할당 고정

고정 버킷팅은 사용자가 이미 실험의 변형을 경험했는지 여부를 확인합니다. 이 경우 실험은 사용자 속성의 현재 값(사용자가 마지막으로 본 변형)을 사용자에게 할당합니다. 고정 버킷팅은 실험의 매개변수를 변경하지 않는 한 사용자를 원래 변형에 유지합니다.

고정 버킷팅은 종종 사용자가 단일 플래그 또는 실험에 대해 둘 이상의 변형을 경험할 때 발생하는 변형 점프를 방어합니다. 고정 버킷팅을 활성화한다고 해서 사용자가 변형 점프를 경험하지 않는다는 보장은 없습니다. 실험에 로그아웃된 경험과 로그인된 경험이 모두 포함된 경우 변형 점프가 발생할 수 있습니다. 이는 사용자의 로그인 및 로그아웃된 Amplitude ID가 서로 다를 수 있기 때문입니다.

고정 버킷팅 작동 방식

고정 버킷팅을 켜거나 끄려면 실험을 열고 연필 아이콘을 클릭한 다음 고급(선택 사항) > 버킷 옵션으로 이동하십시오.

스티커 버킷화를 활성화하면 실험은 사용자가 이미 실험과 연관된 사용자 속성에 대한 값을 가지고 있는지 여부를 확인합니다. 이 경우 실험은 사용자에게 사용자 속성의 현재 값(사용자가 마지막으로 본 변형)을 할당합니다. 그렇지 않으면 실험은 사용자를 다시 평가합니다.

Amplitude는 Off 변형에 할당된 사용자에게는 고정 버킷팅을 적용하지 않습니다. 평가 및 노출에 대한 자세한 내용은 평가 흐름 차트 및 지역 평가 목표 지정 기능을 참조하십시오.

고정 버킷팅을 사용할 시기와 사용하지 않을 시기

이 섹션에서는 고정 버킷팅을 활성화해야 할 시기와 활성화하지 않아야 할 시기에 대한 예를 제공합니다. 이 목록은 완전한 것은 아닙니다. 경우에 따라 스티커 버킷팅이 켜져 있든 꺼져 있든 결과가 동일하게 유지됩니다. 한 가지 예로 홈 페이지를 보는 모든 사람을 대상으로 하는 실험이 있는데, 여기서 실험이 진행되는 동안 전체 실험 컨트롤을 변경하지 않습니다.

스티커 버킷팅을 활성화할 시기

• 대상으로 하는 사용자 속성이 변경되더라도 사용자에게 일관된 경험을 제공하고자 합니다. 예를 들어 미국에서만 실험을 실행하는 경우 고정 버킷팅을 사용하면 사용자가 해외 지역을 여행할 때 동일한 변형을 유지할 수 있습니다.
• 처치 그룹의 성과가 좋지 않은 실험의 롤아웃 비율을 줄이고 싶지만, 사용자를 처치 또는 대조군에서 두 변형을 모두 본 적이 없는 그룹('Off' 변형)으로 이동시키고 싶지는 않습니다. 고정 버킷팅은 배포 비율을 변경한 후에도 사용자를 할당된 그룹에 유지합니다. 롤아웃 비율을 늘리거나 줄이더라도 사용자가 처치 그룹과 대조군 사이를 이동하지는 않습니다.
• 지정된 기간(예: 2주) 동안 사용자를 타겟팅한 다음 신규 사용자 타겟팅을 중단하면서, Amplitude가 이미 버킷화한 모든 사용자에 대한 원래 할당을 유지하려는 경우가 있습니다. 이 작업은 사용자 행동에 미치는 특정 처치의 장기적인 영향을 연구하거나, 실험의 처치 중 하나 이상의 품질이 확실하지 않은 경우에 수행할 수 있습니다. 실험 시작 시 50/50 분할을 사용하여 고정 버킷팅을 활성화하십시오. 기간이 지나면 배포 백분율을 0으로 변경합니다.
• 실패한 실험을 종료하기를 원하지만, 이미 경험에 참여한 사용자도 여전히 그 경험을 누릴 수 있도록 해야 합니다. 고정형 버킷화를 활성화하고 배포 비율을 0으로 설정합니다.

고정형 버킷화를 활성화하지 않아야 하는 경우

• 타겟팅된 사용자 속성이 변경됨에 따라 사용자의 경험도 변경되기를 원합니다. 이전 예제를 계속해서 살펴보면, 미국에서 실험을 실행하는 경우 사용자가 해외 여행 시 동일한 경험을 갖기를 원하지 않을 수도 있습니다.
• 이 실험은 무료 사용자를 유료 사용자로 유도하며 보상을 받는 데 의존합니다. 이러한 사용자가 전환한 후에는 더 이상 보상을 제공할 필요가 없습니다. 여기서 고정 버킷팅을 활성화하면 해당 사용자는 유료로 업그레이드한 후에도 무료 경험을 유지합니다.
• 할인 제공 대상 구간 사이에 "쿨다운" 기간을 적용하려고 합니다. 할인을 사용자당 7일마다 1회로 제한하려면 타겟팅 기준에 7일 필터를 추가하십시오. 사용자가 해당 기간 내에 할인을 받았을 경우 플래그는 off로 평가됩니다. 이 필터는 사용자가 의도한 시점 전에 다른 할인을 받지 못하도록 방지합니다.
• 변형을 롤아웃하거나 롤백하는 중입니다. 스티커 버킷팅을 활성화하고 트래픽 할당을 변경하면 이미 버킷에 저장된 사용자는 자신의 버킷에 남아 있기 때문에 이전 할당과 새 할당 사이의 가중 평균을 얻을 수 있습니다. 실험은 원하는 할당량에 도달하는 데 약간의 시간이 걸립니다.

특정 사용자에 대해 고정 버킷팅이 활성화되었는지 확인합니다.

다음 단계에 따라 고정 버킷팅이 사용자에게 적용되었는지 여부를 확인하십시오.

1. 사용자의 이벤트 스트림에서 실험 할당 이벤트를 확인하세요. 이 확인은 데이터에서 실험 할당 이벤트를 차단하지 않은 경우에만 작동합니다.
2. 관심 있는 실험 플래그 키에 해당하는 이벤트 속성을 찾습니다.details. 이 속성은 평가된 플래그의 버전과 사용자에게 적용되는 타겟팅 규칙을 표시합니다. 이 속성은 할당 문제를 디버깅하는 데도 도움이됩니다.

예를 들어 위의 속성은 기기 제품군이 iOS가 아니기 때문에 Amplitude가 사용자를 lp-app-downloads 플래그에 대해 off 할당한다는 것을 보여줍니다. 속성은 또한 이것이 플래그의 21번째 버전이고 적용된 규칙은 non-iOS users이며, 사용자가 첫 번째 규칙 기반 타겟팅 필터에 실패하므로 Amplitude는 두 번째 필터를 대신 적용한다는 것을 보여줍니다.

이 예제에서 스티커 버킷팅이 켜져 있고 Amplitude는 사용자를 14번째 버전의 signup-ux-updates 플래그로 버킷화했으며, 여기서 실험은 변형을 제공했습니다. phone-number-removed플래그 버전은 플래그가 변경될 때 디버깅하는 데 도움이 됩니다. 실험에서는 해당 프로젝트의 모든 활성 플래그에 대한 할당 이벤트를 보여 주지만 플래그별로 노출 이벤트를 보여 줍니다. 원하는 플래그와 일치하는 이벤트 속성을 찾을 수 없는 경우 [Experiment] Environment Name필드를 확인하여 플래그가 속한 배치와 일치하는지 확인하십시오.