마지막 접속 일자 데이터 체크 하기

 

최근에 마지막 로그인 로그로 휴면 예정 회원을 찾아 휴면 예정 회원이 많아지거나 활동 회원율 비중이 낮아지는 경우 액션을 취할 때 사용할 지표를 제작하였는 데, 이 때 당시에 데이터를 만들면서 로그 데이터 오류를 찾는 방법 중 하나를 간단하게 기록해볼까 한다. 굉장히 간단하고.. 누구나 다 알 수 있는.. 🙄

 

바로, 특정 목표로 가기 위한 사용자 행동을 우리 회사에서는 저니(journey)라고 하는 데, 이 동일한 저니에 있는 액션의 데이터와 비교하는 것이다. 마지막 로그인 접속 일시가 오늘로부터 11개월 이전인 회원을 찾아 리마인드 컨설팅을 하기 위해서 마지막 로그인 접속 일시 데이터를 적재했다. 하지만 적재하는 것에서 끝이 아니라 이제 데이터를 체크해야지 하고 지표를 한 번 만들어보았다. 

 

특정 한 개 몰을 대상으로 11개월 이상 로그인 하지 않은 정상 상태의 회원을 찾는 데 아니 이게 무슨 일이야.. 전체 회원수의 20% 정도가 11개월 이상 로그인 하지 않은 회원 수로 나타났다. 분명 11개월 이상인 회원 중에서 12개월 이상인 회원은 휴면 처리 회원으로 빠질 것이라 정상 상태 회원으로는 잡히지 않을 것이고 그 중에 평생 회원은 단 1명인데 수가 왜 이렇게 많이 나오는 걸까..? 그런 일이 있을 수도 있지만 아닐 수도 있지 않을까 하는 마음으로 체크를 해보았다. 

 

일단, 사용자가 한 세션에 할 수 있는 저니를 생각해보자. 쇼핑몰 같은 경우, 로그인 하고 > 상품을 보고 > 주문을 하고 > 결제를 한다. 또는 상품을 보고 > 로그인 하고 > 주문을 하고 > 결제를 한다. 그래서 마지막 주문 일시와 마지막 결제 일시와 비교를 하기로 했다. 만약 주문이나 결제를 했다면 마지막 로그인 일시는 마지막 주문 일시, 결제 일시보다 미래 또는 하루 이상 차이 나지 않는 과거 일 것이니까. 

 

 

으 아닛-. 이렇게 마지막 주문, 마지막 결제 일시보다 마지막 로그인 일시가 작은 경우가 있었다. 그것도 꽤 많이. 그래서 이건 데이터가 이상하게 적재가 된 것 같은데..? 하고 호다닥 달려가서 물어보니 알고 보니 휴면 처리가 되고 나서 휴면 해제가 되었을 때 로그인 로그 데이터도 제대로 적재가 되었어야 하는 데 휴면 처리 시점으로 마지막 로그인 일시가 찍혀있어서 발생한 문제였다. 다행히 휴면 해제에 대한 처리를 해주어서 지금은 데이터를 잘 맞추어 주었다는 사실...