이벤트 분할 분석 결과 해석하기

  • 업데이트 시간

이 문서에서는 다음 항목을 안내합니다.

  • 이벤트 분할 분석 결과의 의미 이해하기
  • 메트릭 모듈의 기능을 사용하여 분석 맞춤 설정하기

Amplitude의 이벤트 분할 분석 차트를 사용하면 특정 사용자 그룹이 제품을 어떻게 사용하는지 이해할 수 있습니다. 예를 들어 이벤트 분할 분석에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 선택한 기간에 수행된 상위 이벤트 식별
  • 이벤트 총계를 다른 이벤트와 비교
  • 어떤 사용자가 특정 이벤트를 실행하는지 확인

이벤트 분할 분석 데이터의 분석은 화면 하단 패널에 있는 메트릭 모듈에서 수행합니다. 여기에서는 이벤트와 사용자 세그먼트의 정보를 함께 확인하여 사용자 행동을 시각적으로 알아볼 수 있습니다.

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시작하기 전에

아직 자세한 내용을 알아보지 않은 경우 Amplitude에서 차트 작성에 대한 기초 내용을 숙지하고 이벤트 분할 분석 차트를 만드는 방법도 알아 보세요. 또한 여기에서 이벤트 분할 분석 차트에 대한 FAQ도 확인할 수 있습니다. 

이벤트 분할 분석 차트 해석

이벤트 분할 분석는 Amplitude에서 가장 일반적으로 사용되는 차트입니다. 간단하기 때문에 Amplitude를 처음 사용하더라도 유용한 분석을 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 여러 강력한 기능을 활용하면 더 심층적이고 세부적인 분석 결과를 얻을 수도 있습니다. 이 문서의 나머지 부분에서는 그러한 기능을 살펴보고, 최적의 방식으로 기능을 활용하여 사용자 행동에 관한 인사이트를 생성하는 방법을 설명합니다.

올바른 메트릭 선택

Amplitude는 이벤트 분할 분석 결과를 확인할 수 있는 여러 방법을 제공합니다. 이 섹션에서는 각 방법의 차이를 확인해 보겠습니다.

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Uniques

이벤트 분할 분석 차트의 기본 메트릭입니다. 이벤트 모듈에 추가한 이벤트를 실행한 세그먼트 내 고유 사용자의 총 수를 표시합니다. 원하는 특정 데이터 포인트에 마우스 커서를 올리면 손쉽게 정확한 수를 확인할 수 있습니다. 데이터 포인트를 구성하는 사용자를 점검하려면 해당 항목을 클릭하세요. Amplitude의 상세 보기 기능에 대한 지원 센터 문서를 확인하여 자세히 알아보세요.

Event Totals

Event Totals는 Uniques처럼 직관적인 수치 기반의 메트릭입니다. 하지만 Event Totals는 Uniques를 집계하는 대신, 각 데이터 포인트에서 특정 이벤트가 발생한 총 횟수를 그래프로 나타냅니다.

Active %

이 메트릭은 각 데이터 포인트에서 특정 이벤트를 실행한 모든 활성 사용자(특정 기간에 임의의 활성 이벤트를 실행한 사용자)의 백분율을 그래프로 나타냅니다.

Average

Average 메트릭은 특정 이벤트가 발생한 평균 횟수를 그래프로 나타냅니다. 여기서 임의의 데이터 포인트에 대한 '평균'은 이벤트 합계를 고유 사용자 수로 나눈 값과 같습니다.

Frequency

Frequency 메트릭을 적용하면 Amplitude는 사용자 세그먼트에 포함된 사용자를 버킷으로 그룹화합니다. 이때 버킷은 분석 기간 동안 이벤트를 실행한 횟수입니다.

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Frequency 메트릭을 사용하는 이벤트 분할 분석을 확인할 수 있습니다. 각 줄은 '빈도 버킷'을 나타냅니다. 각 데이터 포인트에 대해 Amplitude는 버킷에 포함된 사용자 수를 보여 줍니다. 그리고 위의 설명처럼, 특정 데이터 포인트의 사용자에 대해 자세히 알아보려는 경우 해당 항목을 클릭하기만 하면 됩니다.

