맞춤 공식: 구문 및 정의

  • 업데이트 시간

이벤트 분할 분석 차트에서는 메트릭 모듈의 Formula 탭을 통해 분석을 더 유연하게 수행할 수 있습니다. 동일한 이벤트 분할 분석 차트에서 다양한 분석을 비교할 때는 맞춤 수식도 유용합니다.

20개 이상의 맞춤 수식에서 선택하여 필요한 메트릭을 표시하세요. 같은 차트에 최대 6개의 수식을 세미콜론으로 분리하여 표시할 수 있습니다.

이 문서에서는 맞춤 수식의 메커니즘과 즉시 사용할 수 있는 수식의 예를 안내합니다.

사용 가능한 수식 리스트

ACTIVE LOG PROPSUM
ARPAU LOG10 REVENUETOTAL
AVG PERCENTILE ROLLAVG
CUMSUM POWER ROLLWIN
EXP PROPAVG SQRT
FREQPERCENTILE PROPCOUNT TOTALS
HIST PROPCOUNTAVG TRENDLINE
LN PROPHIST UNIQUES

 

수식 구문

수식에서 해당하는 글자를 통해 이벤트 모듈에서 선택한 이벤트를 참조하세요. 함수와 매개변수는 대소문자를 구분하지 않습니다. 다음과 같은 산술 연산을 수행할 수도 있습니다.

  • 괄호()
  • 덧셈(+)
  • 뺄셈(-)
  • 곱셈(*)
  • 나눗셈(/)

예를 들어 아래의 수식 UNIQUES(A)에 있는 글자 A는 이벤트 View Item Details를 가리키는 반면, 수식 UNIQUES(B)의 글자 B는 이벤트 Add Item to Cart를 가리킵니다. 이 설정은 장바구니에 품목을 담은 사용자 대비 품목의 상세 정보를 조회한 사용자의 비율을 표시합니다.

CF_1.png

또한 이벤트로 구성된 수식을 작성하여 각 이벤트를 속성별로 그룹화할 수도 있습니다. 하지만 수식이 유효하려면 분할 분석하는 모든 이벤트에 걸쳐 속성과 일치하는 값이 있어야 합니다.

예를 들어 Page Name이라는 이벤트가 있다면 다음 속성 값은 일치하지 않습니다.

  • TutorialTUTORIAL(일치는 대소문자를 구분함)
  • 11.0(일치하지 않는 문자)

속성을 그룹화하는 순서 또한 중요합니다. 두 이벤트 모두 동일한 순서로 grouped by 값이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 이벤트에 일치하는 그룹화 기준 값이 없다는 경고가 표시됩니다.

CF_2.png

또한 맞춤 수식을 사용하여 한 코호트의 사용자들이 다른 코호트의 사용자보다 특정 이벤트를 얼마나 더 많이 트리거하는지 파악할 수 있습니다.

두 개의 다른 코호트 또는 사용자 세그먼트 사이에서 메트릭을 비교하려면 세그먼트 번호를 이벤트 지정 글자 뒤에 추가합니다. UNIQUES(A1)/UNIQUES(A2). 이렇게 하면 같은 이벤트에 대한 코호트의 성과 비율이 그래프에 단일 선으로 표시됩니다. 

CF_3.png

CF_3.5.png

또한 수식에 다음 접두사를 추가하여 백분율 또는 달러로 메트릭을 확인할 수도 있습니다.

  • 백분율(%:)
  • 달러($:)

 

메트릭 수식

메트릭 수식을 사용하면 확인하고자 하는 특정 이벤트에 대해 메트릭을 쿼리할 수 있습니다. 이러한 수식은 초록색으로 컬러 코딩됩니다. 각 메트릭 수식에는 확인하고자 하는 이벤트에 해당하는 문자가 매개변수로 있어야 합니다.

ACTIVE

구문: ACTIVE(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.

ACTIVE 수식은 이벤트를 트리거한 활성 사용자의 백분율을 반환합니다. 이는 메트릭 모듈의 Active % 메트릭과 동일하지만 여기서는 소수 형식으로 표시됩니다. 아래 설정을 통해 View Item Details 이벤트를 트리거한 활성 사용자의 백분율을 표시할 수 있습니다.

CP_4.png

AVG

구문: AVG(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 차트 제어판 왼쪽 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.

이벤트가 트리거된 평균 횟수를 반?합니다. 이 함수는 TOTALS(event)/UNIQUES(event)와 동일합니다. 아래 보이는 설정을 통해 Add Item to Cart가 트리거된 횟수 대비 View Item Details가 트리거된 횟수의 비율, View Item Details가 트리거된 평균 횟수, Add Item to Cart가 트리거된 평균 횟수를 동일한 차트에서 확인할 수 있습니다.

