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인프런 수강생은 이런 데이터가 궁금해요!

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인프런 수강생은 이런 데이터가 궁금해요!

Intro

안녕하세요. 커뮤니티 데이터리안의 윤선미입니다. 우리 커뮤니티에서는 꾸준히 데이터 분석과 관련한 강의를 만들어 인프런이라는 플랫폼에 업로드를 하고 있는데요. 오늘도 애정을 가지고 인프런에 대해서 얘기를 해보려고 합니다.

세계관

인프런이 처음이신 분들을 위해 간단하게 인프런 세계관을 설명해볼게요.
이곳에는 두 종류의 사람이 있습니다.
강의를 만들어 업로드 하는 사람: 지식공유자
강의를 수강하는 사람: 현재는 학생 또는 수강생이라고 부릅니다.
데이터리안은 강의를 제작하면서, 종종 다른 지식공유자분들의 강의를 수강하기도 하니까 분류하자면 둘 다에 속합니다.

지식 공유자 입장에서

지식공유자 활동을 하면서 인프런이 제공해주고 있는 데이터 이외에 다른 데이터들을 알고싶다는 생각을 꾸준히 해왔는데요.
예를 들면 이런겁니다.
우리 강의에 어떤 경로로 유입되었을까?
강의를 완강하지 않았다면 이탈 지점은 어디일까?
기초 SQL 강의를 들은 수강생이 중급 SQL 강의도 결제했을까?
글로 정리된 내용은 <인프런 지식 공유자는 이런 데이터가 궁금해요!>에 있습니다. 지식공유자 입장의 데이터가 더 궁금하신 분들은 위에 링크를 클릭해주세요.

수강생의 입장에서

오늘은 수강생의 입장에서 제공받고 있는 여러 데이터들에 대해서 얘기를 해보려고 합니다.
아이디에이션은 @S@북북@민주@leebom, 그리고 @선미 가 함께했습니다.
열띤 아이디에이션의 현장
인프런에 수강생이 볼 수 있는 다양한 화면이 있지만, 수강생 학습 대시보드와 강의 소개 페이지를 중심으로 얘기를 해보겠습니다.

