데이터 기반 의사결정

// ga4-custom-events.js

// 1. 핵심 액션 이벤트 (5~10개로 단순화)
gtag('event', 'view_pricing', { plan: 'pro' });
gtag('event', 'start_trial', { plan: 'pro', source: 'pricing_page' });
gtag('event', 'feature_used', { feature: 'export_csv' });
gtag('event', 'limit_reached', { feature: 'projects', tier: 'free' });
gtag('event', 'purchase', { value: 29, currency: 'USD', plan: 'pro' });

// 2. 사용자 속성 (User Properties)
gtag('set', 'user_properties', {
  plan: 'pro',
  signup_date: '2026-01-15',
  total_projects: 12,
  team_size: 'solo',
});

// 3. 전환 이벤트 마킹 (GA4 콘솔에서 토글)
// "purchase", "start_trial" 등을 conversion으로 표시

1. Heatmap (클릭 히트맵)
   → 실제 클릭과 디자이너 의도가 다른 곳 발견
2. Scroll Map
   → 80%가 도달하는 fold 위치 확인 → CTA 배치
3. Session Recording
   → 이탈 사용자의 실제 행동 30초 영상으로 보기
4. Rage Click
   → "왜 안 되지?" 폭클릭 발견 → UX 개선
5. Dead Click
   → 클릭 의도된 영역인데 비활성 → 버튼처럼 보이는 텍스트

# cohort-analysis.py
import pandas as pd

# events.csv: user_id, event_date, event_name
df = pd.read_csv('events.csv')
df['event_date'] = pd.to_datetime(df['event_date'])

# 가입 코호트 생성
signup = df[df['event_name'] == 'sign_up'].groupby('user_id').agg(
    cohort=('event_date', 'min')
).reset_index()
signup['cohort'] = signup['cohort'].dt.to_period('M')

# 매주 재방문 확인
df = df.merge(signup, on='user_id')
df['week_offset'] = ((df['event_date'] - df['event_date'].dt.to_period('M').dt.start_time).dt.days // 7).astype(int)

cohort_table = df.pivot_table(
    index='cohort',
    columns='week_offset',
    values='user_id',
    aggfunc='nunique',
    fill_value=0,
)

# 재방문율 비율로 변환
cohort_pct = cohort_table.div(cohort_table[0], axis=0) * 100
print(cohort_pct.round(1))

# 결과 예시:
# week_offset      0     1     2     3     4
# cohort
# 2026-01      100.0  45.2  32.1  28.5  25.0
# 2026-02      100.0  52.1  38.7  31.2  ...
# → 2026-02 코호트 재방문율 향상 → 그 사이 무엇이 바뀌었나?

1. 가설 (1문장):
   "Pricing 페이지 헤드라인 바꾸면 trial 전환율 20% 상승"

2. 측정 지표:
   start_trial / view_pricing 비율

3. 데이터 수집 기간:
   2주 (각 변형 1000+ 방문자)

4. 결과 분석:
   - 통계적 유의 (p < 0.05)
   - 비즈니스 유의 (10% 이상 차이)

5. 결정:
   ✅ 둘 다 만족 → 승자 적용
   ❌ 한쪽만 → 추가 데이터 수집
   ❌ 둘 다 X → 다음 가설로

Before: "Get Started" 버튼 클릭률 2.1%
관찰: Rage Click 12% (사용자가 "Free?" 의구심)

After: "Start Free Trial — No Credit Card" 클릭률 7.8%
   → 원인: 무료/카드 요구 여부가 명확해짐