2024-09-05

• Today

온보딩 과제

 

---

• Today I Learned

 

SQL

 

* result 별 type 별 신청 횟수는 볼 수 있어도, 신청 인원은 중복을 제거하기 어렵다는 것을 깨달았다.

한 유저가 여러번 여러개의 type 을 신청해볼 수 있고, 여러 번의 result 를 받을 수 있기 때문이다.

 

# result 별 몇번씩 신청했는지?(합격O)
WITH pass AS (
SELECT DISTINCT userid
FROM data_set
WHERE status = '최종합격' AND course = 'Hanghae'
),
result_cnt AS (
SELECT RESULT 
	 , count(*) total_cnt
FROM data_set
WHERE userid IN (SELECT userid FROM pass)
AND course = 'Hanghae'
GROUP BY result
),
total AS (
SELECT sum(total_cnt) AS total_result_cnt
FROM result_cnt
)
SELECT r.RESULT
	 , r.total_cnt
	 , (r.total_cnt / t.total_result_cnt)*100
FROM result_cnt r, total t


# result 별 몇번씩 신청했는지?(합격X)
WITH pass AS (
SELECT DISTINCT userid
FROM data_set
WHERE status = '최종합격' AND course = 'Hanghae'
),
result_cnt AS (
SELECT RESULT
	 , count(*) total_cnt
FROM data_set
WHERE userid NOT IN (SELECT userid FROM pass)
AND course = 'Hanghae'
GROUP BY RESULT
),
total AS (
SELECT sum(total_cnt)AS total_result_cnt
FROM result_cnt
)
SELECT r.RESULT
	 , r.total_cnt
	 , (r.total_cnt / t.total_result_cnt)*100
FROM result_cnt r, total t

 

 

---

*인텔리픽 서비스 이용자는

코칭을 받은 것과 별개로 신청을 한 인원에 따라 분류하였으므로 CANCEL 값은 제외하지 않았음

*합격유저와 비합격유저로 분류 한 후 각각의 type 별, result 별 인사이트를 비교하여 차이점이 있는지 체크해보았다.

 

내가 정리 해본 인사이트

• 비합격 유저가 이력서 진단 코칭을 많이 신청하지만 FAIL 을 받은 경험이 많으므로 이력서 진단 코칭의 피드백을 더욱더 세세하게 지원해줄 필요성이 있음.
• 비합격 유저의 CANCEL 비율이 높으므로, 코칭을 취소하는 이유를 조사하고 그 이유에 따라 다른 액션을 해줄 필요성이 있음을 판단함 예를 들어 인텔리픽 코칭의 필요성을 강조 할 수 있도록 코칭 후 합격률 등을 명시해주거나, 코칭 신청 시 인센티브 등을 제공하는 등을 제안해볼 수 있다.

---

다른 기업의 인사이트

• 항해와 동일하게 비합격 유저가 이력서 진단 코칭 신청이 많지만 FAIL 을 받은 경험이 많으므로 이력서 진단 코칭의 피드백을 점검해볼 필요성이 있음
• 비합격 유저의 코칭 신청 비율이 높지만 PASS 에 대한 경험이 현저히 낮으므로 성공적인 PASS 경험을 제공할 수 있도록 맞춤 전략이 필요할 것으로 판단함 예를 들어 PASS 를 받기 위한 조금 더 세세한 피드백이나, 유저 1:1 코칭, 직무 이해도를 높이기 위한 기업 분석, 스터디 등을 제안해볼 수 있음.