[Data Analyst] 데이터 분석 방법론
[Data Analyst]를 위한 핵심 분석 방법론 - 코호트 분석, 퍼널 분석, A/B 테스트, AARRR 개념을 설명합니다.
들어가며
이번 포스팅에서는 데이터 분석에서 자주 사용되는 핵심 방법론을 정리하고, 이를 활용한 과정들을 다룰 예정이다.
코호트 분석, 퍼널 분석, AARRR 프레임워크, A/B 테스트를 포함한 주요 기법들을 이해하고,
Python을 활용하여 인사이트를 도출하는 방법을 알아보려한다.
1. 코호트 분석 (Cohort Analysis)
코호트 분석은 공통된 특성이나 경험을 공유하는 사용자 그룹의 행동을 시간에 따라 추적하는 분석 방법이다.
예를 들어, 같은 시기에 서비스에 가입한 사용자들의 리텐션(잔존율)이나 구매 패턴을 분석할 수 있다.
주요 활용 분야
- 이커머스: 구매 주기와 고객 생애 가치(LTV) 분석
- SaaS: 사용자 이탈률과 구독 갱신율 추적
- 모바일 앱: 사용자 참여도와 활성화율 측정
2. 퍼널 분석 (Funnel Analysis)
퍼널 분석은 사용자의 행동 흐름을 단계별로 분석하여, 각 단계에서의 이탈률과 전환율을 측정하는 방법론이다.
특히, 사용자가 제품을 사용하는 과정에서 어디에서 이탈하는지를 파악하고, 이를 개선하는 데 활용된다.
주요 활용 분야
- 이커머스: 장바구니 담기 → 결제 완료 과정의 이탈률 분석
- SaaS: 회원가입 → 무료 체험 → 유료 결제 흐름 분석
- 모바일 앱: 앱 설치 → 회원가입 → 첫 구매 → 지속 사용 분석
3. A/B Test
A/B 테스트는 두 개 이상의 버전을 비교하여, 사용자에게 더 나은 성과를 내는 요소를 분석하는 실험 방법론이다.
일반적으로 웹사이트, 앱, 마케팅 캠페인 등에서 사용자의 행동을 분석하여 최적의 디자인이나 전략을 결정하는 데 활용된다.
주요 활용 분야
- 이커머스: A/B 테스트를 활용한 결제 페이지 최적화
- UI/UX 디자인: 버튼 색상, 레이아웃 변경 효과 분석
- 디지털 마케팅: 이메일 제목, 광고 카피 성과 비교
A/B 테스트 과정
- 가설 수립 → 예: “빨간 버튼이 파란 버튼보다 클릭률이 높을 것이다.”
- 그룹 분할 → A그룹(기존 버전), B그룹(새로운 버전) 무작위 할당
- 실험 실행 → 사용자 데이터를 수집하여 반응 비교
- 분석 및 검정 → 통계적으로 의미 있는 차이가 있는지 확인 (p-value, 효과 크기)
- 최적안 적용 → 성과가 좋은 버전을 선택하여 적용
4. AARRR 프레임워크
AARRR 프레임워크는 스타트업과 디지털 비즈니스에서 사용자의 성장과 수익 창출을 분석하는 5단계 모델이다.
Acquisition(획득), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익), Referral(추천)의 5가지 핵심 지표로 구성된다.
주요 활용 분야
- 스타트업: 제품-시장 적합성 검증
- 디지털 마케팅: 채널별 효과 측정
- 앱 서비스: 사용자 경험 최적화
AARRR 5단계
- Acquisition (획득) → 사용자가 어떻게 유입되는가? (SEO, 광고, 바이럴 등)
- Activation (활성화) → 첫 경험(전환)이 얼마나 성공적으로 이루어지는가?
- Retention (유지) → 사용자가 얼마나 다시 방문하는가?
- Revenue (수익) → 사용자가 어떻게 비용을 지불하는가?
- Referral (추천) → 사용자가 주변에 서비스를 추천하는가?
마무리
이번 포스팅에서는 데이터 분석의 주요 방법론들을 간단히 살펴보았다.
다음 포스팅부터는 각 분석 방법론들을 Python을 사용하여 자세히 다뤄볼 예정이다.
원래 계획했던 AARRR 분석은 적합한 데이터를 수집하기 어려워 이번 포스팅에서는 제외하기로 결정했다.
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