수강생 학습 대시보드

수강생 학습 대시보드는 총 8칸으로 나눠져있습니다.
1.
프로필
2.
최근 학습 강의: 가장 최근에 학습한 강의의 학습 진행 상황
3.
최근 내 노트
4.
학습 통계: 완료 강의 수, 완료 수업 수, 획득 수료증
5.
My Skills
6.
My Certificates
7.
최근 학습중인 강의
8.
완료한 강의
1. 프로필
프로필을 수정할 수 있는 페이지로 넘어가는 버튼이 있고 이외 다른 기능은 없습니다.
2. 최근 학습 강의
가장 최근에 학습한 강의의 진도율을 확인할 수 있습니다. 진도율과 관련해서 많은 아이디어들이 나왔는데요. 대표적인 아이디어 몇 개를 소개해보겠습니다.
@S 진도율을 공유하는 기능이 있으면 좋을 것 같습니다. 특정 인프런 유저들과 이 진도율을 공유할 수 있으면 스터디 운영에도 도움이 되고 서로 자극 받으면서 공부를 할 수 있을 것 같아요.
그리고 해당 강의를 수강하고 있는 수강생들의 평균 진도율 정보를 제공하는 것도 수강을 자극할 수 있을 것 같아요. 비슷한 날짜에 같은 강의를 등록한 다른 사람들이 어떻게 강의를 수강하고 있는지 볼 수 있으면 재미있지 않을까요?
@leebom 온라인 대학에서 @S님이 말한 비슷한 기능을 제공하는데요.
아래 화면을 보시면 나의 진도율과, 학과 진도율을 같이 보여줍니다. 저는 개인적으로 이 기능이 저를 열심히 공부하도록 만들었다고 생각합니다. 생각보다 압박이 되더라구요
3. 최근 내 노트
@all <노트> 기능은 메모와 강의 북마크가 붙어있는 기능이라서 활성화가 된다면 유용할 것 같은데 개인적으로는 잘 안쓰게 되더라구요. 대시보드 화면에서도 코스 이름만 보여주고 어떤 강의에 어떤 노트를 썼는지 프리뷰가 전혀 없으니까 잘 클릭하지 않게 되는 것 같습니다.
인프런 전체로 봤을 때 사용률이 얼마나 되는지, 대시보드에서 메모로 진입하는 사람이 그 중 몇 퍼센트나 되는지 궁금하네요. 노트 기능을 사용하는 사람과 그렇지 않은 사람 간에 engagement 차이가 나는지도 분석해보고 싶은 부분 중에 하나입니다.
4. 학습 통계
@선미 이 섹션에서는 완료 강의수, 완료 수업수, 획득 수료증의 누적 갯수를 보여주는데요. 솔직히 말해 이 숫자들이 학습자에게 특별한 감흥을 주지는 못하는 것 같습니다. 어떻게 하면 흥미로운 숫자로 바꿀 수 있을까요?
@S 여기에 '현재', '나의' 정보만 있기 때문에 재미가 없는게 아닐까요? 공부를 하는데 스스로 동기부여를 하기는 참 어렵잖아요. 어떤 비교를 할 대상이 있을 때에 긴장이 더 되기도 하구요. 학습에 적당한 텐션을 주는 어떤 비교 대상은 '미래의 나'가 될 수도 있고 강의를 듣고 있는 '다른 수강자'가 될 수도 있을 것 같아요. 스스로 목표 설정을 할 수 있게 된다던지, 다른 수강생들과 비교해 현재 나의 위치를 알 수 있는 정보를 준다면 어떤 숫자든 좀 더 재미있어질 것 같네요.
5. My Skills
@선미 저는 성인교육에 Gamification이 정말 중요하다고 생각합니다. 성인들의 집중력은 집안일, 업무, 취미생활, 친구 등등 다양한 외부 개입으로 정말 쉽게 산산히 흩어져요. 요즘엔 재미있는게 너무 많기 때문에 수업에 장기적으로 몰입시키는 것도 참 어렵습니다.
개인적으로 라이브 수업을 가끔 하는데 거기에서는 룰렛을 돌려서 랜덤으로 문제를 풀거나 강의 들은 소감을 얘기해달라고 하거든요. 그게 재미와 텐션을 만들어줘서 수업의 집중도가 확 올라가는 걸 느꼈어요. 수업이 끝나는 날에 룰렛 한 번만 더 돌려달라는 학생도 있었구요. 조편성을 할 때에도 이미 편성되어 있는 조를 알려주는게 아니라(섬세한 편성이 필요할때에는 미리 만들기도 합니다) 당일에 수업을 하면서 학생들이 보고 있는 화면에 랜덤으로 편성을 해주는 게임을 돌립니다.
뱃지 시스템도 대표적인 Gamification 장치라고 생각해요. 제가 예시를 든 것처럼 수업에 직접적으로 개입하는 건 아니지만요. 당근마켓, T맵 등 리텐션이 중요한 서비스들도 뱃지 시스템을 적극적으로 활용하고 있습니다.
인프런의 <My Skills> 섹션도 일종의 뱃지 시스템인데 이 뱃지가 어떤 강의를 들어서, 어떻게 여기에 오게된건지 잘 모르겠어요. 어디에서 온건지 모르겠으니까 모으고 싶은 마음도 별로 안생기구요. 이 부분을 좀 더 매력적으로 개선하면 어떨까 싶습니다. 개인적으로 당근마켓이 뱃지 시스템을 섬세하게 잘 만들었다고 생각해요. 제 <활동 배지> 화면을 첨부할게요. 여러분들도 당근마켓 프로필에 들어가면 볼 수 있어요.
<My Certificates>, <최근 학습중인 강의>, <완료한 강의> 섹션은 데이터와 관련해서 할 얘기는 많이 없는 것 같네요. 수강자 대시보드는 이정도로 보고 강의 소개 페이지로 넘어갑시다!