CF_5.png

TOTALS

구문: TOTALS(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 차트 제어판 왼쪽 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.

이벤트가 트리거된 총 횟수를 반환합니다. 아래 보이는 설정을 통해 품목의 상세 정보가 조회된 총 횟수와 품목이 장바구니에 추가된 총 횟수를 확인할 수 있습니다.

CF_6.png

UNIQUES

구문: UNIQUES(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.

이벤트를 트리거한 고유 사용자 수를 반환합니다. 예를 들어, 다음 설정을 통해 장바구니에 품목을 추가한 사용자 대비 품목의 상세 정보를 조회한 사용자의 비율을 확인할 수 있습니다.

CF_7.png

HIST

구문: HIST(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.

선택한 기간 동안 고유 사용자당 이벤트 빈도의 분포를 반환합니다. 다음 설정을 통해 Complete Purchase 이벤트의 이벤트 빈도 분포를 표시할 수 있습니다.

CF_8.pngCF_8.5.png

지난 30일 동안 22,218명의 사용자가 구매를 5회 완료한 것을 볼 수 있습니다.

FREQPERCENTILE

구문: FREQPERCENTILE(event, percentage)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • Percentage: 확인하고자 하는 백분위수를 가리킵니다. 이는 1 이하의 값이어야 합니다.

모든 사용자로부터 입력된 백분위수 이벤트 빈도를 반환합니다. 백분위수는 주어진 값의 백분율이 속하는 값을 나타내는 측정값입니다. 예를 들어 다음 수식을 통해 View Item Details event.를 트리거한 사용자의 아흔 번째 백분위수를 표시할 수 있습니다.

CF_9.png

이 정보를 활용하여 고급 사용자로 구성된 행동 코호트를 만들고, 코호트에 속하지 않은 사용자들과 다른 점이 무엇인지를 추가적으로 분석할 수 있습니다.

PERCENTILE

구문: PERCENTILE(event, percentage)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • Percentage: 확인하고자 하는 백분위수를 가리킵니다. 이는 1 이하의 값이어야 합니다.

참고: 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다.

그룹화 기준이 되는 속성의 입력된 백분위수를 반환합니다. 예를 들어, 다음 수식은 모든 Complete Purchase events.의 수익에 대한 아흔 번째 백분위수를 반환합니다.

CF_10.png

PERCENTILE 수식을 유용하게 활용할 수 있는 다른 예시로는 제품의 로딩 시간을 추적하면서 특정 비율의 로딩 시간이 일정 임계값 미만인지 확인하려는 경우가 있습니다.

PROPSUM

구문: PROPSUM(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다. 이벤트는 여러분이 합계를 구하고자 하는 속성으로 그룹화되어야 합니다. 
  • 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다. 여러 속성으로 그룹화하면 수식이 첫 번째 group-by 조건절로 계산을 수행합니다.

지정된 이벤트를 그룹화하는 속성 값의 총합을 반환합니다. 예를 들어 이 시각화 자료에서는 Complete Purchase 이벤트를 통해 생성된 총 수익을 표시합니다.

CF_11.png

PROPAVG

구문: PROPAVG(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다. 여러 속성으로 그룹화하면 수식이 첫 번째 group-by 조건절로 계산을 수행합니다.

그룹화하는 속성 값의 평균을 반환합니다. 이 함수는 PROPSUM(event)/TOTALS(event)와 동일합니다. 다음 설정을 통해 특정 날짜에 완료된 구매를 통해 생성된 수익의 평균을 확인할 수 있습니다.

CF_12.pngCF_12.5.png

PROPHIST

구문: PROPHIST(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다. 여러 속성으로 그룹화하면 수식이 첫 번째 group by 조건절로 계산을 수행합니다.

선택한 기간 동안 그룹화하는 속성 값의 분포를 반환합니다. 다음 설정을 통해 지난 30일 동안의 수익 분포를 확인할 수 있습니다.

CF_13.png

PROPCOUNT

구문: PROPCOUNT(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다. 여러 속성으로 그룹화하면 수식이 첫 번째 group by 조건절로 계산을 수행합니다.

이벤트를 그룹화하는 속성의 고유 속성 값 개수를 반환합니다. 아래 예에서 수식은 세부 정보가 조회된 모든 항목을 다루는 여러 부서의 개수를 찾습니다.

