Task : 가설 4-5개씩 써보기
1.
문제점 ex) ux때문에 이탈이 많음 / 콘텐츠가 지루해서 이탈이 많음
2.
개선 ex) ~한 콘텐츠때문에 이탈률이 줄어듦
3.
나이, 성별 등
4.
말이 되든 안되는 다량의 브레인스토밍 해보기!
가설 예시
•
가설: ~그룹의 조건에 따라 전환율이나 이탈율에서 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것이다.
◦
이유2: 그룹 조건은 행동 패턴을 결정짓는 주요 요인중 하나이므로 위와 같은 결과가 나올 것. (단, 그룹 세분화가 진행되기 전이므로 다소 오픈 결론으로 유지)
월요일 오전 9시 비교 실행 및 진행 사항 정리
1.
책을 다 읽지 않고 중간에 이탈한 사람들 중 자발적으로 이탈한 사람들의 비율이 높아, 책 중간중간 보상을 주는 식으로 이벤트를 만든다면 이탈률을 낮출 수 있을것이다.
2.
추천을 받아 유입되는 비율이 가장 높으니, 추천으로 들어왔을때 추천인과 추천받은 분들에게 free_trial을 1개월 더 추가로 증정한다면 책에 대한 관심이 더 늘어 이탈률이 줄어들것이다.3.
mobile를 통해 책을 읽는 비율이 50%이상이니, ux 불편사항을 제대로 개선해 e-book의 편리함을 강조하면 이탈률이 줄어들것이다.
4.
출근 전(04:00-10:00) 과 퇴근 후(19:00-24:00) 시간에 책을 읽는 비율이 가장 높아, 앱 알림을 통해 ‘ 출근 전 책 1페이지라도 읽는거 어때요~? 머리가 더 맑아질거에요!’ 이런 식으로 시간대에 맞춰 앱 알림을 발송한다면 이탈률이 줄어들것이다.
⇒
5.
device_type에 상관없이 모두 light 화면을 가장 선호해, 책을 읽은지 30분정도 지났을때 알람으로 눈 스트레칭 콘텐츠를 보여주며 눈의 피로를 덜어 준다면 책을 끝까지 읽어 이탈률을 줄일 수 있을것이다.6.
이북을 추천받아 열람한 유저는 책 미리보기 기능을 클릭할 확률이 추천 없이 열람한 유저보다 높을 것이다
7.
기기 화면 설정을 커스터마이징한 유저는 라이트 모드를 사용하는 유저보다 이북 리더기를 사용할 확률이 높다
8.
장르에 따라 이탈 시점에서 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것이다.
: 자기계발과 경제 분야의 이탈 시점이 가장 빠를 것이다.9.
디바이스 타입에 따라 이탈율에서 유의미한 차이를 보일 것이다.
-스마트폰>태블릿,PC: 작은 화면 + UX로 인한 불편함
10.
구독 플랜에 따라 이탈 시점에서 유의미한 차이를 보일 것이다.칼럼:
subscription_plan
free trial - monthly - pay per_book의 순서
11.
광고 유입(외부 링크)으로 들어온 독자의 이탈 시점이 가장 빠를 것이다
이유: 충동+호기심으로 들어온 비율이 높기 때문
12.
접속시간에 따라 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것이다.
칼럼: last_access_timestamp
13.
경제시사 장르를 열람한 유저는 자기계발 장르를 열람한 유저보다 평균 독서 진행률이 낮을 것이다.
14.
기술 이슈로 이탈한 유저보다 자발적으로 이탈한 유저의 최근 접속 시각은 현재 시점과 매우 가까울 것이다15.
급한 일로 이탈한 유저는 다른 이탈 사유의 유저보다 최근 접속한 시점이 현재와 더 가까울 가능성이 높다16.
추천 경로로 유입된 유저는 책 미리보기 클릭 여부가 True일 가능성이 더 크다
⇒ 유입 경로별 미리보기 클릭 여부가 다를것이다.
유입 경로별 미리보기 클릭 여부가 다를것이다.17.
독서 중 중간에 이탈한 고객을 대상으로 알림 메시지를 전송하면 급한 일로 이탈한 고객의 완독률을 높일 수 있을 것이다.18.
모바일과 태블릿 환경, 그리고 웹툰 장르의 UX/UI를 개선하면 완독률을 높일 수 있을 것이다. → 뒤에 개선
19.
추천 도서 알고리즘을 보완/개선한다면 완독률을 높일 수 있을 것이다.
→ 유입경로별 완독률과의 관계
가설 그룹핑
UX(사용자 경험)개선&디바이스 : 3,5,18,19,9
연령대 기반 사용자 행동 : 추가하기 >> 구독타입등 비교 가능구독 플랜 & 완독률( 미리보기) >> 미리보기로 읽었는데 초반 이탈률이 매우 높다 = 실제 내용과 미리보기 내용의 괴리가 크다 ,
추천/검색 유입 관련 분석 : 2, 11,16,
장르별 이탈 시점 : 8,13
→ 모든 장르 생각해보고, 연관해서 생각해보기
독서 시점/시간대 분석 : 4+12합쳐서 특성들을 합쳐 좋은 인사이트를 도출할 수 있을것이다.→ 다른 시간대도 생각해보기
다른 시간대도 생각해보기 한명이 전처리, 나머지는 가설 그룹핑한거 피드백 반영해 수정 컬럼을 복합적으로 보고 분석해 가설을 도출하기 → 최종 마무리 결과
< 최종 가설 >
1.
구독 플랜 & 완독률 : 구독 플랜에 따라 이탈 시점에서 유의미한 차이를 보일 것이다.2.
장르별 이탈 시점 : 장르에 따라 이탈 시점에서 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것이다.
: 자기계발과 경제 분야의 이탈 시점이 가장 빠를 것이다.3.
독서 시점/시간대 분석 :접속시간에 따라 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것이다.4.
UX(사용자 경험)개선&디바이스 :
⇒
1.
추천 도서 알고리즘을 보완/개선한다면 완독률을 높일 수 있을 것이다.
2.
모바일과 태블릿 환경, 그리고 웹툰 장르의 UX/UI를 개선하면 완독률을 높일 수 있을 것이다.
3.
mobile를 통해 책을 읽는 비율이 50%이상이니, ux 불편사항을 제대로 개선해 e-book의 편리함을 강조하면 이탈률이 줄어들것이다.
4.
device_type에 상관없이 모두 light 화면을 가장 선호해, 책을 읽은지 30분정도 지났을때 알람으로 눈 스트레칭 콘텐츠를 보여주며 눈의 피로를 덜어 준다면 책을 끝까지 읽어 이탈률을 줄일 수 있을것이다.
5.
디바이스 타입에 따라 이탈율에서 유의미한 차이를 보일 것이다.
5.
연령대 기반 사용자 행동 : 연령대가 높을수록 이탈률이 낮다6.
추천/검색 유입 관련 분석 :
⇒
1.
추천을 받아 유입되는 비율이 가장 높으니, 추천으로 들어왔을때 추천인과 추천받은 분들에게 free_trial을 1개월 더 추가로 증정한다면 책에 대한 관심이 더 늘어 이탈률이 줄어들것이다.2.
광고 유입(외부 링크)으로 들어온 독자의 이탈 시점이 가장 빠를 것이다
3.
추천 경로로 유입된 유저는 책 미리보기 클릭 여부가 True일 가능성이 더 크다