퍼널 분석에서 전환 동인을 식별하세요

어떤 이벤트가 전환을 유도하고 어떤 이벤트가 전환을 유도하지 않는지 아는 것은 전체 분석 프로그램에서 중요한 부분입니다. Amplitude를 사용하면 전환 동인과 함께 더 심층적인 분석을 수행하고 사용자가 특정 이벤트 후에 전환하거나 이탈한 이유를 알 수도 있습니다.

이 기능을 사용하여 고객 여정에서 어떤 행동이 주요 결과를 이끌어내는지 이해하십시오. 이를 돕기 위해 Amplitude는 각 전환 동인 분석에서 다음과 같은 몇 가지 관련 지표를 제공합니다.

• 상관 관계 점수입니다.
• 동작 빈도입니다.
• 해당 행동에 참여하는 사용자의 비율입니다.
• 사용자가 해당 행동에 참여할 때 전환에 걸리는 전체 시간입니다.

이러한 측정 기준은 다양한 사용자 행동의 빈도와 이러한 행동이 전환을 돕는지 방해하는지를 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

시작하기 전에

• 아직 확인하지 않은 경우 퍼널 분석 차트를 숙지하십시오.
• 상관 관계가 인과 관계와 동일하지 않다는 것을 항상 명심하십시오.
• 이 기능은 전환 지표에 대해 설정된 퍼널 차트에서만 작동하며 이벤트 순서는 "순서대로"로 설정되어야 합니다.

퍼널 분석에 대한 고급옵션 내용을 보려면 퍼널 분석 해석 가이드를 참조하십시오.

퍼널 단계 대상 구간에서 수행된 이벤트 분석

전환 동인 분석은 간단한 2단계 퍼널에서 시작됩니다. 1단계는 시작 이벤트(예: 음악 Search Song or Video앱에서의 이벤트)이어야 하며, 2단계는 관심 있는 전환 이벤트여야 합니다(예: )Purchase Song or Video. 그런 다음 Amplitude는 이 두 단계 대상 구간에서 각 사용자에게 발생한 모든 이벤트를 자동으로 분류, 집계 및 분석하여 어떤 사용자 행동이 해당 결과와 가장 밀접한 관련성을 갖는지 식별합니다.

전환 동인 분석을 시작하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. 퍼널 분석 차트 내에서 전환 이벤트로 검사할 단계를 찾습니다. 이 단계는 퍼널의 초기 이벤트 이후 임의의 단계일 수 있습니다. 그러면 Microscope가 열립니다.
2. Microscope에서 _전환 드라이버 탐색_을 클릭합니다. 그러면 전환 드라이버 패널이 열립니다.

전환 드라이버 패널에는 두 개의 섹션이 있습니다. 단계 제어기를 사용하면 전환 드라이버 분석의 시작 단계와 종료 단계를 선택할 수 있습니다. 이러한 이벤트를 클릭하고 원하는 이벤트를 선택하여 변경할 수 있습니다.

이 섹션에는 또한 사용자가 선택한 단계에 대한 전환 및 이탈 수치가 고유 사용자 수와 사용자 백분율로 모두 표시됩니다.

단계 제어기 아래에는 이벤트 테이블이 있습니다. 여기에는 선택한 두 단계 대상 구간에서 사용자가 수행한 모든 이벤트가 _나열_됩니다. 테이블 상단에서 전환한 사용자나 이탈한 사용자에 대한 이벤트 목록을 확인하도록 선택할 수 있습니다.

이벤트 테이블에는 나열된 각 이벤트에 대한 네 가지 관련 측정 단위가 표시됩니다.

• 상관 관계 점수: 상관 관계는 두 사물 대상 구간에 관계가 있음을 의미합니다. 이 컨텍스트에서 상관 관계 열은 선택한 탭(전환됨 또는 이탈함)에 따라 해당 이벤트와 전환(또는 이탈) 간의 관계를 수치화합니다. 점수가 높을수록 관계가 강해집니다.
• 빈도: 사용자가 선택한 두 퍼널 단계 사이에서 지정된 이벤트를 실행한 평균 횟수입니다.
• % 다음 이벤트의 이벤트: 선택한 코호트에서 지정된 이벤트를 실행한 사용자의 비율(및 절대 수)입니다.
• 단계 간 시간: 지정된 이벤트를 실행한 사용자가 선택한 두 퍼널 단계 간에 전환하는 데 걸린 시간입니다.

