퍼널 분석: 전환 요인

전환을 이끌어내는 이벤트와 그러지 않는 이벤트를 파악하는 것은 모든 분석 프로그램에서 중요합니다. Amplitude를 사용하면 더 심층적인 분석을 수행하고 전환 요인을 통해 사용자들이 특정 이벤트 후에 전환하거나 이탈하는 이유를 알아볼 수 있습니다.

전환 요인 분석은 간단한 2단계 퍼널로 시작합니다. 1단계는 시작 이벤트(예: 음악 앱의 Search Song or Video)인 반면, 2단계는 여러분이 알고자 하는 전환 이벤트(예: Purchase Song or Video)여야 합니다. Amplitude는 그런 다음 자동으로 각 사용자에 대해 두 단계 사이에서 발생하는 모든 이벤트를 분류, 집계 및 분석합니다. 이를 통해 어떤 사용자 행동이 해당 성과와 가장 높은 상관관계를 갖는지 식별합니다. 

이 기능을 사용하여 고객 여정에서 어떤 행동이 주요 성과를 이끌어내는지 이해해 보세요. 이해를 돕기 위해 Amplitude는 각 전환 요인 분석에서 몇 가지 관련 메트릭을 제공합니다.

• 상관관계 점수
• 행동 빈도
• 행동에 참여하는 사용자 백분율
• 사용자가 행동에 참여하는 경우 전환까지 걸리는 전체 시간

이러한 메트릭은 서로 다른 사용자 행동의 빈도와, 이러한 행동이 전환을 돕거나 방해하는지 여부를 명확히 이해하는 데 도움이 됩니다.

시작하기 전에:

• 이 기능은 Enterprise, Growth, Scholarship 플랜을 사용하는 고객에게만 제공됩니다.
• 퍼널 분석 차트를 숙지하지 않은 경우 이번 기회에 숙지해 두세요.
• 상관관계는 인과관계와 같지 않다는 사실을 항상 염두에 두세요.
• 이 기능은 전환 메트릭을 위해 설정된 퍼널 차트에 대해서만 작동하며, 이벤트 순서는 'This Order'로 설정됩니다.

퍼널 분석을 더 상세하게 알아볼 수 있는 이 문서를 읽어 보세요. 

퍼널 단계 간에 수행되는 이벤트 분석하기

전환 요인 분석을 시작하려면 다음 단계를 따릅니다.

1. 퍼널 분석 차트에서 전환 이벤트로 조사하고자 하는 단계를 찾습니다. 퍼널의 최초 이벤트 이후에 해당하는 모든 단계가 될 수 있습니다. 그러면 상세 보기가 열립니다.
   
   
2. 상세 보기에서 Investigate Conversion Drivers를 클릭합니다. 그러면 전환 요인 패널이 열립니다.

전환 요인 패널에는 두 개의 섹션이 있습니다. 단계 컨트롤러에는 전환 요인 분석의 시작 및 끝 단계를 선택할 수 있는 옵션이 있습니다. 아래 스크린샷에서 분석은 Play Song or Video 및 Purchase Song or Video 이벤트 사이에 발생하는 일을 살펴보도록 설정되었습니다. 이벤트를 클릭하고 가장 확인하고 싶은 이벤트를 선택하여 설정을 변경할 수 있습니다.

또한 이 섹션에서는 고유 사용자 및 사용자 백분율과 관련하여 선택한 단계의 전환 및 이탈 수를 표시할 수 있습니다.

단계 컨트롤러 아래에는 이벤트 표가 있습니다. 여기에는 두 개의 선택된 단계 사이에 사용자가 수행한 모든 이벤트가 나열되어 있습니다. 표 상단에서 전환한 사용자나 이탈한 사용자에 대한 이벤트 리스트를 살펴보도록 선택할 수 있습니다.

이벤트 표에는 나열된 각 이벤트에 대한 4개의 관련 메트릭이 나와 있습니다.

• Correlation Score: 상관관계란 두 가지 사이에 관계가 있음을 의미합니다. 이 컨텍스트에서 상관관계 열은 어떤 탭을 선택했는지에 따라(Converted 또는 Dropped Off) 확인하고자 하는 이벤트 및 전환(또는 이탈) 사이의 관계를 수량화합니다. 점수가 높을수록 관계가 긴밀한 것입니다.
  자세히 알아보려면 '상관관계 이해하기'에 대한 다음 섹션을 읽어 보세요.
• Frequency: 사용자가 두 개의 선택된 퍼널 단계 사이에 특정 이벤트를 실행한 평균 횟수입니다.
• % Who Did Event: 특정 이벤트를 실행한 코호트의 사용자 백분율(및 절대값)입니다.
• Time Between Steps: 특정 이벤트를 실행한 사용자가 두 개의 선택된 퍼널 단계 사이에 전환하기까지 얼마나 걸렸는지를 의미합니다. 이는 특정 이벤트를 실행하는 것이 전환을 가속화하는지 또는 방해하는지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

Amplitude가 전환 요인 분석에 포함할 이벤트를 식별하는 방법

전환 사용자의 경우 Amplitude는 선택된 두 퍼널 단계의 타임스탬프 사이에 수행된 이벤트를 참조합니다. 이탈 사용자의 경우 Amplitude는 처음 선택된 퍼널 단계의 타임스탬프를 참조하고, 퍼널에 대한 진입과 전환 기간을 알아봅니다.