Properties

분석의 세부 정보에 따라 이벤트 또는 사용자 속성의 값을 기반으로 이벤트 분할 분석 차트를 생성할 수 있습니다.

  • Sum of Property Value: 각 데이터 포인트의 속성 값 합계를 그래프로 나타냅니다. 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여야 합니다.
  • Distribution of Property Value: 선택한 이벤트 속성값으로 분류된 이벤트 합계의 분포를 나타냅니다. 최솟값은 포함이고 최댓값은 제외입니다.
  • Average of Property Value: 속성값의 평균, 또는 해당 값의 합계를 각 데이터 포인트에서 발생한 이벤트 총 수로 나눈 값을 그래프로 나타냅니다. 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여야 합니다.
  • Distinct Property Values per User: 각 사용자를 통해 발생한 서로 다른 속성값의 평균 수를 그래프로 나타냅니다. 즉, 고유 사용자별 속성값 쌍의 총합을 사용자 수로 나눈 값입니다.
  • Median Property Value: 각 데이터 포인트의 속성 중간값을 그래프로 나타냅니다. 이 지표는 평균이 이상값으로 인해 눈에 띄게 왜곡될 수 있는 상황에 가장 유용합니다. 이 메트릭을 사용하려면 속성값이 정수여야 합니다.

Formula

이벤트 분할 분석 차트에서는 분석에 포함한 이벤트에 Amplitude가 적용할 공식을 작성할 수 있습니다. 각 공식과 사용 사례의 일부 예시를 자세히 읽어 보려면 맞춤 공식 문서를 확인해 보세요.

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상세 분석표

차트 아래에서는 차트에 포함된 데이터의 표를 볼 수 있습니다. 데이터 표에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 표의 행을 선택하거나 선택 해제하여 차트 표시 업데이트
  • 'Export CSV' 버튼을 클릭하여 데이터 표 다운로드
  • 행 평균, 중간값, 변경 또는 합계(이벤트 합계, 속성 및 공식에만 사용 가능)을 기반으로 요약 열 수정
  • 열 이름을 클릭하여 열 기준으로 정렬(예: 합계, 5월 21일)

기본적으로 Amplitude는 이 표의 모든 상위 값이나 이벤트를 포함합니다. 이를 통해 Amplitude가 새로운 상위 값이나 이벤트를 받을 때 자동으로 업데이트됩니다. 세그먼트를 선택 해제한 다음 유지하려는 값과 이벤트를 선택하여 이 설정을 해제할 수 있습니다.

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차트 보기 변경

어떤 메트릭을 사용하든 결과를 차트에 표시할 때 여러 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

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기본 설정은 기본 선 차트입니다. 특정 사용자 카테고리의 이벤트에 대해 시간에 따른 추세를 살펴볼 때 유용합니다.

스택 영역 차트는 여러 이벤트를 분석할 때와 같이 별개의 여러 버킷으로 분류되는 데이터를 살펴볼 때 유용합니다.

막대형 차트는 데이터 포인트의 분포를 표시하려는 경우, 또는 여러 데이터 세그먼트에 걸쳐 메트릭 값을 비교하려는 상황에 유용합니다. 막대형 차트를 사용하면 어떤 값이 가장 높거나 일반적인지, 특정 그룹이 나머지와 비교해서 어떠한지를 손쉽게 확인할 수 있습니다.

스택 막대형 차트는 광범위한 카테고리나 버킷이 더 작은 항목으로 어떻게 나뉘는지를 보여 주며, 각 항목과 전체 합계의 관계도 이 차트에서 알 수 있습니다.

분석에서 여러 '그룹화 기준' 조건을 사용하면 시각화 결과가 혼란스럽고 해석하기 어려울 수 있습니다. 구체적으로 차트 유형은 아니지만, 그룹화 기준 시각화에서는 이러한 상황의 데이터를 명확하게 설명해 줍니다.

