집계 지표(fka 웨어하우스 지표) 요약

집계 지표(공식적으로 웨어하우스 지표라고 함)는 사전 계산된 지표 값을 데이터 웨어하우스에서 직접 Amplitude로 가져오므로, 분석은 데이터의 신뢰할 수 있는 소스와 동일한 숫자를 사용합니다.

Amplitude가 행동 데이터로부터 계산하는 이벤트 기반 지표와는 달리, 집계 지표(fka 웨어하우스 지표)는 웨어하우스에서 사전 계산된 값을 동기화합니다. Amplitude의 분석 및 실험 도구에서 행동 데이터와 함께 매출, 고객 평생 가치, 상태 점수, 재무 KPI와 같은 비즈니스 지표를 사용할 수 있습니다.

집계하거나 실험 목표로 설정하거나 시간별로 차트화할 수 있는 숫자형 시계열 값이 필요한 경우 집계 지표를 사용하십시오. 웨어하우스의 최신 사용자 속성만 필요한 경우 대신 프로파일을 사용하십시오.

집계 지표(fka 웨어하우스 지표)의 작동 방식

집계된 메트릭(fka 웨어하우스 메트릭)은 데이터 웨어하우스의 테이블에서 정기적인 일정에 따라 동기화됩니다. 각 행에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 시간: 지표 값이 유효한 경우입니다.
• 사용자 식별자: 지표가 적용되는 user_id또는 device_id입니다.
• 식별자 삽입: 중복 제거를 위한 선택적 고유 식별자입니다.
• 지표 값: 숫자 값(예: 수익: 13423, 수행 회수가: 50).
• 차원(선택 사항): 범주형 속성(예: health_score, "green"또는 paid: true).

요구 사항

• Amplitude 프로젝트입니다.
• Snowflake 인스턴스에 대한 읽기 액세스 권한.
• 타임스탬프와 사용자 식별자가 포함된 지표 값을 포함하는 테이블 또는 뷰입니다.
• 지표 테이블에 대해 CDC(변경 데이터 캡처)가 활성화되었습니다.

지표 유형

집계된 지표(fka 웨어하우스 지표)는 값에 대해 다음과 같은 집계 유형을 지원합니다.

• 합계: 모든 값의 합계입니다.
• 평균: 사용자당 합계 전체의 평균 값입니다.
• Min: 최소값입니다.
• 최대: 최대값입니다.

자세한 내용은 창고 지표 계산을 참조하십시오.

데이터 형식

• 지표: 숫자 값만 해당합니다(정수, 소수).
• 차원: 그룹화 및 필터링을 위한 문자열, 숫자 또는 부울 값입니다.

일반적인 활용 사례

집계된 지표(이전 명칭: 웨어하우스 지표)는 Amplitude에서 비즈니스 지표를 기본적으로 계산하기 어렵거나 불가능한 문제를 해결합니다.

매출 및 재무 지표

• 평균 주문 금액(AOV): 사전 계산된 금액입니다.
• 잔액/사용된 크레딧: 계정 잔액 추적.

이러한 지표에는 데이터 용량이 너무 크거나, 민감하거나, 이벤트 기반이 아니어서 Amplitude로 효율적으로 전송하기 어려운 경우가 많습니다.

고객 상태 지표

• 고객 평생 가치(LTV): 미래 지향적 수익 예측.
• 상태 점수: 여러 데이터 소스의 종합 지표입니다.
• 고객 이탈 위험: 웨어하우스의 머신러닝 예측 데이터입니다.

이러한 지표를 사용하려면 데이터 웨어하우스에서 수행되는 모델링 및 예측이 필요합니다.

상태 지표

• 활성화 상태: 사용자의 온보딩 상태입니다.
• 구독 계층: 현재 플랜 수준입니다.
• 베타 그룹 멤버십: 기능 액세스 플래그.
• 실험 노출: 할당 추적.

이러한 지표는 개별 이벤트가 아닌 현재 사용자 상태를 추적합니다.

지표 데이터 가져오기

집계된 지표(fka 웨어하우스 지표)는 Snowflake를 지원합니다.

변경 내용 추적 활성화

이 테이블에서 처음 가져오는 경우 Snowflake에서 변경 내용 추적을 활성화하십시오.

ALTER TABLE YOUR_DATABASE.YOUR_SCHEMA.YOUR_METRICS_TABLE
  SET DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS = 7;
ALTER TABLE YOUR_DATABASE.YOUR_SCHEMA.YOUR_METRICS_TABLE
  SET CHANGE_TRACKING = TRUE;

연결 및 구성

Snowflake 데이터 가져오기의 지침에 따라 Snowflake 인스턴스에 연결하십시오.

