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토스 사례를 통해 데이터 설계의 복잡성과 유지보수 문제를 설명하며, ThinkingEngine이 이를 효율적이고 유연하게 해결하는 방법을 제시합니다.
📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
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이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
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데이터 분석은 제품 운영과 의사결정의 핵심입니다. 하지만 데이터 모델링부터 추출까지의 과정은 쉽지 않죠.
특히, 활성 사용자 데이터를 분석하려면 복잡한 데이터웨어하우스(D/W) 설계와 반복적인 쿼리 작성이 필수입니다.
토스의 전천후 데이터 분석을 위한 DW 설계 및 운영하기 사례를 통해 이 복잡성을 이해하고, 프로덕트 분석 툴인 ThinkingEngine이 이런 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.
토스는 활성 사용자 데이터를 관리하기 위해 기존 D/W 설계에서 다음과 같은 문제를 겪었습니다.
토스는 AU Pipeline 2.0 설계를 통해 이 문제를 해결했습니다.
예를 들어, 토스는 복귀 기준일(Threshold Days)을 쉽게 변경할 수 있도록 retain_period와 churn_period를 포함한 테이블 구조를 설계했습니다.
이는 데이터 분석 팀이 코호트를 동적으로 분류하고, 자유롭게 신규/이탈/복귀 기준을 세울 수 있도록 돕습니다.
ThinkingEngine은 복잡한 데이터 설계 과정을 대폭 단순화하며, 다음과 같은 방법으로 효율성을 제공합니다.
ThinkingEngine은 이벤트 테이블과 유저 테이블이라는 두 가지 주요 데이터 구조를 제공합니다.
이벤트 테이블: 사용자의 행동 데이터를 시간 순으로 기록합니다.
각 이벤트는 타임스탬프, 이벤트 이름, 속성(예: 매매 금액, 카테고리 등)을 포함합니다.
유저 테이블 : 사용자의 정보 및 정적인 행동 속성을 저장합니다.
이 기본 구조 덕분에 복잡한 테이블 설계 없이도 데이터를 손쉽게 이해하고 활용할 수 있습니다.
ThinkingEngine은 토스가 겪었던 복귀 및 이탈 사용자 분류 문제를 손쉽게 해결할 수 있습니다.
ThinkingEngine은 이벤트 데이터를 통해 사용자 행동을 심층 분석할 수 있도록 돕습니다.
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또한 모든 시각화에 대한 SQL 쿼리와 API 코드 그리고 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다.
ThinkingEngine은 데이터를 시각화하고 실시간으로 추적할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
장점과 단점으로 볼때 (제 개인적인 생각)
ThinkingEngine은 복잡한 데이터 설계의 필요성을 줄이고, 데이터 분석의 효율성을 극대화합니다.
데이터 활용의 용이성
설계 복잡성 감소
확장성과 유연성
토스의 사례는 복잡한 데이터 설계가 필요하다는 점을 보여줍니다.
하지만 ThinkingEngine과 같은 프로덕트 분석 툴을 사용하면, 이 모든 과정을 단순화하고 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
ThinkingEngine을 통해 데이터 설계 고민에서 벗어나, 핵심 인사이트에 집중하세요!
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