코그 떨어졌습니다 ^-^ 다음 목표는 넥토리얼입니다. 아자잣
(1) 데이터 (2) 개인 프로젝트 (3) IT/CS, 비즈니스 (4) 콘텐츠/마케팅 의 순서입니다.
1-1. 넥슨의 LTV, BG/NBD, Gamma-Gamma
LTV: 고객 생애 가치. 유저의 향후 구매 금액을 나타내는 지표
- 유저 과거 구매 금액 정보로 기대 구매 횟수와 기대 구매 금액을 예측, 둘의 곱으로 계산.
- 기대 구매 횟수는 BG/NBD(Beta-Geometric / Negative Binomial Distribution) 모델로, 기대 구매 금액은 Gamma-Gamma모델로 추정.
- BG/NBD = BTYD(Buy Till You Die)
- Buy, "미래에 유저가 몇 번 구매할까?": 포아송 분포(모수를 구매율로 설정)로 추정. 횟수는 Gamma를 따른다 가정
- Till You Die, "미래에 유저가 언제 구매를 중단할까?": 기하 분포로 추정(확률(Dropout rate)은 베타분포로 가정)
- 포아송 분포와 감마 분포의 결합이 음이항분포에 해당하는데, 이를 Poisson-Gamma Mixture라 함.
- Gamma-Gamma 모델은 "미래에 유저가 얼마씩 구매할까?"에 대한 모델
> ㅎㅎ... 1/3~1/4정도 겨우 이해한 것 같다. 멋지다는 말 밖에 나오지않음... 시니어 데분들은 이런 걸 하시는 건가요? 정말 멋집니당...
1-2. 1인 데이터분석가의 회고
- DA가 받는 데이터/분석 요청에서 가장 중요한 일은 문제 정의: 요청자의 문제 상황, 생각목적, 요구사항을 이해해야 함(분석가의 생각과 요청자의 생각이 다를 수 있기 때문)
- 분석 필요 이유, 구체화된 요청사항, 분석 결과 기반 이후 액션 세 가지에 대한 명세 필요
2-1. A/B 검정
https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001810380 의 일부를 리뷰합니다.
A/B 검정은 두 가지 처리 방법, 제품, 절차 중 어느 쪽이 다른 쪽보다 더 우월하다는 것을 입증하기 위해 실험군을 두 그룹으로 나누어 진행하는 실험이다. … 결과를 쉽게 측정할 수 있으므로 웹 디자인이나 마케팅에서 일반적으로 사용된다.
제대로 된 A/B 검정에는 둘 중 어느 한쪽의 처리를 할당할 수 있는 대상이 주어진다. … 이상적으로, 피험자는 무작위로 어느 처리에 할당되므로 처리군 간의 차이는 다른 처리의 효과 혹은 어떤 대상들이 어떤 처리에 배정될지에 대한 경우의 수 두 가지 이유 중 하나 때문이라 할 수 있다. 그룹 A와 그룹 B를 비교하는 데 사용하는 검정통계량 또는 측정 지표에도 주의를 기울여야 한다. 일반적으로는 구매/구매하지 않음과 같은 이진 변수이므로, 결과를 2x2 표로 요약할 수 있다.
* 연구 대상을 두 가지 이상의 그룹 중 하나에 할당한다. 여기서 서로 다른 처리 조건을 제외한 나머지 조건들은 정확히 동일하게 처리된다.
* 이상적으로, 대상들은 그룹에 무작위로 배정된다.
사용자들이 A안과 B안 중 어느것을 더 좋아하는지 알고싶을 때, 사용자에게 랜덤으로 A안 혹은 B안을 보여주고 둘 중 무엇의 지표가 더 좋은지로 파악하는 것. 객관적인 이용자 경험을 측정할 수 있어 데이터 기반의 의사결정의 기반이 됨
- 랜덤으로 보여주는 이유: 선택 편향(선택의 결과로 두 그룹 간의 차이가 생겨나는 것)을 막기 위함
- 두 가지 이상(세 가지 등도 가능)의 비교가 가능하며, 지표 차이가 유의미한 차이를 보이는가를 알아내고자 함
- *(통계적)유의미: 실험(연구)결과가 우연히 일어난 것인지 우연히 일어날 수 없는 극단적인 것인지를 판단하는 것. 결과가 우연으로 생겨날 수 있는 변동성의 바깥에 존재한다면 이것은 통계적으로 유의함:: p-값(통계적 유의성 측정 지표, 랜덤 모형이 주어졌을 때 이것이 관측 결과보다 극단적인 결과를 생성할 확률)
- 1종 오류(우연으로 발생한 것을 사실이라 판단)나 2종 오류(실제로 발생한 것을 우연이라 판단)가 일어나지 않도록 해야하며, 유의성 검정(가설 검정)은 '우연히 일어난 일에 속지 않도록' 1종 오류를 최소화하도록 가설을 설계한다.
