택소노미 계획

택소노미는 추적할 이벤트와 속성, 이들의 이름, 이들이 서로 어떻게 맞춰지는지를 정의합니다. 견고한 택소노미는 분석의 일관성을 유지하고, 데이터 격차를 방지하며, 나중에 많은 비용이 드는 스키마 재작업을 방지합니다. 이 플레이북은 비즈니스 목표 정의, 핵심 지표 세분화, 이에 따른 이벤트 및 속성 최적화라는 세 단계를 통해 택소노미를 구축하는 과정을 다룹니다.

수동으로 추적 계획을 설계하거나 기존 계획을 감사할 때 이 플레이북을 사용할 수 있습니다. Amplitude가 코드베이스에서 이벤트를 자동으로 제안하도록 하려면 Amplitude Wizard CLI를 대신 사용하십시오.

택소노미란 무엇인가

택소노미는 데이터에 대한 계층적 분류 및 명명 규칙의 집합입니다. 택소노미는 이벤트와 사용자 데이터를 식별하고 분류하므로 Amplitude는 관련성이 높고 가치 있는 인사이트를 생성할 수 있습니다. Amplitude에서 택소노미를 설정하는 프로세스는 조직마다 다르지만 핵심 단계는 추적할 이벤트를 선택하고, 추적할 이벤트 속성과 사용자 속성을 식별하고, 이름을 지정하는 것입니다.

사용자, 이벤트 및 속성

Amplitude의 분석은 사용자에게 연결된 이벤트와 속성의 조합을 사용합니다.

사용자

사용자는 애플리케이션과 관련된 작업을 수행하거나 활동에 참여하는 고유한 개인을 나타냅니다. Amplitude는 다양한 기기에서 사용자를 식별하고 조정하기 위해 다양한 방법을 사용합니다.

로그인 전에 익명 사용자를 조정하는 방법을 포함하여 Amplitude가 고유 사용자를 어떻게 추적하는지 알아볼 수 있습니다.

이벤트

이벤트는 사용자가 제품 첫 사용 후 수행하는 고유한 동작이나 활동입니다. 이벤트는 사용자가 앱과 상호작용할 때(예: 게임을 시작하거나 카트에 추가할 때) 활성 상태이거나, 비활성 상태(사용자가 푸시 알림을 받음)일 수 있습니다.

이벤트에 이름을 지정할 때 Amplitude는 다음을 사용하는 일관된 명명 규칙을 수립할 것을 권장합니다.

• 일관된 대문자 사용: Amplitude는 Song Played 및 song played을(를) 두 개의 별도 이벤트로 캡처하므로, 이 명명 규칙은 특히 여러 팀이 동일한 이벤트를 전송할 때 데이터가 지저분해지는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 일관된 구문: Song Played 및 Played Song은(는) 별도의 이벤트이기도 합니다. 예를 들어 [Noun] + [Past-Tense Verb] 표준을 사용하면 모든 이벤트가 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 일관된 행위자: Message Sent이 사용자가 메시지를 보냈다는 의미입니까, 아니면 귀하가 사용자에게 메시지를 보냈다는 의미입니까? 모든 이벤트가 사용자의 관점을 사용한다면 그 의미가 즉시 명확해집니다.

기본 이벤트는 사용자의 관점에서 [Noun] + [Past Tense Verb]을(를) 사용하여 타이틀 케이스를 사용합니다. 일관성을 유지하는 한 자신만의 규칙을 수립할 수도 있습니다.

속성

속성은 이벤트 및 사용자에 대한 세부 정보를 정의하는 데 도움이 되는 특성입니다.

• 이벤트 속성은 이벤트의 특정 인스턴스에 대한 세부 정보를 설명하는 특성입니다. 예를 들어 Purchase Completed 이벤트가 있는 경우 사용자가 구매한 항목, 주문의 총액 및 사용된 결제 방법을 지정할 수 있습니다.
• 사용자 속성은 사용자를 설명하는 특성이며 속성이 수정될 때까지 사용자의 모든 향후 이벤트에 적용됩니다. Amplitude의 SDK는 기본적으로 여러 사용자 속성을 캡처하며, 추적할 자체 속성을 설정할 수도 있습니다.

이벤트와 사용자 속성 대상 구간 차이점에 대해 자세히 알아보십시오. 이벤트와 마찬가지로 일관된 케이싱을 사용하는 네이밍 컨벤션을 설정하십시오.

1단계: 비즈니스 목표 정의

목표와 기준을 정리하는 것은 구현에 가장 중요한 목표에 우선순위를 매기도록 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 당신과 당신의 팀은 무엇을 위해 일하고 있습니까?
• 어떤 지표를 최적화하려고 하십니까?
• 데이터를 통해 어떤 질문에 답하고 싶으십니까?

