책 : 컨버티드-Neil Hoyne- 리뷰(1)

책 링크(yes24)

Intro.

해당 글은 구글의 CMS(Chief Marketing Strategist)이자 데이터 분석가인 닐 호인이라는 분이 쓴 한국어 번역판을 읽은 후 리뷰를 한 것이다. longblack의 8월 22일자 글을 읽고 흥미가 생겨 책을 읽게 되었고, 읽어본 결과 머신러닝 개발자보다는 마케터나 최고경영자에게 많은 도움이 될 글인 것 같다.(물론 개발자에게 아예 도움이 되지 않는 글이라는 것은 아니다. 저자의 통찰이 들어가있고, 이를 잘 뽑아내는 것은 뽑아내는 사람의 능력에 달려있다.)
하지만 현재 취업준비중인 방향이 BE/ML/AI 개발자이기 때문에 이와 관련된 내용을 뽑아서 리뷰해보려고 한다.(잡담도 역시 좀 들어갈 것 같다.)

• 기억하라. 모니터 뒤에 사람이 있다.

Caution.

(내가 잊지 않기 위해서라도 적어놓는 경고.)

1. 이 책은 (추측하기로) 마케터 혹은 CFO를 위한(혹은 그와 관련된 업에 종사하고 있는) 사람을 위한 글이다. 필연적으로 글의 방향은 주로 B2C에 가깝게 맞춰져있기 때문에 간접적으로 보여지는 정보라 부를 수 있는 것들 역시 이와 관련된 것이다.
2. 주관적인 리뷰-즉 독후감과 비슷한-가 될 것 같다. 신입으로 취업준비를 하고 있는 중이고, 그에 따라 취업을 위한 프로젝트와 현업 사이에 있을 수 있는 괴리감을 구체적으로 알지 못하기 때문이다.

쓸 내용(예정).

(p.12.) 온라인 고객 경로(glossy funnel)(?) 알아보기.
(p.14.)(!check)(need interview..(from 롱블랙?))정교한 모델이 난수발생기와 같은 상황인 경우.. 혼란스러운 input 데이터(?)
(p.17~18.)(!!)데이터의 방향성과 다른 (어느정도 오래된?)기업의 선택방향, 즉각적인 최적화가 아닌 시계열적 최적화(있는 개념일까? 없음.. 왜?)의 필요성.
(p.29~32.)흑자라 생각한 적자의 예시. - 회사들은 잠재고객의 데이터를 어떻게 관리할까?;
(p.39~40.)서비스의 개선. 한꺼번에 하는 것이 아니다.(사용자와 소비자의 입장, & ex.네이버 지도.)
(p.43~46.)효율적으로 데이터를 다루는 방법 - 선택과 집중.; 사람, 그리고 돈에서부터 시작해야 한다.
(p.51.)(각각의 서비스에서) 질문은 어떻게 하면 좋을까?
(p.53~58.)경우에 맞는 질문의 중요함.
(p.54.)소비자(사용자)와의 접촉 창구(데이터를 넘어)
(p.56.)(*)지출점유율. --> 지갑점유율
(p.60.)질문과 행동. - '그냥'은 안하느니만 못하다.
(p.63~67.)데이터로 무엇을 말해주는 것이 좋을까? ~~ 사용자들은 모두 최적화된 사람들이 아니다.
(p.70~72.)손실회피.
(p.77~82.)실재 고객은 누구인가?(from 잠재 고객들)
(p.82~86.)실재 고객은 누구인가?(2)(반품, 시점, etc.)
(p.88~95.)사용자의 신호와 소음(in 데이터).
(p.95~97.)(!)caution! 소비자는 변한다.
(p.99~101.)(1.광고는 클릭에 대한 비용이다.)(2.전략.)
(p.103~106.)(?)데이터의 최신화와 전략
(p.113.)누가 좋은 고객인지 파악할 방법은?
(p.116~126.)고객생애가치(ML분석 모델,use R in github)

(p.141~142.)반대도 보자(비용절감도 이득).
(p.144~145.)caution:ML의 한계.
(p.147~150.)단기 이익에 눈이 먼 회사..
(p.152.)평균의 위험성.
(p.161~163.)중요한 것에 초점을 맞춰라.(신호-데이터)
(p.168~169.)정보의 정보, 데이터에 나타난 데이터.
(p.172~176.) (maybe)파레토 법칙
(p.178~179.)이면과 실행.
(p.187~188.)한 명의 개인.

(p.192~193.) 스타트업과 대기업의 살아남는 법.. 생각해볼 것.
(p.198~207.)정치, 관계.. 내게 부족한 것에 대해서.
(p.209~212.)중요한 것은 통찰?,방법?
(p.213~217.)(maybe)후에 회사가 실행할..?(이미 실행하고 있는 곳도 있을 것이다.)
(p.221~222.)history.
(p.229~232.)담배가 해롭나? from papers.
(p.233~236.)(*)red team. --> GAN
(p.238~244.)어쩌면 반면교사.
(p.244~247.)어쩌면 본받아야 할..
(p.250~251.)자세한 설명보단 스스로 질문.