페르소나 분석 차트: 클러스터 분석을 통해 사용자 페르소나 확인하기

Amplitude의 페르소나 분석 차트에서는 이벤트 행동의 유사성을 기준으로 하여 사용자를 클러스터로 그룹화합니다. 동일한 방식으로 행동하는 사용자는 동일한 클러스터에 배치됩니다. 행동 코호트와 비슷하지만, 클러스터를 정의하는 명시적이고 사전 지정된 규칙이 없다는 점이 다릅니다.

페르소나 분석 차트는 실험을 보완합니다. 이 차트를 사용하면 사용자 기반이 제품을 탐색하는 방식에 대한 탐색적 데이터 마이닝 분석을 신속하게 수행할 수 있습니다. 또한 미처 찾지 못한 사용자 코호트 간의 유사성을 찾을 수도 있습니다. 그리고 제품에 대한 포괄적인 사용자 페르소나 세트를 생성하는 프로세스를 안내하며, 이를 통해 기능 활용도와 잔존율을 높일 수 있습니다.

시작하기 전에

무엇보다 이벤트는 계측이 완료될 때까지 Amplitude 차트에 표시되지 않으므로, 먼저 계측을 완료하세요. Amplitude의 사용자 인터페이스 기초를 알아볼 수 있는 Amplitude에서 차트 작성에 관한 문서를 읽어 보세요. 또한 유용한 Amplitude 정의 리스트도 숙지하기 바랍니다.

참고: 페르소나 분석 차트는 Amplitude Enterprise, Growth, Scholarship 플랜을 사용하는 고객에게만 제공됩니다.

페르소나 분석 차트 설정

이미 Amplitude에 익숙하다면, 페르소나 분석 차트에 관해 가장 먼저 알아야 할 것은 이 차트가 다른 Amplitude 차트와 다르게 작동한다는 점입니다. 이벤트 모듈도, 세분화 모듈도 없습니다. 메트릭 모듈도 없는데, 페르소나 분석 차트는 다른 Amplitude 차트와 같은 방식으로 메트릭을 사용하지 않기 때문입니다.

대신 클러스터 생성 모듈(왼쪽 상단), 클러스터 계산 모듈(오른쪽 상단), 타겟 코호트 모듈(아래)이 있습니다.

참고: Amplitude의 클러스터 계산 방식에 대한 FAQ 문서를 확인하세요.

페르소나 분석 차트를 작성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 1. 클러스터 생성 모듈의 Generate clusters from 드롭다운에서 원하는 사용자 코호트를 선택합니다.
      
      
      Amplitude는 이미 생성한 사용자 코호트로 이 드롭다운 리스트를 채웁니다. 이전에 사용자 코호트를 생성하지 않았다면 Active Users 또는 New Users만 선택할 수 있습니다.
      신규 사용자를 분석할 때 Amplitude는 신규 사용자로서 첫 날에 발생한 이벤트만 고려합니다.
   2. 사용자 속성을 기반으로 사용자를 필터링하여 분석을 이 코호트 세그먼트로 제한할 수 있습니다.  + where를 클릭하고 필터로 사용할 속성을 선택한 다음 원하는 속성값을 지정하면 됩니다.
   3. 이미 특정 동작을 수행한 사용자만 포함하도록 Amplitude를 설정하여 범위를 더 좁힐 수도 있습니다. 이를 위해 + perform을 클릭한 후, 원하는 이벤트를 선택합니다.
   4. 클러스터 계산 모듈의 ...into a total of 드롭다운에서 확인하려는 클러스터 수를 선택합니다.
      
      참고: 모든 분석은 각자 다르며, 선택해야 하는 클러스터 수에 대해 하나의 정답은 없습니다. 너무 적은 클러스터를 사용하면 유의미한 인사이트를 생성할 만큼 충분한 차이가 없습니다. 너무 많은 클러스터를 선택하면 Amplitude가 유효하지 않거나 논리적이지 않은 클러스터를 몇 개 생성한다는 것을 알 수 있습니다. 15개의 고유한 사용자 페르소나를 찾을 수 없기 때문입니다. 모든 분석에서 직관적으로 유용한 결과를 얻기 전까지는 다른 클러스터 수를 사용해 보아야 합니다.
      
      
   5. 타겟 코호트 모듈의 드롭다운에서 타겟 코호트를 선택합니다. 여기에서도 Amplitude는 이미 생성한 코호트 리스트에서 코호트를 가져옵니다. 사전에 설정되었으며 즉시 사용 가능한 여러 코호트에서 선택할 수도 있습니다.
      
