Amplitude가 퍼널을 통해 전환을 계산하는 방법

퍼널 차트와 이벤트 세분화 차트 대상 구간의 주요 차이점을 파악합니다.

사용자가 단계를 두 번 이상 완료할 수 있는 퍼널에 대한 전환율을 계산할 때, Amplitude는 각 이벤트의 첫 번째 발생과 연결된 값을 기반으로 각 사용자를 버킷화합니다.

이러한 영향을 이해하는 것은 분석에서 정확한 결론을 도출하는 데 매우 중요합니다.

퍼스트 터치 어트리뷰션 시나리오

각 사용자가 보는 랜딩 페이지(complete registration)별로 분류된 등록을 추적하는 퍼널이 있다고 view landing page가정합니다. session_id을 기준으로 상수를 유지할 경우 사용자는 동일한 세션에서 전환 프로세스의 두 단계를 모두 완료해야 Amplitude가 해당 사용자를 전환된 것으로 수행 회수가 수 있습니다.

시나리오 1: _Hold 속성 상수_와 _그룹 전환_을 모두 사용하는 퍼널

퍼널 분석에서 속성 유지 및 속성별 분석 기능을 모두 사용하는 경우, Amplitude는 세션 첫 사용 후 가장 이른 항목을 기준으로 전환을 수행합니다.

다음 이벤트와 전환 결과를 예로 들어 보십시오.

시나리오 2: '다음으로 그룹 전환' 기능을 사용하지만 '속성 유지' 기능을 사용하지 않는 퍼널

분류별 기능만 적용되는 경우 Amplitude는 룩백 창 첫 사용 후 가장 이른 항목을 기준으로 전환을 수행합니다.

Amplitude는 사용자가 룩백 창 첫 사용 후 처음 본 랜딩 페이지(사용자가 퍼널에 진입한 방법)를 기준으로 사용자를 그룹화합니다. Amplitude는 전환 기간 첫 사용 후 최종 이벤트를 트리거하면 해당 전환을 완료한 것으로 간주합니다.

예를 들어 다음 이벤트 및 관련 전환을 고려해 보십시오.

퍼널 분석에서 고유 사용자 수의 로직

고유 사용자별로 계산할 때 전환을 위한 기준 조건은 다음과 같습니다.

• 사용자는 퍼널에 포함될 자격이 있어야 합니다. Amplitude는 사용자 세그멘테이션 패널을 통해 사용자를 필터링할 수 없습니다. 세분화 기준 모듈에 설정된 모든 필터는 사용자가 첫 번째 퍼널 이벤트를 트리거한 시점에만 적용됩니다.
• 사용자는 퍼널에 들어가서 전환 창의 모든 단계를 완료해야 합니다. 사용자는 퍼널에 들어가서 명시된 전환 창 내의 모든 단계를 완료해야 최종 퍼널 단계에서 전환된 것으로 간주됩니다. 그렇지 않으면 Amplitude는 사용자가 퍼널을 통해 얼마나 진행했는지를 기반으로 사용자를 계산합니다.

Amplitude가 고유 사용자 기준으로 계산할 때, 각 고유 사용자에 대한 가장 이른 전환과 가장 긴 전환만 계산합니다.

• 가장 길음: 이 맥락에서 가장 길다는 것은 가장 완전한 전환, 즉 퍼널 첫 사용 후 가장 필요한 단계를 완료한다는 것을 의미합니다.

Amplitude는 가장 긴 정의를 충족하는 여러 전환을 발견하면 첫 번째 전환을 선택하고 전환이 발생한 시점을 기준으로 계산합니다.

• 가장 이른 시퀀스: Amplitude는 두 개 이상의 전환 시퀀스가 있는 경우 시간순으로 첫 번째 전환 시퀀스를 사용하여 가장 이른 시기에 측정됩니다.

기능별 세분화를 사용할 때, Amplitude는 퍼널 진입 시점에 존재했던 속성에 따라 사용자를 버킷화하기 위해 계속해서 가장 길거나 가장 이른 로직을 사용합니다.

분석에서 _상수 유지 기준_을 사용하면 Amplitude는 동일한 사용자 세션 첫 사용 후 가장 길거나 가장 빠른 전환 시퀀스를 찾습니다. 그렇게 되면 측정 단위가 고유한 사용자 및 세션 ID 쌍으로 변경됩니다.

이벤트 수로 계산할 때는 가장 이른 시간/가장 긴 시간 논리가 적용되지 않습니다. 대신, Amplitude는 사용자당 가장 이른 경로/가장 긴 경로만이 아니라 수행되거나 시도된 모든 전환 경로를 고려합니다. 그런 다음 Amplitude는 분류 기준으로 사용된 단계의 이벤트의 속성을 기준으로 해당 경로를 분류합니다.

퍼널 대 이벤트 세분화

퍼널 및 이벤트 세분화 차트는 다양한 유형의 분석을 제공하며 다양한 결과를 표시할 수 있습니다. 다음 표에서는 이러한 차이점 중 일부를 강조하여 보여줍니다.