mm j님 안녕하세요!

문제 푸느라 고생하셨습니다.

1, 4번 문제는 기존 쿼리를 약간만 수정하면 되는 문제인데 잘 풀어주셨네요. 1번 해석은 제가 했던 것을 그대로 하신거라 추가적으로 다른 해석도 생각해보셔요! 4번도 해석해주신 내용 토대로 그럼 무엇을 할 수 있을까?까지 생각해보시면 더더 좋을 것 같아요

2, 3번에 대해 피드백을 드려볼게요

2번

• 평균 접속 일수로 보신 것 좋아요!! 기준을 바로 정하지 않고 데이터로 보는 것 좋아요
  • 팁으로 이런 데이터를 볼 때 Daily, Weekly, Monthly로 바꾸는 것이 어렵진 않을 수 있으니 마지막에 데이터를 한번 보시는 것도 추천해요(Weekly로 어떻게 변화하는지)
• 쿼리에서 first_month를 계산하고 사용하지 않네요. 안쓴다면 지워도 동일해요
• CASE 마지막 조건 != 1 AND lag_month IS NOT NULL 이 부분은 앞에서 IS NULL 조건을 이미 사용해서 그냥 ELSE 'resurrected' 라고 해도 충분해요
• "Current가 꾸준히 증가"는 맞지 않는 것 같아요
  • 1월에 6565 → 4186으로 줄었고, 이런 경우 1월 모든 데이터가 들어갔나 확인해서 일부만 들어갔으면 해석을 제외했다고 써두면 좋아요.
• Current와 Dormant를 볼 때 절대 수도 볼 수 있지만 비율로도 볼 수 있어요. "지난 달 활성 유저 중 이번 달 안 온 사람"이 Dormant라서 Current/(Current+Dormant)가 월간 리텐션과 비슷하게 됩니다
• 9월 18%, 10월 33%, 11월 32%, 12월 34%는 유지가 어렵다보다는 1/3 수준에서 안정화되었다는 서술이 더 정확합니다
• 신규가 많을수록 다음 달 Dormant 증가는 거의 당연한 결과일 수 있어요. 지난 달 활성 유저가 늘어나면 Dormant 후보도 많아지게 됩니다
  • 신규 유저의 초기 이탈이 높다고 말하려면 Dormant를 직전 상태가 New인지, Current, Resurrected였는지 나눠서 이탈률을 비교해야 해요
• 첫 달 결제 안하명 Dormant라는 가설은 좋은데, 액션이 바로 나와요. 쿠폰 지급을 꼭 해야 한다는 이유를 추가로 보강을 하는 것이 필요해요(만약 데이터가 없다면, 그 액션 말고 할 수 있는 것을 떠올려 보시는 것을 추천해요)
• 결제한 유저와 안 한 유저의 리텐션 차이가 결제 때문에 남았다고 하기엔 어려워요. 원래 남은 사람이 결제했을 수도 있거든요. 쿠폰 효과 같은 것은 AB Test로 확인해야 합니다
  • AB Test나 논리적 사고 흐름은 제 데이터 리터러시 강의를 보시면 더 도움이 될 것 같아요
• Action Item을 조금 더 자세히 써보시면 좋을 것 같아요. 플랫폼별 Current 유저 비율을 분석하여 => 그러면 플랫폼 정보는 이미 있기에 바로 해볼 수 있겠지요? 그럼 그 데이터까지 포함해서 가져오면 더 좋습니다(이게 3번이랑 이어질 것 같은데 그러면 문서에 별도 레포트 첨부함 이렇게 써주셔요)
• Current 유저의 공통 특성 파악 => 이것도 파악을 하는 것까지 해야 합니다. 지금 액션 아이템에서 2-3번째는 가설만 떠올렸을 뿐 실제 데이터 분석이 없는 상황이에요

3번

• 가설을 처음 5개 나열하고 하나씩 검증한 구조 좋습니다! 기각된 가설도 남긴 부분도 좋아요!
• 플랫폼까지 확인해서 두 그룹 비교도 좋아요
• 3번 가설을 채택하기엔 근거가 약하긴 합니다. 두 그룹의 차이가 소수점 둘째 자리에서 0.01 차이나는 주가 몇 개 있을 뿐이거든요. 채택과 기각을 말하려면 각 그룹의 유저 수를 봐서 실제 몇 명인지도 봐야 합니다. 지금은 비율만 있지요