강의 소개 페이지

강의 소개 페이지는 수강자가 강의에 대한 정보를 얻고 구매를 결정하는데 중요한 역할을 하는 화면입니다.
강의 소개 페이지에서 제공하는 데이터를 보기에 앞서서 강의를 구매할 때 어떤 부분을 고려하는지 각자의 경험을 얘기하는 시간을 가졌습니다.
인프런에서 강의를 구매할 때 어떤 부분을 고려하나요?
@민주 첫번째로는 커리큘럼을 봅니다. 강의를 들을 때에 보통 '이걸 배워서 회사에서 쓸거다!' 라고 하는 명확한 목적이 있는 편이라서 그런 것 같아요. 나에게 필요한 내용이 커리큘럼에 들어있는지 확인합니다.
두번째로는 리뷰를 봐요. 리뷰를 많이 신뢰하는 편이고 리뷰가 좋다면 가격이 좀 세더라도 상관없다고 생각합니다. 시간을 아끼려고 돈을 주고 강의를 보는거잖아요. 퀄리티가 비슷비슷한 물건을 사는 것과는 다르게, 가격이 약간 싼 것이 중요한게 아니라 양질의 정보를 얻을 수 있느냐가 중요합니다.
수강생 수는 0명이 아닌 이상 리뷰가 괜찮다면 상관 없는 것 같습니다.
@leebom 솔직하게 말해도 되나요ㅎㅎ 회사 돈으로 결제할때랑 제 돈으로 살때랑 기준이 약간 다른 것 같습니다. 회사 지원을 받아서 살 때에는 커리큘럼만 주로 보고요. 가격은 지원 예산 안에 들어오는지 확인합니다. 제 돈으로 살 때는 좀 더 신중할 수 밖에 없는 것 같아요. 역시 커리큘럼을 가장 먼저 확인하고, 별점과 리뷰를 꼼꼼하게 봅니다.
@S 저는 커리큘럼은 나랑 맞는데 수강생 수가 너무 없으면 구매가 망설여지는 것 같아요. 커리큘럼과 리뷰, 그리고 누적 수강생수를 골고루 보고 판단합니다.
@선미 저도 필요가 명확한 상황에서 강의를 구매하는 일이 많아요. 호기심에 구매해보는 일은 잘 없는 것 같고요. 학생때에는 호기심에 구매해서 공부해봤을 수도 있었을 것 같아요. 그런데 경제 활동을 하기 시작한 이후 부터는 회사에서 특정 스킬을 요구하는데 그걸 맞춰줘야 하는 상황이라던지, 앞으로 분석가 직군 일을 하는데에 어떤 툴을 공부해두면 좋을 것 같다는 개인적인 판단이 있다던지 좀 더 필요가 명확하고 내가 배우고 싶은 토픽이 뭔지 알고 있는 상태에서 강의 수강을 시작하게 되는 것 같습니다. 그래서 커리큘럼을 많이 보고요.
예를 들어서 단순히 'GA를 공부하고 싶으니까 강의를 들어야지'가 아니라, 'GA, GTM을 같이 다루고 이왕이면 UA와 GA4의 차이를 잘 설명해주면 좋겠다'는 뾰족한 계획을 가지고 커리큘럼을 훑어봅니다.
저도 회사 지원을 받아서 사는 경우가 많았어서 가격은 예산에만 맞출 수 있으면 되고 비슷한 커리큘럼을 가진 강의라면 리뷰가 좋고 누적 수강생수가 많으면서, 미리보기 강의가 맘에 드는 것을 선택합니다. 강사 프로필 페이지에 강사가 누군지 어디에서 일하는지에 대한 정보가 있으면 그것도 좀 많이 보고 참고하는 것 같아요. 앗 그런데 지금은 소속 회사가 없어서 가격도 쪼끔... 보긴 해야 할 것 같네요.
강의 소개 페이지 구성
우리는 강의 소개 페이지를 크게 다섯가지 파트로 쪼개서 봤습니다.
1.
헤더 & 우측면 플로팅 바
2.
강사 소개
3.
커리큘럼 관련 정보
4.
수강평
5.
뷰어 엔드 위치의 연관 강의 추천

