엑셀 vs pandas 액셀pandas파일 클릭해서 열기pd.read_csv("파일.csv")셀에 수식 입력df["roas"] = df["revenue"] / df["cost"] * 100필터df[df["channel"] == "Google"]피벗 테이블df.groupby("channel").agg(...)다른 이름으로 저장df.to_excel("결과.xlsx")행 수 = 엑셀 한계 (약 100만)수천만 행도 처리 가능 DataFrame : pandas의 기본 단위pandas에서 데이터를 담는 표를 DataFrame이라고 한다. DataFrame = 엑셀의 시트와 동일한 개념 행 (Row) → 하나의 데이터 레코드 (날짜별 채널 성과 1개)열 (Column) → 하나의 속성 (date, channel,..

그로스 마케터에게 필요한 파이썬 수준✅ 필수 1: pandas → 데이터 불러오기, 필터링, 집계, 정렬 → 엑셀 피벗 테이블을 코드로✅ 필수 2: matplotlib / seaborn → 막대 그래프, 꺾은선, 히트맵 → 보고서에 바로 쓸 수 있는 차트✅ 필수 3: scipy (통계) → A/B 테스트 검증 → p-value, 카이제곱 검정✅ 필수 4: requests (API) → 광고 플랫폼 API 연동 → 데이터 자동 수집 ※ 나는 우선 컴퓨터 관련 전공자이나, 파이썬은 처음 다뤄본다. 하지만 대부분의 코드가 그렇듯 변수나 함수, 자료형 같은 기본적인 개념은 거의 비슷하니 건너뛰도록 하고 파이썬 문법 위주로만 작성할 예정 코랩 링크에서 확인 https://colab.research.google...

AARRRAARRR 5단계1 Acquisition (획득)사용자가 서비스를 처음 접하는 단계 측정 지표 - 웹사이트 방문자 수 , 앱 다운로드 수, 유입 채널별 트래픽 최적화 예시 페이스북 광고 활용하여 온라인 쇼핑몰 방문자 증가SEO를 통한 자연 유입 증가2. Activation (활성화)사용자가 처음으로 가치를 경험하는 단계 측정 지표 - 회원가입률, 첫 구매 전환율, 사이트 트래픽 최적화 예시페이스북 광고를 활용하여 온라인 쇼핑몰 방문자 증가SEO를 통한 자연 유입 증가바이럴 콘텐츠 제작3. Retention (유지)사용자가 지속적으로 서비스를 사용하는 단계 측정 지표 - 재방문율, 재구매율, 정기 결제 유지율 최적화 예시 개인화된 이메일 마케팅푸시 알림 최적화리워드/포인트 시스템 도입4. Reve..

CRO (전환율 최적화)CRO란 웹/앱에 방문한 사람 중 더 많은 비율이 구매/신청/가입 등 달성 비율을 높이기 위해페이지 구조, 문구, UI/UX 디자인 등을 데이터 기반으로 개선하는 마케팅 전략 및 프로세스를 의미한다. CRO가 광고비 증액 보다 효율적일 수 있다. CVR을 개선해야 하는 이유는 최소한의 Paid 예산으로 더 많은 고객을 확보하며 전환율 증가는 매출 증대로 이어지게 됨. 업종별 CVR 벤치 마크전 업종 랜딩페이지 평균 CVR은 6.6%(중앙값)이다. (2024년 기준)이 수치 이하라면 CRO 개선 여지가 있다는 신호다. 업종평균 CVR업종 상위 CVR 기준전체 평균 (LP 기준)6.6%10%+이커머스 (패션)1.6~1.9%3%+이커머스 (뷰티/웰니스)최대 6.8%10%+B2B SaaS..

AI 시대가 도래하며 마케터에게 데이터 처리 및 분석 역량은 선택이 아닌 필수 능력이 되었다.단순히 광고를 세팅하는 것을 넘어, 데이터라는 원석을 깎아 의사결정이라는 보석을 만드는 과정이 바로 그로스마케팅의 핵심이다.실무에서 바로 활용할 수 있는 통계적 사고와 분석 방법론을 정리한다. 그로스마케팅의 핵심: 가설과 실험의 반복그로스 마케팅은 비즈니스 문제를 규정하고, 근거 기반의 가설을 세운뒤 A/B테스트 등을 통해 실험하고 검증하는 반복 사이클이다. 스프린트 : 보통 1~2주 단위의 짧은 주기로 실험을 반복하며 성과를 최적화하는 애자일 방식의 업무 주기ICE Framework : 가설의 우선순위를 정할 때 임팩트, 신뢰도, 실행용이성을 고려하여 가장 효율적인 실험부터 집중 "평균의 함정"에서 벗어나기..

Looker Studio 필터 기능룩커 스튜디오의 필터 기능을 알아보자 1. 먼저 GA4 데모계정으로 데이터를 불러온 후 아래와 같이 설정해준다(측정항목은 여기선 단순 테이블을 만들기 위함이라 딱히 의미없다 아무거나 해준다)측정 기준 > 성별측정 항목 > 조회수 측정 항목 밑에 필터 섹션이 있다. 필터 추가 클릭 2. 필터 만들어놓은게 없으니 아무것도 없다. 필터 만들기 클릭 3. 성별 중 남자 혹은 여자로 특정되지 않은 unknown 값을 걸러낼 생각이다 먼저 필터 이름을 정해준후 성별 필드에서 unknown 을 제외 시켜야 하기에 아래와 같이 설정해준다. 4. 완료 되었다면 아래와 같이 unknown 값이 사라져있다. Looker Studio Case 구문으로 치환하기위에서 필터 설정을 이용해 ..