모든 현업을 위한 데이터 분석 도구 , HEARTCOUNT의 42번째 뉴스레터
매월 HEARTCOUNT 소식을 전달 드립니다 💌 |
어느덧 3분기의 마지막 달, 8월이에요.
성과에 쫓기느라 바쁜 실무자들에겐,
데이터를 보는 일이 버겁게 느껴질 때가 많을 거 같아요.
HEARTCOUNT는 그런 순간에,
AI로 데이터를 실무에 더 쉽게, 더 유용하게 활용하는 방법을 고민합니다.
이번 업데이트 [분석 템플릿]도 그 고민의 연장선에 있어요.
직접 사용해보시고, 여러분의 경험과 피드백도 꼭 들려주세요.
남은 무더위 잘 이겨내시고,
9월에는 더 나아진 모습으로 다시 인사드릴게요 :)
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💝 HEARTCOUNT 소식 : 분석 템플릿 업데이트
📊 이런 분석은 어때요? : 두 집단 비교하기
📝 7월 발행 콘텐츠 다시 보기 |
HEARTCOUNT AI 분석 업데이트 💝
이유가 궁금할 땐? 클릭만 하세요! |
AI 데이터 분석 다이얼로그가 새로워졌습니다 😉
'고객 이탈률이 왜 올랐을까?', '어떤 마케팅 채널이 가장 효과적일까?'
현업에서 던지는 복잡한 질문들, 이제 클릭 몇 번으로 해결하세요.
HEARTCOUNT의 AI 분석 도구 '다이얼로그'가
전문가들의 질문과 분석 흐름을 템플릿으로 만들었습니다.
지표 변화 원인부터 집단 간 비교까지, 질문에 맞는 템플릿만 선택하면
AI가 자동으로 시각화와 해석을 제공합니다.
더 쉽고 빠르게 데이터를 파악하고, 인사이트를 얻을 수 있는
[분석 템플릿]을 지금 바로 확인해 보세요!
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이런 분석은 어때요? 📊
고객 그룹 별 매출 차이, 어디서 발생했을까? ⚙️ |
이번 달, 여러분이 가장 주목하고 있는 KPI는 무엇인가요?
타겟 그룹 간의 성과 차이에 영향을 미친 요인을 파악하는 일은
좋은 전략 수립을 세우는 첫걸음입니다 :)
HEARTCOUNT 분석 템플릿 [집단 간 지표 비교]를 활용하면
✔️ 두 집단 간 차이가 큰 지표를 자동으로 찾아주고
✔️ 내가 선택한 핵심 변수(예: 지역, 제품군 등)를 중심으로
✔️ '차이의 구조' 시각화 할 수 있어요.
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이번 분석에서는 [개인 고객]과 [기업 고객]을 비교해 봤어요.
✔️매출은 기업 고객이 더 높았고, 특히 ✔️수도권에서의 차이가 눈에 띄었습니다.
한 걸음 더 들어가 보면, 제품군에 따른 차이도 보였는데요.
수도권 지역에서의 가장 큰 매출 차이는 ✔️[전자제품] 카테고리에서 나타났습니다.
실무에선 이렇게 응용해보세요!
🏢 기업 고객이 높은 매출을 보인 지역에 집중해
🏢 B2B 맞춤형 전자제품 오퍼를 강화해보세요.
샘플 데이터로도 체험할 수 있어요.
지금 바로 AI 분석 템플릿을 실행해보세요.
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이 달의 콘텐츠 #1
보고서에 평균만 있나요? 실무자를 위한 대표값 제대로 쓰는 법 |
평균만 보고 의사결정했다가 예상치 못한 결과를 경험한 적 없으신가요? 전체 평균은 문제가 없어 보이지만, 데이터를 쪼개보면 완전히 다른 진실이 숨어있을 수 있습니다.
이번 글은 '심슨의 역설'을 통해 평균의 함정을 파헤칩니다. 극단값에 민감한 평균의 한계부터, 중앙값, 최빈값, 그리고 박스플롯을 활용해 데이터의 진짜 분포를 파악하는 실질적인 방법을 알려드릴게요.
단순한 숫자를 넘어, 데이터가 의미하는 바를 제대로 파악하고 싶은 실무자라면 지금 바로 확인해 보세요!
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이 달의 콘텐츠 #2
AI 분석 템플릿, 이렇게 사용하세요. |
HEARTCOUNT의 AI 분석 도구 '다이얼로그'의 템플릿 사용법을 알아보세요. 각 템플릿을 선택하면 볼 수 있는 시각화 결과를 확인해볼 수 있습니다.
새로워진 AI 분석 템플릿으로 더 쉽고 빠르게 데이터를 파악하고, 인사이트를 얻는 방법을 지금 바로 확인해 보세요!
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이 달의 콘텐츠 #3
A/B 테스트 없이 인과효과 추정하기: Matching |
'어떤 캠페인이 효과 있었을까?', '정말 이 요인이 성과를 만든 걸까?'
단순한 수치 비교로는 알 수 없는 '왜(Why)'라는 질문, 이제 인과 추론으로 답하세요.
이번 글은 무작위 실험(A/B 테스트)이 어려운 상황에서도, '매칭(Matching)' 기법을 활용해 데이터의 진짜 인과관계를 파악하는 방법을 소개합니다. HEARTCOUNT AI 분석으로 직접 실습하며 교란 요인을 통제했을 때 결과가 어떻게 달라지는지 확인해보세요.
A/B 테스트의 한계를 넘어, 데이터의 숨겨진 진실을 밝히고 싶은 분이라면 놓치지 마세요!
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이 달의 콘텐츠 #4
엑셀 피벗 테이블, 더 쉽게 하는 방법(feat.HEARTCOUNT) |
엑셀 피벗 테이블, 더 쉽게 쓰고 더 깊게 분석하는 법을 알려드려요.
피벗 테이블은 익숙하지만, 데이터 양이 많아지거나 복잡한 분석을 할 때 한계를 느끼셨나요?
이번 글은 피벗 테이블의 기본 사용법과 함께, 실무에서 자주 부딪히는 세 가지 한계(대용량 데이터, 복잡한 변수, 부족한 시각화)를 짚어봅니다. 그리고 HEARTCOUNT가 이러한 한계를 어떻게 극복하고, 여러분의 데이터 분석 경험을 한 단계 업그레이드 시켜줄 수 있는지 자세히 알려드릴게요.
피벗 테이블로 시작한 데이터 분석, 이제 HEARTCOUNT로 더 쉽고 빠르게 완성해 보세요!
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