로그분석, 로그설계, 지표설계, Data-driven, 강의
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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!

10기
강의 일정
24.10.20 ~ 24.11.24 (총 5회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 15시간)

(휴강 : 11월 10일)

프로덕트를 성공으로 이끄는
데이터 활용 공식

로그 설계 / 지표 선정 / AB테스트

강의소개

데이터 분석가의 모든 업무를 경험하세요

분석설계.png

01. 분석 시간 단축하는 로그 설계 공식

언제, 어디서, 어떻게 고객이 유입이 되었고 우리 사이트에서 어떤 상품을 보고 구매했는지 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터로 변환하는 업무를 경험하세요. 데이터를 핸들링하는 시간이 많이 소요된다면 로그 설계에 잘못된 점이 무엇인지 파악해야 합니다.

02. 성공으로 이끄는 지표 선정과 개선

내가 하고 있는 데이터 분석, 정말 잘 진행되고 있는 건지 헷갈릴 때가 있다면 분석 목적에 맞는 명확한 지표 기준을 세워야 합니다. PM, PO라면 프로덕트의 핵심 지표가 어떤 것이 있는지 지표의 성과가 낮다면 어떻게 개선해야 하는지 파악해 보세요.

03. 설득력을 높이는 대시보드 구현과 AB테스트

설계한 로그와 목적에 맞는 지표를 개선했다면 시각화를 통해 의사결정권자를 설득해 보세요. 8년 경력의 시니어 데이터 분석가는 어떤 대시보드 형태로 어떻게 의사결정권자를 설득하는지 직접적으로 경험할 수 있어요.


본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

데이터 분석 8년 경력을 15시간만에 흡수하세요

  • 상황에 맞는 지표 선정과 개선

    유즈케이스를 통한 실습

    도메인마다 다르게 적용되는 로그 설계와 지표, 각각의 유즈케이스를 통해 데이터 리터러시의 시야를 넓혀보세요. 단순 이론 강의에서 절대 경험할 수 없는 실무의 유즈케이스를 그대로 준비했습니다.

    로그 분석 강의
  • 운영 중인 서비스의 로그 설계

    데이터 시나리오 작성

    내가 직접 분석 설계하고 싶은 서비스가 있다면, 일단 어떤 흐름으로 데이터가 쌓이고 활용되는지 학습하세요. 현업자의 피드백으로 섬세한 로그를 설계하고 내 업무에도 바로 적용해 보세요.

    로그 분석 강의
  • 효율적인 AB테스트란?

    A와 B를 선택하는 노하우

    로그 설계와 지표까지 선정했다면, 어떤 단계에서 문제가 발생하는지 시각화하고 검증해야 합니다. 이때 어떤 기준으로 가설을 세우고 검증하는지 8년 차 데이터 분석가의 노하우를 내 역량으로 바꿔보세요.

    로그 분석 강의

누적 수강생 100명,
데이터를 다루고 싶은 사람을 위한 바이블!

본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

실제 업무를 과제로 해결해 보세요

데이터 분석가가 현업에서 겪고 있는 문제들을 과제 형식으로 변환했어요. 디스코드를 통해 1:1 맞춤 피드백도 받을 수 있어요.

2

한번 구현한 대시보드 평생 사용하세요

의사결정권자를 설득하는 대시보드, 한번 학습하고 구현해서 대시보드 제작에 스트레스 받지 마세요.

3

열심히 과제한 분들에게 주어지는 이력서 피드백

과제 참여율이 좋은 분들에게는 현업자가 직접 이력서 피드백을 진행해 드려요.

강의자료

이런 자료를 통해 학습해요!

로그 분석 강의

전사 관점의 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?

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

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

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!


어떤 상황에서 어떤 지표로 기준을 세워야 하는지 몰라 답답하신 분


데이터 분석가로 취업이나 이직을 준비하고 있는 분


프로덕트 성장을 위해 데이터를 활용해야 하는 PM, PO, 퍼포먼스 마케터

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

로그 분석 강의

임광빈

이력사항
  • (현) 와이어드컴퍼니 Product Management Team Leader
  • (현) 러닝스푼즈 - SQL을 활용한 데이터분석 강사
  • (전) 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, 와이어드컴퍼니에서 프로덕트 관리팀 리더를 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

꼭 필요한 내용만 담았어요.

5개의 커리큘럼

  • 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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