[데이터 분석 심화 개념] 데이터 기반 프로덕트 개선하기 2️⃣ (데이터 기반 프로덕트 개발)

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)

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데이터 기반 프로덕트 개발

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데이터 기반 프로덕트 개발 개요

데이터를 활용한 프로덕트 개발 프로세스는 체계적인 단계로 이루어져 있으며, 이를 통해 효과적인 문제 해결과 프로덕트 개선이 가능합니다. 밑의 내용은 각 단계의 개요에 대한 설명입니다.

 

1. 문제 정의

 

문제 정의는 데이터 분석의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 분석의 목적을 명확히 설정하고, 해결하고자 하는 질문을 구체화합니다. 분석 목적과 질문이 명확해야 이후 단계에서 데이터 수집, 정리, 해석 등이 효과적으로 이루어질 수 있습니다.

• 예시: 온라인 쇼핑몰에서 고객 이탈 문제를 해결하려면 "고객 이탈의 주요 원인은 무엇인가?" 또는 "고객 이탈을 줄이기 위해 어떤 개선 방안을 고려해야 하는가?"와 같은 질문을 명확히 설정해야 합니다.

2. 데이터 조회

 

문제 정의를 마친 후에는 데이터 조회 단계로 넘어갑니다. 이 단계에서는 설정된 분석 목적과 질문을 해결하기 위해 어떤 데이터를 사용할지 결정합니다.

• 예시: 고객 이탈 문제와 관련해, 회원 정보, 주문 내역, 상품 리뷰 등의 데이터를 조회할 수 있습니다. 또한, 고객 이탈률, 고객 평균 주문 금액, 고객 평균 재구매 주기, 고객 만족도와 같은 핵심 지표를 선별하여 조회합니다.

3. 데이터 분석

 

데이터 분석 단계에서는 수집한 데이터를 정리하고 해석하여, 의미 있는 정보를 도출합니다. 다양한 분석 방법론과 도구를 활용하여 데이터를 분석하고, 이를 통해 실질적인 인사이트를 얻어냅니다.(Funnel 분석, 코호트 분석, RFM 분석 등을 적용할 수 있음)

• 예시: 온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 데이터를 분석하여, 고객의 구매 패턴, 특정 시간대의 인기 상품, 구매 금액대별 고객 수 등을 파악할 수 있습니다.

4. 데이터 시각화

 

데이터 분석 후, 시각화 단계에서는 분석 결과를 차트, 그래프, 대시보드 등을 활용해 시각적으로 표현합니다. 이 단계는 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하고, 분석 결과를 효과적으로 전달하는 데 도움을 줍니다.

• 예시: 고객 이탈률 변화를 시각화하여, 이탈 원인과 그에 따른 개선 효과를 명확히 보여줄 수 있습니다.

5. 프로덕트의 방향성 설정

 

마지막 단계에서는 분석 및 시각화된 데이터를 바탕으로 프로덕트의 방향성을 설정합니다. 이 단계에서는 데이터에서 도출된 인사이트를 토대로 의사결정을 내리고, 프로덕트를 개선하거나 새로운 전략을 수립합니다.

 

 

이와 같은 일련의 데이터 분석 과정은 프로덕트 개발과 개선에 필수적이며, 각 단계에서 어떻게 접근하느냐에 따라 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다

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로그 및 문제 정의

로그 데이터는 애플리케이션, 시스템 등에서 발생하는 이벤트, 활동, 상태 정보를 기록한 데이터입니다. 다양한 유형의 로그가 존재하며, 예를 들어 시스템 로그는 시스템의 상태 변화나 오류를 기록하고, 애플리케이션 로그는 사용자의 특정 행동이나 이벤트를 기록합니다. 예를 들어, 사용자가 언제 애플리케이션에 로그인했는지, 어떤 페이지를 방문했는지 등이 로그로 기록됩니다. 이 로그 데이터는 시간 순서대로 이벤트가 어떻게 진행되었는지를 파악하는 데 유용합니다.

