Data Analytics report
이메일 구독 전환 베이스라인
ThatzFit 운영 데이터로 본 현재 이메일 구독 전환 기준선과 UI/UX 개선 측정안
운영 데이터 기준 시각: 2026년 7월 29일 22:29 KST.
Executive Summary
- 현재 가장 가까운 구독 선택률 기준선은 47.6%입니다. 첫 룩을 만든 21명 중 10명이 이메일 cadence를 한 번이라도 선택했습니다.
- 현재 활성 구독률은 42.9%입니다. 첫 룩 사용자 21명 중 9명이 현재 활성 상태입니다.
- 화면 자체의 전환율로 단정할 수는 없습니다. 과거에는 구독 제안 화면의 실제 노출을 기록하지 않았으므로 첫 룩 완료자를 분모로 한 eligibility proxy입니다.
- 표본이 작습니다. 분모가 21명이므로 한 명이 약 4.8%p를 움직입니다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
첫 룩 이후 절반 가까이가 구독을 선택했습니다
가입자 25명 중 23명이 취향 선택을 남겼고, 21명이 첫 룩까지 완료했습니다. 그중 10명이 구독 cadence를 선택한 이력이 있으며 9명은 현재 활성 상태입니다.
아래 차트는 동일 사용자 집단의 순차 단계를 보여줍니다. 가장 큰 감소는 첫 룩 21명에서 구독 선택 10명으로 넘어가는 구간이지만, 실제 구독 제안 화면 노출 여부가 없으므로 이 감소를 전부 UI 문제로 해석해서는 안 됩니다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
| 단계 | 사용자 수 |
|---|---|
| 가입 | 25 |
| 취향 선택 | 23 |
| 첫 룩 | 21 |
| 구독 선택 | 10 |
| 현재 활성 | 9 |
포트폴리오 기준선은 첫 룩 완료자를 분모로 삼는 편이 타당합니다
전체 가입자를 분모로 보면 구독 선택 이력은 40.0%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates, 현재 활성은 36.0%입니다. 첫 룩 완료자를 분모로 하면 각각 47.6%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates, 42.9%입니다.
공개 포트폴리오에는 사용자가 실제 구독 제안을 받을 수 있는 단계에 가장 가까운 첫 룩 완료자 기준을 주 지표로 쓰는 편이 타당합니다. 명백한 테스트·관리자 의심 계정 한 명을 제외하면 선택률은 50.0%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates, 활성률은 45.0%지만, 제외 규칙을 사전에 고정하고 반드시 공개해야 합니다.
아래 표는 분모와 제외 규칙이 결과를 얼마나 바꾸는지 보여줍니다. 표본이 작기 때문에 퍼센트만 제시하지 말고 항상 분자와 분모를 함께 표기해야 합니다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
분모와 제외 규칙에 따른 구독률
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
| 지표 | 전체 운영 데이터 | 의심 계정 1명 제외 | 전체 분자/분모 | 제외 후 분자/분모 | 순서 |
|---|---|---|---|---|---|
| 구독 선택 / 첫 룩 | 47.6%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 50%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 10/21 | 10/20 | 1Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates |
| 현재 활성 / 첫 룩 | 42.9%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 45%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 9/21 | 9/20 | 2Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates |
| 구독 선택 / 전체 가입 | 40%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 41.7%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 10/25 | 10/24 | 3Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates |
| 현재 활성 / 전체 가입 | 36%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 37.5%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates | 9/25 | 9/24 | 4Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates |
디자이너에게는 실험 가능한 문제로 전달하세요
현재 화면, 사용자 흐름, 10/21이라는 기준선, 예상 이탈 원인, 제품 제약을 함께 주고 휴리스틱 진단과 2~3개의 대안, 각 대안이 검증하려는 가설을 요청하는 것이 좋습니다. 단순히 더 예쁘게 만들어 달라는 의뢰보다 문제 정의, 설계 근거, 프로토타입, 테스트 설계까지 디자이너가 소유하게 하면 포트폴리오에도 훨씬 강한 사례가 됩니다.
요청 문안은 다음처럼 정리할 수 있습니다.
