Week 14-3 실전 프로젝트 발표 피드백 정리

 

드디어 발표날이 되었다. 이 날만을 기다렸다! 나에 대한 보상으로 로제 엽떡을 시켜먹고 발표를 들었다.

다른 조들의 피드백에서 도움이 될 만한 것들과 우리조 피드백을 모두 메모해보았다.

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분석 측면

• 전처리 방식, 전처리 결과가 잘 나타나게 하기
• 세그멘테이션을 나눴다면 어떻게 나눴는지 논리적으로 알 수 있게끔 표현하기
• 배경지식 조사가 문제정의에 잘 녹아들어서 좋았다.
• 페르소나를 잘 설정해서 좋았다.
• 고객군별 나눠서 분석한 거 좋았다.
• 태블로 prep으로 가공 후 데이터가 어떻게 변했는지 언급했으면 좋았을 듯
• 스타벅스 퍼널분석 축에는 received,viewed, completed 말고 CTR, CVR로 표현해도 될 듯. 마케팅에서 중요한 지표이고 유명해서 모든 도메인에서 다함. 마케터들이 아는 용어로 적으면 포폴에 좋을 것 같다.

 

UI 측면

• 대시보드에서 색으로 무언가를 표현할 때 그 색이 뭐를 나타내는지 범례 달기
• prep 적용해본거 좋았다. 피그마로 레이아웃과 디자인을 잡고 시작해서 완성도가 좋았다. 전구모양 도움말이 유저친화적이었다.
• 발표자료에서 강조하고 싶은 부분은 숫자로 강조하는거 추천한다.
• 대시보드가 길어져서 스크롤 내려도 괜찮음. 대주제 안에서는 길어져도 상관없다. 현업에서는 길어지는 경우 많다.
• 같은 종류인데 그래프가 여러 개일 때는 같은 타입의 그래프로 그려야 한다.(바, 파이 등등)
  하나는 막대, 하나는 파이로 하면 유저가 볼 때 의문이 들고 불편하다.
• 파이차트는 비율 뿐 아니라 반드시 실제값이 필요하다.

 

UX 측면

• 대시보드를 누가 보는지를 염두에 두고 맞춤 대시보드를 만들자. 용어가 너무 어렵지 않은지? 필요없는 그래프가 있지 않은지?
• 분기별로 kpi 지표를 만들고 분기별 대시보드를 만들었으면 운영자 관점에서는 분기를 바꿀 수 있는 매개변수가 필요하다.

 

머신러닝

• 발표시 머신러닝 언급할 때는 갑자기 딥하게 들어가면 청자가 거부감을 느낄 수 있다. 머신러닝을 잘 모르기 때문! 차근차근 들어가자. 왜 이 모델을 골랐는가?

 

 

우리팀 피드백

[보완할 점]

• 파생변수 생성을 더 적극적으로 하는게 좋았을 듯. 내부 데이터가 적으니까 외부 데이터 활용해서 파생변수 만들었어도 좋았을듯. 깔끔하게 정리 잘 됐다. 플러스로 파생변수 만들면 좋았겠다.
• 고객 세그먼트별 난이도 분석 페이지가 이해하기 어려웠다. 축 내용을 바꾸면 좋을듯
• 대시보드에서 그래프랑 표는 세트이다. 대시보드를 보는 사람이 한 명이 아니다. 현업에서는 데이터팀, 임원, 사업팀이 본다.
  그래프만 보고 끝나지 않으니까, 그래프 말고도 표도 추가해서 이해를 돕는게 좋겠다.
• 대시보드에서 구역간 여백을 더 주는게 좋겠다.
• 보는 사람이 많고 기준이 다르기 때문에 필터는 많아질 수 있다.

 

[좋았던 점]

• 전략제안이 구체적이라 좋았다. 푸시알림 발송 좋았다.
• EDA가 필요한거가 다 들어가있고, 깔끔하게 되어있어서 좋았다.