데이터리드가 될 예정입니다.

올해 초 그로스 스쿼드에 합류하면서 전달받은 스쿼드의 미션은 단 한 줄이었습니다. 바로 MAU를 상승시키는 것. 분석가가 조직에 가장 크게 기여할 수 있는 방향은, 스쿼드원들이 동일한 리소스를 투입했을 때 가장 큰 임팩트를 낼 수 있는 액션이 무엇인지를 데이터로 좁혀주는 일이라고 생각합니다.이에 그로스 PM과 논의하여, 액션을 본격적으로 기획하기 전에 미션에 영향을 미칠 수 있는 가장 견고한 레버부터 찾기로 했습니다. 바로 전사 최상위 KPI인 MAU의 성장 레버를 데이터로 규명하는 작업이었습니다. 분석은 아래 4단계로 진행되었습니다.- 연관도 분석: MAU를 얼마나 올려야 매출을 증대시킬 수 있을까- Cohort 분석: 어떤 세그먼트의 유저를 노려야 할까- Funnel 분석: 어느 단계를 가장 우선적으..

2025년도 10월에 접어들면서 나 또한 어느덧 데이터분석가로 일한지 만 4년이 되었다. 4년의 시간동안 코호트 분석, 퍼널 분석, 리텐션 분석, AB테스트 성과 분석 등 다양한 주제들을 여러 방법론을 사용하며 분석해왔다.분석을 진행할 때마다 "3단계 퍼널의 전환율이 가장 낮아서, 해당 퍼널을 개선하면 전체적인 지표 상승을 기대할 수 있습니다", "세그먼트 B의 리텐션이 가장 높아서 이 세그먼트를 중점적으로 타겟한다면 전체적인 리텐션이 높아질 것입니다" 등의 인사이트를 제안하며 프로덕트와 비즈니스에 도움이 되고자 노력해왔지만, 항상 스스로 해결 못한 질문 하나가 남았었다. 그래서 내 제안대로 개선한다면, 실제로 어느 정도의 임팩트를 낼 수 있을까? 이 질문에 대한 답을 데이터를 기반으로 예측할 수 있는..