예를 들어, 'Play Song or Video' 이벤트를 장르 유형, 국가 및 플랫폼별로 그룹화하는 제어판이 있다고 가정해 보겠습니다.


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임시 또는 '버킷 기반' 차트 대신, 이 시각화에서는 표 보기를 생성하여 장르 유형, 국가 및 플랫폼을 기준으로 하여 데이터를 별개의 열로 분류합니다(즉, '그룹화 기준' 조건을 분석에 적용). 이를 통해 데이터를 더 손쉽게 정리하고 상호 참조할 수 있습니다. 이 예시에서는 팝송을 재생한 미국의 사용자 대부분이 웹 플랫폼에서 재생했습니다.

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그룹화 기준 조건의 체계 및 제한 사항을 자세히 알아보려면 여기에서 지원 센터 문서를 확인해 보세요. 

절대적인 합계와 상대적인 백분율 간 전환

스택 영역 차트와 스택 막대형 차트를 사용할 경우, 절대적인 합계 대신 상대적인 백분율을 기준으로 분석 결과를 확인하도록 선택할 수 있습니다.

 

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# Absolute에는 전체적인 사용자 수가 표시되는 반면, % Relative에는 계열 값을 모든 계열 값의 합계로 나눈 값이 표시됩니다.

고급 기능: 평균, 기간, 누적 합계

Rolling Average

Rolling Average에는 가중치가 적용되지 않은 평균이 표시되어 차트를 '원만하게' 보이게 합니다. 예를 들어 주말이 아닌 주중에 제품을 사용하는 사람과 같이, 주기적인 사용자가 있을 때 유용합니다. 

차트에 이동 평균을 적용하려면 Advanced를 클릭하고 드롭다운 리스트에서 Rolling Average를 선택합니다.

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참고:

  • 이동 평균에 대해 선택할 수 있는 최대 범위는 36회의 5분 간격(3시간), 72시간, 90일, 12주 또는 12개월입니다.

이 차트는 2월 5일에서 3월 7일 사이의 일일 이벤트 합계를 보여 줍니다. 이동 평균은 적용되지 않았습니다. 최댓값과 최솟값이 확연하게 나타내는 선을 확인해 보세요.

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하지만 7일의 이동 평균이 추가되면 이러한 변동은 사라집니다. 이제 각 데이터 포인트가 이전 7일간의 데이터에 대한 평균이기 때문입니다.

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각 일자의 데이터는 해당 일자의 데이터 포인트에 포함된다는 사실을 고려하세요. 현재 날짜를 보면 Amplitude는 점선을 사용하여 오늘의 데이터 수집이 아직 완료되지 않았음을 표시합니다. 날짜 선택기에서 Offset을 사용하여 점선을 숨길 수 있습니다.

또한 7일 이동 평균을 사용할 경우, 선택한 기간의 처음 6일은 선택한 기간 외부의 데이터를 가져옵니다. 예를 들어, 2월에 대한 분석에서 2월 6일의 결과는 1월 31일부터 2월 6일까지의 평균 데이터가 됩니다.

Rolling Window

Rolling Window는 데이터를 '원만하게' 만드는 다른 방법입니다. 하나의 데이터 포인트에서 지난 N일간의 정보를 집계하여 표시합니다. 7일 활성 사용자 수와 같은 집계된 메트릭을 일간 기반으로 보려는 경우에 유용합니다.

Rolling Window는 Rolling Average와 다르게, 선택한 기간 동안의 데이터 평균을 내지 않습니다. 대신 데이터의 합계를 산출합니다.

차트에 이동 기간을 적용하려면 Advanced를 클릭하고 드롭다운 리스트에서 Rolling Window를 선택합니다.

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참고:

  • 이동 기간에 대해 선택할 수 있는 최대 범위는 36회의 5분 간격(3시간), 72시간, 90일, 12주 또는 12개월입니다. 

이 차트는 4월 5일에서 5월 5일 사이의 일일 고유 사용자 수를 보여 줍니다. 이동 기간은 적용되지 않았습니다. 상세 보기를 사용하면 4월 21일에 173,144명의 사용자가 있었다는 사실을 알 수 있습니다.