데이터 사양

메트릭 테이블에는 특정 필수 필드가 포함되어야 하며 선택적으로 추가 필드를 포함할 수도 있습니다. 지표 또는 차원 필드를 하나 이상 포함해야 합니다.

필수 필드

선택적 필드

지표 필드

지표 테이블에는 적어도 하나의 지표 또는 차원 필드가 포함되어 있어야 합니다.

예제

{
  "time": "1762813185",
  "user_id": "user_12345",
  "total_revenue": 1543.5,
  "order_count": 12,
  "ltv": 15430.0,
  "health_score": "green",
  "is_paid": true
}

쿼리 템플릿

SELECT
  event_date AS "time",
  user_id AS "user_id",
  total_revenue AS "total_revenue",
  order_count AS "order_count",
  ltv AS "ltv",
  health_score AS "health_score",
  is_paid_customer AS "is_paid"
FROM DATABASE_NAME.SCHEMA_NAME.METRICS_TABLE
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'

실험에 지표 추가

엔드 투 엔드 실험 또는 실험 결과에서 집계된 지표(fka 웨어하우스 지표)를 다음과 같이 사용하십시오.

• 목표: 비즈니스 지표에 미치는 영향을 측정합니다.
• 분석 지표: 실험이 매출, LTV 및 기타 KPI에 어떤 영향을 미치는지 이해합니다.

실험을 생성하거나 편집할 때 지표 선택기의 웨어하우스 소스에서 지표를 선택합니다.

실험에서 웨어하우스 지표 생성

1. 실험에서 [측정항목] 패널로 이동합니다.
2. 사용자 지정 지표 생성을 누릅니다.
3. 지표에 대한 이름과 설명을 입력합니다.
4. 웨어하우스 탭을 클릭합니다.
5. 데이터 가져오기 중에 지정한 테이블을 선택합니다.
6. 지표를 정의합니다. 합계, 사용자 평균, 최소 또는 최대를 선택합니다.
7. 선택한 정의를 사용하여 결합할 테이블의 열을 선택합니다.
8. 결과를 미리 보고 저장을 클릭합니다.

모범 사례

1. 메트릭을 한 번 정의하세요: 웨어하우스에서 메트릭을 생성하고 Amplitude의 모든 곳에서 이를 참조하세요.
2. 설명적인 이름 사용: 지표에 명확한 이름을 지정하십시오(예: "metric_1"이 아닌 "평균 주문 금액").
3. 설명 포함: 지표 생성 흐름에 설명을 추가하여 사용자가 각 지표의 측정 내용을 이해할 수 있도록 합니다.
4. 주요 지표로 시작하십시오: 확장하기 전에 5~10개의 중요한 지표로 시작하십시오.

문제 해결

집계된 지표(fka 웨어하우스 지표)와 관련하여 문제가 발생할 경우 이러한 일반적인 문제와 해결 방법을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

동기화 실패

• 데이터 리텐션 기간은 7일 이상이어야 합니다. 단, Snowflake Standard Edition을 사용하는 경우에는 1일로 설정하십시오.
• 웨어하우스 자격 증명이 만료되지 않았는지 확인하십시오.
• 테이블 구조가 변경되지 않았는지 확인하십시오.
• Snowflake 테이블 또는 뷰에서 변경 데이터 캡처(CDC)가 활성화되어 있는지 확인하십시오.
• 동기화가 성공적으로 완료되었는지 작업 로그에서 확인하십시오.

제한 사항

• 집계된 메트릭스(fka 웨어하우스 메트릭스)에는 행마다 고유한 사용자 식별자가 필요합니다.
• 지표 값은 숫자로만 사용할 수 있습니다(치수는 문자열, 숫자 또는 부울일 수 있습니다).
• 각 지표는 이벤트 스트림이 아닌 시점 값을 나타냅니다.
• Amplitude는 고유한 사용자 식별자가 없는 롤업 또는 결합 테이블을 지원하지 않습니다.
• 집계된 메트릭스(fka 웨어하우스 메트릭스)는 CUPED 또는 속성별을 지원하지 않습니다.

자주 묻는 질문

Amplitude에 이벤트를 전송하지 않고 집계된 지표(fka 웨어하우스 지표) 사용하기

예, 하지만 집계된 메트릭스(fka 웨어하우스 메트릭스)는 행동 이벤트와 결합될 때 가장 강력합니다. 필요한 경우 메트릭 전용 차트를 만들 수 있습니다.

집계된 메트릭스(fka 웨어하우스 메트릭스) 대상 구간 프로파일의 차이점

프로파일은 현재 사용자 속성을 동기화합니다. 집계된 메트릭스(fka 웨어하우스 메트릭스)는 결합하고 실험 목표로 사용하며 시간별로 시각화할 수 있는 시계열 숫자 값을 동기화합니다.