서비스 데이터 분석을 통한 리텐션 개선 2부

이 게시물은 유저 리텐션 개선을 위해 서비스 데이터를 행동 및 속성 측면에서 세분화하여 분석하는 방법을 설명합니다.

핵심 내용

• 라이프 사이클에 따른 유저 구분과 현재 유저의 행동 및 속성 분석
• 클러스터링(주로 NMF)을 활용해 유저 행동 패턴 분류 및 특성 파악
• 코호트별 stickness 차트로 핵심 사용자 그룹 탐색 및 PMF(제품-시장 적합성) 검증 지원
• 상관분석을 통한 핵심 이벤트 도출과 이를 바탕으로 한 AB 테스트 가설 수립

분석 과정 및 활용

• 유저 행동 세분화와 클러스터별 리텐션 차이 관찰
• 핵심 이벤트 정의와 텍소노미 작업 중요성 강조
• 코호트 간 상관분석을 통해 효과적인 넛지 전략 수립