STACK과 FLOW의 차이

STACK과 FLOW의 차이

1. STACK과 FLOW 개념

• STACK (누적 지표)
  • 시간에 따라 데이터가 쌓이는 방식
  • 총합을 기반으로 분석 (예: 누적 가입자 수, 총 매출)
  • 장기적인 트렌드 파악에 유용하지만, 변화 감지가 어려울 수 있음
• FLOW (흐름 지표)
  • 특정 기간 동안의 변화를 측정하는 방식
  • 예: 일일/주간/월간 신규 가입자 수, 매출 증가율
  • 변화 감지와 빠른 피드백 루프 형성에 유리함

2. 지표 기준의 중요성

• 동일한 기준을 유지해야 함
  • 분석 시 기준이 다르면 잘못된 인사이트 도출 가능
  • 예: 런던 항공권을 산 사용자가 파리 호텔을 예약한 경우 → 크로스셀로 볼 것인가?
• 크로스셀 측정 기준 정의 필요
  • 특정 상품을 구매한 후 다른 상품을 구매한 비율
  • 업계/도메인별로 최적의 방법론을 적용해야 함
  • 팀 간 합의를 통해 전사적 기준을 수립해야 함

3. 선행지표 찾기

• 데이터 분석의 핵심 질문 설정
  • 어떤 질문을 하고 데이터를 분석할 것인가?
  • 도메인 지식과 상상력이 결합된 분석이 필요
• 데이터의 다각적 분석
  • 지표를 다양한 각도로 세분화하여 분석
  • 예: 특정 상품을 구매한 유저의 잔존율, 광고 클릭 후 특정 행동 전환율
• 연관 지표 탐색
  • 같은 방향으로 움직이는 지표를 찾아내기
  • 지표 간의 관계성을 분석하여 인사이트 도출
  • 서비스의 차별화된 경쟁력으로 연결될 수 있는 선행지표 발굴

4. 결론

STACK과 FLOW는 데이터 분석에서 중요한 개념이며, 올바른 기준을 유지하는 것이 필수적이다. 또한, 선행지표를 잘 설정하면 서비스의 경쟁력을 확보할 수 있으며, 이를 위해 도메인 지식과 데이터 분석력이 결합된 접근이 필요하다.