      · [Amplitude] 2nd Week Retention
      · [Amplitude] 3rd Week Retention
      · [Amplitude] 4th Week Retention
      · [Amplitude] 2nd Month Retention
      
      이러한 코호트의 정의는 여러분이 신규 사용자 또는 활성 사용자 중 무엇을 선택하는지에 따라 달라집니다(직접 만든 코호트 포함). 신규 사용자의 경우 분석 기간 동안 신규로 등록했고, 신규로 등록한 이후 나열된 주(또는 월)에 활성 이벤트를 실행한 경우 이러한 코호트에 포함됩니다.
      
      활성 사용자는 분석 기간 동안 활성 이벤트를 실행한 다음 해당 초기 이벤트 이후 지정된 주(또는 월)에 다른 이벤트를 실행한 경우 이러한 코호트에 포함됩니다.

1. 6. 날짜 선택기를 사용하여 분석 기간을 설정합니다. 분석은 최대 30일까지 실행할 수 있습니다.

클러스터 카드 해석하기

페르소나 분석 보고서의 첫 번째 섹션은 클러스터 카드입니다. 여기에서는 3개의 클러스터가 있는 페르소나 분석 보고서를 생성했습니다.

각 카드는 다음 항목으로 구성되어 있습니다.

• 작은 버블 차트(클러스터의 버블 크기는 특정 클러스터 사용자의 비율을 나타냄)
• 클러스터 내 사용자 수와 다른 모든 클러스터 대비 해당 클러스터의 크기(백분위수로 표현됨)
• 타겟 코호트에 있는 클러스터 내 사용자 백분율
• 편집 가능한 설명 필드(클러스터에 설명을 추가하는 것을 권장함)
• 클러스터를 행동 코호트로 내보낼 수 있는 옵션

사용자 페르소나 식별 및 이름 지정

클러스터 카드는 탁월한 개요를 제공하지만, 실질적인 세부 사항은 모두 그 아래의 이벤트 표에 나와 있습니다. 여기에서 각 클러스터를 하나로 유지하고 사용자 페르소나의 기초 역할을 하는 유사 동작을 발견할 수 있습니다.

표에는 이벤트 리스트와 각 클러스터의 두 가지 메트릭이 표시됩니다.

• 이벤트 평균 횟수: 클러스터 N에 있는 사용자들이 특정 이벤트를 트리거하는 평균 횟수입니다.
• 표준 편차(s): 이벤트 평균으로부터의 표준 편차입니다. 표준 편차 수는 가장 가까운 소수점으로 반올림됩니다(예: -0.01은 -0.0으로 반올림됨).

표는 두 부분으로 반씩 나뉩니다. 위쪽의 절반 부분은 선택한 클러스터의 사용자가 평균보다 더 자주 실행한 이벤트를 포함하며, 아래쪽의 절반 부분은 해당 사용자가 평균보다 덜 실행한 이벤트를 포함합니다. 원하는 클러스터를 클릭하여 해당 클러스터로 표를 정렬할 수 있습니다.

표를 정렬하는 데 사용하기 위해 새로운 클러스터를 선택할 때마다 이벤트 리스트도 변경됩니다. 각 클러스터가 제품 내에서 서로 다른 행동 패턴을 나타내야 하기 때문입니다. 즉, 서로 다른 속도로 이벤트를 실행하는 것이 거의 확실하기 때문입니다.

아래에 표시된 표를 보면 Cluster 3이 평균 사용자에 비해 동영상을 시청하고 코멘트를 제출할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

이벤트 표를 통해 다음과 같은 질문에 답을 찾을 수 있습니다. "사용자를 다른 페르소나로 그룹화하는 작업을 수행하기에 충분한 수의 클러스터를 선택했다고 확신할 수 있을까요?" 그렇지 않은 경우 클러스터 수를 변경해 보아야 합니다. 적절하게 선택한 경우 클러스터에 적절한 설명을 추가하고 보고서를 저장하면 됩니다.

이벤트 숨기기

추적하고자 하는 이벤트가 있지만 페르소나 분석 보고서에 시각화하고 싶지는 않은 경우, 계정의 Govern 탭에서 숨길 수 있습니다. 상위 100개 이벤트를 클러스터 처리하므로 해당 이벤트 중 하나를 숨김으로 표시하면 더 이상 계산에 포함되지 않습니다. 

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