단순히 누군가 뽑아준 데이터를 가공하는 것에 그치지 않습니다. 에덴챗에서는 데이터가 생성되는 순간부터 비즈니스 전략으로 치환되는 전 과정을 직접 핸들링하며, 개선이나 신규 기능 도입을 위한 근거를 제시합니다.
- 성장 방정식(Growth Equation) 분석 및 고도화
- 매출을 ‘유입 × 활성화 × 인게이지먼트 × 단가’ **등 핵심 요소로 분해하는 성장 방정식 분석을 통해, 기간별 매출 변동을 코호트·채널·제품·결제 단위로 쪼개 의사결정의 근거를 제공합니다.
- 코호트 · 리텐션 · LTV 분석
- 가입월·채널·디바이스별 코호트의 활성 리텐션 / 결제 리텐션, 첫 결제까지의 소요 시간, 코호트별 LTV / 페이백 기간을 추적하고, 코호트 품질의 구조적 변화 신호를 조기에 발굴합니다.
- 퍼널 · 활성화 · 이탈 분석
- 방문 → 가입 → 첫 핵심 행동 → 첫 결제 → 재결제 / 재방문에 이르는 다단 퍼널의 전환율, 단계별 이탈 원인, Aha-moment 정의, 위클리/먼슬리 챈을 측정해 ‘*어디서 새는지’*를 정량화합니다.
- 프로덕트 실험 분석 (A/B · 변형 비교)
- 신규 기능 출시, 가격/패키지 변경, 온보딩 변형 등에 대해 가설–메트릭–샘플 설계부터 결과 해석까지 책임집니다. 단순 유의성 판정에 그치지 않고 세그먼트별 효과 차이, 장기 영향, 카니발리제이션까지 함께 봅니다.
- 데이터 거버넌스의 초석 마련
- 정제되지 않은 방대한 로그 속에서 유의미한 이벤트를 정의하고, 데이터가 흐를 수 있는 길(Pipeline)을 개발팀과 함께 설계합니다. 이벤트 스키마·핵심 메트릭 정의·딕셔너리를 전사 표준으로 정착시킵니다.
- 유저 세그멘테이션 및 행동 분석
- 결제 집중도(고결제 유저 비중·페잉 유저 분포), 행동 기반 클러스터, 라이프사이클 단계(신규/활성/리스크/이탈/리액티베이션)별 분석으로 누가, 어떻게, 왜 머무르는지를 구조화합니다.
- 단위 경제(Unit Economics) 분석
- 매출뿐 아니라 변동 원가(인프라·LLM 모델·캐시 적중률 등)까지 함께 추적해 사용량 단위(메시지·세션 등) 마진을 정의하고, 가격·모델 믹스·기능 변경의 P&L 영향을 시뮬레이션합니다. (CAC 등 마케팅 측 단위 경제 지표는 계산 로직과 신뢰도를 분석가가 책임지되, 채널 운영은 마케팅팀과 분리합니다.)
- 핵심 지표 기반 성장 전략 수립
- Acquisition · Activation · Retention · Revenue · Referral · Resurrection 의 풀-스택 그로스 지표를 기반으로 분기/월 단위 성장 방향을 정의하고, P0 액션을 제안합니다.
- 전사 데이터 통합 뷰 구축
- 마케팅·프로덕트·결제·운영(인프라/비용) 데이터를 유저 단위로 잇는 통합 뷰를 구축해, 한 명의 유저가 어떤 경로로 들어와 어떤 행동을 하고 어떻게 매출에 기여하는지를 일관된 정의로 추적할 수 있게 합니다. 이를 통해 서비스 전반의 성장 구조와 캐리잉 캐패시티(steady-state ceiling), 성장 한계 요인을 도출합니다. (직군별 KPI 운영 자체는 각 팀이 담당합니다.)
- 마케팅 데이터 측정 기반 마련 및 분석 지원
- 퍼포먼스 마케팅의 의사결정이 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 이뤄지도록, 이벤트 정의 · 어트리뷰션 모델 · UTM/세션 스티칭 · 광고 플랫폼-DB 데이터 정합성을 설계하고 운영합니다.
- 광고 플랫폼의 픽셀 기준 수치와 인하우스 DB 기준 수치 간 괴리를 진단하고, 어트리뷰션 신뢰도를 확보합니다.
- CAC / ROAS / LTV·CAC / 페이백 등 단위 경제 지표를 채널·캠페인·크리에이티브 단위로 ‘볼 수 있는 구조’ 자체를 만들고, 퍼포먼스 마케터/그로스팀이 셀프-서브로 활용할 수 있도록 합니다.
- 채널별 유저의 장기 가치(코호트 LTV, 리텐션 곡선, 결제 행동 차이) 분석은 분석가가 직접 수행해 마케팅팀의 의사결정에 인사이트로 연결합니다. (채널 예산 배분·입찰 운영 자체는 퍼포먼스 마케터의 영역)
