[데이터 분석] IT 스타트업에서 Data Analyst가 하는 일

 

• 대시보드 제작
• 코호트 분석, 퍼널 분석
• A/B 테스트
• AARRR 분석
  • Acquisition(유입) ~ Revenue(수익화)까지

 

1. 지표 설계 및 모니터링

• 회사나 팀별 KPI(Key Performance Indicator) 설정
• MAU, DAU, Retention Rate, Conversion Rate 같은 핵심 지표 트래킹
• '이탈'이나 '구매'처럼 중요한 행동 변화 시그널 감지하기

2. SQL 기반 데이터 추출 및 가공

• 서비스 DB(MySQL, PostgreSQL 등)에서 직접 쿼리로 데이터 뽑기
• ETL(Extract-Transform-Load) 작업해서 분석할 수 있는 형태로 정리

3. 사용자 행동 데이터 분석

• 로그 데이터(Clickstream 등)를 분석해 사용자의 행동 경로 파악
• '어디서 이탈하나?', '어떤 기능을 주로 쓰나?' 같은 질문에 답하는 것

4. 그로스 실험 설계 및 검증

• 기능 변경(버튼 색상, 문구 수정 등)이 전환율에 미치는 영향 실험
• 실험군/대조군 나누고 통계적 유의성 검증하기 (t-test, chi-square test 등)

5. 프로덕트 피드백 분석

• 유저 설문조사 데이터 분석
• 고객센터 문의·후기 리뷰 텍스트 마이닝해서 개선점 도출

6. 머신러닝·모델링 기반 분석 (조금 더 심화)

• 이탈 예측 모델(Churn Prediction)
• 구매 예측(Purchase Propensity Modeling)
• 추천 시스템(Recommendation System)

7. B2B 스타트업에서는

• 고객별 리포트 자동화
• 계약 유치/갱신율 분석 (Cohort + LTV 분석 많이 함)

 

🔥 스타트업에서 특히 많이 하는 데이터 분석 도메인

도메인/주요 내용/예시

 

비즈니스/마케팅	고객 분석, 퍼널 분석, 코호트 분석, A/B 테스트	SaaS, 커머스, 구독 서비스 스타트업
핀테크/결제	결제 데이터 분석, 리스크 관리, 사용자 행동 분석	토스, 카카오페이, 핀다
모빌리티	이동 데이터 분석, 경로 최적화, 수요예측	쏘카, 우버, 카카오모빌리티
공간/상권 분석	POI 분석, 상권 변화 모니터링	당근마켓, 배달의민족
헬스케어	건강 데이터 분석, 웨어러블 데이터 활용	눔(Noom), 직토(Zikto)
이커머스/리테일	구매 패턴 분석, 상품 추천, 이탈 예측	무신사, 오늘의집, 마켓컬리
엔터테인먼트/미디어	사용자 시청 기록 분석, 추천 시스템	왓챠, 스푼라디오
교육/에듀테크	학습 패턴 분석, 이탈 방지 모델링	클래스101, 뤼이드(Riiid)
환경/에너지	탄소 저감 데이터 분석, 에너지 최적화	루트에너지, 업클