앞으로는 어떻게 변할지에 관련된 13개의 질문들로부터 시작된다. 그리고 저자는 그에 대한 답을 대부분의 집단에서 제대로 답을 하지 못하였고 심지어 엘리트 집단에서도 왜곡된 지식들로 인해 잘못된 답변을 한다고 소개한다. 1.간극 평균은 정보를 빨리 전달하는 수단이며, 유용한 정보를 알려줄 때도 많다...

1화. 상관관계와 인과관계 __광고 덕분에 DAU가 늘었다? 2화. 숫자의 불확실성 __큰 수를 더 크다고 말하지 못하고 3화. 모수와 표본 __모수가 이렇게 충분한데 그냥 쓰면 안 될까? 4화. 확률과 분포 __그때는 맞고 지금은 틀린가? 5화. 실험을 통한 의사 결정 __실험의, 실험에 의한, 실험을 위한 6화. 그래프 읽기 __백문이 불여일견이라는 거짓말 7화. 추세선 그리기 __엑셀이 이르시되 추세선이 있으라 8화. 시계열 데이터 __나는 내일, 어제의 데이터와 만난다 9화. 별점의 함정 __나의 3점과 당신의 3점은 다르다 10화. 인구통계학 정보의 효용성 __이 광고는 30대의 여성을 대상으로 타기팅했습니다? 11화. 조건부 확률 __그 식당이 맛집일 확률을 찾아서 12화. 범위 제한을 통한 ..