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Data-driven Product를 위한 분석 설계 : 지표, 로그, A/B test

핵심 지표를 활용하여 프로덕트를 개선하고, A/B Test 등의 실험 설계를 할 수 있도록! Data-driven Product를 만들어 내는 로그 설계 강의!

8기
강의 일정
24.04.13 ~ 24.05.11 (총 5회) 매주 토요일 10:00 ~ 13:00 (총 15시간)

우리 회사에 쌓여가는 데이터,
효율적으로 활용하는 방법은?

로그와 지표 설계부터 A/B 테스트와 대시보드 구현까지
실무에 필요한 내용을 전부 담았습니다.

강의소개

프로덕트 개선에 필요한 지표와 로그 설계를
실무 비즈니스와 연결했습니다.

분석설계.png

01. 누구나 활용할 수 있는 스프레드시트, 노션을 통해 분석 설계 파이프라인에 집중합니다.

Data-driven Product의 성장을 위해 어떤 역량이 필요한지 갈증을 느끼셨나요?

데이터 드리븐한 방식으로 프로덕트를 성장시키기 위해서는 데이터가 잘 쌓이도록, 그리고 잘 쌓인 데이터를 적합한 지표로 트래킹하며 꾸준히 확인하고 개선해야 합니다. 올바른 로그 설계와 지표 성장을 위한 데이터 분석 모니터링을 모두 배울 수 있는 수업으로 준비했습니다. 더불어 서비스 개선을 위한 A/B test에 대해서도 강사님의 많은 시도를 통한 경험을 공유해 드립니다.

02. 내가 측정하고 싶은 화면의 로그 설계, 직접 해보고 피드백 받을 수 있습니다.

로그 설계, 분석 실무 역량을 과제, 실습, 피드백을 통해 발전시키고 싶나요?

우리 서비스에 로그가 제대로 쌓일 수 있는 설계가 되어 있는지, 서비스별로 좋은 로그 설계는 무엇인지 강사님이 준비한 실습 템플릿을 가지고 과제와 실습을 진행합니다. 또한 강사님의 피드백을 통해 내가 로그를 잘 설계한 것인지, 현직자 입장에서 부족한 것이 무엇인지, 질의응답을 주고받으면서 실무 역량을 가장 빠르게 습득할 수 있습니다.

03. 다양한 설계, 테스트 사례를 통해 우리 기업의 상황과 비교 분석해 볼 수 있습니다.

많은 데이터를 가지고 어떻게 접근해야 할지 모르겠나요?

과거 카카오스타일에서 셀러분석파트 리더를, 현재는 모요(모두의 요금제)에서 사내 지표 개발, 모니터링 대시보드 개발을 담당하며 데이터 팀 리더를 맡고 계신 강사님에게 데이터 분석 그 자체를 넘어선 진짜 실력 있는 데이터 분석의 역량을 배울 수 있습니다.


본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

나의 프로덕트에 바로 적용 가능한
프로덕트 개선에 필요한 전체 과정

  • 데이터 활용에 필요한 지표 학습

    이론뿐만이 아닌 지표 로그 응용까지

    데이터 기반 제품 개선을 위해서는 구체적인 지표 설정이 필수입니다. 선택한 주요 지표에 따라 데이터 로깅 계획이 변화하고 핵심 지표 학습을 통해 회사의 전체 목표와의 연결을 이해할 수 있습니다. Python과 SQL 없이도 스프레드시트를 사용하여 데이터를 관리하는 기술을 배울 수 있습니다.

    로그 분석 강의
  • 실제 웹/앱의 로그 설계와 분석

    화면 분석 시나리오 설계 전수까지

    데이터 로그는 사용자의 서비스 이용 기록을 분석하는 데 필수입니다. 이를 통해 사용자의 행동 패턴과 서비스의 매력적인 부분을 파악할 수 있습니다. 강의에서는 로그의 정의와 중요성, 분석 시나리오 작성, 그리고 해당 시나리오에 적합한 로그 분석 방법을 다룹니다.