- 분산분석(ANOVA): 여러 그룹 간의 통계적으로 유의미한 차이를 검정하는 통계적 절차. F통계량(잔차 오차로 인한 분산과 그룹 평균의 분산에 대한 비율, 높을수록 통계적으로 유의미) 등으로 그룹 간 편차가 우연의 범위 안에 있는지 평가하기 위해 사용됨.
- A안 실험군과 B안 실험군은 통계적으로 동질해야 함: 카이제곱분포 활용
- 멀티암드밴딧(MAB): 고객이 선택할 수 있는 손잡이가 여러 개인 가상의 슬롯머신. 각 손잡이가 각기 다른 수익을 가져다 줌. 다중처리실험에 대한 비유.
- 주로 하이브리드 접근방식을 취함: 처음에는 무작위로 제안(손잡이)들을 표시하다가 특정 제안이 다른 제안보다 좋은 지표를 보이기 시작하면 그 제안이 더 자주 표시되도록 함
- 3가지 이상의 처리를 효율적으로 다루며 '최고'를 위한 최적의 선택을 하도록 도움
- 결과는 직관적인 측정이 가능해야 함: 실험으로 얻은 '제일 나은 실험군'이 가장 좋은 선택지일 확률을 베이지안 통계 모델링으로 활용
참고한 것들:
2-2. 사업PM 공부
코그 사업PM 직무를 준비하며 수강했던 강의입니다. 메모해서 달달달 외웠던 것들만 정리합니다.
- 게임사업 PM: 서비스하는 게임이 시장에서 사업 성과를 낼 수 있도록 관리하는 직군. 제품 조정, 아이템 설계 등을 수행
*제품 조정: 레퍼런스 제공 등으로 제품 개발에 간접적으로 참여하는 것.
- 사용자 지표: PV(Page View), UV(Unique Visitor, 순수 방문자), DAU/WAU/MAU(Daily/Weekly/Monthly Active User, 순수 사용자), Retention Rate(재방문율), CCU(Concurrent Connected User, 동시 접속자), NRU(New Registered User, 신규 유저)
- 매출 지표: Revenue(매출), PU(Paying User, 구매 유저 수), ARPU(Average Revenue Per User, 유저 한명이 결제하는 평균 금액), ARPPU(Average Revenue Per Paying User, 과금 유저 한 명이 결제하는 평균 금액), LTV(Life Time Value, 고객생애가치. 유저 한 명에게 기대할 수 있는 전체 수익)
3-1. 사용자 경험 중심의 디지털 전환
디지털 전환(DX)의 목표 (1)고객 경험의 혁신 (2)일하는 방식의 혁신 (3)새로운 사업모델의 시도
- 성공적인 DX를 위한 UI는 고객과 직원 둘 다를 고려해야 한다. 이를 위해서는 (1)심플한 고객경험, (2)직원의 업무 생산성 최대화 경험, (3)두 경험의 시스템인 프로세스 혁신 세 가지가 필요하다.
- UX 중심의 DX추진은 (1)DX의 결과물을 먼저 기획한다 (2)고객 경험을 위해 직원들이 빠르게 대처하도록 한다 (3)신규 상품 개발 프로세스를 따른다
> 디지털 전환의 목표가 무엇이냐, 결국 고객과 직원의 '경험 혁신'을 위해서다. 그래서 UX혁신을 중심으로 둔 DX추진이 필요하다. 는 내용의 아티클입니다. 포인트는 '적당한 감각을 가지면 할 수 있는 것' 쯤으로 UX를 낮게 판단해서는 안 된다는 것 같아요. 사실 저도 이전까지만 해도 '저 직무도 내가 해볼 수 있을 것 같은데'라고 안일하게 생각했었던 차라... 이번 아티클을 읽고 나서, UI/UX 디자이너 분들이 따로 계신 이유에 대해 어느정도 이해할 수 있게 되었습니다.. :>
3-2. 넥슨 인텔리전스랩스 PM실
프로젝트 관리 방법론을 토대로 조직이 겪는 다양한 문제들을 해결하는 조직.
- 하나의 프로젝트와 관련된 여러 분야에 대해 이해하기 위해 그들과 이야기할 수 있는 기반지식과 빠르게 습득하는 능력이 중요하다.
- 추천 도서: PMBOK 해설서, 10일만에 끝내는 MBA, Growth Hacking, 팩트풀니스, 룬샷, 멀티팩터, 초격차
- PM은 Problem Solver가 되어야 한다: 문제를 해결해 나가며 성장해야 함.
3-3. 별점을 통한 유저 평가 이해
스토어 평점은 첫인상 점수: 많은 소비자들에게 스토어 평점은 어플을 다운하거나 인식할 때 중요하게 작용한다
- 자발적 평가: 다수가 첫 플레이 이후 일주일 내에 남김. 번거롭다 느끼는 비율과 쉽다고 느끼는 비율이 유사함
- 비자발적 평가: 리뷰 강요, 게임 흐름 끊김, 반복요청을 받은 경우 불쾌하다 생각했음.
- 높은 평점: 게임에 대한 애정표현. 취향에 맞거나 게임 퀄리티에 만족하기 때문.
- 낮은 평점: 게임에 대한 의견 제시. 불만사항을 표현하기 위해 일종의 고객센터처럼 활용.