 

로그 데이터를 활용한 전체 플로우

 

로그 데이터는 프로덕트 분석과 개선의 중요한 기반이 됩니다. 로그 데이터를 활용하기 위한 전체 플로우는 다음과 같습니다.

1. 로그 데이터 설계 및 적재:
   • 먼저, 어떤 데이터를 수집할지 결정하고 로그 데이터를 설계합니다. 이는 로그로 기록할 이벤트나 상태 정보를 정의하는 작업입니다.
   • 설계된 로그 데이터를 시스템에 적재하여, 사용자의 행동과 시스템 상태를 지속적으로 기록할 수 있게 합니다.
2. 로그 데이터 수집 확인 및 지표 모니터링:
   • 로그 데이터가 정상적으로 수집되고 있는지 확인합니다. 이 단계에서는 데이터가 누락되거나 왜곡되지 않도록 하는 것이 중요합니다.
   • 수집된 로그 데이터를 기반으로 다양한 지표를 모니터링합니다. 예를 들어, 사용자 활동 수준, 페이지 방문 횟수, 이탈률 등을 확인할 수 있습니다.
3. 문제 정의:
   • 로그 데이터가 준비되면, 가장 먼저 진행해야 할 단계는 문제 정의입니다. 분석을 통해 답변하고자 하는 주요 질문들을 정리하는 단계입니다.
   • 예를 들어, "어떤 요인이 고객 이탈에 영향을 미치는가?" 또는 "특정 제품군에서 이탈률이 높은 이유는 무엇인가?"와 같은 질문을 설정합니다.

로그 데이터가 이미 설계되고 적재된 상황을 가정한다면, 이제 이 데이터를 조회하고 분석하기 위한 다양한 툴과 방법을 적용할 수 있습니다.

이러한 툴들은 로그 데이터를 효율적으로 분석하고 시각화하여, 프로덕트의 문제를 파악하고 개선 방안을 도출하는 데 중요한 역할을 합니다.

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데이터 조회 및 툴 소개

데이터 분석의 첫 단계는 데이터를 조회하는 것입니다. 새로운 프로덕트를 런칭한 이후, 사용자들이 얼마나 사용하고 있는지, 수익이 얼마나 발생하고 있는지를 알고 싶다면, 다양한 지표를 조회해야 합니다. 이번 목차에서는 대표적인 지표와 이를 조회할 수 있는 주요 툴에 대해 알아보겠습니다.

 

주요 지표

1. DAU (Daily Active User):
   • 정의: DAU는 하루 동안 프로덕트를 활성화한 유저 수를 나타내는 지표입니다.
   • 예시: 만약 A라는 유저가 하루에 5번 페이지를 방문했어도, DAU는 1로 계산됩니다.
2. PV (Page View):
   • 정의: PV는 특정 페이지가 몇 번 조회되었는지를 나타내는 지표입니다.
   • 예시: A 유저가 하루에 5번 페이지를 방문했다면, 해당 페이지의 PV는 5가 됩니다.
3. 수익 및 비용:
   • 정의: 프로덕트가 발생시킨 수익과 그에 소요된 비용을 측정하는 지표입니다.
   • 활용: 프로덕트의 수익성을 판단하고, 비즈니스 의사결정에 중요한 역할을 합니다.

