코호트 분석으로 리텐션 저하 원인을 찾은 사례
인턴으로 참여한 프로젝트에서 가입 후 7일 리텐션이 지속적으로 하락하는 추세를 발견했습니다. 코호트별로 나눠보니 특정 시점에 유입된 사용자군에서 온보딩 튜토리얼 완료율이 유독 낮다는 걸 확인했습니다. 튜토리얼 단계를 하나씩 뜯어보니 세 번째 단계에서 이탈이 집중돼 있었고, 이 구간의 UI 복잡도를 줄이자고 제안해 다음 스프린트에 반영됐습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
인턴으로 참여한 프로젝트에서 가입 후 7일 리텐션이 지속적으로 하락하는 추세를 발견했습니다. 코호트별로 나눠보니 특정 시점에 유입된 사용자군에서 온보딩 튜토리얼 완료율이 유독 낮다는 걸 확인했습니다. 튜토리얼 단계를 하나씩 뜯어보니 세 번째 단계에서 이탈이 집중돼 있었고, 이 구간의 UI 복잡도를 줄이자고 제안해 다음 스프린트에 반영됐습니다.
사용자 행동 데이터를 살펴보다 특정 기능을 사용한 유저군의 재구매율이 그렇지 않은 유저군보다 40퍼센트 높다는 걸 발견했습니다. 단순 상관관계일 수 있어 해당 기능을 처음 접한 시점과 재구매 시점의 선후 관계를 확인했고, 기능 사용이 재구매에 실제로 선행한다는 걸 검증했습니다. 이를 근거로 신규 유저에게 해당 기능을 더 일찍 노출하자는 전략을 제안했습니다.
팀 프로젝트로 만든 앱의 초기 사용자 200명 데이터를 분석하며, 특정 시간대(저녁 8~10시)에 접속한 유저의 세션 길이가 다른 시간대보다 2배 길다는 걸 발견했습니다. 표본이 작아 확정적 결론은 아니었지만, 이 시간대에 맞춰 알림을 발송하는 실험을 제안했고, 실제로 알림 클릭률이 15퍼센트 개선됐습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.