Amplitude가 전환 동인 분석에 포함시킬 이벤트를 식별하는 방법

전환하는 사용자의 경우, Amplitude는 선택한 두 퍼널 단계의 타임스탬프 대상 구간에서 수행된 이벤트를 확인합니다. 사용자가 이탈하는 경우, Amplitude는 첫 번째로 선택한 퍼널 단계의 타임스탬프와 퍼널 진입 및 전환 창을 확인합니다.

퍼널을 A --> B --> C로 정의하고 C단계에서 전환의 동인을 조사하려고 한다고 가정해 보십시오. 다음 표는 각 사용자 집합에 대해 분석된 기간을 보여줍니다. 여기서 t()는 수행된 이벤트의 타임스탬프를 나타냅니다.

상관 관계 점수 이해

상관 관계는 두 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지를 측정하는 값입니다(범위는 -1에서 1까지). 전환 동인 분석에서 각 사용자의 변수는 다음과 같습니다.

• 사용자가 선택한 이벤트를 수행했는지 여부입니다.
• 사용자가 선택한 코호트에 속했는지 여부(전환되었는지 또는 탈락되었는지).

상관관계 _데이터 보기_를 클릭하여 자세한 혼동 매트릭스(예측 요약이라고도 함)를 확인하십시오. 이 매트릭스는 다음 요소를 구성하는 기본 코호트의 사용자 수행 회수가와 비율을 보여줍니다.

• True Positives(TP, 매트릭스 왼쪽 위): 이벤트를 수행할 것으로 예측된 전환된 사용자.
• False Positives(FP, 오른쪽 위): 이벤트를 수행할 것으로 예측된 탈락한 사용자.
• False Negatives(FN, 왼쪽 아래): 이벤트를 수행하지 않을 것으로 예측된 전환된 사용자.
• True Negatives(TN, 오른쪽 아래): 이벤트를 수행하지 않을 것으로 예상되는 탈락한 사용자.

매튜스 상관관계, 피어슨 상관관계, 파이 계수, R값 등 상관 관계의 다양한 변형과 정의에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이 경우 전환 동인 분석은 이진 확률 변수 쌍을 살펴보므로 이러한 모든 정의는 동일합니다.

상관 관계는 인과 관계가 아니므로 실제 환경에서 전환 동인 분석을 통해 생성된 가설을 테스트하고 검증해야 한다는 점을 기억하십시오.

이벤트 속성 및 전환 동인

이벤트의 속성 조합을 살펴보면 사용자가 제품에서 무엇을 하는지 보다 정확하게 파악할 수 있으며, 이를 통해 보다 계층적이고 미묘한 분석이 가능합니다.

이 기능을 사용하려면 퍼널 차트를 열고 다음 단계를 수행하십시오.

1. 차트에서 분석할 이벤트를 찾습니다. 위쪽 섹션(이탈의 경우) 또는 아래쪽 섹션(전환의 경우) 중 하나를 클릭하여 Microscope를 엽니다. 그런 다음 _전환 드라이버 탐색_을 클릭합니다. 그러면 전환 드라이버 탭이 열립니다.

전환 요인 탭에는 프로젝트에 포함된 모든 이벤트와 각 이벤트의 전환 또는 이탈과의 상관 관계가 나열됩니다. 이 예제에서 Purchase Song or Video이벤트는 Add Content to Cart이벤트의 전환과 매우 높은 상관관계(+0.97)를 보입니다.

2. 원하는 이벤트를 찾으십시오. 이벤트 이름 아래에서 _속성별 확장_을 클릭합니다.
3. 속성 선택 … 버튼을 클릭하고 분석할 속성을 클릭합니다.

이 예제의 목표는 고객이 가장 자주 장바구니에 추가한 후 구매하는 장르를 파악하는 것입니다. 이 분석은 Purchase Song or Video에서 전환한 사용자를 대상으로 한다는 점을 기억하십시오. 여기서 팝은 가장 인기 있는 장르로, 상관관계는 +0.41입니다.

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