주요 데이터 조회 및 분석 툴

1. GA4 (Google Analytics 4):
   • 특징: 웹과 앱 사용자 데이터를 통합 분석하는 최신 Google Analytics 버전입니다. 다양한 사용자 행동 이벤트를 추적할 수 있으며, 퍼널 분석, 세그먼트 분석 등을 통해 사용자의 전체 경로를 시각화할 수 있습니다.
   • 활용: 웹사이트와 앱의 전반적인 퍼포먼스를 모니터링하고, 마케팅 캠페인의 성과를 분석하는 데 유용합니다.
2. 앰플리튜드 (Amplitude):
   • 특징: 사용자 행동 데이터를 기반으로 제품 사용 패턴을 분석하는 툴입니다. 사용자의 세션을 재생하여 구체적인 행동 패턴을 분석할 수 있으며, 퍼널 분석을 통해 전환율 개선 인사이트를 제공합니다.
   • 활용: 제품 사용 패턴 분석과 사용자 행동 흐름 파악에 강점이 있습니다. 과거 데이터 기반으로 사용자 행동 변화를 분석할 수도 있습니다.
3. 믹스패널 (Mixpanel):
   • 특징: 제품 분석 및 사용자 행동 추적을 위한 플랫폼입니다. 버튼 클릭, 페이지 방문, 결제 완료 등의 이벤트를 추적하고, 코호트 분석, 퍼널 분석, A/B 테스트 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.
   • 활용: 사용자가 어떤 경로로 제품을 사용하는지, 어디서 이탈하는지를 파악하는 데 유용합니다.
4. 뷰저블 (Beusable):
   • 특징: 사용자 경험(UX) 분석 및 최적화를 위한 플랫폼으로, 사용자의 마우스 움직임, 클릭, 스크롤 등을 실시간으로 추적합니다. 사용자의 실제 세션을 영상으로 재생할 수 있어, 행동 패턴을 구체적으로 파악할 수 있습니다.
   • 활용: UX 최적화를 위한 인사이트 제공에 강점을 가지며, 사용자의 관심사와 행동 패턴을 시각적으로 이해할 수 있습니다.

툴 선택과 활용

 

각 툴은 서로 다른 강점을 가지고 있어, 비즈니스 목표와 분석 요구사항에 따라 적절히 선택해 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, GA4는 전체적인 퍼포먼스를 모니터링하는 데 유용하고, 앰플리튜드는 제품 사용 패턴을 심층 분석하는 데 강점이 있습니다. 믹스패널은 사용자 행동 경로 분석에 탁월하며, 뷰저블은 UX 최적화에 집중할 수 있습니다.

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데이터 분석 및 인사이트 도출

데이터 분석은 수집된 로그 데이터를 활용해 프로덕트에 대한 인사이트를 얻고 가설을 검증하는 중요한 과정입니다.

 

1. 퍼널 분석

 

퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 구매 완료, 회원 가입 등)에 도달하기까지의 경로를 단계별로 분석하는 방법입니다. 각 단계에서 얼마나 많은 사용자가 이탈하는지, 최종 목표에 도달하는 비율이 어떻게 되는지를 파악할 수 있습니다.

• 예시: 커머스 플랫폼에서 퍼널 분석을 진행한다고 가정해봅시다. 단계는 다음과 같습니다.
  1. 상품 페이지 방문
  2. 장바구니 추가
  3. 결제 페이지 방문
  4. 결제 정보 입력
  5. 구매 완료
  분석 결과, 결제 페이지에서 결제 정보 입력으로 넘어가는 단계에서 가장 큰 이탈률이 발생했다고 가정합니다. 이는 사용자들이 결제 정보를 입력하는 과정에서 불편함을 느낄 가능성이 큽니다. 이 문제를 해결하기 위해 결제 프로세스를 간소화하거나 결제 방법을 다양화하는 등의 개선이 필요하다는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2. 코호트 분석

 

코호트 분석은 특정 시점이나 이벤트를 기준으로 그룹화된 사용자 집단(코호트)을 추적하여 시간 경과에 따른 행동 변화를 분석하는 방법입니다. 이를 통해 특정 사용자 그룹의 유지율, 재방문율, 구매 빈도 등을 파악할 수 있습니다.

