학습내용
아 의식이 흐른다
예비군때문에 못들은 강의 다 듣는데 너무 오래걸렸다
강의는 짧은데 필기할게 뭐이리 많은지
빨리 적고 좀 쉬어야겠다
아무튼 그래서 오늘의 학습내용 바로 들어가보도록 하겠다.
Explore Demo를 클릭해서 데모계정 체험.
어떻게 들어간지는 모르겠는데 로그인하려고 보니 저런 버튼이 생겼더라.
이 차트 다 해볼거다.
Segmentation 차트
이벤트 세그멘테이션 - 사용자의 행동을 훨씬 세분화 해서 보여주는 차트
탑 글로벌 이벤트로 이벤트를 설정해보면
현재 프로덕트 내에서 가장많이 발생하는 이벤트들을 앰플리튜드가 뽑아준다.
위쪽의 Line Chart 적힌부분 설정하면 차트모양 다르게해서 확인가능
이벤트 : Purchase song or video로 설정
Uniques - 10번수행해서 1번만 잡힌다. 해당 이벤트를 수행한 uniqe한 고객의 숫자
Event Totals - 전체 이벤트 발생 건 수
Active % - 8/20에 60.3%? (8/21일날 유니크하게 들어온 고객이 몇명이던 간에, 모수를 100프로로 보고 그중에 60.3%의 고객이 구매를 했다.
Average : Puchase song or video를 실행한 인당 평균 횟수
property - 이벤트가 가지고있는 속성 계산
Formula - 하나의 이벤트를 다양한 함수로 이용할수 있다.
앰플리튜드만의 좋은기능 - 대부분의 차트에서 원하는 사용자 cohort를 바로 생성가능
Perform - 특정 이벤트를 수행한 사람들의 행동을 보는것
in each day의 의미?
8월21일 click search를 1번이상(>=) 한 사람중에 Complete Order한사람.
Funnel 차트
사진의 this order부분이 어떻게 바뀌느냐에 따라 결과가 달라진다
저 this order를 바꿀수 있는 항목은 앰플리 튜드 내에서 자주 사용하는 부분이니 숙지.
this order는 정의된 이벤트들을 최소한번은 진행해야한다.
각 단계에서의 멀티이벤트에서는 최초로 수행한 이벤트를 기준으로 카운팅한다.
다음 Any Order는 순서에 상관없이 카운팅한다.
1번만 유입이 잘되면 나머지는 순서에 상관없이 카운팅한다.
위 사진의 설정 표시 옆에 보이는 Conversion~Frequency 까지 기능설명을 하겠다.
holding constant와 breakdown을 이용하면
전환을 훨씬 더 디테일하고 유연하게 볼 수 있다.
Time To Convert - 1번~4번스텝까지 어떤 시간대에 걸쳐 Funnel을 통과하는지 보여준다. 우리가 볼 구간을 설정할수 있고, interval size를 설정할 수 있다.
0~30일 동안 확인하고싶다. intervals of size를 1로 설정(하루단위로 보겠다는 말)
Conversion Over Time
- 전체 전환에 대해 볼수도 있지만 특정 이벤트 스텝에 대한 전환만 볼 수도 있다.
Frequency
-특정 이벤트를 특정 이벤트 스텝 전에 평균적으로 몇번 수행하는지
위 사진은 주문완료 전에 장바구니에 몇번 담냐 는 뜻이다. 설정하면 차트를 보여줌
Retention 차트
CRM을 통해 리텐션을 높이고는 한다.
day1~30까지 보여준다.
Measured by에서
N-day 리텐션은
7일날 들어온사람 들은 6일이나 8일에 카운트 안된다.
7,11일날 들어온 사람은 7일 11일 둘다 카운트 된다.
리텐션은 정확히 특정 날짜가 지나서 돌아온사람 만을 본다.
measured by에서 언바운드 리텐션을 선택하면 차트가 바뀌는데
정확하게 해당날짜에 돌아온사람 or 해당날짜가 지나서 돌아온 사람들을
전부 카운팅 해서 보여준다.
Day1에 제품을쓰고 Day2에 제품을 또 쓰면 2일에 카운트된다.
언바운디드에서는 특정날짜 지나서 돌아온 사람들을 다 포함하기 때문에 Day1에 카운트된다.
Unbounded Retention은 일반적으로 불특정 주기로 사용하도록 설계된
대부분의 제품에 분석에 좀 더 유리하다.
CustomBracket retention은 주기를 설정할수 있기 때문에
커스터마이징 된 인터벌을 가진 리텐션을 분석할때 쓴다.
