본문 바로가기

분류 전체보기

 (4)
마케터가 알아야 할 데이터 분석 PART. 1_관점과 흐름 ■ 데이터 분석의 관점 1. 어떤 "문제" 에 접근하는가? - 구매 혜택 매력도를 높이고 싶은지 / 광고 클릭률을 높이고자 2. 어떤 "지표" 를 확인하는가? - 구매 전환율 / 클릭률, CPC 지표를 확인 3. 어떤 "기준" 으로 평가하는가? - 프로모션 실행 전보다 구매가 늘었는지 / 기존 캠페인 대비 CPC 감소, CTR 이 늘었는지 ■ 데이터 지표의 유형 지표유형 지표 단계 지표 항목 지표 해석의 차이 광고 매체 지표 사용자 획득까지 노출/클릭/CTR/CPC/총비용 광고 운영과정의 효율성 판단 트래픽 지표 사용자 획득 이후 이탈률/체류시간/페이지뷰수 방문자의 퀄리티와 건정성 전환 행동 지표 사용자 목표 도달까지 전환율 / 전환수 / CPA 목표까지의 비용 효율 판단 충성도 지표 사용자 목표 도달 ..
마케터에게 필요한 데이터 리터러시(히스토그램, 확률분포, 그래프 등) 마케터에게 필요한 데이터 리터러시 도수분포표 자료를 몇 개의 구간으로 나눠 각 구간에 속하는 자료의 개수를 정리한 표 히스토그램 데이터를 구분하고 분류하여 막대 그래프 형태로 만드는 것을 의미 도수분포표를 그래프로 표현한 것이 히스토그램 확률분포 - 히스토그램의 수치를 백분율로 표현하는 것 - 히스토그램과 형태는 같지만 지표가 백분율 - 데이터가 클 수록 확률분포를 사용하는 것이 좋다 지표 구체화 - 측정하고자 하는 지표를 최대한 구체적으로 설정 - 측정하고자 하는 지표가 구체적이지 않으면 데이터가 부정확해질 수도 있음 측정 기준 - 데이터를 그룹화하는 기준 - 미디어 소스, 캠페인, 애드셋, 애드 등 측정 항목 - 숫자로 집계되는 부분, 지표 - 사용자 수, 세션 수, 구매 수, 매출 등 데이터 해석 ..
기초 통계 개념_2(비율, 확률, 평균, 분산, 표준편차 등) 기초 통계 개념_2 비율과 확률 비율 : 비교하는 양 / 기준량 확률 : 해당 사건이 일어날 경우의 수 / 일어날 수 있는 모든 경우의 수 구매 비율은 연령 별로 다를 수 있어도, 구매 확률은 모두 동일하다. * 구매확률은 구매한다와 안한다로 나뉘기 때문 확률의 덧셈, 곱셈 법칙 확률의 덧셈 법칙 - 서로 동시에 일어나지 않는 사건(배반 사건)의 경우 두 사건의 확률을 더하여 확률을 구한다는 개념 예시. 동전의 앞면 또는 뒷면이 나오는 사건 확률의 곱셈 법칙 - 서로 동시에 일어나는 사건(독립사건 또는 종속사건)의 경우에는 두 사건의 확률을 곱하여 확률을 구한다는 개념 예시. 독립 사건(서로 영향이 없는 사건) 주사위 2개를 던졌을 때 1과 2가 나올 확률 1 / 6 X 1 / 6 = 1 / 18 종속사..
기초 수학 개념_1(사칙연산, 마진율, 가중치 등) 기초 수학 개념_1 1. 사칙연산 1) 곱셉 - 뺄셈의 조합으로 단순화 시키기 예시. 9,999X7 = ? (10,000-1)X7 = 10,000X7 - 7 = 69,993 2) 마진율 계산하기 - 소수를 분수로 바꾸어서 계산하기 / *마진율 = 1-(원가/판매가) 예시. 상품의 원가는 16,000원이며, 마진율은 75%이다. A 상품의 원가는 얼마일까? A. 마진 계산 16,000X75/100 = 16,000X3/4 = 4000X3 = 12,000 B. 원가 계산 16,000 - 12,000 = 4,000 2. 백분율, 증감률 1) 백분율 23년 매출액이 22년 대비 150% 라고 하고, 22년 매출액이 100이라고 한다면 23년 매출액은 100X150% = 150이 되었다는 의미이다. 2) 증감률 1..

티스토리툴바