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단계별 전환","description":"가입한 229,324명의 사용자 중 173,093명이 노래나 동영상을 검색했고 28,472명이 티켓을 구매했으며, 총 전환율은 12.4%였습니다.","x_label":"퍼널 단계","y_label":"고유 사용자","bars":{"0":"사용자 등록","1":"노래 또는 동영상 검색","2":"티켓 구매"},"converted_label":"전환됨","dropped_label":"탈락"},"funnel-conversion-over-time":{"title":"시간별 퍼널 전환","description":"전체 3단계 퍼널의 전환율은 12.4%에 가까우며, 1단계에서 2단계로의 전환율은 75.5%에 가깝습니다. 둘 다 주말에 감소합니다.","x_label":"날짜","y_label":"전환","series":{"0":"전체 퍼널","1":"1: 사용자 가입에서 2: 노래 또는 비디오 검색"}},"funnel-frequency":{"title":"티켓 구매 전 노래 또는 동영상을 검색하는 빈도","description":"사용자의 41.1%가 티켓을 구매하기 전에 한 번 검색을 했으며, 검색 횟수가 증가함에 따라 이 비율은 꾸준히 감소했습니다.","x_label":"회 검색 노래 또는 비디오가 트리거됨","y_label":"사용자 비율","bars":{"0":"1","1":"2","2":"3","3":"4","4":"5","5":"6","6":"7+"}},"funnel-time-to-convert":{"title":"퍼널 전체에서 전환하는 데 걸리는 시간","description":"전환을 하는 대부분의 사용자는 처음 2시간 내에 전환을 합니다. 중앙값은 1~2시간 버킷에 속하며, 1일 전환 기간이 끝날 때까지 계속됩니다.","x_label":"전환 시간","y_label":"전환된 사용자 비율","bars":{"0":"0–1시간","1":"1–2시간","2":"2–3시간","3":"3–4시간","4":"4–6시간","5":"6–9시간","6":"9–12시간","7":"12–18시간","8":"18–24시간"}},"impact-active-percentage":{"title":"노래를 즐겨찾기 전후의 활성 사용자 %","description":"사용자의 첫 즐겨찾기 전후 상대적 일별 활성 사용자는 이벤트 당일에 약 44%로 떨어졌으며, 그 다음 날에는 85.1%로 상승했습니다.","x_label":"상대 일자","y_label":"활성 사용자 %","series":{"0":"모든 사용자"},"xLabels":{"0":"-7일차","1":"-6일차","2":"-5일차","3":"-4일차","4":"-3일차","5":"-2일차","6":"-1일차","7":"0일차","8":"+1일차","9":"+2일차","10":"+3일차","11":"+4일차","12":"+5일차","13":"+6일차","14":"+7일차"}},"impact-frequency":{"title":"노래를 즐겨찾기 전후의 재생 빈도","description":"사용자가 재생한 노래나 동영상의 수에 따라 그룹화하고, 사용자의 첫 번째 즐겨찾기 기준으로 누적했습니다. 7일 후에는 15,085명의 사용자가 4곡을 재생했습니다.","x_label":"상대 일자","y_label":"사용자","series":{"0":"1회 재생","1":"2회 재생","2":"3회 재생","3":"4회 재생","4":"5회 재생","5":"6~10회 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리텐션","description":"네 개의 브래킷에 걸친 가중 평균 해당일 복귀(맞춤형) 리텐션은 0일째 100%, 1~3일째 73.0%, 4~6일째 99.9%, 7~11일째 68.2%입니다.","x_label":"구간","y_label":"리텐션","series":{"0":"모든 사용자"},"xLabels":{"0":"0일차","1":"1~3일차","2":"4~6일차","3":"7~11일차"}},"retention-incomplete-data":{"title":"이후 간격이 불완전한 상태에서의 리텐션","description":"불완전한 구간은 분모에서 제외되기 때문에 실제 리텐션이 개선된 것이 아님에도, 0일차 약 3.75%에서 이후 구간 약 4.1%까지 리텐션 곡선이 상승하는 것처럼 나타납니다.","x_label":"최초 사용 날짜 이후 일수","y_label":"리텐션","series":{"0":"엔터프라이즈 사용자"},"xLabels":{"0":"0일차","1":"1일차","2":"2일차","3":"3일차","4":"4일차","5":"5일차","6":"6일차","7":"7일차","8":"8일차","9":"9일차","10":"10일차","11":"11일차","12":"12일차","13":"13일차","14":"14일차","15":"15일차","16":"16일차","17":"17일차","18":"18일차","19":"19일차","20":"20일차","21":"21일차","22":"22일차","23":"23일차","24":"24일차","25":"25일차","26":"26일차","27":"27일차","28":"28일차","29":"29일차","30":"30일차"}},"retention-return-on-day":{"title":"해당일 복귀 리텐션 (특정 일자)","description":"해당일 복귀 리텐션은 0일째 100%에서 1일째 29%, 2일째 14%로 떨어졌으며, 30일째까지는 대략 6%~12% 사이에서 변동했습니다.","x_label":"최초 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Verizon이 가장 높고, AT&T, T-Mobile, Sprint가 그 뒤를 잇습니다. 