CF_14.png

PROPCOUNT는 고유 속성 값의 추정치임을 알아 두세요. 이 추정치는 HyperLogLog 알고리즘을 통해 생성되며, 그 정확도는 작업하는 데이터의 양에 따라 달라집니다. 속성의 중복 가능성에 따라 고유한 값이 12,000개 미만인 경우 0.1%, 12,000개가 넘는 고유한 속성 값에 대해 최대 0.5% 범위의 상대 오차를 예상할 수 있습니다. 

PROPCOUNTAVG

구문: PROPCOUNTAVG(event)

  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다. 여러 속성으로 그룹화하면 수식이 첫 번째 group-by 조건절로 계산을 수행합니다.

각 사용자가 지정된 속성에 대해 갖는 고유 값의 평균 개수를 반환합니다.

예를 들어, 여러분의 음악 앱 구독자들이 듣는 노래 장르의 평균 개수를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 노래가 재생될 때마다 Play Song or Video 이벤트가 트리거되며, 재생되는 각 노래는 Genre_Type 이벤트 속성을 캡처합니다. Genre_Type으로 그룹화되는 Play Song or Video에 대해 PROPCOUNTAVG를 실행하면 PlaySong or Video를 실행하는 사용자가 갖는 고유 Genre_Type 값의 평균 개수를 얻을 수 있습니다.

REVENUETOTAL

구문: $:REVENUETOTAL(event)

  • Event: 수익 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다. 또한, 

속성의 총계를 통화 형식으로 반환합니다. PROPSUM(event)와 동일합니다. 예를 들어 다음 설정에서는 구매를 통해 생성된 일별 총 수익을 표시합니다.

Screen_Shot_2019-10-04_at_16.01.14.png

위 스크린샷에서 볼 수 있듯 $: 접두어는 선택 사항입니다. 단순히 출력 형식이 통화라는 것을 알려 주는 용도입니다.

 

ARPAU

구문: $:ARPAU(event)

  • Event: 수익 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • 이 함수는 이벤트의 숫자 속성을 기준으로 그룹화하는 경우에만 작동합니다.

통화로 형식이 지정된 수익 이벤트 속성의 총계를 동일한 기간의 고유 활성 사용자 수로 나눈 값을 반환합니다. PROPSUM(event) / UNIQUES(any active event)와 동일합니다.

예를 들어 다음 설정을 통해서는 일반적인 이커머스 회사의 활성 사용자당 평균 수익을 나타낼 수 있습니다.

Screen_Shot_2019-10-04_at_16.02.53.png

위 스크린샷에서 볼 수 있듯 $: 접두어는 선택 사항입니다. 단순히 출력 형식이 통화라는 것을 알려 주는 용도입니다.

 

집계 수식

집계 수식은 확인하고자 하는 메트릭과 이벤트의 이동 평균 또는 이동 기간을 쿼리할 수 있도록 합니다. 이러한 수식은 보라색으로 컬러 코딩됩니다. 각 집계 수식에는 세 개의 구성 요소, 즉 집계하는 메트릭, 확인하고자 하는 이벤트, 집계할 구간이 필요합니다.

ROLLAVG

구문: ROLLAVG(metric, event, # of intervals)

  • Metric: 집계하고자 하는 메트릭입니다. 이는 위에 나와 있는 메트릭 수식 리스트 중 하나입니다.
  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • Number of intervals: 이동 평균에 포함할 5분 구간, 시간, 일, 주 또는 월의 수입니다. 예를 들어 일일 차트에서는 일일 구간에 대한 이동 평균만 허용합니다. 이동 평균에 대한 최대 범위는 36회의 5분 구간(3시간으로 계산), 72시간, 90일, 12주 또는 12개월입니다.

선택한 구간 동안 이동 평균으로 선택한 이벤트의 메트릭을 반환합니다. 예를 들어 다음 차트는 일일 활성 사용자 위에 겹쳐진 주간 이동 평균을 보여 줍니다.

CF_rollavg.png

아래에서 파란색 선은 일일 활성 사용자를, 초록색 선은 주간 이동 평균을 나타냅니다. 이는 일일 활성 사용자 수가 이동 평균보다 높은지 또는 낮은지 확인하는 데 활용할 수 있습니다.

CF_rollavg2.png

 

ROLLWIN

구문: ROLLWIN(metric, event, # of five-minute intervals/hours/days/weeks/months)

  • Metric: 집계하고자 하는 메트릭입니다. 이는 위에 나와 있는 메트릭 수식 리스트 중 하나입니다.
  • Event: 확인하고자 하는 이벤트를 가리킵니다. 이는 이벤트 모듈의 이벤트에 해당하는 글자여야 합니다.
  • Number of intervals: 이동 평균에 포함할 5분 구간, 시간, 일, 주 또는 월의 수입니다. 예를 들어 일일 차트에서는 일일 구간에 대한 이동 평균만 허용합니다. 이동 평균에 대한 최대 범위는 36회의 5분 구간(3시간으로 계산), 72시간, 90일, 12주 또는 12개월입니다.

