[일일 회고] 2021. 11. 04

  하루 동안 경험했던 사실

• Data Driven-UX 3장. 기본적인 UX 데이터 분석 관련 용어 이해하기 정독

  이에 대한 나의 느낌

• 모든 의사결정을 데이터를 기반으로 해야 된다고 생각했지만, 데이터를 맹신하는 것은 위험하구나.
• 통계와 평균의 함정을 조심하자
• 원래 어제 작성했어야 하는 내용인데 예기치 못한 급 약속으로 퇴근 후 2시간을 확보하지 못했다.
  늦어도 그 날 새벽 2시 전까지는 꼭 회고 남기고 자야겠다. 

  여기서 배운 점

• UV: Unique Visitor, 순 방문자 수 (중복된 PV를 제거한 것, 특정 기간 내 실제 방문한 사용자가 얼마나 되는지 파악 가능 p.69)
• 세션: 사용자가 웹 사이트 방문해 이탈하기까지 일련의 행동. p.71
• 사용자 환경은 실제 데이터를 살펴보지 않는 이상 실무자 추측만으로는 전혀 다른 결과가 나올 수 있다. (디자이너가 반드시 데이터를 살펴봐야 하는 이유 p.75)
• 유입경로
  1. 외부유입: 다른 도메인 접속
     • 직접유입: 자사 앱, 문자, QR코드
     • 추천 유입: 타 사이트 특정 링크 유입
     • 검색 유입: 검색엔진 통해 유입(검색엔진 최적화 필요(SEO))
     • 소셜
  2. 내부 유입: 같은 도메인 접속
• 데이터 분석 시 사용자의 행동만을 보는 것이 아니라 행동의 정도와 양상도 함께 봐야 함
• 정확도를 높이기 위해 다른 여러 행동 데이터를 함께 살펴보는 것 필요
• 모든 데이터에 우연이란 없다. 반드시 원인이 있기 마련이다.(p.88)
• 다양한 행동 데이터를 함께 교차분석해야 한다.(오류 방지, 데이터 통계와 평균의 함정을 고려한 분석)
• 항상 의심하는 분석가가 되어야 한다.