- 비교적 간단히 문의를 남기고 빠르게 답변을 받을 수 있기 때문
- 특히 패치(업데이트) 직후 안정성 관련 낮은 별점 평가가 많아지는 경향이 있었음: 점검, 업데이트 시간을 정확히 고지하고 지키는 것이 중요
- 많은 응답자가 기존에 남긴 리뷰를 수정함: 만족도 변화 때문
3-4. ChatGPT API로 서비스 만들기, 후기
- 한계점 (1)시간과 비용 문제가 있었음(오래 걸리며 비용도 많이 듦) (2)생성 내용이 검증되지 않았음
- 그러나 뛰어난 범용성, 지속되고 있는 연구와 개발을 가진 획기적인 기술임에는 이견이 없음
4-1. 타겟 마케팅, 매스 마케팅:
헤비유저만 노릴 게 아니라, 라이트 유저부터 비 사용자까지 넓은 범위를 공략해야 성공 가능성이 높아진다
- 20:80의 파레토 법칙이 현실에서 적용되지 않는 경우도 많다: 매출 측면에서 가장 중요한 요소는 '충성도가 낮은' 고객들
> '차별화'보다 '기억되기 쉬운' 특수성을 노리라는 게 포인트다. 잘 만든 CM송, 광고카피로 확 뜨는 브랜드들 또한 이와 비슷한 이유일 듯.
+)반대 사례(데이터 기반, 타겟 마케팅):
- 코로나 시기 급격한 디지털화가 진행되었지만 이것이 고객에 대한 이해로 이어지지는 못했으며, 급변하는 오프라인 상황에 제대로 대응하기도 어려웠다: 다수(Mass)를 대상으로 한 마케팅을 채택하는 기업이 생겨났다
- 외부 데이터를 활용하고 새로운 분석모델을 만들어 타겟 마케팅을 실행하고, AI를 활용하면 빠른 인사이트 도출이 가능하다: 가치를 이끌어 내기 위해서는 (기술 투자를 위해 재정을)아끼고, 애자일해져야 한다:: 팬데믹을 전환의 기회로 사용할 수 있다
4-2. 게임 서사와 영화 서사
게임은 이야기를 도입하게 되면서 점차 영화의 이야기 전달방법을 사용하기 시작했으며, 영화를 소재로 하는 게임도 있다.
- 그러나 영화는 이야기 자체가 목적이지만, 게임은 플레이라는 목적을 위한 수단으로 이야기를 활용한다.
- 그리고 영화는 관객의 개입이 불가능하지만 게임은 플레이어의 개입이 중요하다.
4-3. 래몽래인 방문기
드라마 제작사: 드라마 기획부터 반영 전까지의 모든 과정을 수행. 촬영은 외부 스튜디오에서 진행함.
- 가장 중요한 것은 시나리오와 캐스팅. 그 중에서도 시나리오가 가장 중요한데, 배우들이 시나리오를 보고 출연을 결정하기 때문.
4-4. 콘텐츠 리뷰
- 무질서한 업계일수록 좋은 도시(=양질의 네트워크)에 속해있는 게 도움이 된다. 무언가를 이루고 싶다면 비슷한 야망을 품은 사람들 곁으로 가자. 스스로를 계속 자극하는 동시에 양질의 피드백을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법이기 때문이다.
- 콘텐츠 사업에서 중요한 것은 비평가들이 아니라 대중이다
- "때로 원하는 것을 얻으려면 고통을 피할 수 없습니다. 어쩌면 인생이 무너져 내릴 수도 있겠죠. 하지만 (갈등을 피하지 않고) 이를 견뎌낸다면 강해질 겁니다. 정규 시즌에서 고난을 겪으면서 플레이오프에서 강해진 우리처럼요"
- 20대 때 치열하게 살아야 30대 때 빛나게 살 수 있고, 30대 때 치열하게 살아야 40대 때 빛나게 살 수 있다.
- "커뮤니케이션 스킬이 뛰어난 사람은 '자신의 뇌와 상대방의 뇌가 보고 있는 세계가 다르다'는 사실을 확실히 인식하는 사람이다"
- 외상 후 성장(PTG, Post-Traumatic Growth), 트라우마나 그에 준하는 고통을 경험한 후 오히려 더 성장하고 강해지는 현상이 나타나는 경우도 있다. 이를 경험하는 사람들의 공통점은 1)현재의 어려움, 시련, 고통을 있는 그대로 인정하고 2)이런 상황이 나아질 수 있으리라는 희망을 놓지 않으며 3)잠깐이라도 괴로움에서 빠져나오거나 조금이라도 나아진 순간을 중요하게 생각했다는 것이다. 고통에 빠져 있을 것이 아니라, 그런 상황에도 불구하고 즐거운 경험의 빈도를 높여야 한다.
- 인간 관계를 포함한 자연 상태의 모든 관계엔 사칙연산이 적용된다. 서로의 가치가 더해지거나, 빠지거나, 곱해지거나, 나눠지기도 하는 것.
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