[내배캠] 데이터 드리븐 기획 | ② 데이터 드리븐 기획 심화

 

로그 설계 심화 및 실습 (1)

 

 

01. 로그란?

 

• 로그의 목적
  • 문제 해결 및 디버깅
  • 사용자 행동 분석
  • 비즈니스 전략 수립
• 로그의 종류
  • 다양한 종류가 있음
  • PM이 알아야 할 대표적 로그는 클라이언트 로그
• 로그 설계 방법
  • "왜 기록할지", "어떻게 기록할지"에 대한 전략적 접근 필요
  • 이 데이터를 기반으로 문제를 빠르게 파악하거나 서비스를 개선할 수 있도록 해야 함

 

02. 로그 설계

 

강의 내용 기준 — 배민 진입 화면

• 배달의 민족
• 로그 정의 정책
  • 배민은 클라이언트 로그 기준
  • 클라이언트 로그: 화면 로그, 서비스 화면을 기준으로 로깅된 로그로 정의
  • 페이지 로그: 유저가 인지하는 하나의 화면(view)를 '페이지'라고 하며 이 화면이 로딩 될 때 남기는 로그
  • 이벤트 로그: 유저의 특정 '행동(클릭 등)'을 할 때 남기는 로그
• 로그 정의 리스트

	로그명			로그 타입
1	앱 진입			event(click)
2	메인 홈 진입			pageview
3	주소설정(우리집)			event(click)
4	혜택 모아보기			event(click)
5	검색			event(click)
6	장바구니			event(click)
7	검색창			event(click)
8	광고			event(click)
9	탭 메뉴	음식 배달	카페, 디저트	event(click)
10			돈까스, 회	event(click)
11			양식	event(click)
12			찜, 탕	event(click)
13			피자	event(click)
…...
56		혜택모아보기	모든 혜택을 한눈에	event(click)
57			포인트 미션	event(click)
58			이벤트	event(click)
59			배민클럽	event(click)
60			함께 가게	event(click)
61			다회용기가게	event(click)
62			대구시장	event(click)
63			혜택에서 더보기	event(click)

 

 

 

 

로그 설계 심화 및 실습 (2)

 

01. 로그 설계

 

강의 내용 기준 — 카카오 메이커스

• 카카오 메이커스
• 로그 정의 정책
  • 모바일 앱, 웹 환경에서 각각 수집
  • 유저가 어떤 경로로 유입되었는지 기록하는 유입 로그 수집
• 로그 정의 리스트

	로그명		로그 타입	참고
1	서비스 진입		pageview	직접 URL 입력, 카카오톡 공유하기, 포털, 광고 배너, 앱, 카카오톡 더보기
2	검색		event(click)
3	장바구니		event(click)
4	x 버튼		event(click)	카카오톡 더보기 진입 시 표시
5	최근본		event(click)
6		전체 삭제	event(click)
7		영역별 클릭	event(click)
8		맨위로	event(click)	동동이 메뉴 (스크롤과 무관하게 계속 표시되는 메뉴)
9	추천		event(click)
10		운영 태그	event(click)
11		제품	event(click)
12		좋아요	event(click)
13		최근 본	event(click)	동동이 메뉴
14		맨위로	event(click)
......

 

※ 카카오톡은 하이브리드 앱 (네이티브 앱과 웹 앱을 결합한 형태)

 

 

 

 

데이터 분석

 

01. 유저의 메인 홈 체류 시간

 

날짜	체류시간(초)	주문소요시간(초)	메인홈 체류시간 비중
2025-03-16	130	835.6	15.56%
2025-03-17	128.7	837.6	15.37%
2025-03-18	140	850.8	16.46%
2025-03-19	111	838.6	13.24%
2025-03-20	114	832.8	13.69%
2025-03-21	127	832.9	15.25%
2025-03-22	91	868.2	10.48%
합계	841.7	5896.5	100.03%
평균	120	842	14.29%

 

• 평균 약 2분, 전체 주문 소요 시간에서 차지하는 비중은 약 14.29%
• 메인 홈 체류 시간이 짧아도 주문 소요 시간은 길거나, 체류 시간이 길어도 주문 소요 시간이 짧은 경우가 있음
  → 메인 홈 체류 시간과 전체 주문 시간은 상관 관계가 딱히 없다고 보여짐

 

02. 콘텐츠별 노출(도달) 비중

 

