채용플랫폼 이용패턴 분석 팀프로젝트4 - 주제 선정

최종 분석 주제 : 채용 플랫폼 구직자 이탈 감소를 위한 검색 필터 A/B 테스트 제안

오늘 할 일

• 변경된 팀 연구 주제 후보 군 정하고 EDA 진행해보기
  • 구직자와 기업의 채용플랫폼 이탈 방지를 위한 EDA 진행 및 공유
• 최종 주제 선정해보기 (가능하다면)
  • 구직자 이탈 감소방안 파악 및 개선점 제안
• log URL(이벤트) 분류 (계속)

오늘 한 일

1. 구직자 관점 채용플랫폼 이탈 방지를 위한 아이디어 EDA
2. 팀 연구 주제 선정 : 구직자 이탈 감소방안 파악 및 개선점 제안
3. log URL 분류 진행 : 활용할 수 있지만 생소한 로그데이터 분류 방안 논의

내일 할 일

• log URL(이벤트) 분류 및 분석방향 설정

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Issues & Challenges

구직자 관점 채용플랫폼 이탈 방지를 위한 아이디어 EDA

• 데이터 테이블 파악

• 어떤 부분을 분석하고 개선해볼 수 있을까? 아이디어 찾기
• 구직자 이탈 방지를 위한 개인 맞춤형 채용 정보 추천 시스템 개발 :
  • 구직자가 채용플랫폼을 이탈하는 경우는?
    • 취업과정에서 채용플랫폼이 유용하지못해 이탈
    • 취업후 추가 컨텐츠가 없어서 이탈 → 관련데이터 없음
  • 구직자는 채용플랫폼을 왜 이용할까? 취업
    • 취업을하기위한 여정(funnel)이 얼마나 유용한지에 따라 채용플랫폼을 계속 이용할것
      • 인터페이스나 내비게이션이 복잡하지 않은지
      • 채용공고나 기업의 정보가 풍부하고 정확한지, 업데이트가 자주 되는지
      • 구직자의 선호도나 경력에 맞춘 추천 기능이 있는지, 추천 기능이 부족한지
      • 구직자의 질문이나 문제를 해결하기 위한 서비스가 얼마나 있는지
      • 기업을 비교하는 기능들이 있는지(채용 조건, 기업 비교 등)
    • 구직자에게 유용한 공통기능과 개인화된 시스템을 추가/개선해보자!
• 분석해볼 수 있는 데이터
  • log 테이블을 활용하여 자주활용하는 페이지와 이탈률, 이탈시점이 높은페이지 분석
    • 이탈률이 높다면 기능을 못찾은건지 필요성이 없는건지 파악하여 페이지 개선 혹은 제거 제안
  • job 테이블과 job_bookmark, application, job_address, company 테이블을 결합하여 사용자에게 맞춤형 채용 정보를 추천
    • 기존 job 테이블 컬럼에 추가할만한 유용한 기업/채용 필터링 데이터 모색
    • 사용자가 특정 분야의 채용 공고를 자주 북마크하거나 지원한다면 해당 분야의 채용 정보를 우선적으로 추천/알림 시스템을 도입 할 수 있음
    • 원격여부나 연봉공개 여부를 분석하여 구직자 선호도를 반영한 추천 알고리즘 개인화
    • job_address 테이블을 활용하여 특정 지역에서 선호되는 채용공고 유형을 분석, 해당지역 맞춤형 공고 추천
    • company 테이블의 follow_count 컬럼을 활용하여 사용자가 팔로우한 기업의 채용 정보를 우선적으로 제공
    • job_bookmark 테이블을 통해 구직자들이 어떤 채용공고를 북마크하는지 분석하여 유사한 특성을가진 채용공고 추천
  • company 테이블의 view_count, follow_count, reference_count 컬럼을 활용하여 기업 순위 정보 제공
    • 구직자에게 인기 있는 기업의 정보를 강조하거나, 덜 알려진 기업의 매력을 부각시키는 방법 모색
  • application 테이블을 통해 지원서 제출 패턴을 분석하고, 지원자가 어떤 공고에 대해 더 높은 참여율을 보이는지 확인하여 맞춤형 채용공고 제공

팀 연구 주제 선정 : 구직자 이탈 감소방안 파악 및 개선점 제안

• 채용플랫폼 이탈요인은 무엇이 있을까?
  • 아하모먼트 도달하기전 이탈
  • 아하모먼트 도달후 이탈 → 데이터가 없음
• 채용플랫폼 아하모먼트?
  • 구직자 : 첫 지원서 제출 → 취업
  • 기업 : 첫번째 채용공고 등록 → 구인완료
• 제공받은 데이터 특징
  • 구직자 정보는 제한적인고 대다수가 기업정보로 구성
  • 구직자의 행동패턴 데이터가 대부분

⇒ 구직자 관점에서 이탈요인을 파악하고 개선점 제안해보기

• 도입배경
  • log 데이터 트래픽 수를 확인해보니 점차 감소되는 추세
  • 트랙픽 수 감소는 유저 이탈로 판단
  • 유저 이탈 원인을 파악하고 개선점 제안

  ⇒ 채용공고 시점과 log 데이터 트래픽 수를 비교해서 이탈 흐름 파악

• 할 일 : 구직자의 이용 패턴을 상세히 파악하기 위해 log URL(이벤트) 분류

Reflection

• 팀 연구 주제를 선정했다. 아직은 대주제에 가깝고, 데이터를 면밀히 살펴보면서 축소할 계획이다. 1차적으로는 이번주 목표를 달성했다고 볼 수 있다. 대신, 로그데이터를 파헤쳐야하는 큰 산이 생겼다. 로그데이터를 분석하게되면 좀 더 세밀한 주제가 나올것이다. 다만, 로그데이터가 너무 방대한 반면 로그정보를 전달받지 못해 해석하는 과정에서 시간이 많이 소모될것같다. 아쉽게도 세세한 로그정보를 제공받을 수 없었고, 로그분석도 팀원 모두 시도해본적없어 난항이 예상되지만, 로그분석은 데이터분석에서 중요한 업무중 하나이고 실제데이터를 기반으로 배울 수 있다는점이 긍정적이다. 조금더 원활한 프로젝트 진행을위해 로그설계 공부를 하고있다. 주제를 바꿈으로써 배워야할 지식을 팀원들과 힘을합쳐 이겨내는과정이 흥미롭다.