저희는 ‘스티비’라는 플랫폼에서 뉴스레터를 발행하고 있습니다. 뉴스레터를 발행해본 적이 없는 저도 굉장히 쉽게 툴에 적응하고 이메일을 발송할 수 있어서 유용하게 사용하고 있습니다. 이번 글에서는 뉴스레터 발행 시 스티비에서 어떤 데이터를 확인할 수 있는지를 소개하고, 저희가 따로 분석하고 있는 데이터와 앞으로 더 보고 싶은 데이터를 얘기해보겠습니다.

이 글에서는 이력서와 웹 서비스가 어떤 공통점을 가지고 있는지, 이력서를 웹 서비스처럼 만들어야 하는 이유 4가지에 대해 알아보겠습니다. 이 글은 신입, 경력직 관계없이 구직을 하시는 모든 분에게 도움을 주는 걸 목표로 작성했는데요. 그중에서도 특히 데이터 분석가가 되고 싶은 분들에게 추천하고 싶습니다.

이전 글 ‘사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?’에서 넷플릭스와 아마존의 사례를 통해 사용자 행동 데이터 분석이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용되고 있는지 알아보았습니다. 하지만 데이터를 무작정 분석해서 회사 서비스에 적용하면 문제가 생길 수도 있습니다. 그래서 오늘은 실제 회사에서 사용자 행동 데이터를 분석할 때 주의해야 할 점에 관해 설명해 보겠습니다.

사용자 행동 데이터 분석은 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있고, 데이터만 잘 쌓으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있어서 주목받는 중이라고 설명했습니다. 이번 글에서는 실제 사례를 바탕으로 회사들이 어떤 식으로 사용자 행동 데이터 분석을 진행하는지 알아보고, 분석 결과가 비즈니스에는 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나입니다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행동 데이터가 갈수록 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 데이터의 종류와 함께, 사용자가 서비스를 잘 사용하는지 확인하는 여러 방법에 관해 알아보겠습니다.

지독하게 읽기 힘든 SQL 문을 해석해 본 적 있으신가요? 마치 암호를 읽는 것처럼 어렵습니다. 파이선처럼 들여쓰기와 띄어쓰기를 문법적으로 강제하는 언어를 사용해 봤다면 SQL의 자유로움에 잠깐 해방감을 느낄 수도 있습니다. 그렇지만 곧 남이 써 놓은 SQL 문을 해독하면서 '뭐 이딴 언어가 다 있나...'라고 생각하겠지요. 그래서 이번 글에서는 SQL 문법에서는 강제하지 않지만, 가독성 있는 SQL 코드를 쓸 수 있는 다섯 가지 습관들을 얘기해 보겠습니다.

안녕하세요. 데이터리안의 민주입니다. 오늘은 퍼널을 개선하는 방법에 관해 얘기해 보려 합니다. 저는 데이터 분석가로 일하기 전에 ‘셰어하우스’라는 스타트업 창업했던 경험이 있습니다. 처음 셰어하우스를 오픈했더니 입주 경쟁률이 10:1이었습니다. 그런데 시간이 지나면서 점점 입주 경쟁률이 떨어지기 시작했고, 남는 방이 생기는 지경까지 왔습니다. 여러분이라면 이 상황을 어떻게 타개할 수 있을까요? 할인? 후기 이벤트? 아니면 셰어하우스 근처에서 전단지라도 나눠보면 될까요? 이럴 때 퍼널 분석을 사용하면 구체적으로 현상을 파악하고 개선할 수 있습니다.