Amplitude 고객이 추구하는 일반적인 목표는 다음과 같습니다.

• 유입 ROI 개선
• 제품에서 ‘아하’의 순간을 찾아내는 것.
• 전환 최적화
• 사용자 리텐션과 LTV 증가

조직의 중요한 목표를 파악한 후에는 이를 개별 지표로 분류하는 것이 더 쉬워지고 추적 계획이 원하는 결과를 측정하도록 보장할 수 있습니다.

예를 들어 전자 상거래 앱을 가지고 있으며 구매를 늘리려고 한다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있습니다.

• 구매 흐름을 통해 사용자의 전환율을 높입니다.
• 여러 번 구매하는 사용자의 수를 늘립니다.
• 귀하의 앱을 방문하는 사용자의 수를 늘리십시오.

이러한 각 지표는 목표를 달성하기 위한 입력 지표가 될 수 있습니다. 이러한 입력 지표에 우선 순위를 지정하여 가장 중요한 질문에 먼저 답할 수 있도록 하십시오. 가장 중요한 지표를 계획하고 구현한 다음 나중에 반복하여 더 많은 지표를 추가하는 반복적 접근법을 고려하십시오.

2단계: 핵심 지표를 분석하세요

궁극적인 목표를 알고 그 목표를 달성하는 방법에 대한 가설을 세운 후에는 이러한 입력 지표를 더 자세히 분석하십시오. 귀사의 사용자들은 어떤 중요한 경로를 사용하며, 이들은 이러한 각 지표와 어떻게 관련되어 있습니까? 이러한 각 경로에 필요한 작업은 무엇입니까?

구매 흐름을 통해 사용자의 전환율을 높이는 것으로 시작한다고 가정해 보겠습니다. 구매 흐름을 통해 사용자가 애플리케이션과 수행하는 중요한 상호 작용은 무엇입니까? 다음과 같습니다.

• 검색 완료: 사용자가 구매할 항목을 검색했습니다.
• 조회된 제품 상세내역: 사용자가 품목의 상세내역을 조회했습니다.
• 제품 추가: 사용자가 구매할 주문에 항목을 추가했습니다.
• 주문 검토됨: 사용자가 구매하기 전에 주문한 항목을 확인했습니다.
• 주문 완료: 사용자가 구매를 하고 주문을 완료했습니다.

이러한 각 단계에 대해 각 단계와 관련된 다양한 요소를 고려하십시오. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 검색을 사용할 때 사용자가 검색한 용어는 무엇입니까?
• 사용자가 항목을 보았을 때 구매한 항목에 대한 Product ID 은(는) 무엇이었습니까?

한 가지 유용한 기술은 각 작업과 관련된 객체를 고려하고 각 이벤트에 해당 작업의 속성을 포함시키는 것입니다. 예를 들어 시스템의 항목에는 ID, 범주 및 가격이 있을 수 있습니다. 이 모든 속성은 항목과 관련된 이벤트에 추가할 수 있습니다.

3단계: 이벤트 및 속성 최적화

이제 계획에 대한 최종 최적화를 수행할 시간입니다. 스스로에게 이런 질문을 해보십시오.

유사한 행동에 대한 이벤트가 여러 개 있습니까?

두 개의 별도 이벤트로 캡처하거나 두 개의 별개의 사례를 구별하는 속성을 가진 단일 이벤트로 캡처할 수 있는 두 개의 사용자 작업이 있다고 가정해 보겠습니다.

예를 들어, 지불 방법이 중요한 요소라고 생각한다고 가정해 보겠습니다. 측정 코드를 삽입해야 할 사항:

• Order Completed은 Credit Card 또는 Apple Pay를 캡처하는 2 Payment Method속성을 가진 단일 이벤트입니다.
• Credit Card Order Completed 및 Apple Pay Order Completed에 대한 별도의 이벤트가 있습니까?

다음 요소를 고려하십시오.

• 핵심 지표부터 시작하십시오. 이 경우 구매 방법도 중요하지만 핵심 지표는 구매 흐름 전환입니다. 단일 Order Completed 이벤트를 퍼널에 포함시키는 것이 더 쉽습니다. 이를 통해 전체 구매 흐름 전환을 확인할 수 있습니다.
• 이벤트는 확장 가능한가요? 이 예제에서 PayPal을 새로운 결제 방법으로 도입하면 어떤 일이 발생합니까? 전체 전환을 측정하는 모든 차트는 업데이트가 필요합니다. 또한 하나면 충분한 상호 작용에 세 가지 이벤트를 사용하게 됩니다.
• 여정 분석에서 이들을 개별적으로 식별하시겠습니까? 그렇다면 단일 Order Completed 이벤트로 충분할 수 있습니다. 대신 모든 이벤트를 Page Clicked으로 생성한 경우, 이러한 일련의 일반 이벤트는 사용자 흐름을 볼 때 도움이 되지 않을 것입니다.

