행동 오프셋: 두 가지 구분된 기간에 걸쳐 사용자를 분류

Amplitude의 행동 코호트를 사용하면 행동 패턴을 공유하는 사용자 그룹을 만들 수 있습니다. 행동 오프셋 기능은 두 가지 구별되는 기간에 표시된 행동을 기반으로 이러한 사용자를 분류합니다.

행동 오프셋의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 지난 주에 한 번 이상 구매를 했으며 그 이전 90일 동안 추가로 두 번 이상 더 구매를 한 사용자를 식별합니다. 이는 고객 만족도에 대한 유용한 프록시입니다.
• 앱을 설치했지만 설치 후 45일 동안 구매를 하지 않은 사용자를 측정합니다. 이 정보는 재참여 캠페인의 타겟을 설정하고 신규 사용자를 유료 고객으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 구독을 구입했지만 다음 2주 동안 기사를 읽지 않은 사용자를 식별합니다. 미디어 기업은 이 세그먼트를 이용해 이탈 방지 활동을 할 수 있습니다.
• 특정 주에 기사를 한 개 읽고, 그 다음 주에 두 개 이상의 기사를 읽은 사용자를 식별합니다. 이러한 참여도가 높은 독자들을 대상으로 구독 제안을 제공할 수 있습니다.

이러한 각 활용 사례에는 시간이 지남에 따라 서로 분리된 두 개의 코호트가 있습니다. 두 번째 예제에서는 다음과 같습니다.

• 앱을 설치한 사용자 및
• 이후 45일 동안 구매를 하지 않은 사용자

행동 오프셋은 두 코호트에 모두 나타나는 사용자를 세분화합니다.

시작하기 전에

시작하기 전에 행동 코호트와 롤링 윈도우를 검토하십시오.

인라인 코호트에 행동 오프셋 추가

이 섹션은 위의 글머리 기호 목록의 첫 번째 예제를 따릅니다. 이 예제는 현재 기간에 최소 한 번 구매를 했지만 지난 90일 동안 두 번 이상의 구매를 한 사용자를 대상으로 한 세분화입니다.

이 동작 오프셋을 추가하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. 세그멘테이션 모듈에서 _+ 수행됨_을 클릭하여 새로운 인라인 코호트 생성을 시작합니다.
2. 이전 기간 이벤트를 정의합니다. 이 예에서 이전 기간 이벤트는 Complete Purchase입니다.
3. 필요한 경우 연산자 및 이벤트 빈도를 조정합니다.
4. 이 이벤트의 추가 옵션 메뉴에서 _롤링 추가_를 클릭합니다.

롤링 오버 필드에 현재 기간 이벤트가 발생할 수 있는 허용 일 수를 입력하십시오. 이 예제 시나리오에서 이 값은 90입니다.

during 코호트 대신 in each 코호트를 사용할 때, offset 기능을 사용하면 날짜 선택기에서 설정한 간격에 관계없이 일일 오프셋을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amplitude의 인라인 코호트를 참조하십시오.

5. 4단계와 동일한 메뉴에서 _오프셋 추가_를 클릭합니다. 오프셋 필드에 이전 기간 이벤트가 발생한 후 이동 구간(위의 단계 4 참조)이 시작되기 전에 대기할 일수를 입력합니다.

   이 예제에서는 이전 기간 이벤트의 날짜가 이동 구간에 속하지 않으므로 1을 입력합니다. 해당 날짜를 분석에 포함시키려면 오프셋을 포함하지 마십시오.

6. _+ 수행됨_을 다시 클릭합니다. 및 수행자 드롭다운에서 현재 기간 이벤트를 선택합니다. 계속해서 예제를 살펴보겠습니다. 이것은 Complete Purchase입니다.

이전 기간 이벤트에 이동 구간과 오프셋을 적용하면 코호트가 이전 기간으로 이동합니다. 이 프로세스는 인라인 코호트만 상쇄하며 이벤트 모듈에서 선택한 이벤트는 상쇄하지 않습니다.