린분석 데이터 분석 책추천 ch3~6

데이터 분석 관련 책, 린분석 이전 포스팅에 이어 ch3~6에 대한 내용입니다. 

 

 

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린분석 데이터 분석 책 추천 및 리뷰 ch1~ch2

 

린 분석 도서

 어떤 일을 할 것인가? 스타트업의 성공 비결이 있다면 그것은 바로 초점이다. 

<린 캔버스> 사업기획서를 한페이지에 요약

문제 : 사람들이 불편함을 느끼는 진짜 문제점을 찾았는가? 
고객군 : 목표 시장을 알고 있는가? 고객군을 구별해서 각각에 맞는 메세지를 전달할 방법을 알고 있는가? 
고유의 가치 제안 : 여러분의 제품이 왜 더 나은지 명료하고, 독특하며 기억에 남는 방법으로 설명할 수 있는가? 
솔루션 : 문제를 적절한 방식으로 해결할 수 있는가? 
채널 : 고객에게 제품이나 서비스를 어떻게 전달하고, 매출을 발생시킬 것인가?
수익원 : 수익이 어디에서 발생하는가? 반복적인지, 직접적인지 아니면 간접적으로 발생하는지?
비용구조 : 사업운영에 필요한 직,간접 비용은 무엇인가?
핵심 지표 : 사업이 잘 되고 있는지 알기 위해 어떤 숫자들을 추적해야 하는지?
경쟁 우위 :  경쟁자보다 더 좋은 결과를 내도록 만드는 증폭기는 무엇인지? 

 스타트업의 초기단계에서 던져야 하는 가장 중요한 질문 3가지 

1. 해결할 가치가 있는 문제인가? 
2. 내가 제시하는 솔루션이 적절한 솔루션인가? 
3. 이 문제를 정말 해결하고 싶은가? 

 

 

 

 

Ch4 : 데이터 주도적 접근법과 데이터를 참고하는 접근법 

 

 

<링크드인의 데이터 과학자 모니카 로가티의 스타트업이 수집한 데이터를 분석할 때 피해야 할 10가지 함정 > 
1. 데이터에 결점이 없다고 가정하는것 
실제로, 데이터 분석에서 전처리과정만 90%이라고 할지라도 과언이 아니다. 데이터의 결점을 어떻게 처리하느냐에 따라 데이터의 균형, 불균형을 가름지을 수 있습니다. 
2. 표준화 하지 않는 것 
3. 열외의 사용자들을 배제하는 것 - 웹사이트를 하루에 천번 이상 방문하는 사람 중 콘텐츠를 수집하는 검색봇일 수 있습니다. 
4. 열외의 사용자들을 포함시키는 것 
5. 계절적 변동을 무시하는 것 - 올해 성장률이 높은 직업은 인턴일때, 6월일 경우 월에 따른 변화를 고려해야합니다. 
6. 성장을 평가할 때 전체 규모를 무시하는 것 
7. 지나치게 많아 의미를 잃은 데이터 - 
8. 거짓 경보를 울리는 지표 
9. 직접 수집한 데이터만 인정하는 배타적 태도 
10. 잡음에 초점을 두는것 - 우리는 패턴이 없는데도 패턴을 발견하도록 되어 있다고 합니다. 

 

 

 

 

Ch5 - 다양한 분석체계 

1.  데이브 맥클루어의 해적지표 : AARRR
A : Acquition  - 지표 : 웹 트래픽, CPC, 사용자 확보 비용, 오픈율
A : Activation - 지표 : 등록, 회원가입, 서비스 가입 
R : Retention - 지표 : 인게이지먼트, 마지막 방문 후 걸린 시간, 이탈률 
R : Revenue - 지표 : 고객생애가치, 장바구니 구매액, 클릭매출 
R : Recommendation - 지표 : 발송된 초대 건수, 바이럴 계수, 바이럴 주기 

2. 에릭 리스의 성장 엔진 

흡인력 있는 성장 엔진 > 바이럴 성장 엔진 > 유료 성장 엔진 

흡인력 있는 성장엔진 : 사용자가 제품을 다시 찾고 계속 사용하게 만드는 데 초점을 둔 단계
지표 : 고객 유지를 위한 이탈률, 사용빈도, 마지막 방문 이후 걸린 시간, 오픈율, 클릭률 

바이럴 성장엔진 : 많이 알리는 것 
지표 : 바이럴 계수

유료 성장엔진 : 매출과 재투자로 성장해야 함 
지표 : 고객 생애가치(CLV), 고객 확보비용(CAC) 

 

 

 

Ch06 가장 중요한 한 가지 지표 

중요한 것은 한가지 지표를 선택하는 것이 중요하다. 
OMTM(One Metric That Matters)
- OMTM은 가장 중요한 질문에 대해 답을 제시한다. 
- OMTM을 이용하면 기준을 정하게 되고 분명한 목표를 가지게 된다. 
- OMTM은 회사 전체를 한 가지에 집중하게 한다. 
- OMTM은 실험 문화를 조성한다.