예측 이탈 랩
생존 분석과 분류 모델을 제품 리텐션 워크플로에 연결하는 심화 과정.
Application analytics · Korea
Netadvancer
이탈이 확정되기 전에
모델을 세웁니다
예측 이탈 모델링을 대시보드 장식이 아니라, 제품 팀이 매주 쓰는 의사결정 도구로 만드는 과정입니다.
217수료 분석가·PM
38%평균 조기 경보 정확도 개선*
4.3후기 평균 (5점 만점)
11주플래그십 랩 운영 주기
Flagship
예측 이탈 랩: 이벤트 로그에서 리텐션 액션까지
앱 이벤트 스키마 정리, 생존 곡선 해석, 그리고 마케팅·CS가 실제로 움직일 수 있는 점수 구간 설계까지 한 흐름으로 다룹니다. 이론만 쌓지 않고, 한국 SaaS·커머스 앱 시나리오를 기준으로 과제를 진행합니다.
커리큘럼 보기Why Netadvancer
이탈 예측이 ‘맞는지’보다 ‘쓰이는지’를 먼저 봅니다
정확도 숫자만 올리는 모델은 제품 조직에서 금방 잊힙니다. 우리는 운영 가능한 신호 설계에 초점을 둡니다.
01
이벤트 단위로 다시 쓰기
세션·구독·결제 실패처럼 앱에서 실제로 남는 로그를 기준으로 피처를 정의합니다. 스프레드시트 요약본에만 의존하지 않습니다.
02
조기 경보 구간을 설계
단순 이진 분류 대신, CS·그로스 팀이 개입할 수 있는 위험 구간을 나눠 액션 카드로 연결합니다.
03
한국 시장 맥락 반영
결제 주기, 프로모션 시즌, 앱 스토어 리뷰 파동처럼 국내 서비스에서 자주 보이는 이탈 패턴을 사례로 다룹니다.
Programs
지금 열어둔 과정
역할에 따라 깊이를 달리한 트랙입니다. 가격은 안내용이며 결제 기능은 제공하지 않습니다.
Voices
수강 후 남긴 말
“예측 이탈 랩의 모듈 3에서 이벤트 스키마를 다시 짜고 나서야, 기존 이탈 리포트가 왜 항상 늦었는지 이해가 됐습니다.”김서연 · B2B SaaS 그로스 매니저
“생존 곡선 해석은 분명 도움이 됐지만, 사내 데이터 품질이 낮아 실습 속도를 따라가기 버거웠던 주는 있었습니다. 그래도 주간 피드백이 구체적이었습니다.”준호 · 서울 · 데이터 분석가