Task
1.
eReader 사용자가 초반(5% 이내)에서 이탈한 경우, 기기 성능 또는 기술적 제약으로 인해 콘텐츠 이용을 포기했을 가능성이 있다.
2.50대 이상 고연령층의 이탈률이 높은 것은 가독성이나 인터페이스 불편 등 연령 특화 UX 부족 때문일 가능성이 있다.
3.
사용 기기에 따라 UX 불편으로 인한 이탈률의 차이가 나타날 것이다.
4.기기 화면 설정에서 custom으로 설정한 사람은 ux불편의 이유로 이탈할 비율이 적을 것이다.
실행 및 진행 사항 정리
4가지 가설 펼치기!
이녕으
선정 가설 : 3번
사용 기기에 따라 UX 불편으로 인한 이탈률의 차이가 나타날 것이다.
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# 1. UX 불편으로 이탈한 사람만 모아!
dropout_ux = merged[
(merged['exit_position_numeric'] < 75) &
(merged['dropout_reason_category'] == 'UX 불편')
]
# 2. UX 불편 이탈자 수를 디바이스별로 세기!
ux_dropout_count = dropout_ux.groupby('device_type')['user_id'].nunique()
# 3. 전체 사용자 수도 디바이스별로 세기!
total_users_device = merged.groupby('device_type')['user_id'].nunique()
# 4. 비율 계산하고 데이터프레임으로 만들기!
ux_by_device = pd.DataFrame({
'device_type': ux_dropout_count.index,
'UX 불편 이탈률(%)': (ux_dropout_count / total_users_device * 100).round(2).values
})
print(ux_by_device)
#시각화
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x='device_type', y='UX 불편 이탈률(%)', data=ux_by_device, palette='coolwarm')
plt.title('기기별 UX 불편 이탈률', fontsize=16)
plt.ylabel('이탈률 (%)')
plt.xlabel('기기 종류')
plt.show()
Python
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결과
#3번
사용 기기에 따라 UX 불편으로 인한 이탈률의 차이가 나타날 것이다.
device_type UX 불편 이탈률(%)
0 eReader 19.23
1 mobile 24.74
2 tablet 22.15
Python
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시각화
3.사용 기기에 따라 UX 불편으로 인한 이탈률의 차이가 나타날 것이다.
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차이가 나긴 하는덹… 모바일이 화면이 작아서 그런걸갉?
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디바이스 별로 왜 이탈하는지 이탈 사유를 알아봐야겠닭!!
코드
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자발적이 왤케 높게 나왉?!!!!
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자발적 유저들이 압도적으로 많은거 아니얅?!
코드
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자발적 이탈유저 비율에 문제는 없었군아?,,,
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자발적 이탈 유저가 ux보다 압도적으로 높긴하지만…
◦
ux로 이탈하는 유저들을 막아봐야겠닭…
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그럼 이제 디바이스 별 ux로 인해 이탈하는 사람들을 위한 인사이트를 제안해봐야겠닭!!
튜터님이 피드백해주신 초반이탈률 관련
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기기별 ux가 불편해서 이탈한 사람들은 어느 지점에서 많이 이탈했을갉?!!
코드
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초반 이탈률보다 중반 이탈률이 압도적으로 높긴하지만…!!
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나의 임무는 초반이탈자들을 처리하는 것이닭….!!!
코드
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모바일 유저면서도 ux불편을 호소하는 유저들이 상대적으로 초반에 많이 이탈하는군!!