현재 첫 룩 완료자의 이메일 구독 선택률은 47.6% (10/21)입니다. 사용자가 구독의 효용을 충분히 이해하지 못하거나, 구독 요청 시점과 정보 구조가 부적절하다는 가설이 있습니다. 현재 화면을 진단하고 2~3개의 개선 방향, 각 방향의 검증 가설, 프로토타입 및 측정안을 제안해주세요.
개선 전 측정 계약부터 고정해야 합니다
개편 전에 기준 시점과 화면 버전을 고정하고, 이후에는 다음 행동을 구분해 기록해야 합니다.
- 구독 제안 화면 고유 노출
- 주기 선택
- 구독 활성화 완료
- 건너뛰기 또는 닫기
- 7일·14일 후 활성 유지
- 일시정지와 구독 해지
1차 KPI는 구독 활성화 사용자 / 구독 제안 화면 고유 노출 사용자입니다. 2차 KPI는 첫 룩 → 활성화, 7일 또는 14일 후 활성 유지율, 구독 해지율입니다. 가능하면 동일 기간 코호트나 A/B 테스트로 비교하고 분자와 분모를 함께 공개해야 합니다.
포트폴리오는 결과보다 측정의 신뢰성을 함께 보여줘야 합니다
다음과 같은 문장 구조가 적절합니다.
구독 자격이 생긴 첫 룩 완료자 기준 선택률을 개편 전 47.6%Source: ThatzFit production PostgreSQL aggregates (10/21)에서 개편 후 Y% (a/b)로 개선했다. 동일한 관찰 기간을 적용했으며 14일 활성 유지율은 42.9%에서 Z%로 변했다.
현재 표본만으로는 UI 개편이 전환 상승의 원인이라고 주장하기 이릅니다. 개편 후 동일한 측정 창과 충분한 후속 표본이 확보된 뒤 최종 결과 문장을 확정해야 합니다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
다음 분석에서 답해야 할 질문
- 구독 제안 화면을 실제로 본 고유 사용자는 몇 명인가?
- 화면 노출 후 주기 선택과 최종 활성화 사이에서 추가 이탈이 발생하는가?
- 첫 룩의 만족도, 상품 클릭, 룩 좋아요가 구독 선택과 함께 움직이는가?
- 구독을 선택한 사용자는 7일 또는 14일 뒤에도 활성 상태를 유지하는가?
- 신규 디자인 효과를 비교할 최소 표본과 관찰 기간은 어느 정도인가?
Caveats and assumptions
과거 구독 화면 노출 이벤트가 없고, 운영 DB에는 분석 제외 플래그가 아직 적용되지 않아 테스트·관리자 계정을 완전히 확정적으로 제거할 수 없습니다. 이번 민감도 분석은 계정 문자열상 명백한 의심 계정 한 명만 집계에서 제외했으며 개인 식별 정보는 보고서에 포함하지 않았습니다.
최근 가입자는 행동할 시간이 짧아 날짜별 코호트 비교에는 우측 절단 편향이 있습니다. 또한 구독 선택 이력은 현재 데이터 모델에서 cadence가 남는 특성을 이용한 proxy이며, 과거 상태 전이 전체를 기록한 이벤트 로그는 아닙니다.
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
Sources
- ThatzFit production PostgreSQL aggregates
삭제되지 않은 운영 사용자 기준으로 가입, 취향 선택, 첫 룩 생성, 구독 선택 이력, 현재 활성 구독을 집계했다. 개인 식별 정보는 결과에 포함하지 않았다.
SQL query
WITH current_users AS (SELECT id, first_look_at, cadence, subscription_status FROM users WHERE deleted_at IS NULL), taste AS (SELECT DISTINCT ri.user_id FROM recommendation_interactions ri JOIN current_users u ON u.id = ri.user_id WHERE ri.event_type = 'cold_start_like') SELECT (SELECT count(*) FROM current_users) AS registered, (SELECT count(*) FROM taste) AS taste_selected, count(*) FILTER (WHERE first_look_at IS NOT NULL) AS first_look, count(*) FILTER (WHERE cadence IS NOT NULL) AS ever_selected_subscription, count(*) FILTER (WHERE subscription_status = 'active') AS currently_active FROM current_users;