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아래에서는 7일의 이동 기간을 사용하여 표시된 일일 고유 사용자 수를 볼 수 있습니다. 4월 21일의 데이터 포인트는 4월 15일에서 4월 21일 사이의 중복 제거된 고유 사용자 수입니다.

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이동 평균과 마찬가지로, 7일 이동 기간을 사용할 경우 선택한 기간의 처음 6일은 선택한 기간 외부의 데이터를 가져옵니다. 예를 들어, 2월에 대한 분석에서 2월 6일의 결과는 1월 31일부터 2월 6일까지의 평균 데이터가 됩니다.

Cumulative 합계

Cumulative 합계는 하나의 데이터 포인트에 있는 이벤트의 누계를 표시합니다. 예를 들어 구매 이벤트를 통해 창출한 수익의 누계를 표시해야 할 수 있습니다. Cumulative 합계를 사용하면 도움이 됩니다.

차트에 Cumulative 합계를 적용하려면 Advanced를 클릭하고 드롭다운 리스트에서 Cumulative를 선택합니다.

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참고: 공식에 누적 합계를 사용하려면 Formula를 클릭하고 CUMSUM을 입력합니다.

 

이 차트에서는 '구매 완료' 이벤트를 통해 창출한 수익의 누계를 보여 줍니다. 4월 19일의 데이터 포인트는 선택한 기간의 모든 이전 날짜에 창출된 수익의 합계를 나타냅니다. 여기에서는 4월 17일, 4월 18일, 4월 19일이 해당됩니다.

mceclip2.png고유 사용자 수에 누적 합계를 사용하면 각 데이터 포인트의 중복 제거된 고유 사용자 수를 생성합니다.

예:
  • 4월 17일에 사용자 A가 '구매 완료'를 실행했습니다. 
  • 4월 18일에 사용자 A와 사용자 B가 '구매 완료'를 실행했습니다. 
  • 4월 19일에 사용자 C와 사용자 D가 '구매 완료'를 실행했습니다. 

4명의 고유 사용자가 4월 17일부터 4월 19일까지 이 이벤트를 실행했기 때문에 4월 19일의 데이터 포인트에는 합계로 4가 반환됩니다.

엔터프라이즈 전용 기능

엔터프라이즈 고객은 다른 Amplitude 고객에게 제공되지 않는 추가 기능을 이용할 수 있습니다. Enterprise 플랜으로 업그레이드하려면 CSM에게 연락해 주세요.

실시간 세분화

엔터프라이즈 사용자는 실시간으로 세분화 데이터를 확인할 수 있습니다. 하지만 일부 주의해야 할 사항도 있습니다.

  • 하루 분량의 데이터만 실시간으로 세분화할 수 있습니다. 
  • 이벤트 시간은 내림 처리됩니다.
  • 차트는 모든 사람을 대상으로 5분마다 캐시됩니다.

기간별 비교(과거 데이터와 비교)

과거 데이터와 비교 기능을 사용하면 현재 시간 범위의 결과를 전날 또는 이전 주, 월, 분기 또는 연도의 같은 날 결과와 비교할 수 있습니다.

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예를 들어, 이번 주의 일일 활성 사용자를 지난 주와 비교한다고 가정해 보겠습니다.

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파란색 세그먼트는 현재 기간, 초록색 세그먼트는 지난주의 데이터를 보여 줍니다. 

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기간별 비교 구간을 설정할 수 있으므로 실제로 비교할 날짜를 선택할 수 있습니다. 또한 토글을 통해 값 사이의 백분율 변경을 확인할 수도 있습니다.

맞춤 공식에 대한 기간별 비교

맞춤 공식 메트릭과 기간별 비교를 함께 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 현재 이동 평균을 이전 달의 이동 평균과 비교할 수 있습니다.

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또한 여기에서 이벤트 분할 분석 차트에 대한 FAQ도 확인할 수 있습니다.