1. 헤더 & 우측면 플로팅 바

가장 눈에 들어오기 좋은 섹션이기 때문에 많은 정보들이 압축되어 들어갑니다.
헤더에서 제공하는 데이터
수강평 수와 평균 별점 (333개의 수강평, 4.8점)
누적 수강생 수 (1296명)
지식공유자 (데이터리안leebomcanaryS)
강의 카테고리 (#SQL, #데이터분석)
플로팅 바에서 제공하는 데이터
강의 가격 (16500원)
위시리스트 수 (1155개)
대표 지식공유자 (데이터리안)
강의 런타임 관련 정보 (총 17개 수업, 총 1시간 36분)
강의 수강 기간 (3개월)
수료증 발급 여부와 난이도 (수료증 발급 강의, 입문 대상 강의)
조금 더 강의를 매력적으로 보이게 하려면 어떤 데이터들이 제공되어야 할까요? 우리는 또 다른 강의 플랫폼 중에 코세라의 강의 소개 페이지를 보면서 인프런에는 없지만 코세라에는 있는 데이터가 뭐가 있을까 같이 얘기를 나눠봤습니다.
코세라와 비교
인프런에는 없지만 코세라에는 있는 데이터를 위주로 얘기를 해볼게요.
1. 최근 조회 6,222회
코세라에서는 '14,406명이 이미 등록했습니다'라는 문구로 강의의 누적 등록자 수를 제공하면서, 하단에 '최근 조회 6,222회' 정보를 함께 제공합니다. 강의 등록은 사용자 구매 퍼널의 가장 뒤에 있는 액션으로 빈도로 따지자면 조회보다 훨씬 적으며, 누적 수강자수는 저량(stock)으로 정보의 최신성을 전달해주지는 못합니다. 이를 보완하기 위해 강의 등록보다는 훨씬 빈번하게 발생하는 조회라는 액션에 대해 최근을 붙여 유량(flow) 정보를 제공해주는거죠.
2. 완료하는데 약 5개월이 걸립니다.
'완료하는데 약 5개월이 걸립니다. 권장 학습 속도: 주 3시간'을 통해 우리는 이 강의의 단순 런타임이 아니라 실제 학습을 하는데 소요될 시간을 알 수 있습니다. 학원에 앉아있으면 정해진 시간 안에 학습이 끝나는데, 온라인 강의는 런타임과 실제 학습 시간 간에 차이가 많이 나잖아요. 강의 실제 학습 시간을 사전에 제공하면 학습 계획을 세우고 강의를 등록하는데 유용한 정보가 될 것 같습니다.
저희는 다들 분석가니까... 이걸 어떻게 계산한건지를 제일 궁금해했어요.
강사가 제공하는 정보일까요?
아니면 기존 수강생들의 수강 기록을 분석한 결과일까요?
만약 수강 기록을 분석해 나온 추정치라면, 수강생마다 실제 학습에 걸리는 시간이 다를텐데 분포의 어디쯤에서 가져온 숫자일까요?
Cold Start 문제는 어떻게 해결했을까요?

2. 강사 소개

코세라와 에어비앤비, 그리고 인프런을 관통하는 특징이 뭘까요? 앞의 세 서비스 모두 공급자와 수요자를 모두 고객으로 하는 양면마켓플레이스라는거예요.
플랫폼
공급자
수요자
인프런
지식공유자
수강생
코세라
대학 또는 교수
수강생
에어비앤비
호스트
게스트
그리고 또 하나의 중요한 공통점이 있습니다. 바로 공급자에 대한 신뢰가 중요한 시장이라는겁니다. 그래서 공급자가 믿을만한 사람이라는 정보를 주기 위해서 많은 노력을 하고 있습니다.
코세라: 최고의 강사
이번에는 다른 강의의 소개 페이지 헤더를 볼게요.
강사의 이름 옆에 '최고의 강사' 파란색 뱃지가 눈에 띕니다. 강사에 대한 신뢰도를 올려주는 간단한 장치이지만 꽤 효과적일 것 같습니다.
와중에 뱃지에 마우스를 호버하면 나오는 설명에서 '최고 수준으로'의 기준이 뭘까 '평가'라는걸 어떻게 했을까 궁금하네요
에어비앤비: 슈퍼 호스트
에어비앤비 호스트를 하고 있는 @민주 가 유독 이 <최고의 강사> 뱃지 기능을 재미있어 했는데요. 에어비앤비에도 <슈퍼 호스트>라는 제도가 있기 때문입니다. 슈퍼 호스트가 되려면 어떤 기준들을 충족시켜야 하는지 자료를 봅시다.
<슈퍼 호스트> 제도는 에어비앤비를 이용하는 게스트들에게 꽤 유의미한 정보를 제공하는데 이와 동시에 호스트에게도 좋은 자극이 된다는 사실을 알 수 있었습니다. 양면 마켓플레이스 서비스에서 잘 설계한 기능이란 이렇게 공급자와 수요자 모두에게 어떤 행동을 끌어낼 수 있는 기능이 아닐까요? 일거양득. 마당쓸고 엽전줍고. 꿩 먹고 알 먹고.

