백엔드
돈이 되는 Data Analytics
두줄요약
커머스 유저 데이터를 기반으로 Activation과 Retention 대시보드를 기획하고 자동화한 사례를 소개했습니다. 데이터 파이프라인 설계, 신선도 관리, Tableau/Databricks 활용 방식까지 함께 다뤘습니다.
핵심 내용
- 커머스 유저 데이터를 바탕으로 Activation과 Retention 중심의 대시보드를 기획·자동화한 사례
- 기존 거래액 중심 실험 결과를 보완하기 위해 AARRR 관점의 선행 지표를 설계하고, 메인페이지·검색·상세페이지별로 추적 지표를 구성
- S3, Databricks, AWS, Athena, Tableau를 활용해 Bronze·Silver·Gold 레이어 기반 데이터 파이프라인과 전사 공유용 시각화 체계를 구축
- 데이터 신선도, 스키마 변화, 데이터 드리프트, 파티셔닝, 멱등성 같은 운영 이슈를 함께 다룸
적용해볼 점
- 결과 지표만 보지 말고 사용자 여정의 선행 지표를 함께 추적할 필요
- 분석과 공유 대상에 맞춰 BI 도구와 데이터 저장 계층을 분리할 필요
- 자동화 과정에서 정합성 검증과 데이터 최신성 관리가 중요