사전 작업

app_logs 테이블의 event_params 필드를 매 쿼리마다 flattening하면 리소스 낭비일 것 같아서, 아예 flattening이 완료된 app_log_base 라는 테이블을 하나 생성한다.

• 사용한 Query

분석

1. 비즈니스의 현 상황 진단은 매출의 성장세를 보는 것부터가 첫걸음이라고 생각하여, 매출과 상관있는 지표인 월별 주문자수와 주문건수를 살펴본다.

*주문: click_payment(주문하기 버튼 클릭)와 동일하다고 가정한다.

• 주문건수(order_count)와 주문자수(order_users)는 동일한 흐름으로 변화하고 있다.

• 주문건수는 2022년 8월부터 10월까지 지속적으로 증가하다 11월에 잠깐 감소하였으나 다음달인 12월에 반등하였다.

• 그리고 2023년 1월에는 다시 감소한 것으로 보일 수 있으나, 1월에는 20일까지만 데이터가 존재한다는 점에서 전월(12월) 데이터와 대등하게 비교하기 어렵다.

• 따라서 아래와 같이 모든 월에 대해 1일부터 20일까지의 데이터끼리만 비교 시, 1월은 전월(12월) 대비 감소가 아니라 유지였음을 알 수 있다.

  

• 결론적으로, Foodie Express의 현 상황은 10월까지 가파르게 이어진 성장세가 11월을 기점으로 멈추었다고 볼 수 있다.

• 따라서 성장세가 11월에 감소하여 그 이후로 쭉 정체하게 된 원인을 파악함으로써 앞으로 무엇을 더 해볼 수 있을지 모색해 볼 수 있겠다.

• 사용한 Query

2. 10월까지 이어졌던 주문의 성장세가 왜 11월에 감소했는가?

• 주문자수의 감소는 무엇으로 일어나는가?

  • 주문자수는 ( 방문자수 x 주문전환율 ) 이다.
  • 따라서, 11월 주문자수 감소의 원인은 11월 방문자수가 감소했거나, 주문전환율이 감소했거나, 둘 다 감소했거나 중 하나일 것이다.

• 가설1: 11월에 주문자수가 감소한 원인은 방문자수가 감소했기 때문일 것이다.

  

  • 11월의 방문자수는 10월 대비 오히려 소폭 증가했다.
  • 따라서 11월 주문자수의 감소는 방문자수의 감소 때문이 아니다.