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MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전

문제미리디 DA팀은 "MAU 증대" 라는 모호한 미션을 데이터로 분해해 어디에 액션 레버를 둘지 정해야 했다. MAU 와 매출의 상관도, 세그먼트별 효과, 인과 vs 상관 구분이 핵심 난제.
접근4단계 분석 파이프라인 적용. 회귀분석으로 연관도 검증, New/Retained/Returned 코호트로 세그먼트 분해, 퍼널로 진입 vs 체류 단계별 전환율 비교, SHAP 으로 행동 피처 중요도 평가. SHAP 결과는 다중공선성/동시성/셀렉션 바이어스를 고려해 인과로 오해하지 않도록 가드.
결과Retained 가 절대 다수이며 변동폭이 커 상시 전략은 Retained 유지에 무게중심, 시즌에 따라 New 전환/이탈 방어 보조. 초입 짧은 체류 구간이 활성 전환율 기울기가 가장 가팔라 액션 우선순위 명확화.
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