데이터 시각화 툴, Amplitude 차트 종류 간단 요약(최최종)

 

강력한 데이터 분석/시각화 툴로 알려진 Amplitude에서 사용할 수 있는 차트들에 대해서 소개해보려한다. 어떤 목적으로 어떤 데이터를 분석할지 결정하는 것 못지 않게 중요한 것이 바로 어떤 차트를 선택할지에 대한 고민이다. 내 목적에 맞는 차트는 무엇일지 알아보자.

 

amplitude의 가이드를 바탕으로 작성했다. 별도의 가입 없이 간단한 정보만 입력하면 바로 데모 페이지를 써볼 수 있으니 본격적으로 사용하기 전에 맛보기로 경험해보는 것을 추천한다.

https://analytics.amplitude.com/demo/home

 

차트는 왼쪽 상단의 Create New를 클릭하여 추가할 수 있다.

 

그럼 이제 각 차트별 목적과 활용방법을 알아보자.

 

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1. Segmentation

이 차트는 선택한 기간 동안 User Property 또는 Event Property 별로 이벤트를 비교, 분류한다. 또한 시간별, 일별, 주별, 월별 빈도로 실시간 데이터를 볼 수 있다. 가장 큰 특징은 시계열 데이터를 볼 수 있다는 점이다.

이런 식으로 라인차트로 볼 수도 있고, 사진에 보듯이 다른 차트 양식을 선택할 수도 있다. 가장 무난하게 쓰는 차트 종류는 Line Chart와 Bar 차트이다. Line Chart는 시계열(날짜별 흐름) 데이터를 보기에 적합하고 Bar Chart는 그룹별 통계를 보기에 좋다.

 

 

2. Funnel

퍼널 차트는 사용자가 서비스에서 정의한 경로를 성공적으로 탐색하고 있는지 확인할 수 있는 차트이다. 어디서 이탈하는지도 확인할 수 있다.

사람들이 많이 쓰는 경로를 다음과 같이 정의했다고 가정해 보자.

① Favorite song or video (좋아하는 재생목록)

② Play song or video (재생하기)

③ Purchase Ticket (티켓구매)

 

이때 퍼널차트를 보면 1단계(좋아하는 재생목록)에서 2단계(재생하기)로 넘어갈 때 98%의 유저가 남아있고, 2단계(재생하기)에서 3단계(티켓구매)로 넘어갈 때 54.8% 유저만이 남는다는 것을 볼 수 있다. 이 사례에서는 3단계에서 40%가 넘는 유저가 이탈했으므로 구매 과정에서 장애가 발생하거나 불편한 UX가 없는지 확인해 볼 수 있겠다.

 

퍼널차트는 이 처럼 어떤 단계에서 이탈을 많이 하는지를 파악하여 문제를 정의하고 해결할 수 있도록 도와 이탈률을 줄이는데 기여할 수 있다.

 

 

3. Data Table

이 Data Table은 무료 기능으로 풀린 지 얼마 안 되어서 나도 많이 써보지는 않았다. Data Table 말 그대로 '표 차트'라고 생각하면 된다. 여러 지표를 한 번에 비교하고 해당 데이터를 여러 방면에서 나눠 자용자 정의 분석을 생성해야 할 때 적합하다. 사용자 행동, 사용자 특성 및 지표를 조합하여 빠르게 분석할 수 있다. 자세한 설명은 amplitude data table을 참고하자.

 

group by를 클릭해 여러 세그먼트로 분류해서 볼 수 있고(행 추가)

Add Event and Metric를 클릭해 더 트래킹 하고 싶은 이벤트나 지표를 추가(열 추가)할 수 있다.

 

 

4. Retention

한국어로는 잔존율이라고도 불리는 이 리텐션 차트는 사용자가 초기 이벤트를 실행한 후 얼마나 자주 제품을 다시 사용하러 오는지 보여주는 차트이다. 이 정보는 사용자가 다시 서비스를 방문하는지 그 여부를 파악하기 위해 필수적으로 봐야 하는 데이터이다.

 

리텐션 분석을 위해서는 최대 2개의 이벤트(Starting event, Then the return even)를 선택할 수 있다.

Starting event을 했던 사람이 다시 돌아와서 Then the return event를 하는 것을 시간 순서대로 보여주는 것이다.

우측에 보면 daily로 볼지, weekly로 볼지, monthly로 볼지 선택할 수 있고 얼마나 긴 기간 동안의 데이터를 볼지도 선택할 수 있다.