3. 커리큘럼 관련 정보

커리큘럼 전체와 강의 갯수, 런타임 합계를 보여줍니다. 강의를 미리보기 할 수도 있습니다. 앞서 얘기했던 것처럼 강의를 수강하는 데 걸리는 실제 소요 기간이 함께 제공되면 좋겠다는 이야기를 했습니다.

4. 수강평

데이터 분석가로서 항상 분포에 진심이기 때문에 수강평을 평균 점수로만 보여주는게 아니라 분포를 같이 보여주는 부분이 좋았습니다.
조금 더 욕심을 부려보자면 특정 점수를 준 사람이 전체 평점을 매긴 사람 중에 얼마나 되는지 비율 정보(N%)와 강의 특징 별(사운드, 화질 등) 별점이 함께 있으면 더 좋을 것 같네요.
사례로는 아마존 고객 리뷰 섹션을 들 수 있겠습니다.

5. 뷰어 엔드 위치의 연관 강의 추천

데이터리안의 경우 강의가 여러개이기 때문에 <데이터리안님의 다른 강의> 섹션이 있고 아래에 <비슷한 강의> 섹션이 따라옵니다. 강의를 한 개만 가지고 있는 지식공유자의 경우 같은 지식공유자의 다른 강의를 추천하는 섹션은 없어지고 <비슷한 강의> 섹션만 노출시키는 구조입니다.
연관 강의 추천 섹션에서는 아래와 같은 이야기들을 나누었습니다.
추천의 기준
각 섹션에서 보여주는 강의는 최대 4개 입니다. 한 섹션에서 보여주는 강의의 수가 제한적이기 때문에 어떤 강의들을 무슨 기준으로, 어떤 순서로 노출시켜주는지 궁금했어요.
비슷한 강의
'같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!'라는 설명 문구를 봐서는 아마 같은 카테고리에 속한 강의 중에 인기 강의를 보여주는 것 같습니다. 이 섹션을 '해당 강의를 수강한 사람들이 함께 수강한 강의'와 같이 개편해보면 재밌겠다는 의견이 많았습니다.
여기에 직군, 연차와 같은 변수가 추가되면 훨씬 더 흥미로운 데이터가 될 것 같습니다. 예를 들면 '해당 강의를 수강한 데이터 분석가들이 함께 수강한 강의'와 같이 좀 더 구체적인 추천이 될 수 있겠죠. 이 정도가 되면 추천 영역이 마케팅이 아니라 아주 유용한 정보 제공의 영역으로도 보여질 수 있을 것 같습니다.

미래에서 온 데이터

이렇게 데이터리안 멤버들과 인프런에 대해 얘기를 나누다보니 수강자들의 수강 정보가 굉장히 가치있는 데이터라는 결론에 도달했습니다. 어떤 직군의 최신 기술 트렌드, 방향성을 가장 정직하게 보여줄 수 있는 데이터일 수 밖에 없더라구요.
예를 들어서, Resume의 기술 섹션 데이터들을 다 모아놓는다고 생각해봅시다. 거기에는 과거에 썼던 기술과 현재 쓰고 있는 기술이 섞여있습니다. 이전 회사에서 썼던 언어, 그 전 회사에서 구축했던 인프라, 그리고 현재 사용하고 있는 기술 스택이 서로 사이좋게 Skills 라는 항목 뒤에 조로록 서있어요.
그에 반해 인프런의 최신 수강기록은 지극히 현재와 미래를 반영할 수 밖에 없습니다. 사람은 미래를 대비하기 위해 공부하니까요. 과거에 이미 지나간 일을 더 잘하기 위해 노력하기엔 현대인들에게 시간이 많지 않잖아요. 인프런 팀이 이렇게 재미있는 정보들을 수강생들에게 효과적으로 돌려줄 수 있는 방법을 찾기 바랍니다.

다음은 어떤 서비스에 대한 이야기를 하게 될까요?혹시 데이터리안 멤버들이 분석해줬으면 하는 서비스가 있나요? B2B 협업 제안은 contact@datarian.io 로 받고 있어요. 이외에 재미있는 프로젝트 제안에 얼마든지 열려있습니다!
아이디에이션 함께한 우리 멤버들도 고생했어요! @민주 @leebom @북북 @S
윤선미 데이터 분석가
어느새 7년차 데이터 분석가이고, 4년째 데이터 분석 교육을 하고 있습니다. 데이터리안 멤버들과 함께 일하면서 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다.
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