이벤트 전반에 걸쳐 속성 정의가 일관됩니까?

이벤트 속성은 각 이벤트에 따라 다르지만 택소노미 전체에서 일관되게 정의해야 합니다. 예를 들어, 한 이벤트에서는 항목 유형을 나타내고 다른 이벤트에서는 지불 유형을 나타낼 수 있는 Type이라는 속성을 사용하는 대신, Item Type 및 Payment Type인 별도의 속성을 고려하십시오.

귀하의 속성이 모든 해당 이벤트에서 캡처됩니까?

이벤트 속성의 일반적인 사용 사례 중 하나는 퍼널 전환으로 수행 회수가 집계되기 위해 일정하게 유지되어야 하는 값을 추적하는 것입니다. 예를 들어 사용자가 세부 정보를 본 후 카트에 추가하는 빈도를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다.

• 1단계: Product Details Viewed
• 2단계: Product Added

여기서 사용자는 동일한 제품에서 이벤트를 트리거한 경우에만 퍼널을 통해 전환한 것으로 수행 회수가 집계되어야 합니다. 이를 보장하려면 이벤트 속성을 Product ID 계측하고 퍼널이 이 값을 일정하게 유지하도록 요구하십시오. 유지 상수 기능이 작동하려면 퍼널의 모든 이벤트에 해당 속성이 있어야 합니다.

• 1단계: Product Details Viewed
  • Product ID = 3345
• 2단계: Product Added
  • Product ID = 3345
  • quantity = 1

이 예제에서는 사용자가 항목을 본 후 카트에 얼마나 자주 추가하는지 이해할 수 있습니다. Product ID를 사용하지 않으면 사용자가 전체 항목을 본 후 카트에 전체 항목을 추가하는 빈도를 분석해야 할 것입니다.

AI 지원 택소노미 계획

Amplitude의 MCP 플러그인에는 택소노미 설계 및 이벤트 계측에서 가장 시간이 많이 소요되는 부분을 자동화하는 기술이 포함되어 있습니다. Amplitude MCP Marketplace에서 플러그인을 설치하여 Claude Code, Cursor 또는 전체 MCP 호환 편집기에서 6가지 기술을 모두 해제하십시오.

택소노미 및 거버넌스 기술

자동화된 계측 파이프라인

단일 진입점으로 amplitude:add-analytics-instrumentation을(를) 사용하십시오. IT는 주어진 PR, 브랜치, 파일 또는 기능 설명에 대해 전체 파이프라인을 엔드 투 엔드로 실행하고 엔지니어링 부서에 전달할 수 있는 구체적인 인스트루멘테이션 계획을 출력합니다.

내부적으로 세 가지 하위 기술이 순차적으로 실행됩니다.

1. amplitude:diff-intake: PR 또는 분기 차이를 읽고 변경된 파일, 변경 사항이 영향을 주는 사용자 대면 표면 및 전체 분석 범위에 대한 구조화된 요약을 생성합니다.
2. amplitude:discover-event-surfaces: 이 요약을 고려하여 비즈니스 결과, 사용자 여정, 기능 성공 및 마찰을 기준으로 구성된 우선순위가 지정된 후보 이벤트 목록을 생성합니다.
3. amplitude:instrument-events: 후보 이벤트가 주어지면 코드의 정확한 삽입 지점, 권장 이벤트 이름, 설명, 카테고리 및 Amplitude의 AI 준비 가이드라인을 충족하는 속성을 출력합니다.

이 기술은 오픈 소스입니다(GitHub의 Amplitude MCP Marketplace).

다음 단계

새로운 기능을 추가하거나 프로덕트 분석을 반복할 때 이 플레이북의 단계를 참조하십시오. Amplitude 데이터는 제품에서 직접 또는 CSV 파일을 가져와서 계획을 생성하고 반복할 수 있는 방법을 제공합니다.

보다 구체적인 예제를 보려면 다음 업계별 모범 사례 가이드를 참조하여 샘플 활용 사례, 비즈니스 질문, 택소노미 개인화 추천 및 보완 대시보드를 확인하십시오. 각 가이드는 이러한 분야의 특정 요구를 다룹니다.

• 전자 상거래.
• 핀테크.
• 출판물.
• 스트리밍 미디어.
• B2B.
• 의료 서비스.