인하우스 합류 후 저희 조직은 작년 말부터 엠플리튜드를 사용하고 있는데요.
근데 엠플리튜드 관련해서 명확하게 이해하지 못하는 같아 기초부터 차근차근 개념을 이해하고 정리하고자 합니다.
아래 글들은 엠플리튜드에서 제공하는 교육자료를 내용을 정리한 내용입니다.(스칼라쉽 유료버전 기준)
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0. Amplitude의 디지털 엔진
| 목록 | 웹,앱 분석 | 비즈니스 인텔리전스 | Product usage&messaging | 제품 분석 |
| 용도 | 거시적 KPI : 페이지 조회수, 트래픽, 소수 |
이력 보고 및 SQL 쿼리 | 기본 분석 및 푸시 메시에 대한 결합 솔루션 | 장치 간 고객 행동 데이터를 자유롭게 탐수할 수 있도록 해주는 실행 가능한 셀프 서비스 분ㅣ석 |
| 단점 | 인앱,웹 사용자 형태는 분석 불가 | 느리며, 기술에 익숙한 사용자만 사용 가능 | 기본 형태 세그멘트 이상의 분석불가 | 즉각적인 인사이트와 팀 채택을 지원하는 용도, 기업 규모 및 데이터 거버넌스 |
| 문제 예시 | “지난 주에 페이스북 광고로 유입된 트래픽은 얼마였는가?” |
“지난달의 장부상의 매출액은 얼마인가?” | “퍼널의 어느 위치에서 사용자가 이탈하였는가?” | “사용자가 전환하거나 이탈하는 이유는 무엇인가?” ”사용자가 가치 높은 고객으로 변하는 시점은 언제인가?” ”어떤 형태가 잔존을 촉진하는가?” |
| tool 예시 | Google analytics, adobe analytics, heap, countly, flurry, localytics | google bigquery, looker, amazon redshift, tableau, interana | mixpanel, pendo,clevertap | amplitude 유일하다..? |
1. Amplitude 란?
- 이벤트 기반의 플랫폼, 제품 내에서 사용자 행동을 추적을 목적으로 이용
- 사용자의 행동 데이터가 amplitude 플랫폼으로 전송된다.
1-1) Amplitude를 활용한 팀 과제 해결하기
1-2) Amplitude의 디지털 최적화 엔진
- Amplitude analytics
- 어떤 결정을 내리고 어떤 기능을 활용할 것인가?
- 어떤 고객 행동이 성과로 이어지는가?
- Āmplitude experiment
- 분석과 고객 형태를 활용하는 실험 솔루션인 amplitude experiment를 통해 최고의 사용자 경험을 알아내고 전달
- Amplitude recommend
- 셀프 서비스 개인화 엔진을 통해 모든 사용자에게 사용자 맞춤형 경험을 전달 할 수 있음
- Behabioral graph
- 디지털 형태에 관해 활용할 수 있는 데이터 베이스로서 그 어떤 비교군보다도 뛰어난 성능을 지님
- 확정성과 속도 가쳤음
- Amplitude data
- 완전하고 포괄적인 관점을 통합하고 해결하고 관리할 수 있게 해주는 실시간 데이터 관리 기능 제공
2. Amplitude Analytics UI 탐색하기
2-1) Amplitude의 이벤트 데이터 구조
- 이벤트 및 사용자 어휘
- 이벤트
- 이벤트 속성
- 사용자 속성
- 비활성 이벤트
- Amplitude가 사용자를 식별하는 방법
- device_id
- user_id
- amplitude_id
- 개별 차트 개념
- Event Segmentation : 유저 코호트별로 특정 이벤트의 활성도 분석
- Funnel : 유저 행동별로 퍼널 순서를 설정하고 전환율 및 이탈율 분석
- Retention : starting/return 행동을 설정한 후 유저 코호트별 잔존율 분석
- User Composition : 유저의 행동 및 속성을 기준으로 활성 사용자 구성, 분석
2-2 ) 분석 데이터 타입 : User Property, Event Property
앰플리튜드에서는 User Property(유저 속성), 그리고 Event Property(이벤트 속성) 크게 2가지의 데이터 타입을 기준으로 데이터를 분석할 수 있음. 유저 속성은 말 그대로 도시, 디바이스 종류, OS 종류 등 특정 유저의 상태를 설명할 수 있는 데이터를 의미함. 마찬가지로, 이벤트 속성은 특정 이벤트를 설명할 수 있는 데이터를 의미하는데요.