    로그 분석 강의
  • A/B 테스트의 가설 설정 방법

    개념 수립만이 아닌, 실제 검증 활용까지

    A/B 테스트는 서비스 개선의 효과를 신속하게 평가하는 방법입니다. 지표 설정과 데이터 로깅 설계 후 A/B 테스트로 사용자 편의성을 개선할 수 있습니다. 지표 설정부터 A/B 테스트, 대시보드 구현까지의 전 과정을 다루는 강의는 러닝스푼즈가 유일합니다.

    로그 분석 강의

구매 전환율 8x 달성한 데이터 분석가의
프로덕트 개선 노하우를 배워 보세요!

본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

현업의 이슈를 기반으로 한
실습 과제와 1:1 피드백

이론 수업에서는 분석에 활용되는 수많은 지표 중 가장 많이 활용되는 핵심 지표를 파악할 수 있습니다. 실무 적용력을 높이기 위해 현업에서 겪고 있는 문제에 대한 과제를 드립니다. 이후 수강생분들의 인사이트를 공유하고 1:1로 피드백을 받습니다.

이때 강사님께서 현업에서 쓰이는 최선의 방법을 알려드립니다.

2

프로덕트의 성과 측정과
데이터로부터 찾는 시장 적합성

자신이 만들고 기획한 프로덕트의 성과를 측정하기 위해서는 데이터를 통한 트래킹이 필요합니다. 이러한 부분에서 로그를 설계하고 데이터를 로깅 하는 방법은 필수 요건입니다. 현업자가 설계하는 로그 설계의 노하우를 전수받고 자신의 프로덕트의 시장 적합성을 판단해 보세요!

3

지표 우선순위를 통한 가설 검증과
효율적인 A/B 테스트 설계 노하우

명확한 가설을 설정하기 위해서는 많은 경험과 실험이 필요합니다. 다양한 상황에 따른 A/B 테스트를 설계하고, 어떻게 해야 효율적이고 정확한 판단을 할 수 있을지 습득할 수 있습니다. 또한, 지표의 우선순위를 설정해 비즈니스 환경에서 인사이트를 정확하게 전달하는 방법을 습득합니다.

강의자료

이런 자료를 통해 학습해요!

로그 분석 강의

전사관점의 지표 설계 방법

로그 분석 강의

로그 설계는 어떻게 해야 할까?

로그 분석 강의

A/B 테스트는 왜 해야 할까?

로그 분석 강의

세 집단 이상, 실험 설계 방법은?

수료하신 분들의 추가적인 후기는 어떤가요?

로그 설계 실습을 할 때 과제 및 업무 관련한 질문을 많이 드렸는데, 강사님께서 현직에 종사하고 계심에도 중간중간 질문에 답변도 해주시고 큰 도움을 주셔서 감사했습니다. 도움과 조언 대부분이 강사님의 실제 경험에서 나온 것이라 저한테 꼭 필요한 정보였습니다. 강사님 한 분께 정말 많은 것을 얻고 배울 수 있었고, 매 수업 기대 이상으로 많은 것들을 얻어갈 수 있었습니다. 다른 곳에서 절대 접하기 힘든 주제들이어서 저에게는 가장 유니크하고 알찬 수업이었다고 생각합니다.

Steve, 데이터분석

이 강의야말로 제가 찾던 수업이었습니다. 데이터 팀을 리드하고, UX와 세일즈 모두 역량이 있는 실력 있는 강사님께 현업에 가장 가까운 강의를 듣고, 실습을 진행하면서 피드백을 주고받을 수 있는 강의를 들을 수 있어 큰 도움이 되었습니다. 팀을 리드하면서 데이터 드리븐한 프로덕트를 발전시키고 싶었는데, 이 강의를 통해 데이터 드리븐에 안목을 넓힐 수 있게 되었습니다. 데이터를 통한 프로덕트 성장에 관심 있는 모든 분께 강의를 추천하고 싶습니다.

