사용자가 두 번 이상 단계를 완료할 수 있는 퍼널에 대한 전환을 계산할 때, Amplitude는 각 이벤트의 첫 번째 발생에 연결된 값을 기반으로 하여 각 사용자를 버킷으로 만듭니다.
이 첫 번째 발생이 결정되는 방법은 퍼널의 상수 유지 및 분류 기준 기능을 어떻게 사용하는지에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 의미를 이해하는 것은 분석에서 정확한 결론을 도출하는 데 매우 중요합니다.
퍼스트 터치 어트리뷰션 시나리오
가상의 퍼널에서 각 사용자가 보는 랜딩 페이지별로 분류된 등록을 추적하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 시나리오에서는 session_id별로 상수를 유지합니다. 즉, Amplitude가 전환 사용자로 집계하려면 전환 프로세스의 두 단계(이 경우 view landing page 및 complete registration)를 같은 세션에서 완료해야 합니다.
시나리오 1: 상수 유지 및 분류 기준 기능을 모두 사용하는 퍼널입니다.
이 사례에서는 Amplitude가 세션의 가장 빠른 항목을 기반으로 전환을 집계합니다. 예:
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 보고 동일한 세션에서 등록을 완료합니다. 해당 사용자의 세션은 전환된 것으로 집계되며, 해당 전환은 랜딩 페이지 A로 어트리뷰션됩니다.
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 보고 같은 세션에서 랜딩 페이지 B를 봅니다. 하지만 랜딩 페이지 B를 본 후에 전환합니다. 이 경우 사용자가 랜딩 페이지 A를 먼저 봤기 때문에 세션 내 전환은 랜딩 페이지 A로 어트리뷰션됩니다.
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 보고 다른 세션에서 랜딩 페이지 B를 봅니다. 해당 사용자는 랜딩 페이지 A를 본 세션에서 전환하지 않습니다.하지만 동일한 사용자가 랜딩 페이지 B를 본 세션에서 전환합니다. 이 경우 Amplitude는 랜딩 페이지 A 세션을 전환으로 집계하지 않으며, 랜딩 페이지 B 세션을 전환으로 집계합니다.
참고: 세션 ID를 기준으로 상수를 유지하는 경우 차트에는 전환을 포함한 사용자 세션 수가 표시됩니다. 전환할 사용자 수는 표시되지 않습니다.
시나리오 2: 분류 기준 기능을 사용하지만 상수 유지 기능은 사용하지 않는 퍼널입니다.
이 사례에서는 Amplitude가 확인 기간 내의 가장 빠른 항목을 기반으로 전환을 집계합니다.
사용자는 퍼널에 진입한 방식(즉, 확인 기간에 본 첫 랜딩 페이지)을 기준으로 그룹화되며, 전환 기간 내 최종 이벤트를 트리거하는 경우 전환한 것으로 간주됩니다. 예:
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 보고 전환 기간에 등록을 완료합니다. 이 경우 해당 사용자는 전환된 것으로 집계되며, 해당 전환은 랜딩 페이지 A로 어트리뷰션됩니다.
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 본 다음 랜딩 페이지 B를 봅니다. 해당 사용자는 랜딩 페이지 A에 대한 전환 기간에 등록을 완료합니다. 이 경우 해당 사용자는 전환한 것으로 집계되며, 랜딩 페이지 A를 먼저 보았기 때문에 전환은 랜딩 페이지 A로 어트리뷰션됩니다.
- 사용자가 랜딩 페이지 A를 본 다음 랜딩 페이지 B를 보지만 전환하지는 않습니다. 이 사용자는 전환한 것으로 집계되지 않으며, 랜딩 페이지 A를 먼저 보았기 때문에 랜딩 페이지 A의 성과에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 방문은 랜딩 페이지 B의 성과에 집계되지 않습니다.
퍼널 분석에서 고유 사용자 수의 로직
고유 사용자를 기준으로 집계하는 경우, 전환에 대한 기준 조건은 다음과 같습니다.
- 사용자는 퍼널에 포함될 기준을 충족해야 합니다. 즉, 사용자 세분화 패널을 통해 고려 대상에서 필터링될 수 없습니다. 세분화 모듈에서 설정된 모든 필터는 사용자가 첫 번째 퍼널 이벤트를 트리거한 경우에만 적용됩니다.
- 사용자는 지정된 기간 동안 퍼널에 진입해야 합니다.
- 사용자는 해당 전환 기간에 퍼널의 모든 단계를 완료해야 최종 퍼널 단계에서 전환한 것으로 집계될 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 사용자는 퍼널에서 어디까지 진행했는지를 기반으로 집계됩니다.
또한 Amplitude가 고유 사용자 수를 기반으로 집계하는 경우 각 고유 사용자에 대해 가장 먼저 발생했으며 가장 긴 전환만 집계합니다.
- 여기서 '가장 긴 전환'이란 Amplitude가 가장 완전한 전환을 집계한다는 뜻입니다. 즉, 퍼널 내에서 가장 필수적인 단계를 완료한 경우가 여기에 해당합니다.
- '가장 먼저 발생한 전환'은 전환이 둘 이상인 경우 Amplitude가 시간 순서에 따라 첫 번째로 발생한 전환 시퀀스를 고려한다는 의미입니다.
다른 말로 Amplitude는 사용자의 '가장 완전한' 전환을 먼저 확인합니다. 이러한 정의를 충족하는 전환이 여러 개인 경우, Amplitude는 첫 번째 전환을 선택하고 이를 전환이 발생한 시점으로 계산합니다.
분류 기준을 사용하는 경우 Amplitude는 계속해서 가장 긴/가장 먼저 발생한 전환 로직을 사용하여, 퍼널 진입 시점의 속성에 따라 사용자를 버킷으로 만듭니다. 위의 시나리오 1에서 설명한 것처럼 세션별로 상수를 유지하여 Amplitude가 동일한 사용자 세션 내에서 가장 긴/가장 먼저 발생한 전환 시퀀스를 찾도록 할 수도 있습니다. 그렇게 할 경우 측정 단위가 고유 사용자 및 세션 ID 쌍으로 변경됩니다.
하지만 이벤트 합계를 기준으로 집계할 경우 가장 먼저 발생한/가장 긴 전환 로직이 적용되지 않습니다. 대신 Amplitude는 사용자당 가장 먼저 발생한/가장 긴 전환 경로가 아닌, 사용자가 진행 또는 시도한 모든 전환 경로를 고려합니다. 그런 다음 경로는 분류된 단계의 이벤트 속성에 어트리뷰션됩니다.
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