피드백 정리
조혜민 튜터님
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완성도: 문제 정의와 분석 목표를 재정의하여 명확하게 제시한 점이 인상 깊었고, 전반적인 발표의 흐름도 논리적이고 깔끔합니다.
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데이터 전처리 및 EDA: 발표에서는 드러나지 않았으나, 소스코드를 확인하였을 때 전처리를 배운 내용을 잘 활용하여 수행하였습니다. 다만, 평균값으로 결측치를 채우는 방식은 빠르고 일관된 처리를 가능하게 하지만, 변수에 따라 분포 왜곡이나 통계적 편향을 유발할 수 있습니다. 실무에서는 결측치 대체 전후의 통계 분포와 영향도를 함께 검토하여 가장 적절한 방법을 선택하는 것이 필요합니다.
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결과 해석 및 보고
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데이터에 기반하여 페르소나 도출, 가설 검정, 결론 도출을 한 과정이 논리적이며, 설득력 있는 구조를 보여줍니다. 특히, 현재 데이터만으로 결론 지을 수 없는 부분에 대해서 A/B Test를 제안하고 예상 효과까지 제시하여 설득력을 더했습니다.
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20대 사용자 중 소설 장르에 집중한 타겟 설정은 전략과 연결되긴 하지만, 데이터상으로 20대는 소설 외의 장르도 다양하게 소비하고 있어 다소 일반화된 접근일 수 있습니다. 20대가 소설을 선호한다는 외부 데이터를 추가하는 등 다른 뒷받침 근거가 있다면 설득력이 훨씬 높아질 수 있겠습니다.
차수빈 튜터님
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총평:
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"리디의 서재 콘텐츠 몰입 향상 프로젝트" 발표는 데이터 분석의 전 과정을 매우 체계적이고 논리적으로 수행했음을 보여주는 뛰어난 프로젝트였습니다. 명확한 문제 정의, 데이터 기반의 심층 분석, 그리고 구체적이고 실현 가능한 해결 방안 제시까지 훌륭하게 이어졌습니다. 특히, 이탈 구간을 세분화하고 "추천 실패"에 집중하여 핵심 타겟을 찾아낸 과정, 그리고 "김미리" 페르소나를 통해 타겟 고객의 특성을 심도 있게 파악한 점은 매우 인상 깊었습니다.
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잘한 점:
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문제 정의 및 목표 설정: "초반 이탈 증가"라는 현상적인 문제점을 지적하고, 이를 "콘텐츠 몰입도 향상 및 완독률 증진"이라는 구체적인 목표로 연결한 점이 매우 좋습니다. 이는 데이터 분석의 시작점을 명확히 하고 프로젝트의 방향성을 제시하는 핵심적인 부분입니다.
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데이터 세분화 및 핵심 타겟 도출: '완독'의 기준을 "전체 도서의 90% 초과"로 정의하고, "독서 이탈 구간"을 5단계로 세분화하여 각 구간별 "이탈 인원"을 분석한 점이 뛰어납니다. 특히, "이탈 원인"을 "자발적 사유"와 "추천 실패"로 구분하고, "추천 실패가 50%"로 높은 비중을 차지한다는 점을 파악하여 문제 해결의 핵심 지점을 효과적으로 찾아냈습니다. 이어서 "15~65% 구간에서 이탈한 20대 사용자"를 핵심 타겟으로 정의한 과정이 매우 논리적이고 명확합니다.
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페르소나 기반 분석: "김미리"라는 구체적인 페르소나를 설정하여 "독서 습관"과 "독서 취향"을 상세히 파악하고, 이를 바탕으로 "소설 및 웹툰 장르에서 이탈이 가장 높을 것" 등의 가설을 도출한 점은 분석 결과를 실제 고객 행동과 연결하여 이해도를 높이는 데 매우 효과적이었습니다.
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해결 방안의 구체성과 기대 효과: "미리보기 추천 기능 개선"과 "20대를 위한 유입 확대 전략"이라는 두 가지 큰 개선안을 제시한 후, "이탈 구간별 다른 미리보기 제공", "미리보기 내 댓글 기능 추가"와 같이 세부적이고 실행 가능한 방안들을 제시한 점이 훌륭합니다. 각 방안에 대한 "기대 효과"까지 명시하여 실현 가능성과 목표 달성 기여도를 명확히 보여주었습니다.
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발표의 구성 및 성찰: "주제 선정 이유"부터 "느낀 점 및 마무리"까지의 발표 흐름이 매우 논리적이고 깔끔하여 내용을 이해하기 쉬웠습니다. 특히, 발표 마지막에 "데이터를 보고 결론을 내는 과정에서 주관이 개입될 수 있다는 것을 깨달았다", "무엇보다 중요한 것은 문제 정의와 문제에 대한 올바른 해석이었다"고 언급하며 데이터 분석 과정에 대한 깊이 있는 성찰을 보여준 점은 매우 인상 깊었습니다.
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아쉬운 점:
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데이터 분석과 해결책 간의 연결성 강화: "20대 연령층 유입 확대"를 위한 해결 방안(예: "챌린지 이벤트", "공모전")을 제시한 부분에서, 이 유입 확대가 최종 목표인 "콘텐츠 몰입도 향상 및 완독률 증진"과 어떻게 직접적으로 연관되는지에 대한 "연결고리"가 다소 약하게 느껴졌습니다. 예를 들어, "새로 유입된 20대 사용자들이 어떤 특정 장르의 콘텐츠에 더 잘 몰입하며 완독률을 높이는지", 또는 "이러한 유입이 기존의 이탈 문제를 겪는 20대와는 다른 패턴을 보이는지" 등 유입 확대가 궁극적인 완독률 향상에 어떻게 기여할지에 대한 "논리적인 설명"이 추가되었다면, 전체적인 문제 해결 흐름이 더욱 탄탄해졌을 것입니다.