A --> B --> C로 정의되는 퍼널이 있고, 여러분은 C단계에서 전환을 유도하는 요인을 조사한다고 가정해 보겠습니다. 각 사용자 세트를 분석한 기간은 아래 나와 있으며, 여기서 t()는 수행한 이벤트의 타임스탬프를 나타냅니다.

상관관계 점수 이해하기

상관관계는 두 변수가 서로 어떻게 연관되는지를 측정(-1부터 1까지의 값)합니다. 전환 요인 분석에서 각 사용자의 변수는 다음과 같습니다.

• 사용자가 선택한 이벤트를 수행했는지 여부 
• 사용자가 선택한 코호트(전환 또는 이탈)에 있는지 여부 

참고: 매튜 상관관계, 피어슨 상관관계, 파이 계수, R값을 포함하여 상관관계의 다양한 변형과 정의를 접해 보셨을 것입니다. 이 사례에서는 모든 정의가 동일합니다. 전환 요인 분석이 이진 무작위 변수 쌍을 참조하기 때문입니다.

위 스크린샷에서는 전환한 사용자와 Add Content to Basket 이벤트 사이에 강한 양의 상관관계가 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 양의 상관관계는 이 이벤트가 함께 발생할 경향이 높다는 것을 의미합니다. 따라서 Add Content to Basket은 전환 요인이 될 수 있습니다. 

TP(True Positive), FP(False Positive), FN(False Negative), TN(True Negative)을 구성하는 기본 코호트의 사용자 수를 나타내는 혼동 행렬을 자세히 알아보려면 상관관계 데이터를 클릭하세요.

기억해 두세요. 상관관계는 인과관계가 아닙니다. 따라서 전환 요인 분석을 통해 생성된 가설은 반드시 실제로 테스트 및 검증을 거쳐야 합니다. 상관관계에 대한 더 기술적인 정의를 살펴보세요.

1. X와 Y의 상관관계는 X와 Y의 공분산을 분산의 기하 평균으로 나눈 것입니다.
2. 각각 최소 제곱평균제곱근 오차를 갖는 상황에서 X가 Y의 아핀 함수로 모델링되고 Y가 X의 아핀 함수로 모델링되는 경우, X와 Y의 상관관계는 이 두 함수에 대한 예측 계수의 기하 평균입니다.

이벤트 속성 및 전환 요인

이벤트에 대한 여러 속성을 함께 보면 사용자가 제품을 어떻게 사용하는지 더 정확히 파악할 수 있으며, 이를 통해 더 심층적이고 세부적인 분석을 수행할 수 있습니다.

이 기능을 사용하려면 퍼널 차트를 열고 다음 단계를 따릅니다.

1. 차트에서 분석하고자 하는 이벤트를 찾습니다. 상단 섹션(이탈) 또는 하단 섹션(전환)을 클릭하여 상세 보기를 엽니다. 그런 다음 Investigate Conversion Drivers를 클릭합니다. 그러면 전환 요인 탭이 열립니다.
   
   
   
   전환 요인 탭에는 프로젝트에 포함된 모든 이벤트가 나열되어 있으며, 전환이나 이탈과 각 이벤트의 상관관계도 여기에서 확인할 수 있습니다. 이 예시에서 Add Content to Cart 이벤트는 Purchase Song or Video 이벤트에 대한 전환과 매우 높은 상관관계(+0.97)를 보입니다.
   
   참고: 전환에 대한 상관관계 보기와 이탈에 대한 상관관계 보기를 전환할 수 있습니다. 이벤트 리스트 바로 위에 있는 Converted 또는 Dropped Off를 클릭하면 됩니다.
   
   
2. 확인하고자 하는 이벤트를 찾습니다. 이벤트 아래에서 Expand by Property를 클릭합니다.
3. Select property … 버튼을 클릭하고 분석하고자 하는 속성을 클릭합니다.
   
   
   
   이 예시에서는 어떤 장르가 가장 빈번하게 고객의 장바구니에 추가되고 구매되는지 알아내고자 합니다. 따라서 Purchase Song or Video에 대해 전환한 사용자를 참조해야 합니다. 여기에서는 +0.41의 상관관계를 보인 Pop이 가장 인기 있는 장르라는 것을 알 수 있습니다.

참고: 최대 3개의 서로 다른 속성을 추가할 수 있습니다. +를 클릭하여 또 다른 별도의 속성 보기를 생성할 수도 있습니다. 각 속성 보기는 이미 생성했을 수 있는 기타 속성 보기와 완전히 독립된 것입니다.

보고서 공유하기

전환 요인을 사용하여 가치 있는 인사이트를 찾았다면 팀원들과 손쉽게 공유할 수 있습니다.

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