데이터리안 데이터분석 부트캠프 6주차 TIL: Retention(classic_retension, rolling_retention)

데이터리안 데이터분석 부트캠프 6주차 TIL: Retention(classic_retension, rolling_retention)

일정

• 월요일, 19:30 ~ 21:30, 약 2시간에 걸쳐 SQL 관련 수업이 진행됨
• 분석 프레임 워크인 AARRR 중 사용자 유지의 지표를 확인할 수 있는 리텐션(Retention) 분석을 배움
• solvesql에 있는 'US E-Commerce Records 2020 데이터셋' 기반으로 SQL 쿼리를 짜서 클래식 리텐션과 롤링 리텐션의 분석 기틀을 만들고 이러한 지표를 해석하고 어떠한 결론이 도출되는지에 대해 생각해보는 시간을 가짐

느낀 점

수업 전 아래의 글을 기반으로 리텐션 분석에 대해 공부를 했다.

• 리텐션 (1) Classic Retention
• 리텐션 (2) Rolling Retention
• 리텐션 (3) Range Retention
• 리텐션 (4) Stickiness
• 리텐션 (5) 리텐션 차트, 리텐션 커브

하지만 수업을 듣는 도중 충분히 공부가 되지 않았다는 것을 인지했고, 롤링 리텐션에 대한 쿼리문을 왜 저렇게 작성해야 하는지 이해가 가지 않아 재차 질문을 했다. 다행히 그것을 대략적으로 이해하여 수업을 따라가는데 지장이 없었지만 지금 생각하면 사전 학습이 철저히 이루어져 있지 않아 질문을 했다고 생각한다.

데이터 리안 SQL 부트캠프는 강사님들이 제시해주시는 ''사전 과제''를 철저히 하는 것이 중요하다. 이 사전 과제는 수업에 있는 수행 과정들을 나만의 것으로 흡수하는 퍼센테이지를 높이는 중요한 과제이며, 그것을 철저히 수행하지 않는다면 수업에 대한 흡수율이 떨어진다. (멱함수 곡선을 생각하면? 될 것 같다. 사전 과제에 공들이는 시간이 높을 수록 흡수율이 덜 손실된다? ㅋ)

앞으로의 할 일

• 화요일 20시에 RFM 발표 준비
• 리텐션 분석 복습 (금일 수행한 클래식, 롤링 리텐션 분석 패턴에 입각하여 따라 쳐보고 혼자 결과를 도출해보고 왜 이런 결과가 나왔는지 논리적으로 설명하기(자신한테 러버덕?!))
• AARRR 분석 프레임 워크 중 사용자 활성화(Activation)에 대한 관련 지표를 도출하는 퍼널 분석에 대한 글 읽어보고 생각해보는 시간 갖기 데이터리안 측에서 제공하는 퍼널분석 관련 글 : )

참고 사항

데이터리안 부트캠프 URL은 다음과 같다.

 

https://www.datarian.io/