H.PROJECT

[레퍼런스 분석] 쿠팡이츠 결제 퍼널

0. 대상 서비스오늘은 쿠팡이츠를 대상으로 레퍼런스 분석을 진행하려 한다.다만, 이전의 분석들에서 다뤘던 페인포인트 및 개선사항 대신 사용자로서 느꼈던 WOW Point를 위주로 살펴봤으며 배달 어플의 핵심 기능인 '주문/결제 퍼널'을 위주로 분석하였다.   1. 쿠팡이츠 결제 퍼널배달 어플이 사용자에게 가장 중요하게 전해야 하는 가치는 '쉽고 간편하게 주문 및 결제'까지 도달하게 하는 것이다.주문을 하는 과정에서 매번 사용자가 수동으로 입력해야 하는 부분이 있거나 액션을 취해야 하는 횟수가 늘어날수록 사용자는 피로감을 느끼게 될 것이다. 그러한 측면에서 국내 배달앱의 1, 2위를 차지하고 있는 배달의 민족과 쿠팡이츠의 결제 퍼널을 비교했다. 우선 쿠팡이츠의 경우 가게 리스트에서 가게를 클릭한 후 원하는..

[문제해결 스터디] 요금제 페이지 카드 리디자인

0. 문제해결 스터디 1회차(1) 디자인 규격 : 웹(2) 디자인 내용 : 요금제 페이지 카드 리디자인 1. 문제 배경(1) 대상 서비스서비스 대상 : 중앙일보 더중앙플러스 요금제 페이지 카드 (링크)중앙일보는 다른 국내 언론사들과 달리 유료 콘텐츠를 구독해서 볼 수 있는 구독제인 '더중앙플러스'를 운영하고 있다. 중앙일보 전체의 주요 이용층은 고령층이 많지만 더중앙플러스의 경우 머니랩, hello! Parents, 팩플 등 비교적 중장년층을 타겟으로 하는 시리즈들도 있어서 시리즈별로 주요 이용층이 조금씩 다르다. 그럼에도 불구하고, 전반적으로 시니어 유저가 많은 특징을 가지고 있다. (2) 대상 화면  위 화면은 구독제를 구매할 수 있는 페이지이다. 구매할 수 있는 이용권 상품은 크게 '베이직', '신..

0. 대상 서비스 스마트오더로 유명한 페이타랩의 패스오더. 쉽게 말해 스타벅스의 사이렌오더를 떠올리면 된다. 스마트오더가 가능한 매장에 원하는 메뉴를 비대면으로 주문하고 결제까지 완료한 후, 매장에 방문하여 수령만 하면 되는 구조다. 문제는 이러한 시스템을 구축하는 것이 영세한 사업장에겐 비용적으로 매우 큰 부담이다. 스마트오더 시스템을 구축할 만큼의 규모가 상당한 곳들은 자체 앱을 만들어 스마트오더 방식을 운영하고 있다. 패스오더는 여기서의 틈새시장을 파고들었다. 빽다방, 이디야와 같은 중소형 프랜차이즈나 프랜차이즈가 아닌 영세 사업장을 주 타깃으로 스마트오더 솔루션을 제공하는 것이다.  이러한 방식은 사업장(공급자)와 소비자 모두에게 가치를 제공한다. 사업장은 스마트오더가 발생하는 만큼 고객을 응대하..

가장 많이 사용하는 앱이 무엇이냐고 묻는다면 망설임 없이 비바리퍼블리카의 '토스'를 언급할 것이다. 개인적으로는 애증의 대상이기도 하지만 그럼에도 토스를 좋아하는 이유는 기존의 금융 산업에서 혁신을 일으켰다는 점, 그리고 미친 듯이 사용자 친화적인 서비스라는 점, 그리고 프로덕트 개선을 위해 모두가 치열하게 부딪히고 성장하는 사내 문화를 갖고 있다는 점 때문이다. 오늘은 토스의 프로덕트 디자이너의 치열한 경험을 담은 '완성 없는 이야기, 가입 과정 개선' 글을 가져왔다.프로덕트를 개선한 경험을 얘기하라고 하면 보통 지표가 크게 개선되었거나 비즈니스 성과를 일으킨 경험들을 이야기하기 마련인데, 사실 모든 경험이 항상 큰 성과나 임팩트를 일으키는 건 아니다. 머리를 맞대고 아무리 치열하게 고민하고 부딪혀봐도..

베이즈 정리확률론과 통계학에서, 베이즈 정리(영어: Bayes’ theorem)는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리다. 베이즈 확률론 해석에 따르면 베이즈 정리는 사전확률로부터 사후확률을 구할 수 있다.베이즈 정리는 불확실성 하에서 의사결정문제를 수학적으로 다룰 때 중요하게 이용된다. 특히, 정보와 같이 눈에 보이지 않는 무형자산이 지닌 가치를 계산할 때 유용하게 사용된다. 전통적인 확률이 연역적 추론에 기반을 두고 있다면 베이즈 정리는 확률임에도 귀납적, 경험적인 추론을 사용한다. (출처: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88_%EC%A0%95%EB%A6%AC) 통계학에서 확률을 다룰 때 크게 두 가지의..

