[SQL로 데이터분석] 1.주간활성유저(WAU) 감소 분석 - 1.문제 정의 및 접근법 파악

포스트 내용의 출처 : 데이터리안 SQL 실전 분석

목차
1. Problem Backgound : 현상파악, 문제 인식 배경
2. Problem Definition : 문제 정의
3. Tables : 활용할 수 있는 데이터 정보
4. WAU query : 대시보드에 사용된 wau쿼리, 분석시 알아야 할 기본적 내용

다음글 : 주간활성유저(WAU) 감소 분석 - 2. MODE의 SQL 에디터

 

1. Problem Background

(분석해야하는 이유)

주간활성유저의 수가 감소하고 있음 (대시보드를 통해 파악)

 

user engagement

• DAU / WAU / MAU
• 특정 액션을 한 로그의 수
  
  
• (이 프로젝트에서의 정의)
  having made some type of server call by interacting with product
  == 프로덕트와 어떤 인터렉션이라도 있었으면(로그인, 홈 접속 등)

 

 

2. Problem Definition

문제를 정의하고 가설을 수립할 때,

 

현상 발생 원인 리스트 작성( a list of possible causes for the dip in retention)

이 여러 원인들 중 어떤 것을 먼저 시도해 볼 것인가?

에 대한 고민이 필요하다

 

 

3. Table info

분석에 사용할 수 있는 데이터 테이블 정보들

 

Users table : one row per user

• user_id
• created_at : 가입시점
• state : active or pending
• activated_at
• company_id : 사내 메신저 서비스(회사)의 데이터라, 활성화된 계정주의 회사 정보
• lamguage 

 

Events table : one row per event

ex of events : login, ,messaging, search, signup funnel, events around received emails(이메일받은 전후 이벤트)

• user_ud : 조인되는 컬럼
• occurred_at : 이벤트 발생 시점
• event_type :  event name을 참고해야함, event category
  • signup flow
  • engagement
• event_name
  • create_user, enter_email, enter_info, complete_signup : 이 이벤트네임의 타입은 signup flow
  • homepage, login, like message, search_autocomplete, search run, search_click_result_X, send message, view inbox : engagement와 관련된 이벤트명
  • 남들이 정해둔 engagement 이름 보는거 처음 신기하다 ㅋㅋㅋㅋ나랑 똑같이 고민했겠지 ㅎㅎㅎㅋㅋㅋ
• location
• device : ios/android or ios11/ios12 ...

 

 

Email Events table :이메일 보내고 받고 클릭하는 등의 모든 이메일 이벤트

• user_id
• occurred_at
• action : sent_weekly_digest, email_open, email_clickthrough(이메일 안의 링크 클릭시 남기는 로그)

 

 

 

4. WAU query for analysis

Weekly Active User 차트를 만드는 쿼리를 알아야함

SELECT DATE_TRUNC('week', e.occurred_at)
      , COUNT(DISTINCT e.user_id) AS weekly_active_users
FROM tutorial.yammer_events e
WHERE e.event_type = 'engagement'
  AND e.event_name = 'login'
GROUP BY 1
ORDER BY 1

한주차에 유저들이 몇 명? COUNT(DISTINCT e.user_id)

 

 

 

+ extra

기존 가설이 추가적인 질문을 가져오는지,

추가적인 더 나아간 질문들에는 무엇이 있을지, 그리고 그 질문들을 어떻게 테스트할건지

 

데이터만 가지고 대답할 수 있는 가설이 아닌 경우, 어떻게 그 가설 검정을 위한 실험을 진행할건지

 

engagement dip의 가장 큰 요인 중 하나는 무엇?

 & 그 요인에 따른 회사의 대응은?

 

 

 

 

 

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