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저는 이 기준을 "일관된 지표체계"와 "행동을 만드는 대시보드"로 세워, 조직이 더 빠르게 결정하고 더 정확하게 실행하도록 만드는 BI가 되고 싶습니다.
저는 지표를 정의할 때 데이터 모델까지 함께 봅니다.
지 마켓의 핵심 퍼널을 지표로 어떻게 쪼개겠습니까
행동을 만드는 대시보드를 설계하는 방법은 무엇입니까
행동을 만드는 대시보드는 세 가지가 있어야 합니다.
저는 조직이 같은 숫자를 보게 만들겠습니다.
그래서 저는 지표정의를 개인의 선택으로 하지 않겠습니다.
저는 BI를 데이터로 과거를 설명하는 역할이 아니라, 조직이 같은 기준으로 의사결정하고 빠르게 실행하게 만드는 역할로 정의합니다.
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코호트 분석을 지마켓에서 어떻게 활용하겠습니까 예시를 들어 설명해보세요
SQL과 데이터 모델링 관점에서, 지표 일관성을 유지하는 방법은 무엇입니까
이커머스는 지표가 많지만, 많은 조직이 지표를 '보고'만 하고 끝냅니다.
저는 이 기준을 "일관된 지표체계"와 "행동을 만드는 대시보드"로 세워, 조직이 더 빠르게 결정하고 더 정확하게 실행하도록 만드는 BI가 되고 싶습니다.
정의 불일치.예를 들어 '주문수'가 취소 포함인지, 결제 완료 기준인지 팀마다 다르면 모든 분석이 무너집니다.
트래픽 레이어(세션, 신규/재방문, 유입 채널, 랜딩 품질).둘째, 탐색 레이어(검색 사용률, 검색 결과 클릭률, 카테고리 탐색 깊이, 상품 상세 진입률).셋째, 구매레이어(장바구니 담기율, 결제진입률, 결제 완료율, 취소/반품률). 그리고 재구매 레이어(7일/30일 재구매율, 코호트 유지율)를 붙입니다.
예를 들어 탐색 지표가 좋아도 결제 단계에서 실패하면 매출은 떨어집니다.
어느 요소가 떨어졌는지 확인합니다.
행동을 만드는 대시보드는 세 가지가 있어야 합니다.
데이터 품질이 의심될 때, 어떻게 검증하고 신뢰를 회복하겠습니까
실수는 보통 1표본 부족 2다중 비교 3세 그먼트 쪼개기과다 4 실험 오염(노출 섞임)입니다.
실험 전 성공지표와 기간을 고정한다.
실험 종료 후에는 1차 지표만으로 결론을 내고, 세 부 분석은 가설 생성용으로만 쓴다.
예를 들어 11월 대형 프로모션으로 유입된 신규 구매자 코호트가 30일 후에도 재구매하는지, 아니면 할인 때만 오는 고객인지 볼 수 있습니다.만약 프로모션 코호트의 재구매율이 낮다면, 유입 채널이나 혜택 구조를 바꾸거나, 온 보딩 쿠폰 /추천상품/알림 전략을 재설계해야 합니다.
할인 없이도 구매하는 고객과 할인 때만 구매하는 고객은 운영전략이 달라야 합니다.
CLV 기반으로는 구매 주기, 카테고리 다양성, 반품률, CS비용까지 반영해 '수익성 있는 충성고객'을 정의하겠습니다.
또한 프로모션이 자연유입을 가져온 것인지, 기존 구매를 앞당긴 것인지 (캔니 벌라이제이션)도 봐야 합니다.
저는 조직이 같은 숫자를 보게 만들겠습니다.
정의 A를 쓰면 이런 결론, 정의B를 쓰면 이런 결론. 그리고 조직 목표에 맞는 정의를 선택하게 합니다.
보고서만 만드는 BI는 의미 없습니다.
그리고 어떤 정의가 조직에 장기적으로 유리한지 함께 결정하겠습니다.
저는 불완전한 데이터로도 판단하되, 신뢰도를 명확히 표시하겠습니다.
또한 지표는 하나로 조직을 움직이지 않습니다.
저는 BI가 가장 큰 가치를 내는 곳은 "복잡한 이해관계가 있고, 데이터로 정렬해야 하는 조직"이라고 봅니다.
저는 그 흔들림을 정리해 조직이 같은 숫자로 결정하고, 더 빠르게 실행하게 만드는 역할을 하고 싶습니다.
저는 BI를 데이터로 과거를 설명하는 역할이 아니라, 조직이 같은 기준으로 의사결정하고 빠르게 실행하게 만드는 역할로 정의합니다. |
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2025.12.26
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