표본평균이 모평균이랑 같은 게 아니라표본평균의 평균이 모평균과 같은 것!어떤 집단에 대해 통계 분석을 진행한다고 가정해보자. 이때 해당 집단의 전체 구성원이 그리 많지 않다면 전수 조사를 진행할 수 있다. 전수 조사가 가능하다면 기술통계적으로 접근해 각종 통계량을 쉽게 도출해낼 수 있다. 그러나, 대한민국 전국민 5000만 명을 대상으로 통계조사를 진행한다고 가정한다면 얘기가 달라진다. 5000만 명을 일일이 전수 조사하는 것은 사실상 불가능에 가까울 뿐더러, 설사 감행한다고 하더라도 막대한 비용을 감수해야만 한다.(과거 인구주택총조사를 전수조사로 진행한 적은 있지만, 전국민을 대상으로 한 전수조사는 매우 이례적인 경우다) 이처럼 대한민국 전국민을 통계 조사를 통해 알고 싶은 '대상'이라고 가정했을 때,..

어떻게 선택하더라도 우연의 일치에 의해 일어나는 효과를 모두 제거할 수는 없다, 로널드 A.피셔 귀무가설, 대립가설?가설검정(hypothesis test)은 처음 접할 땐 사고과정이 난해하여 통계학 중에서도 어렵다는 평가를 많이 받는 방식이다. 가설검정의 대략적인 방식은 다음과 같다. 먼저 가설을 세우고, 해당 가설이 옳다고 가정한 뒤 '확률적으로는 거의 일어나지 않을 일'이 일어나면 그 가설을 부정하고 반대의 가설을 채택한다. 즉, 가설 A가 올바르다고 가정했을 때, 확률적으로 아주 희귀한 일이 발생한다면 가설 A 자체가 잘못되었을 가능성이 크다는 것으로, 최초의 가설 A를 부정하고 그 대안으로 다른 가설 B를 채택한다는 원리다. 쉬운 예를 통해 이해해보자.동전 앞면이 나올지 뒷면이 나올지에 따라 돈을..

입력변수가 하나일 땐 최소제곱법의 공식을 통해 기울기(a)와 회귀상수(b)를 구할 수 있지만, 입력변수가 여러 개일 때는 최소제곱법으로는 무리가 있다. 그리고 대부분의 데이터셋은 절대적으로 입력변수가 여러 개이다. 이런 경우, 오차를 가장 최소화하는 최적선을 그리기 위해 평균 제곱근 오차(Root mean square error)를 사용한다.  평균 제곱근 오차...이전에 오차는 뭐야?선형회귀에서의 가장 중요한 이슈는 결국 오차가 가장 최소화되는 가장 적합한 '예측선'을 찾는 것이다.여기서의 오차는 결국, '실제 값'과 '예측 값'의 차이를 말한다.운동 시간이 인풋(입력변수, 독립변수)인 x, 푸쉬업 개수가 우리가 예측해야 하는 종속변수, 결과변수인 y이다. 예측값은 y햇이다. 이게 y햇 오차는 y(실제..

1. 선형회귀 (Linear regression)딥러닝의 가장 기본이 되는 Linear regression은 쉽게 말해 '예측선 긋기'입니다. 예를 하나 들자면, 운동 연습시간에 따라 할 수 있는 푸쉬업 개수가 다르다. 라는 문장이 있다고 해봅시다. 이 경우, 운동 연습시간은 독립변수 x이고 푸쉬업 개수는 종속변수 y입니다. 종속변수 y는 독립변수 x에 따라서 종속적으로 변하는 (자유롭지 못한) 변수를 의미하는데, 선형회귀는 독립변수를 이용하여 종속변수의 움직임을 예측하는 방법 중 하나입니다.독립변수가 하나일 경우 단순선형회귀(simple linear regression), 여러 개일 경우 다중선형회귀(multiple linear regression)이라 합니다. "운동 연습시간에 따라 할 수 있는 푸쉬..

0. 대상 서비스 링크드인은 비즈니스와 취업 중심의 소셜 미디어 플랫폼으로 쉽게 말하면 직장인들을 위한 SNS다. 2016년에 마이크로소프트에 인수되었으며 2023년 상반기 기준 전세계 9억 5천만 명의 유저를 보유하고 있는 링크드인은 그 어느 서비스보다도 채용을 위한 리크루터들과 헤드헌터들의 활동이 활발하고 경력자들의 활동 역시 왕성한 플랫폼이다. 나는 대학교 2학년 때부터 현직자들에게 여러 정보들을 얻고자 링크드인을 많이 활용해왔는데 분석가로 첫 커리어를 이어가기 시작하게 된 계기 역시 링크드인을 통한 인사팀의 연락이었다. 또, 전세계 현직자들이 업계의 다양한 이야기들을 공유하기 때문에 유용한 정보를 얻을 수 있는 서비스다. 오늘은 링크드인을 분석해보고자 한다. 웹과 앱 둘 다 있지만 앱을 기준으로 ..