David, Product Manager

지표와 로그를 함께 배우면서 데이터 기반으로 어떻게 프로덕트를 성장시킬 수 있는지 데이터 분석 기법과 함께 활용기법을 배울 수 있어 매우 유익한 강의였습니다. 실습 시에도 강사님께서 수강생 한명 한명 과제를 체크해 주시고, 질의응답을 충분히 해주셔서 모두가 함께 성장할 수 있는 수업이었습니다. 특히 오프라인에서 강사님과 자주 마주치면서 현업의 이야기를 들을 수 있는 부분은 주말임에도 강의를 들으러 올 수 있는 가장 큰 원동력이었던 것 같습니다.

정승호, Product Owner
수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!


Data-driven 의사결정을 수립하고 싶은
데이터 관련 직군


실무에서 사용하는 A/B테스트의
방법론을 배우고 경험을 쌓고 싶은 분


프로덕트를 위한 지표・로그를 설계하는
PM・PO・마케터 직군

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

로그 분석 강의

임광빈

이력사항
  • (현) 모요(모두의 요금제) 데이터 분석가 - 사내 지표 개발, 모니터링 대시보드 개발
  • (전) 카카오스타일 데이터 분석가 - 셀러분석파트 리더
  • (전) FEG 데이터 분석가 - 프로게이머 선발 모델 개발
  • (전) 오피지지 데이터 분석가 - Product 지표 개발

1. 간단하게 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 모두의 요금제라는 서비스를 제공하고 있는 모요에서 Data Analyst(리더)를 맡고 있는 임광빈입니다.
데이터분석을 하면서 어떤 상황에서 어떻게 분석 설계를 해야 하는지 혹은 내가 분석하는 게 맞는 건지 의구심이 드는 분들이 있을 것으로 생각합니다.
저도 처음에 그랬고 현재도 그런 어려움들을 실무에서 만나고 있습니다. 이런 부분에 대해서 제가 경험했던 내용들을 공유해 드리고 싶습니다.

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

기술적인 내용(SQL, 파이썬…)보다는 사내의 분석 설계 관점에서 지표 활용법이나 분석기법에 초점을 맞춰서 내용이 구성될 예정입니다.
좀 더 구체적으로는 지표설계, 로그 설계, A/B test와 같은 실무에서 활용되는 내용을 주로 구성하여 실무에서도 활용할 수 있도록 학습할 수 있습니다.
강의는 전반적으로 분석설계 관점에서 하는 수업이므로 SQL, 파이썬보다는 구글 스프레드시트를 활용해서 실습합니다.

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

본 강의에서 배운 분석 설계 방법을 회사에 돌아가 분석 실무를 할 때 적용할 수 있습니다.
또한, 분석가를 준비하시는 분은 본 강의를 통해서 현업에서 어떤 일을 필요로 하는지 알 수 있습니다.

4. 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?

단순히 기술적인 분석이나 쿼리활용법이 아닌 분석 설계 실무를 배움으로써 좀 더 체계적인 분석 방법을 체득하고 싶으신 분들께 도움을 드리고 싶습니다.
그리고 현업자 분들은 사내에 고민이 있는 테스크에 대해서도 강의 외에 도움을 드릴 수 있다면 드리고자 합니다.

5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

분석가를 준비하시는 분들은 현업에서 SQL, 파이썬은 필수이고, 전반적인 분석 실무에 대한 요구가 점점 늘어나고 있습니다.
주니어 데이터 분석가분들은 동료가 없다면 혼자 할 때 많은 시행착오를 겪게 됩니다. 더 이상 혼자 고민하지 마시고, 직접 만나 뵙고 같이 이야기 해봤으면 좋겠어요!

커리큘럼 (5)

  • 1주차. 데이터 관련 직군에 대한 개요・실무에서의 경험 공유・웹/앱 분석에서 자주 사용하는 지표 Case Study

    강의 목표

    • 전반적인 프로덕트/비즈니스 모두에서 자주 활용되는 지표에 대해서 이해하고 계산합니다.