앰플리튜드를 쓸 때 핵심이벤트를 파악하는것이 중요하다.
Usage Interval View
특정 이벤트들을 사용자들이 사용하는 주기를 보여주는 것.
최근 30일간 수행하는 고객들의 주기를 나타낸 선
Day0에 Purchase Song or video를 수행하고 하루간격으로, 이틀, 삼일, 23일 주기로 사용하는 사람들을 나타낸다.
사용자들이 특정 이벤트 들을 어떤 주기로 사용하는지.
EX)배민에서 고객들이 일반적으로 주문하는 주기별로 CRM 활동을 하고싶은데...라고 한다면,
일반적으로 행동을 수행하는 주기를 파악할때는 곡선의 변곡점을 보라고한다. 그런데 저런 차트에서는 변곡점을 파악하기엔 조금 어렵다.
그래서 앰플리튜드 측의 공식은?
- 제일 많은 고객들이 돌아오는 쪽(끝점),
끝점이 87.9라고 가정할때 이 87.9의 80%를 계산했을때 나오는 퍼센테이지가 70.32%이다.
이 70.32에 해당하는 사용자들이 돌아오는 주기가 평균주기.
다른 예시)
이 차트에서 제일 사용자들이 많이 돌아오는 퍼센트는 5.91%이다.
5.91의 80%는 4.7이므로 해당 차트에서 4.7에 가까운 날짜를 찾는다. 이것이 평균 주기이다. 4.7에 해당하는 날짜는 Day15이므로, 2주 간격으로 사용자들이 구매를 한다는걸 알 수 있다.
이걸 알고 나서는
Custom Bracket을 만들어 본다.
브래킷을 이틀(1st Bracket : 2)로 설정하고 차트를 만들면
최근 30일간 이틀 간격으로 수행하는 차트가 보일것이다.
가급적 이 주기가 실제 사용자의 제품 주기와 비슷하면 좋을것.
평균사용자의 주기대로 돌아온 사람들,
반대로 주기가 넘어가도 돌아오지 않는 고객들에 대해 차트에서 Cohort를 생성하여
이 고객들에 대한 깊이있는 분석으로 이 사람들을 돌아오게 하기위한 CRM활동이 가능하다.
User Composition 차트
user composition 차트는 세그먼트 모듈을 최대 2개까지만 쓸 수 있다.
Most recent value는 최근값이니까 미국에만 카운팅이 된다.
All values는 최근 기간동안 머물렀던 국가들을 다 카운팅한다.
Cross Property values는 해당 기간동안 이 속성을 복수개로 가진 사람들을 보여준다.
web,ios 적힌건 웹으로도 보고 ios로도 보고 한 사람들
Cohort
- Play song or Video를 최근 1번이상 한 사람
- Purchase song or video를 했는데 서로 다른 장르타입이 최소 2개 이상인 사람
During과 since를 쓸 수 있다.
- 최근30일간 신규로 들어와서 노래 구매까지 했는데 최근7일간 활성화 되지 않은 사람.
User Session차트
ex)오늘 앰플리튠즈를 10분쓰고 다음날 껐다켰다?
그러면 세션차트에 아래처럼 둘다 표기 된다.
0초에 머물러있는 사용자들은 제품을 거의 제대로 안쓴 사용자들이 될 것.
이런 사용자들의 행동을 들여다 본다는 개념으로 차트를 볼 것.
LifeCycle 차트(조금 중요한 차트다)
new users - 말그대로 새로운 사용자
Dormant users - 그 전 주에 신규로들 어왔거나 활성화 유저였지만
이번주에는 안돌아 온 유저(휴면?)
Current users - 그 전주에도 활성화 사용자였고 이번주에도 활성화 사용자
Resurrected users - 이 전 주에는 dormant user였다가 이번주에 다시 돌아온 사용자
dormant 는 말그대로 나간 유저들
pulse는 앰플리튜드 라이프사이클 뿐 아니라 일반적으로 모던한 그로스 스택에서
프로덕트의 성장을 모니터링할 수 있는 굉장히 중요한 지표.
우리가 측정하려는 인터벌의 신규 유저 New user+Resurrected User값을
dormant user로 나눈 값.
이 값이 1 이상이면 이 인터벌에는 잃은유저보다 얻은유저가 많다.
1 미만이면 얻은유저보다 잃은 유저가 많다.
위 차트에서 각각의 영역에 대한 Cohort를 생성해서 우리가 가진 문제를 해결하려 노력할 것
PathFinder차트
프로덕트 내의 유저전이를 표시해줘야 한다.
