데이터리안 블로그의 리텐션 관련 여러 아티클을 읽고 결론을 내릴 수 있었습니다. 핵심은 '우리 서비스가 제공하는 본질적인 가치'라는 점입니다. 서비스의 핵심 가치에 대해 깊게 고민하고 이를 고객들에게 100% 전달할 수 있다면 리텐션 지표는 좋을 수 밖에 없습니다. 기간별 활성 유저 수를 늘려야한다는 얄팍한 술수(?)를 떠올리기 이전에, 우선적으로 "고객들에게 어떤 가치를 제공할 수 있을까?"에 대해 지속적으로 고민해야겠습니다. 보다 더 본질적인 고민이 선행한다면.. 스마일 리텐션 차트를 받아볼 수 있지 않을까요? 🤓🚀
결론은 대만족이다. SQL을 혼자 공부해 본 경험이 있든 없든 간에 SQL 실력을 탄탄하게 다질 수 있는 과정이라는 것을 확실히 느꼈다. 개인적으로 캠프 수강 전에 SQL을 조금 공부한 상태였다. 하지만 중간중간 지식의 공백을 느꼈고, 머리 속에 SQL 지식들이 사방팔방 흩어져 있어서 찝찝함을 지울 수 없었다. 입문반을 완강한 현재, 그 찝찝함을 말끔하게 지워버렸다. 다음 3가지가 특히 마음에 들었다. 첫째, 자체 SQL 문제풀이 플랫폼. solvesql에는 양질의 문제들이 있다. 공부한 내용과 관련이 있는 연습문제를 바로바로 풀어볼 수 있다는 사실이 너무 만족스러웠다. (개인적으로는 프로그래머스 SQL 문제들보다 퀄리티가 좋다는 느낌을 받았다!) 'solvesql 플레이그라운드'도 기억에 남는다. 여..
이번 포스팅은 아래 데이터리안 아티클을 읽고 작성했습니다! 간단하게 RFM 분석법에 대해 요약하고, 주목한 점들을 정리해보겠습니다. RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요 CRM 타겟팅을 하는 방식 중 가장 범용적으로 사용할 수 있는 RFM 고객 세분화 분석에 대해 알아보겠습니다 datarian.io RFM 분석법은 사용자들의 행동 패턴을 통해 타겟팅 하는 방식 중 가장 범용적으로 사용할 수 있고, 특히 구매 고객들을 분류하는 데 효과적입니다. 구매 고객들은 다음 3가지 기준에 따라 분류됩니다. Recency - 얼마나 최근에 구매했는가 Frequency - 얼마나 자주 구매했는가 Monetary - 얼마나 많은 금액을 지출했는가 이러한 기준들을 통해서 구매 고객들을 분류한 후, 각 고객군별 차별화된 마..
