#analytics
노트 4개
AI & Data
이벤트 로그 설계와 수집지표와 의사 결정에 쓰는 이벤트 로그를 어떻게 설계하고 모으는지 정리했다. 보고 싶은 지표에서 거꾸로 로그를 정하기, 기록 시점의 기준 세우기, 매번 검증하기, 테이블 모양으로 남기기 같은 설계 원칙과 설계 순서, 품질 문제의 원인과 대응, who·what·how·when 구조, 스키마로 로그를 공유하는 법, 클라이언트·서버 로그의 차이, 에이전트 → 스트림 버퍼 → 원본 저장소·검색 인덱스로 이어지는 수집 파이프라인과 수집 자체를 감시하는 법을 다룬다.
AI & Data
프로덕트 데이터 분석: 지표, 로그, 실험서비스에 쌓이는 사용자 데이터로 제품을 계속 고치는 일. 서비스를 보는 틀(AARRR) → 로그를 지표로 → 지금 가장 중요한 지표(OMTM) → 쪼개서 들여다보기의 순서로 진행한다. 지표의 조작적 정의, 저량과 유량, 허무 지표, 선행 지표, 로그가 분석의 전제인 이유, 심슨의 역설·코호트·퍼널, A/B 테스트와 밴딧, 결과를 행동으로 옮기는 법을 정리한다.
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GA4 시작하기GA4 계정·속성을 만들고 gtag.js 또는 Google Tag Manager(Google 태그)로 웹사이트에 추적 태그를 설치하는 과정.
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Segment로 사용자 데이터 수집하기한 번 심은 이벤트 추적 코드로 여러 분석·마케팅 도구에 데이터를 보내는 CDP Segment의 Source·Destination 구조, Track·Identify 스펙, Cloud/Device 모드, Warehouse, 디버깅.