GA패스파인더 특징 - 페이지 기반
시작 이벤트를 설정 가능하고
전체 유저에 대해 최근7일간 사람들이 세션이 시작된 이후 어떤 이벤트를 통해 제품을 이용했는지 확인 가능, 특정 이벤트를 누르면 특정 단계의 유저에 대해 cohort생성 가능
사용자의 이동을 좀더 디테일하게 보려면 임계점(Zoom)을 낮출것.
마케팅의 관점에서, 일반적으로 웹플랫폼과 앱플랫폼이 있을때
앱플랫폼 - 제품의 특성상 사용자가 앱을 열면 기본적으로 메인으로 간다.
딥링크를 가더라도 메인을 거쳐서 간다.
하지만 웹은 외부 유입을 하면 특정페이지로 바로 간다.
웹과 앱을 다 가지고 있는 고객사들의 이벤트를 플랫폼별로 살펴보면
당연히 앱같은 경우 메인페이지 뷰가 제일 많다.
웹은 모바일이나 PC웹은 메인페이지로 유입되는 사용자들이 별로없다.
상세페이지나 30%할인기획전 이런거 하면 거기로 바로들어가게 되기 때문이다.
Engagement Matrix 차트
이벤트에 탑글로벌 이벤트를 선택하고
전체 사용자가 최근 6개월 안에 한달이라는 간격으로
전체 이벤트들을 어떻게 사용하고있는지 보여주는 것.
최근 6개월간 데이터를 봤더니
한달 내에 84.01%에 해당하는 사용자가 이 이벤트를 수행하고
한명당 평균 30.95회 이 이벤트를 수행하더라 라는 뜻
Stickiness
- DAU를 MAU로 나눈 값을 Stickness라고 한다.
한달에 얼마나 사람들이 자주들어오는지 본다.
Dau- 10만
mau - 100만
stickness - 0.1
0.1을 dau에 곱하면 만명인데, 이게 일반적으로 사람들이 매일매일 들어오는 숫자를 의미한다.
1주일에 이벤트를 정확하게 하루 하는사람, 6일하는사람 특정 이벤트로 볼 수 있다.
Cumulative로 돌리면 non처럼 정확하게 하루가 아니라
일주일에 하루이상, 3일,4일이상 쓰는사람 으로 추산이 되어 차트로 나옴
Personas 차트
- 마케팅학적으로 페르소나? - 20대 중반의 서울거주 직장인 여성
Tv나 신문을 접할때는 일반적으로 통용이 되었다.
보통 사용자가 제품을 실제 사용하는 가장 중요한것을
-JTBD (Jobs To Be Done) 고객관점에서 실질적으로 제품 내의 이루어져야 하는 것들,
제품측면에서 실제 고객이 우리제품을 사용하는 의도
사용자들을 제품 내의 비슷한 행동패턴유형으로 자동으로 클러스터링 해준다. 앰플리튜드가 !
페르소나 차트는 쿼리 비용이 굉장히 비싼 차트
Compass 차트
제품 내의 아하 모먼트??를 찾을수 있게 해준다.
제품을 인식하는단계
가볍게 제품을 사용하는 단계
가치를 느끼고 깊게 충성도를 가지는 단계(아하 모먼트)
Impact Analysis 차트
Favorite song or video라는 이벤트가
Purchase song or video에 어떤 임팩트를 가지는가?
가운데 기준선 왼쪽의 사람들은 favorite song or video를 한번도 사용안한 사람들, 기준선은 최초로 favorite song or video를 사용한 시점. 시점부터 차트가 상승한다.
Average를 보면 노래나 비디오 검색이벤트를 시행한 이후에 상승한걸 확인할 수 있다.
Revenue LTV차트
- 앰플리튜드로 고객사에서 사용자들이 보내는,
우리가 전송하는 모든 Revenue 이벤트를 다 합산해서 계산을 한다.
기본차트의 의미는 앰플리튠즈의 모든 revenue 이벤트를 보면
30일 안에 신규 사용자에 대한 데이터를 보여준다.
시간이 지날수록 돈을얼마나 많이쓰는지 토탈로 정리해 보여주는것.
위사진은 각각의 날짜에 실제적으로 지불하는 사용자가 얼만큼 발생하는지를 이야기하는것
차트에 따르면 Day0에 대부분의 소비가 발생함
어려웠던 점
죄다 차트 알아보는 시간이라 그냥 힘들었다. 체력고갈 으어
해결방법
.
학습 소감
체험을 해보니까 조금은 알것같다. 어떤 기능을 어떤때 써야하는지
아직 완벽히 알수는 없지만 그래도 대충 이렇게 저렇게 써야한다는 메뉴얼을 본 기분이다.