예를 들어 "음원 재생"라는 이벤트를 분석한다고 할 때 '장르 타입', '콘텐츠 타입' 등의 값은 이벤트의 속성이 될 수 있음
2-3 ) 분석 조건 설정 : Where, Group by
앰플리튜드는 데이터 분석 언어인 SQL의 주요 문법을 차용해서, 클릭을 통해 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있도록 Where과 Group by를 지원하고 있는데요. 특정 조건을 만족하는 데이터에 필터를 걸고 싶으면 Where를, 특정 라벨로 묶어서 데이터를 보고싶으면 Group By를 클릭하고 각 조건에 필요한 값을 입력하면 됨
3. Segmentation UI 디테일 설명
3-1) Events or Metrics
- Event : 이벤트란 프로덕트 내에서 사용자가 수행하는 행동을 의미함
- Group-by : 유저 공통점 기준으로 그룹화함, 보통 유입경로 분석 시 utm 그룹화하여 분석화
3-2) Measured as
- Uniques : 이벤트 부할 분석 차트의 기본 메트릭. 이벤트 모듈에 추가한 이벤트를 실행한 세그먼트 내 고유 사용자의 총 수를 표시합니다. 원하는 데이터 포인트에 마우스 커서를 올리면 손쉽게 정확한 수를 확인 가능함
- Event Totals : Uniques처럼 직관적인 수치 기반의 메트릭, 하지만 Event Totals은 Uniques를 집계하는 대신, 각 데이터 포인트에서 특정 이벤트가 발생한 총 횟수를 그래프로 나타냄
- Active % : 이 메트릭은 각 데이터 포인트에서 특정 이벤트를 실행한 모든 활성 사용자(특정기간에 임의의 활성 이벤트를 실행한 사용자)의 백분율을 그래프로 나타냄
- Frequency : 메트릭을 적용하면 Amplitude는 사용자 세그먼트에 포함된 사용자를 버킷으로 그룹화 합니다. 이때 버킷은 분석 시간동안 이벤트를 실행한 횟수
- Average : 해당 메트릭은 특정 이벤트가 발생한 평균 횟수를 그래프로 나타냅니다. 여기서 임의 데이터 포인트에 대한 “평균”은 이벤트 합계를 고유 사용자 수로 나눈 값과 값음
- Properties : 분석의 세부 정보에 따라 이벤트 또는 사용자 속성 값을 기반으로 이벤트 분할 분석 차트를 생성할 수 있음
- Sum of Property Value : 각 데이터 포인트의 속성 값 합계를 그래프로 나타냅니다. 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여야 함
- Distribution of Property Value : 선택한 이벤트 속성값으로 분류된 이벤트 합계의 분포를 나타냅니다. 최솟값은 포함이고 최댓값은 제외
- Average of Property Value : 속성값의 평균, 또는 해당 값의 합계를 각 데이터 포인트에서 발생한 이벤트 총 수로 나눈 값을 그래프로 나타냅니다. 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여여 함
- Distinct Property Values per User : 각 사용자를 통해 발생한 서로 다른 속성값의 평균 수를 그래프로 나타냄. 즉, 고유 사용자별 속성값 쌍의 총합을 사용자 수로 나눈 값임
- Median Property Value : 각 데이터 포인트의 속성 중간값을 그래프로 나타냅니다. 이 지표는 평균이 이상값으로 인해 눈에 띄게 왜곡될 수 있는 상황에 가장 유용, 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여야 함
- Formula : 이벤트 분할 분석 차트에서는 분석에 포함한 이벤트에 amplitude가 적용할 공식을 작성할 수 있음
3-3) Segment by
- 사용자 특성
- any : 모든 사용자
- active : 활성 사용자
- new : 신규 사용자
- Add segment : 여러 세그먼트를 비교하고 할 경우
- Grouped by : 만약에 하나의 where 또는 Perform에 속하는 여러 Properity를 비교하고자 할 경우 하나의 세그먼트만 만든 뒤 ..Grouped by로 비교해서 보고자 하는 Property를 추가하면 됨
4. Funnel 분석 UI 디테일 설명
4-1) Events
- 퍼널 설정 : 사전에 합의된 퍼널 기반으로 이벤트 순으로 세팅
4-2) Measured as
- Conversion : 각 단계를 클릭한 사용자 수를 자세히 보여주는 막대 그래프
- Over time : 특정 날짜에 퍼널에 진입한 사용자의 전환율을 보여줌
