커피챗 데이터 활용방안 제안
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- typescript
調査の方向性
This is a proposal thread, not a scoped change: it asks for quarterly metrics (active participants, retention, repeat-match rate) computed from data/coffee/history.json, plus a post-match feedback loop sketched in #25. Start by reading the shape of history.json and the matching code that writes it, then check #25 for where feedback collection stands before proposing anything. Done would mean agreed metric definitions, a data source decided, and a short spec for the dashboard — no code is specified yet.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
커피챗 데이터 활용 방안 제안
1. 분기별 사용 현황 확인
현재 커피챗 봇은 매칭 시 누가, 언제, 누구와 매칭되었는지를 data/coffee/history.json에 기록하고 있습니다. 이 데이터로 분기마다 아래 지표를 확인해서 커피챗 봇 개선을 위해 사용하면 어떨까요?
| 지표 | 알 수 있는 것 |
|---|---|
| 활성 참여자 수 | 커피챗 참여자 수가 늘어나고 있는지 |
| 잔존율 | 처음 참여한 참여자가 계속 남아 있는지 |
| 반복 매칭 비율 | 참여자가 다양한 사람들과 매칭되고 있는지 |
기록을 살펴보니 참여 인원이 적은 시기에는 이미 만났던 사람과 다시 매칭되는 경우가 종종 있었습니다. 이런 흐름을 주기적으로 확인하면 참여자 모집을 늘리거나, 매칭 방식에 개선할 점이 있는지를 판단하는 데 도움이 될 것 같습니다. 분석 결과는 간단한 대시보드로 공유하려고 합니다.
대시보드 시안
2. 매칭 후 간단한 피드백 받기
현재 데이터로는 매칭 결과만 알 수 있습니다. 커피챗 참여 이후에는 매 회차 자동으로 매칭되기 때문에, 참여자들이 실제로 커피챗에 참여했는지 여부나 만족했는지는 알 수 없습니다. 그래서 #25 와 같이 커피챗 2주 후 참여자들의 피드백을 받으면 서비스 품질 개선에 활용할 수 있을 것 같습니다 (피드백 받는 부분은 https://feedback.dalestudy.com/ 와 연계하기).
| 활용 방안 | 세부 내용 |
|---|---|
| 참여하지 않는 신청자 파악 | 신청만 해두고 커피챗을 진행하지 않는 참여자가 있는지 |
| 만족도가 높은 조 구성 찾기 | 3명, 4명 등 어떤 구성의 진행률과 만족도가 높은지 |
| 매칭 기준 점검 | 현재 매칭 알고리즘에 참여자들이 만족하고 있는지 |
- 主要言語
- TypeScript
- スター
- 3
- フォーク
- 0
- 平均マージ
- 1時間 49分
- マージ済み PR（30日）
- 14
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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