고객 데이터베이스와 장비를 분석하고 최적화한 경험에 대해 이야기해줄 수 있나요?

데이터베이스를 분석할 때 무작정 쿼리를 돌리다 방향을 잃은 적이 있었습니다. 어떤 컬럼이 문제인지 모른 채 여러 조건을 바꿔가며 실험하다 시간을 많이 낭비했습니다. 그 이후부터 가설이 있을 때 목적지가 생긴다는 걸 깨닫고, 왜 느릴 것 같은지를 먼저 적고 시작하는 방식으로 바꿨습니다. 학교 프로젝트에서 회원 데이터를 분석할 때, 가입은 많은데 재방문이 적다면 온보딩 단계에 문제가 있을 것이라는 가설을 먼저 세웠습니다.

가입 후 첫 7일 행동 로그만 따로 추출해서 봤더니, 특정 기능을 한 번도 쓰지 않은 사용자의 이탈률이 2배 이상 높았습니다. 가설이 없었다면 그 차이를 발견하기 어려웠을 것입니다. 데이터는 가설이 있을 때 의미 있는 방향이 생긴다는 걸 그때 실감했습니다.