2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES
토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.
#ML#K-Means Clustering#NMF
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MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버를 찾기 위해 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석을 순차적으로 수행했습니다. 특히 Retained 중심 전략과 SHAP 해석의 한계를 함께 점검했습니다.
#MAU#회귀분석#코호트 분석
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MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
알라미 데이터 밋업: Wake Up with Data 참가 신청을 받습니다.
딜라이트룸 데이터그룹의 첫 오프라인 행사인 알라미 데이터 밋업 참가 신청을 받습니다. 알라미·다로의 데이터 활용 사례와 데이터 분석 경험을 공유하며 추첨으로 참석자를 선정합니다.
#세미나#데이터 분석#MAU
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알라미 데이터 밋업: Wake Up with Data 참가 신청을 받습니다.
“토스 참 쪼잔하다”는 유저 말에 1억을 태운 이유 | 언더커버 사일로 비하인드 2화: 만보기 사일로
만보기 서비스의 비용 구조와 광고 수익화 실패, 전환 과정을 다뤘습니다. 강요형 광고 대신 복권형 경험으로 선순환 구조를 만든 사례를 소개했습니다.
#MAU#광고#리워드
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