[캠프 Day 47] 데이터 드리븐 기획 - 개인과제: 눈을 뗄 수 없게 하라(3)

● Intro

어제까지 분석대상, 나름의 페르소나를 선정했고 해당 분석집단의 기본적인 분석을 마쳤다. 오늘은 얘네를 심도 깊게 분석해서 도대체 이들이 영상을 멈추는 이유가 무엇인지 찾아보려 한다. 할 일이 많으니 거두절미하고 바로 시작해 보자

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● 분석개요

: 지금까지 중구난방으로 적었던 분석 자체에 대한 내용을 먼저 좀 정리해보려 한다. 어제까지 1차분석까지 진행했다.

 

▶ 기본개요

▷ 대상
: 무료요금제로 신규진입한 유저

(`user_type` = `new`) & (`subscription_plan` = `FreeTrial`)

 

▷ 지표 & 변수

- 관찰지표
: 순시청지속률(net_watch_ratio)

 

- 분류변수
: gender, age_group, device_type, entry_source, genre, content_length_group

 

- 원인변수
: play_end_reason_detail

 

- 미사용변수

: content_length*, recommendation_clicked**

*보다 범주를 간소화한 content_length_group으로 대체

**entry_source = 추천인 경우와 완전히 동일하여 불필요

 

▷ 방식

: 유효한 분류변수를 ‘분류기준’ 혹은 ‘필터조건’에 추가하며 관측지표에 영향을 주는 원인변수를 탐색

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▶ 분석순서

 

1) 분석집단 1차분석

- 전체집단과 분포 & 지표 비교

→ 특이사항 도출 & 핵심 특이사항 선정
    
2) 분석집단 2차분석

- 핵심 특이사항에 대한 심층분석

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● 핵심 특이사항

▶ 특이사항
: 1차 분석으로 도출된 특이사항은 다음과 같았다.

1차 분석 특이사항

어르신들은 아무래도 새로운 서비스에 대한 거부감이 높을 수 있고,

애니메이션도 타 장르에 비해 인원이 적어 그럴 수 있고,

보통 애니메이션이 30분 이하니까 그럴 수 있다 쳐도,

 

메인배너 이탈은 왜? 감이 오지 않았다.

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▶ 핵심 특이사항

: 따라서, 메인배너 이탈 사유를 핵심 특이사항으로 선정해 더 상세한 이유를 찾아보려 한다.

 

유입경로를 기준으로 분석집단을 분석한 결과를 다시 보면, 다음과 같았다.

 

- 메인배너는 분석집단 전체에 미치는 감소효과(0.05)를 제외해도 눈에 띄는 감소폭(0.09)
- 검색은 분석집단 전체에 미치는 감소효과를 무시, 오히려 소폭 증가(0.01)

좌) 전체집단, 우) 분석집단

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▶ 왜?

▷ 분석집단 분류

: 별생각 없이 들어온(진입장벽이 낮았던) 유저는 크게 두 갈래로 나뉜다고 가정하면,

 

1. 보고 싶던 콘텐츠가 있었고, 온 김에 있으면 보자
2. 딱히 그런 거 모르겠고, 재밌는 거 보여줘

 

이때, a는 `검색`을 통해 b는 `메인배너` or `추천`을 통해 영상으로 진입할 것이다.

 

▷ 분류집단별 취향일치 테스트 과정

: 이후 ‘콘텐츠가 유저의 취향과 일치하는가?’ 라는 질문에 다음과 같은 절차로 테스트된다면

[1단계] 본인의 생각: 취향-기대 일치 여부
[2단계] 실제 만족: 기대-실제 일치 여부

 

- 검색한 경우는 1단계 → 2단계,
- 그 외의 경우는 곧바로 2단계부터 테스트된다.

 

따라서, a는 b에 반하여 시청시점 이전에 1단계 검사를 통해 분모를 줄여, 일치확률이 높을 수밖에 없고, 이것은 곧 순시청지속률로 이어진다.

 

이를 도식도로 표현하면 다음과 같다.

분석집단의 분류집단별 취향일치 테스트 과정

 

그럼 혹시, 메인배너에 노출되는 콘텐츠가 1단계를 제대로 통과하지 못하고 있던 것은 아닐까?

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● 2차 분석

: 위의 질문에 대해 답을 구하기 위해 2차분석을 기획했다.

- 요지는 정말로 메인배너의 시청중단사유는 취향-기대 불일치로 인한 것이 대부분인가?를 검증하는 것이다.

 

▶ 개요

▷ 대상: 분석집단 내 유입경로가 메인배너 or 검색인 경우

▷ 지표: 시청중단상세사유(play_end_reason_detail)
▷ 목적: 시청중단상세사유의 최빈값이 예상과 같은지 확인
▷ 예상: 메인배너 진입자의 최빈 시청중단상세사유가 '취향-기대 불일치' 유형

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▶ 전처리

: 2차분석을 유의미하게 진행하기 위해선 시청중단상세사유(play_end_reason_detail)의 11개 값을 그 목적에 맞게 재분류(카테고리화)할 필요가 있었다.

 

▷ 상세사유 유형 분류

: 따라서, 11개를 다음과 같이 4개의 유형으로 구분하고 신규속성(컬럼)으로 추가

 

1. 취향-기대 불일치(1단계 실패)
2. 기대-실제 불일치(2단계 실패)
3. 기술적 실망
4. 외부사유

상세사유 유형별 분류

 

▷시청중단유형(play_end_reason_type) 신규속성 추가

: 위에서 4개 유형으로 재분류한 값을 속성 값으로 갖는 신규속성, 시청중단유형(play_end_reason_type)을 Table에 추가

시청중단유형 속성이 추가된 Table

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▶ 결과

메인배너

검색

음.. 아무래도 단순히 최빈값을 잡는 건 의미가 없었던 것 같다.

+ 시청완료의 경우에는 상세사유가 존재하지 않아, 완주율은 배제하게 되는 허점이 있다.

 

내일 다시 생각해 보는 걸로..

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한 줄 코멘트: 나름 논리 정연하게 진행했다 생각했는데, 2차분석을 내가 원하는 대로 도출하는 데에는 좀 더 고민이 필요할 것 같다. 어떤 게 유의미한 정보인지 더 생각해 봐야겠다. 거의 다 왔다.