• 예시: 모바일 게임 회사에서 코호트 분석을 진행한다고 가정해봅시다. 2022년 1월 1일에 게임을 설치한 유저들을 '1월 1일 신규 유저 코호트'로 정의합니다. 이 코호트의 7일 차 retention rate(유지율)와 30일 차 결제 전환율을 추적할 수 있습니다.
• 예를 들어, 1월 1일 신규 유저 코호트의 7일 차 유지율이 다른 코호트보다 10% 높다면, 이 시기에 진행된 마케팅 전략이 효과적이었음을 파악하고 이를 발전시킬 수 있습니다. 반면, 30일 차 결제 전환율이 낮다면 이 시점에 특별 프로모션을 통해 전환율을 높일 수 있습니다.

3. RFM 분석

 

RFM 분석은 고객의 구매 행동을 기반으로 세 가지 주요 지표인 Recency(최근 구매 시점), Frequency(구매 빈도), Monetary(구매 금액)를 분석하여 고객을 세분화하는 방법입니다.

• Recency: 고객이 마지막으로 구매한 시점이 얼마나 최근인지를 나타냅니다.
• Frequency: 특정 기간 동안 고객이 구매한 횟수를 측정합니다.
• Monetary: 고객이 특정 기간 동안 지출한 총 금액을 평가합니다.
• 예시: 각 고객에게 Recency, Frequency, Monetary 점수를 부여하여 고객을 세그먼트로 나눌 수 있습니다.
  • Recency 5점 / Frequency 5점 / Monetary 5점인 고객은 최고 VIP 고객으로 분류됩니다.
  • Recency 5점 / Frequency 4점 / Monetary 5점인 고객은 최근 활동이 활발하고 구매금액이 높은 우수 고객으로 평가될 수 있습니다.

이 분석을 통해 비즈니스에 중요한 가치를 지닌 고객군을 식별하고, 이들에 대한 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

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데이터 시각화

데이터 분석을 통해 얻은 결과를 효과적으로 전달하기 위해 데이터 시각화는 매우 중요한 단계입니다.

시각화는 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주며, 분석 결과를 직관적으로 표현하는 데 큰 역할을 합니다.

 

1. 막대 그래프 (Bar Chart)

 

막대 그래프는 범주형 데이터의 빈도나 비율을 비교할 때 가장 많이 사용되는 시각화 도구입니다.

각 범주의 값을 막대의 높이나 길이로 표현하여, 데이터를 직관적으로 비교할 수 있습니다.

• 활용 예시:
  • 지역별 서비스 사용 인구 비교: 예를 들어, 서울, 부산, 대구 등 각 지역별로 서비스 사용 인구 수를 비교할 때 막대 그래프를 사용하여 한눈에 차이를 파악할 수 있습니다.
  • 연령별 서비스 사용 비교: 10대, 20대, 30대 등 연령대별로 서비스 사용률을 비교할 때 유용합니다.

2. 선 그래프 (Line Chart)

 

선 그래프는 시간에 따른 데이터의 변화를 시각화하는 데 적합한 도구입니다.

데이터 포인트를 선으로 연결하여 시간에 따른 변화를 표현함으로써, 증감 패턴이나 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다.

• 활용 예시:
  • 월별 매출 변화: 한 해 동안의 월별 매출 변화를 선 그래프로 표현하면, 어떤 달에 매출이 증가했거나 감소했는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
  • 연도별 온도 변화: 여러 해에 걸친 연도별 평균 온도 변화를 시각화하여, 기후 변화의 추세를 파악할 수 있습니다.

3. 파이 차트 (Pie Chart)

 

파이 차트는 전체에서 각 부분이 차지하는 비율을 시각화하는 데 사용됩니다.

원형 그래프로 각 부분의 크기를 나타내어, 데이터의 비율을 직관적으로 비교할 수 있습니다.

• 활용 예시:
  • 예산 분배: 전체 예산에서 각 부서가 차지하는 비율을 파이 차트로 표현하여, 자금 분배 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.
  • 시장 점유율: 여러 브랜드의 시장 점유율을 파이 차트로 시각화하여, 각 브랜드의 위치를 비교할 수 있습니다.