모든 통신사에서 평일에는 정체되고 주말에는 하락하는 동일한 패턴이 나타납니다.","x_label":"날짜","y_label":"세션","series":{"0":"Verizon","1":"AT&T","2":"T-Mobile","3":"Sprint"}},"user-sessions-total-sessions":{"title":"일일 총 세션 수","description":"전체 세션 수는 뚜렷한 주간 패턴을 보이며, 평일에는 약 11만 8천~13만 7천 건 수준에서 정체되고 주말에는 약 3만 7천~5만 2천 건으로 감소합니다.","x_label":"날짜","y_label":"세션","series":{"0":"모든 사용자"}},"user-sessions-uk-add-to-cart":{"title":"카트에 담기 이벤트가 포함된 일일 세션 (영국)","description":"Add to Cart 이벤트가 한 번 이상 발생한 세션은 요일에 따라 뚜렷한 변동을 보입니다. 평일에는 약 2,000건 수준을 유지하고 주말에는 약 800건까지 감소합니다.","x_label":"날짜","y_label":"세션","series":{"0":"영국"}}},"homepage":{"hero":{"headline":"첫 번째 이벤트를 5분 이내에 전송하세요.","subhead":"Amplitude의 문서는 첫 번째 track() 호출부터 대규모 집단별 실험에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 스택을 선택하고 스니펫을 복사한 다음 시작하세요.","getStarted":"시작하기"},"personas":{"eyebrow":"원하는 방향을 찾으세요","title":"귀하의 역할에 맞는 가이드를 선택하십시오","intro":"각 팀은 Amplitude를 다르게 사용합니다. 이러한 역할 기반 퀵스타트는 불필요한 정보는 건너뛰고 일상 업무에 중요한 워크플로를 안내합니다.","cardCta":"지금 시작하기","items":{"developers":{"eyebrow":"개발자용","title":"계측, 배포 및 디버그","description":"SDK 설정, 이벤트 트래킹, ID 및 깨끗한 종료 — 복사하여 붙여넣기 가능한 스니펫을 원하는 엔지니어를 위해 구축되었습니다.","highlights":["5분 만에 SDK 설치","이벤트를 종합적으로 검증","ID 및 그룹 연결"]},"pmsAnalysts":{"eyebrow":"PM 및 분석가를 위한","title":"제품 관련 질문에 신속하게 답변","description":"유입 경로, 리텐션 및 세그멘테이션 차트를 구축하십시오. SQL을 작성하지 않고도 대시보드를 저장하고 인사이트를 공유할 수 있습니다.","highlights":["첫 번째 차트를 만드세요","사용자 코호트 생성","대시보드 공유"]},"marketers":{"eyebrow":"마케팅 담당자를 위한","title":"실제 행동을 기반으로 캠페인 유도","description":"마케팅 스택에서 코호트를 활성화하고, 기여도를 측정하며, 자신감 있게 그로쓰 실험을 실행하세요.","highlights":["광고 플랫폼에 코호트 동기화","마케팅 영향 측정","그로쓰 실험 실행"]},"dataTeams":{"eyebrow":"데이터 팀을 위한","title":"관리, 검증 및 내보내기","description":"단일 추적 계획을 정의하고, 수집 시 스키마를 적용하며, 클린 이벤트 스트림을 웨어하우스로 파이프합니다.","highlights":["추적 계획 수립","수집 시 이벤트 유효성 검사","귀하의 창고로 내보내기"]}}},"quickGuides":{"eyebrow":"빠른 가이드","title":"한 번에 하나의 스킬을 학습하세요","intro":"빈 화면에서 실제로 작동하는 코호트, 퍼널 또는 실험을 완성하는 과정을 보여주는 짧고 시청하기 쉬운 가이드입니다. 영상을 보면서 단계를 따라 하고, 자신의 프로젝트에서 실제로 결과물을 완성해 보세요.","seeAll":"모든 빠른 가이드"},"products":{"eyebrow":"제품","title":"제품 영역별 탐색","items":{"amplitudeAi":{"eyebrow":"Amplitude AI","title":"AI 기반 인사이트 및 예측","description":"평범한 언어로 질문하기 — Amplitude AI는 모든 데이터에 대한 답변을 제시합니다.","links":["글로벌 에이전트 요약","AI 가시성","Amplitude MCP 서버","AI 컨텍스트"]},"data":{"eyebrow":"데이터","title":"이벤트 택소노미 관리","description":"이벤트를 한 번 정의하고 수집 시 검증합니다. 팀원들이 신뢰할 수 있는 단일 Target입니다.","links":["데이터 시작하기","추적 계획 수립","자동 캡처 활성화","이벤트 검증"]},"analytics":{"eyebrow":"분석","title":"제품 동작 이해","description":"차트, 대시보드, 인사이트 퍼널을 구축하고, 사용자를 분류하고, ‘이유’에 대해 답하십시오.","links":["이벤트 세분화 차트 작성","퍼널 차트 구축","사용자 코호트 생성","대시보드 만들기"]},"sessionReplay":{"eyebrow":"세션 리플레이","title":"실제 사용자 세션 보기","description":"사용자가 경험하는 것을 정확하게 확인하십시오. 전체 이벤트 및 네트워크 컨텍스트를 사용하여 세션을 재생합니다.","links":["시작하기","타겟 캡처","개인정보 보호 설정 관리","설정 구성"]},"zoningInsights":{"eyebrow":"구역 지정 인사이트","title":"페이지 영역 첫 사용 후 참여도 분석","description":"전체 페이지에 영역을 정의하고 지역별로 클릭률, 노출, 스크롤 도달 범위 및 레이지 클릭(rage clicks)을 측정합니다.","links":["시작하기","오버레이 만들기","Zoning Insights 지표","계측"]},"heatmaps":{"eyebrow":"히트맵","title":"사용자가 클릭하고 스크롤하는 위치를 시각화하십시오.","description":"세션 전반에 걸쳐 클릭, 스크롤 및 선택기 데이터를 집계하여 사용자 참여도를 시각적으로 보여주는 맵으로 만듭니다.","links":["시작하기","지도 클릭","선택기 맵","지도를 스크롤"]},"webExperiment":{"eyebrow":"웹 실험","title":"웹 경험 테스트 및 최적화","description":"전체 페이지에서 시각적 A/B 테스트를 실행하세요. 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