    이론

    • 실제 기업에서는 데이터를 어떻게 활용하고 있을까?
    • 데이터를 둘러싼 직군에 대한 소개 및 실무에서의 경험 공유
    • DA와 각 직군 간의 협업 프로세스 이해
    • Data를 다루는 직군에 필요한 비즈니스 실무 지식 소개
    • 주요 지표 소개: 웹/앱 서비스 분석에서 자주 보는 지표 소개
      (DAU, MAU, CAC, LTV, ROAS, ARPU, ARPPU, CTR, CVR)

    실습

    • 스프레드시트를 통한 주요 지표 직접 계산해 보기
  • 2주차. 전사 지표와 서비스 지표 간의 연관성 파악 및 계산

    강의 목표

    • 회사에서 목표로 하는 전사 지표와 세부 지표 간의 연관성을 파악하고 이를 계산합니다.

    이론

    • 본인 혹은 합류하고 싶은 서비스의 특징 파악하기
    • 내가 사용자가 되어 서비스를 직접 경험해보기 - 개밥 먹기
    • 혼자 섀도 분석(Shadow Analysis)해 보기
    • 전사 관점에서 지표 설계하기: NSM, OMTM
    • 전사 지표를 이용해서 연관성 있는 서비스 지표 Drill Down: 상관 분석, 퍼널 분석

    실습

    • 스프레드시트를 통한 주요 지표 계산해 보기
  • 3주차. 앱/웹에서 효과적인 분석을 하기 위한 로깅 하는 방법

    강의 목표

    • 원하는 화면의 데이터를 측정하는 방법을 배우고, 본인이 원하는 화면의 로그 설계를 실습합니다.

    이론

    • 로그를 왜 잘 설계해야 할까?
    • 로그 설계: 육하원칙 아래서 로그 설계 팁, 화면 분석 시나리오 작성 팁 전수

    실습

    • 평소에 분석해 보고 싶은 앱/웹의 로그 설계, 같이 진행해 보기
  • 4주차. A/B 테스트 설계 및 해석과 예시 상황에 맞는 가설 설정

    강의 목표

    • 전반적인 A/B 테스트 설계부터 해석까지 배우고, 예시 상황에 맞는 A/B 테스트를 설계합니다.

    이론

    • A/B 테스트는 왜 해야 하는 걸까?
    • A/B 테스트 실험 설계

      두 개의 실험군이 존재할 때

      세 개의 실험군이 존재할 때

    • A/B 테스트 지표 설계

      성공 지표

      보조 지표

      가드레일 지표

    • A/B 테스트 결과 해석

      A/B 테스트를 실행할 때 유의 사항은?

      T-test, P-value를 통한 결과 해석

    실습

    • A/B 테스트 설계 실습: 예시 테스크를 활용한 문제 풀이
  • 5주차. 모두 활용할 수 있는 대시보드 제작 및 Q&A

    강의 목표

    • 대시보드 제작 시 우선순위를 파악하고 활용할 만한 대시보드를 만드는 법을 학습합니다.
      강의의 내용을 전반적으로 Wrap-Up하고 Q&A 시간을 통해 직무에 대한 고민을 이야기하고 해결합니다.

    이론

    • 좋은 대시보드 만들기

      대표적인 대시보드 예시 프레임 정리

      실무자들의 요구사항을 잘 정리해서 그래프로 산정하기

      지표의 우선순위를 정해서 배치하기

    • 지금까지 학습한 내용 총정리

    실습

    • Q&A 시간
    • DA 채용공고를 같이 뜯어보고, 트렌드 공유 및 파악하기
    • 회사 내에서 하는 업무에 대한 고민, 커리어와 직무에 대한 고민 얘기하기

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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오프라인

Data-driven Product를 위한 분석 설계 : 지표, 로그, A/B test

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