4. 히트맵 (Heatmap)

 

히트맵은 데이터의 밀도나 강도를 색상으로 표현하는 시각화 도구입니다.

이를 통해 데이터의 분포나 패턴을 쉽게 파악할 수 있으며, 특정 구역에서의 데이터 밀집도를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

• 활용 예시:
  • 웹사이트 사용자 클릭 데이터: 웹사이트의 특정 페이지에서 사용자가 가장 많이 클릭한 영역을 히트맵으로 시각화하여, 사용자 관심도를 파악하고 UX를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 매출 데이터 분포: 지역별 매출 데이터를 히트맵으로 표현하여, 어느 지역에서 매출이 집중되고 있는지를 확인할 수 있습니다.

시각화 도구 활용

 

이러한 시각화 방법들은 대부분의 데이터 분석 및 시각화 도구에서 쉽게 구현할 수 있습니다. Tableau, Power BI, Google Data Studio 등과 같은 도구를 사용하면, 복잡한 데이터를 간단한 클릭만으로 다양한 시각화 형태로 변환할 수 있습니다.

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데이터 분석 시 주의할 점

데이터 분석은 프로덕트 개선과 비즈니스 전략 수립에 필수적이지만, 잘못된 분석이나 해석으로 인해 오히려 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 이번 레슨에서는 데이터 분석 시 발생할 수 있는 문제점들과 이를 피하기 위한 주의사항에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 상관관계와 인과관계의 혼동

 

상관관계는 두 변수 간에 통계적 관련성이 있음을 나타내지만, 반드시 한 변수가 다른 변수에 영향을 미친다는 인과관계를 의미하지는 않습니다.

• 예시: 아이스크림 판매량과 여름철 온도 사이에는 상관관계가 있을 수 있습니다. 즉, 여름철 온도가 올라갈수록 아이스크림 판매량이 증가하는 경향을 보일 수 있습니다. 그러나 이는 두 변수 간의 관계를 나타낼 뿐, 온도가 아이스크림 판매 증가의 직접적인 원인이라고 단정할 수는 없습니다.
• 반면, 운동량이 증가하면 체중이 감소하는 경우에는 인과관계가 있습니다. 이 경우 운동이 체중 감소의 직접적인 원인입니다.

데이터 분석 시 상관관계를 인과관계로 착각하면 잘못된 결론을 도출할 수 있으므로, 항상 두 개념을 구분하여 분석을 진행해야 합니다.

 

2. 표본 크기의 중요성

 

데이터 분석에서 표본 크기가 작으면 분석 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있습니다. 이는 표본이 전체 모집단을 대표하지 못하기 때문입니다.

• 예시: 1,000명의 사용자 중 10명의 응답을 기반으로 사용자 만족도를 조사하면, 전체 사용자의 다양한 의견을 반영하기 어렵습니다. 이 경우, 분석 결과가 편향될 가능성이 높아집니다.

따라서 전체 모집단을 잘 대표할 수 있는 적절한 표본 크기를 선정하는 것이 중요하며, 이를 통해 분석 결과의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있습니다.

 

3. 데이터의 잘못된 해석

 

동일한 데이터를 분석하더라도, 분석자에 따라 다른 해석이 나올 수 있습니다. 이는 분석 방법, 가정, 편향 등에 따라 달라지기 때문입니다.

• 예시: 한 제품의 매출 데이터를 분석하면서 특정 기간 동안의 매출 증가를 마케팅 캠페인의 효과로 해석했다고 가정해봅시다. 그러나 매출 증가는 마케팅 캠페인 외에도 계절적 요인, 경쟁사의 움직임, 경제 상황 등 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 이러한 요인을 고려하지 않고 매출 증가를 오직 마케팅 캠페인의 효과로 해석하는 것은 오류일 수 있습니다.