- Time to convert : 사용자가 퍼널 내 한 단계에서 다음단계로 넘어 가는데 걸리는 시간을 히스토그램 보여줌
- Frequency : Frequency 차트를 사용하면 퍼널의 사용자가 다른 이벤트를 처음으로 실행하기 전에 특정 이벤트를 실행한 횟수를 파악할 수 있음. 아래 스크린샷에 표시되는 것처럼 메트릭 모듈에서 분석하고자 하는 두 개의 이벤트를 선택
4-2) Segment by
- 사용자 특성
- any : 모든 사용자
- active : 활성 사용자
- new : 신규 사용자
- Add segment : 여러 세그먼트를 비교하고 할 경우
- Grouped by : 만약에 하나의 where 또는 Perform에 속하는 여러 Properity를 비교하고자 할 경우 하나의 세그먼트만 만든 뒤 ..Grouped by로 비교해서 보고자 하는 Property를 추가하면 됨
5. Journeys 분석 UI ( 구 - 패스파인더)
- Starting with : 사용자가 특정 이벤트 이후 어떻게 행동하는지를 확인할 수 있음
- ex : 블로그 목록페이지 유입 후 어떤 액션을 취하는지 볼수 있음
- Ending with : 사용자가 특정 이벤트 전에 어떻게 행동을 했는지를 확인 할 수 있음
- ex : 블로그 목록페이지 유입 후 어떤 액션을 취하는지 볼수 있음
- Between : 사용자의 특정 이벤트 시작과 끝을 설정하여 그 과정 중의 이벤트를 볼 수 있음
- ex : 회원가입 후 구매까지 어떤 액션을 하는지 이벤트 기준으로 볼 수 있음
- Expand events by property : property에 따라 상세하게 확인하고자하는 event 선택한 뒤, select property 에서 확인하고자 하는 property 선택하면 됨
- ex : 상세페이지 별 proerty 설정 시
- Zoom : 임계점 (0.1%~5%) 설정가능)
- Hide noisy event : 경로 분 시 불필요한 이벤트가 있으면 숨길 수 있음
- 참고 아티클 : 사용자 경로 분석: 사용자가 전환에 이르는 경로 확인하기
5. 코호트 분석
세그멘테이션 분석(Segmentation Analysis)과 코호트 분석(Cohort Analysis)은 둘 다 고객이나 사용자의 데이터를 분석하는 방법이지만, 목적과 사용되는 방법에 차이가 있음. 세그멘테이션 분석은 고객이나 사용자를 그들의 특성에 따라 분류하고 분석하는 반면, 코호트 분석은 특정 시간 또는 이벤트를 기점으로 구성된 그룹의 행동 변화를 시간에 따라 분석하는 것
5-1) 코호트 분석 (Cohort Analysis)
- 목적 : 동일한 시기나 조건에서 시작한 사용자 그룹(코호트)의 행동 변화나 성과를 시간에 따라 추적하고 분석
- 기준 예시 : 특정 월에 서비스에 가입한 사용자, 특정 프로모션을 통해 제품을 구매한 사용자 등의 그룹을 코호트로 설정
- 활용: 코호트 분석을 통해, 예를 들면, 특정 마케팅 캠페인의 장기적인 효과나, 서비스 개선이 사용자 유지율에 어떠한 영향을 미치는지 등의 인사이트를 얻을 수 있음
5-2) 세그멘테이션 분석 (Segmentation Analysis)
- 목적: 고객 또는 사용자들을 특정 기준이나 특성에 따라 그룹화하여 각 그룹의 특성이나 행동을 분석
- 기준 예시: 지역, 연령, 성별, 구매 행동, 제품 사용 패턴 등 다양한 변수를 기준으로 세그멘테이션 할 수 있음
- 활용: 세그멘테이션 분석을 통해 특정 세그먼트에 대한 맞춤형 마케팅 전략을 수립하거나, 세그먼트별로 제품 개발 등 다양한 비즈니스 전략을 결정할 수 있음
5-3) 템플릿 설명
- Events behavior : 선택한 이벤트를 진행했는지 안했는지 기준 동질집단으로 그룹핑함
- User attributes : 사용자 속성을 기준 동질집단으로 그룹핑함
- Engagement behavior : 참여 패턴을 기반 동질집단으로 그룹핑함
- Form existing cohort : 기존 코호트로 분석
* 참고하면 좋은 아티클
- 해라님 브런치 https://brunch.co.kr/@hae-ra
- 엠플리튜드 사이트 : https://help.amplitude.com/hc/ko/sections/360013782272-Build-and-share-your-analysis
- 뷰저블 블로그(ux) : https://www.beusable.net/blog/
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