입력된 일/주/월에 상관없이 이동 기간을 사용하여 선택한 이벤트에 대한 메트릭을 반환합니다. 예를 들어 이 차트에서는 월간 활성 사용자 대비 일간 활성 사용자의 비율을 표시합니다.

CF_rollwin.png

CUMSUM

구문: CUMSUM(metric, event)

  • Metric: 집계하고자 하는 메트릭입니다. 이는 위에 나와 있는 메트릭 수식 리스트 중 하나입니다.

차트의 기간 동안 총 일/주/월이 있는 특정 이벤트에 대한 메트릭을 반환합니다. 

예를 들어 아래 차트에서는 지난 30일 동안 Complete Purchase 이벤트를 통한 수익의 일일 누적 합계를 보여 줍니다. 2월 8일의 데이터 포인트는 2월 6일, 7일, 8일에 생성된 수익의 총합이 됩니다.

CF_cumsum.pngCF_cumsum2.png

CUMSUM(UNIQUES,A)의 경우 중복이 제거된 고유 사용자 수가 각 데이터 포인트에 대해 반환됩니다. 

 

함수 수식

함수 수식을 사용하면 확인하고자 하는 특정 이벤트 및 메트릭에 대한 수학적 함수를 쿼리할 수 있습니다. 이러한 공식은 파란색으로 컬러 코딩됩니다. 각 함수 수식에는 상수 또는 이벤트를 포함하는 다른 수식이 될 수 있는 값이 필요합니다.

TRENDLINE

구문: TRENDLINE(value)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 UNIQUES일 수 있음).

값의 추세선을 반환합니다. 이는 일반 최소 제곱 선형 회귀로 계산됩니다. 이 수식과 함께 다른 맞춤 수식을 표시하여 비교하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 TRENDLINE 함수가 차트에 컨텍스트 정보 없이 직선을 표시합니다.

예를 들어, 이 함수를 사용하여 노래나 동영상을 구매한 사용자 수의 추세선을 보고 고유 사용자 수와 비교할 수 있습니다.

Screen_Shot_2019-10-04_at_16.12.18.png

EXP

구문: EXP(value)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 UNIQUES일 수 있음). 허용되는 최대 값은 700입니다.

지정한 값의 거듭제곱으로 e 를 반환합니다. 예를 들어, 여기에서는 사용자가 티켓을 구매한 평균 횟수의 거듭제곱으로 e를 계산합니다.

CF_exp.png

LOG

구문: LOG(value, base)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 TOTALS일 수 있음).
  • Base: 상수입니다. 밑은 상수여야 하며 다른 함수를 포함할 수 없습니다.

밑에 대한 값의 로그 를 반환합니다. 예를 들어, 다음 수식은 밑 3에 대한 고유 활성 사용자 수의 로그를 반환합니다.

Screen_Shot_2019-10-04_at_16.15.10.png

LOG10

구문: LOG10(value)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 AVG일 수 있음).

밑 10에 대한 값의 로그를 반환합니다. 예를 들어, 다음 수식은 밑 10에 대해 트리거된 Complete Purchase 평균 횟수의 로그를 반환합니다.

CF_log10.png

LN

구문: LN(value)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 UNIQUES일 수 있음).

값의 자연 로그를 반환합니다. 이는 수학적 상수 e의 밑에 대한 로그입니다. 예를 들어 LN(UNIQUES(A))는 이벤트 A를 트리거한 고유 사용자 수의 자연 로그를 계산합니다.

POWER

구문: POWER(value, exponent)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 TOTALS일 수 있음).
  • Exponent: 상수입니다. 지수는 상수여야 하며 다른 함수를 포함할 수 없습니다.

입력된 값을 지정된 지수의 거듭제곱으로 반환합니다. 예를 들어 POWER(UNIQUES(A), 2)는 이벤트 A를 트리거한 고유 사용자 수를 반환합니다.

SQRT

구문: SQRT(value)

  • Value: 상수 또는 다른 함수가 될 수 있습니다(예: 전달하는 값은 이벤트의 AVG일 수 있음).

값의 제곱근을 반환합니다. 예를 들어 SQRT(TOTALS(A))는 사용자가 이벤트 A를 트리거한 총 횟수의 제곱근을 반환합니다.