따라서 데이터를 해석할 때는 다양한 요인을 종합적으로 고려해야 하며, 다양한 해석 가능성을 열어두는 것이 중요합니다. 또한, 다른 사람들과의 피드백을 주고받아 다양한 시각을 반영함으로써 분석의 오류나 편향을 최소화할 수 있습니다.

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데이터 기반의 의사결정 문화 만들기

데이터 기반의 의사결정은 조직 내에서 보다 합리적이고 객관적인 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터를 기반으로 논의할 때와 그렇지 않을 때의 차이를 비교해 보면, 데이터를 활용한 의사소통이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다

밑은 그 예시입니다.

 

구체적인 데이터로 사실을 전달하기

• 데이터 없이: "쿠폰 발급 실패율이 높아요."
• 데이터 기반: "쿠폰 발급 실패율이 전체 100건 중 20건으로 20%에 달합니다."

비교: 첫 번째 표현은 문제의 심각성을 막연하게 전달하는 반면, 두 번째 표현은 구체적인 수치를 제공하여 문제의 크기를 명확히 전달합니다. 데이터가 포함된 설명은 문제를 더 객관적이고 명확하게 인식하게 합니다.

 

업데이트 현황에 대한 명확한 설명

• 데이터 없이: "유저들이 한두 달이면 대부분 업데이트를 해요."
• 데이터 기반: "현재 최신 버전을 사용하는 사용자는 75%, 이전 버전을 사용하는 사용자는 25%로, 현재 업데이트율은 75%입니다."

비교: 첫 번째 표현은 유저 행동에 대한 일반적인 인식을 전달하지만, 두 번째 표현은 실제 데이터를 사용하여 구체적인 상황을 명확히 보여줍니다. 이는 의사결정자들이 현황을 보다 정확히 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

사용자 기반을 논리적으로 설명하기

• 데이터 없이: "PC 사용자가 20% 정도 되는데, 핵심 사용자들이 있어서 이들을 버릴 수는 없어요."
• 데이터 기반: "PC 사용자는 전체 100만 명 중 20%로 20만 명을 차지합니다. 나머지 80만 명에 비하면 적은 수치이지만, 20만 명 자체의 절대적인 숫자가 중요하므로 PC까지도 지원해야 할 것 같습니다."

비교: 첫 번째 표현은 PC 사용자를 중요하다고 주장하지만, 그 이유를 명확히 제시하지 않습니다. 반면, 두 번째 표현은 PC 사용자의 절대적인 숫자를 제시함으로써, 왜 이 사용자들을 고려해야 하는지를 논리적으로 설명합니다.

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데이터 기반 의사결정의 중요성

 

이처럼 데이터 기반의 의사결정은 논의를 보다 객관적이고 설득력 있게 만드는 데 큰 장점이 있습니다. 데이터를 기반으로 이야기하면, 문제의 크기와 심각성을 명확히 전달할 수 있고, 논의의 근거를 구체화할 수 있습니다. 이는 팀원들이나 이해관계자와의 소통에서 신뢰를 높이고, 보다 합리적인 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

따라서, 데이터 기반으로 모든 이야기를 풀어가는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 논의가 막연한 주장보다는 객관적인 사실에 기반하게 되어, 조직 내에서 데이터 중심의 의사결정 문화를 구축할 수 있습니다.

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이번 글에서는 강의를 통해 배운 데이터 기반 프로덕트 개발 과정과 그 중요성을 정리해보았습니다. 데이터를 활용한 의사결정은 프로덕트의 성공과 직결되는 핵심 요소입니다. 앞으로도 데이터 분석과 인사이트 도출을 통해 프로덕트를 지속적으로 개선하고, 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있기를 기대합니다. 데이터 중심의 접근이 여러분의 프로덕트 개발 여정에 큰 도움이 되길 바랍니다.

 

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출처 및 참고자료 : 코드잇 사이트 강의 '데이터 기반 프로덕트 개선하기' https://www.codeit.kr/topics/improving-datadriven-product?version=1