내배캠 76일차!
오늘은 마지막 개인 과제를 시작했다(벌써 마지막이라니…ㅠㅠ).
마지막 과제라서 그런지 난이도가 갑자기 올라간 느낌이었지만, 어려운 만큼 실무에 더 도움이 될 것 같아 오히려 좋았다. 오늘은 필수 1, 2, 3까지 완료해서 그에 대해 이야기해보려 한다.
※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다
📝 필수 과제 1
상황: 음악 구독 서비스에는 기본 플랜(5,000원), 프리미엄 플랜(8,000원), 프로 플랜(12,000원)이 있다. 주어진 엑셀 로우 데이터를 분석한 후, 아래 질문에 답하시오.
1. LTV:CAC 비율 🚨 (복습 필요)
CAC는 데이터에 포함되어 있어 LTV 계산식이 핵심 문제였다. 먼저 LTV에는 다양한 계산식이 있어 현재 데이터로는 어떤 공식이 최선일지 고민하다 다음과 같은 계산식을 사용했다:
LTV = ARPU(사용자당 평균 매출)/이탈률
제품이 구독 플랜이다 보니 첫구매와 갱신 값이 있었다. 즉 첫구매 + 갱신을 했다면 2개월인 셈이다. 그래서 2개월 매출을 기준으로 ARPU를 계산하고, 이어서 LTV도 구했다.
CAC는 데이터가 주어졌는데, 완성된 데이터는 아니였다. 엑셀을 보면 첫구매를 하지 않은 고객도 섞여있어 엑셀 수식으로 따로 분류했다. CAC는 실제로 유료 전환된 고객을 획득하는 데 든 평균 비용이기 때문에 first_purchase=Y를 기준으로 CAC 평균을 구했다.

근데 값이 뭔가...아닌 것 같아서 내일 다시 재확인이 필요해 보인다.
📝 필수 과제 2
상황: 라이프스타일 A 소재와 제품 이미지 B 소재로 A/B 테스트를 진행했다. 주어진 엑셀 로우 데이터를 분석한 후, 아래 질문에 답하시오.
1. 승자 소재?
메인 KPI: CTR을 기준으로 A(A: 2.78% > B: 2.73%)가 승자 소재였다.
2. A/B 테스트는 통계적으로 유의미한가?
p-value는 0.7414(p > 0.05)로 나타나 통계적으로 유의미하지 않았다.
3. 이후 액션 플랜 & 액션 플랜대로 분석하기
액션 플랜으로는 연령대 세그먼트 분석을 기반으로 예산을 재배분하고 타겟팅을 최적화한다. 연령대별 분석 결과, 20대는 A 소재 CTR과 CVR 모두 우수했고, 30-50대는 B 소재 성과가 더 우수했다. 그래서 20대는 A 소재를 유지하고, 30-50대는 B 소재를 중심으로 예산 재배분 및 타겟팅 최적화를 진행한다.
📝 필수 과제 3
상황: 주어진 데이터 분석하고 질문에 답하시오.
(1번과 2번은 엑셀 계산이어서 생략했다)
3. 퍼널 관점에서의 문제 정의
데이터 분석 결과, 신규 고객의 활성화(activation) 구간에서 이탈이 발생하고 있었다. 1번과 2번 문제에서 계산한 30일 기준과 7일 기준 모두 이탈이 있었다. 특히 7일 이내 기준에서는 상품조회→장바구니 이탈률이 62.23%, 장바구니→첫구매 이탈률이 57.14%로 더 높게 나타나 신규 고객의 구매 전환이 더욱 약한 것으로 확인됐다. 이는 상품 상세 페이지의 정보 부족(고객 니즈와 불일치)이나 구매 혜택 등 구매 동기 요소의 문제로 해석할 수 있다.
💭 오늘의 회고
오늘은 마지막 개인 과제의 필수 1, 2, 3을 끝냈다. 매번 개인 과제를 할 때마다 느끼지만 필수 과제 1이 가장 어렵다. 특히 이번에는 LTV와 CAC를 계산하면서 어디서 기준이 어긋났는지가 바로 보이지 않아, 내일은 수식과 변수를 하나씩 뜯어보며 점검해볼 예정이다.
저번 과제에서도 느꼈지만 데이터 분석 개인 과제는 틀리는 과정 자체가 학습이 된다. 이번에도 막히면서 내가 이런 지표를 해석하는 부분에 아직 약하다는 것을 깨달았다. 그래도 마지막 개인 과제인 만큼, 실무처럼 논리적으로 기준을 세우고 검증하는 과정을 제대로 정리해보고 싶다. 오늘 문제를 발견했으니 내일은 이 부분을 반드시 해결해보고자 한다.
오늘의 TIL 끝!
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