콘텐츠	노출 기기 수	비중
서비스 전체보기, 알림센터, 마이배민	17,540,804	100.00%
주소	17,540,804	100.00%
검색	17,540,804	100.00%
서비스 카드	13,034,393	74.31%
광고 배너	13,137,116	74.89%
포인트, 쿠폰함, 선물함, 찜	9,600,256	54.73%
재주문추천 가게	1,138,255	6.49%
재주문추천 영역 > 서비스탭	1,138,255	6.49%
오늘의 할인	1,221,517	6.96%

 

• 첫 화면에 노출되는 서비스 카드, 광고 배너 영역은 높은 도달율(74% 이상)을 보이나,
  스크롤을 내리는 영역부터는 낮은 도달율(7% 미만)을 보임

 

03. A 지면 유입 비중

 

날짜	영역별 클릭 수			A지면 클릭
	메인홈 > A	하단탭 > A	마이배민 > A
2024-07-16	52,128	462,016	40,463	566,710
2024-07-17	55,860	473,932	40,264	582,081
2024-07-18	57,794	477,155	40,042	585,716
2024-07-19	52,732	420,865	35,525	517,858
2024-07-20	56,299	431,372	36,813	532,371

 

A 지면 유입 비중
메인홈 > A	하단탭 > A	마이배민 > A
9.20%	81.53%	7.14%
9.60%	81.42%	6.92%
9.87%	81.47%	6.84%
10.18%	81.27%	6.86%
10.58%	81.03%	6.91%

 

• A 지면 유입 경로를 메인 홈에 추가한 후,
  업데이트 사용자 비율이 늘어남에 따라 메인 홈 유입 비중이 늘어남

 

 

 

 

데이터 시각화

 

01. 데이터 시각화 목적

 

• 커뮤니케이션 → 데이터를 명확하고 직관적으로 전달하여 효과적인 의사결정, 데이터 기반 의사결정을 촉진
• 복잡한 데이터를 쉽게 전달, 데이터 기반 의사결정 촉진, 이해 관계자 설득

 

02. 데이터 시각화 유형

 

• 시계열 비교
  • 시간에 따른 데이터 변화를 분석하는 방법
  • 주요 기법: 꺾은선 그래프(기본), 영역 그래프, 막대 그래프
  • 예시:
    ‣ 연도별 매출 변화 분석 → 기업의 연간 매출 데이터를 꺾은선 그래프로 시각화
    ‣ 날씨 변화 분석 → 1년 동안의 일별 평균 기온을 선 그래프로 표현
    ‣ 웹사이트 방문자 수 변화 → 월별 사용자 수 변화 추이를 분석

 

• 속성 비교
  • 여러 그룹이나 범주(카테고리) 간 차이를 분석하는 방법
  • 주요 기법: 막대 그래프 (기본), 파이 차트, 히트맵
  • 예시:
    ‣ 3개 브랜드의 매출 비교 → 막대 그래프 사용
    ‣ 서울, 부산, 대구에서 하루동안 판매된 커피 수량 비교 → 파이 차트 사용
    ‣ 고객 만족도 점수별 고객 수 비교 → 히트맵 사용
    

 

• 분포 파악
  • 어떤 형태로 퍼져 있는지(분포 특성) 분석하는 방법
  • 데이터 중심값, 범위, 이상값 등 확인
  • 주요 기법: 산점도(기본), 히스토그램
    
  • 예시: 시험 점수 분포 분석 → 히스토그램을 사용해 특정 점수대에 얼마나 분포하는지 확인
• 상관 분석
  • 두 개 이상의 변수 간의 관계를 파악하는 방법
  • 주요 기법: 산점도
  • 예시:
    ‣ 광고비와 매출 간 관계 분석 → 산점도를 활용하여 광고비가 증가할 때 매출도 증가하는지 확인
    ‣ 키와 몸무게 간의 관계 분석 → 산점도를 활용하여 키가 클수록 몸무게도 증가하는지 시각화
    

 

03. 데이터 시각화 기본

 

• 배치 순서에 의미 두기
  • 시간 순서: 날짜, 연도별 데이터는 반드시 시간 순으로 정렬
  • 크기 비교: 큰 값 → 작은 값 순으로 정렬하여 가독성 증가
• 비교 대상에 따라 적절하게 그래프나 표를 조절 및 정렬
  • 시간 변화 → 선 그래프 (예: 2020년~2023년 매출 변화)
  • 크기 비교 → 막대 그래프 (예: 기업별 매출 비교)
  • 비율 비교 → 원형 그래프 (예: 제품별 시장 점유율)
  • 정확한 데이터 표시 → 표 (예: 제품별 가격 비교)
• 수치를 비교할 때는 가로보다 세로
  • 숫자 비교는 세로형 막대그래프를 기본으로 사용
  • 긴 텍스트가 있는 경우 가로형 막대그래프 사용
  • 데이터의 변화(추세)를 보일 때는 선 그래프 활용

