Appendix

• Deep 하게 데이터 분석가로서 이 영역을 파헤칠 수는 있지만, 들이는 리소스 대비 얻는 성과가 크지 않을 수도 있는 영역

EX) 1. 배달의 민족 어플에서의 배달비 3,500원 > 3,800원 인상 시 고객 신규 유입 지표와 고객 이탈에 대한 예상 지표. 거기에 따른 영업이익 예측

EX) 2. 신규 브랜드에서의 할인율 10% > 15% 변경 시 전환율 개선 정도

두 가지 모두 비슷한 예측을 필요로 하지만 규모에 따라 요구되는 예측 정확도가 전자는 높고 후자는 낮음

1번의 경우, 사업 전반적으로 큰 변화 요소가 될 수 있고 이탈 등으로 손해가 발생한다면 기본 수십억 단위 일 것.

2번의 경우, 사업 전반적으로 큰 변화 요소가 되지 않아 A/B 테스트 정도로 간편하게 적용할 수 있는 요소. 손해가 발생하더라도 천~수십만원 단위의 손해 일 것

따라서 데이터 분석은 들이는 효용성 대비 리턴이 큰 지 아닌 지를 파악하고 시행해야 하는 것