 

04. 데이터 시각화 팁

 

• 색은 강조하고 싶은 요소에만 사용
  • 막대그래프에서 전체 데이터는 회색, 가장 중요한 데이터만 강조색(예: 빨간색)을 사용
  • 트렌드 라인에서 일반적인 데이터는 연한 색, 중요한 변화 포인트만 진한 색으로 표시
• 색은 최소한의 수로만 사용
  • 라인 차트에서 여러 개의 데이터를 비교할 때 
    → 모든 선을 다른 색으로 설정하는 대신, 가장 중요한 선만 강조색을 사용하고 나머지는 연한 회색으로 처리
  • 범례(legend)에서 색을 최소화하고, 라벨을 직접 표시하여 혼동 방지
• 대비되는 색 사용이나 그라데이션 사용 주의
  • 보조 데이터와 강조 데이터를 비교할 때
    ‣ 보조 데이터 → 연한 색
    ‣ 강조 데이터 → 진한 색
  • 그라데이션 차트에서 색의 강약을 조절하여 강조점 부여
• 색이 가지고 있는 컬러값들을 반영 (+/- 등 표현 시 고려)
  • 주가 그래프
    ‣ 상승 → 빨강
    ‣ 하락 → 파랑
  • 매출 데이터
    ‣ 목표 달성 → 파랑
    ‣ 목표 미달 → 회색
• 배경색 사용 시 유의 (무의미한 배경색 지양)
  • 검은색 배경에 흰색 텍스트(다크모드 디자인)는 가독성이 좋을 수 있음
  • 백그라운드 색상은 최대한 절제하여 데이터가 눈에 띄도록 설계
• 불필요한 장식, 테두리 설정 등은 지양
  • 단순한 막대 그래프 & 선 그래프를 사용하여 데이터 비교
  • 필요한 축과 라벨만 추가하고, 불필요한 요소는 최소화

 

 

 

 

 

데이터 시각화 실습

 

01. 실습 데이터

 

• 일자별 체류시간 변화 그래프, 주문 소요시간 변화 그래프

날짜	체류시간(초)	주문 소요시간(초)	메인홈 체류시간 비중
2025-03-16	130	835.6	15.56%
2025-03-17	128.7	837.6	15.37%
2025-03-18	140	850.8	16.46%
2025-03-19	111	838.6	13.24%
2025-03-20	114	832.8	13.69%
2025-03-21	127	832.9	15.25%
2025-03-22	91	868.2	10.48%
합계	841.7	5896.5	100.03%
평균	120	842	14.29%

 

• 일자별 A지면 클릭 변화, A지면 유입 화면 비율 그래프

날짜	노출 영역별 클릭 수			A지면 클릭
	메인홈 > A	하단탭 > A	마이OO > A
2024-07-16	52128	462016	40463	566710
2024-07-17	55860	473932	40264	582081
2024-07-18	57794	477155	40042	585716
2024-07-19	52732	420865	35525	517858
2024-07-20	56299	431372	36813	532371

 

• 클릭 유저, 클릭 수 그래프

날짜	클릭 유저	클릭수	인당 클릭
2024/03/21	3,317,855	28,093,811	8.47
2024/03/22	3,303,857	26,410,525	7.99
2024/03/23	3,290,983	26,115,898	7.94
2024/03/24	3,390,963	23,752,988	7.00
2024/03/25	3,162,711	23,899,196	7.56
2024/03/26	3,356,879	26,887,108	8.01
2024/03/27	3,269,563	25,242,184	7.72
2024/03/28	3,326,037	25,746,528	7.74
2024/03/29	3,365,049	28,638,552	8.51
2024/03/30	3,364,475	26,806,799	7.97
2024/03/31	3,147,030	22,626,201	7.19
2024/04/01	3,122,164	21,927,174	7.02
2024/04/02	3,439,209	29,375,170	8.54
2024/04/03	3,640,476	30,552,571	8.39
2024/04/04	3,520,035	30,347,352	8.62

 

02. 시각화 실습