 

 

5. User Composition

User Composition 차트는 이벤트 기반 분석이 아니므로 이벤트 모듈이 없어도 작동이 가능하다는 특징이 있다. User Composition 차트는 이벤트가 없는 대신 User Property에 의존한다. 원하는 User Property를 선택하고 사용자 세그먼트를 정의하면 분석결과를 볼 수 있다.

 

 

6. User Session

User Session차트는 다양한 세션 기반 지표를 통해 사용자를 분석하는데 도움을 줄 수 있다. 세션길이(한 세션 당 웹사이트에 머무르는 시간), 평균 세션 길이, 사용자당 평균 세션, 사용시간등의 분포를 보여줌으로써 사용자가 얼마나 자주 오는지, 얼마나 오래 쓰는지 등을 파악할 수 있다.

 

 

7. Pathfinder

무료로 열린지 얼마 되지 않은 기능이다. 항상 어떤 기능일까 궁금했는데, 써보니 신세계다. 유저들이 가장 많이 하는 행동이 뭔지, 어떤 경로를 거쳐 전환되는지 손쉽게 확인할 수 있다.

 

Pathfinder는 사용자가 제품에서 실행하는 모든 이벤트(노드라고도 함)와 사용자가 취하는 해당 이벤트의 시퀀스(경로라고도 함)를 표시한다. 때문에 지정된 이벤트로 나가는 경로와 들어오는 경로를 모두 볼 수 있으며 Pathfinder는 최대 50단계의 경로를 표시한다.

 

Amplitude에서는 Pathfinder를 사용하여 사용자가 전환에 도달할 수 있는 가장 일반적인 경로를 확인한 다음 이 정보를 사용하여 Funnel 차트를 작성하는 것이 좋다고 권장하고 있다. 다만, 무료 유저라면 data usage(사용량)을 신경 쓸 텐데 이 pathfinder 기능이 사용량을 엄청 많이 잡아먹는 걸 느꼈다(사용량 다 쓰면 amplitude 일정기간 동안 못쓴다). 전체 이벤트를 다 돌려야 해서 그런 것 같다. 참고로 이벤트 수 뿐만 아니라, 쿼리 횟수(차트 사용)도 이벤트 사용량에 함께 집계된다.

pathfinder는 한 이벤트로의 도달까지의 경로를 보여주기 때문에 특히 어떤 이벤트를 지정하는지가 중요하다. 왼쪽 상단에 starting with라는 드랍다운을 누르면 시작 이벤트를 기준으로 경로를 볼 지,끝 이벤트로 경로를 볼 지 선택할 수 있다. 전환까지의 도달이 궁금하다면 ending with 옵션을 선택하고, 전반적으로 어떤 행동을 많이 하는지 or 전환 후 어떤 행동을 하는지 궁금하다면 starting with를 쓰면 좋다.

 

 

8. Pathfinder Users

pathfinder users 차트는 사용자가 제품을 사용하는 경로를 보여준다. 보고 싶은 이벤트를 지정하면, 그 이벤트 다음에 어떤 행동을 하는지, 그 이벤트 전에는 어떤 행동을 하는지 경로를 확인할 수 있다. 때문에 이 차트는 서비스에서 사용자가 어떻게 많이 이용하는지 보편적인 경로를 확인할 수 있고, 사용자 경험을 더 효과적으로 개선(특정 부분에 affordance를 준다던지)시키는데 활용할 수도 있다.

 

 

9. Stickiness

설정한 기간동안 사용자가 특정 이벤트를 실행하는 빈도를 보여주는 차트이다. 때문에 해당 차트는 다른 차트들과 다르게 이벤트 하나에 대한 정보만 트래킹 한다. Retention차트랑 다른가?라는 생각이 들 수도 있는데, Retention은 시작하는 행동과, 돌아와서 하는 행동을 다르게 지정할 수 있고, Stickness는 한 이벤트로만 실행하는 빈도를 파악할 수 있다는 게 다른 점이다.

 

Amplitude는 헤비유저(단골 유저들)들을 따로 세그먼트로 지정해서 충성도 분석에 포함하는 것을 추천한다.  일반 사용자들에게 해당 행동을 하도록 유도하면 리디렉션이 효과적으로 개선되는 경우가 있기 떄문이다.

 

 

10. Lifecycle

Lifecycle차트는 서비스에서 가장 중요한 이벤트가 뭔지 아는 것이 가장 중요한 차트이다. 우리 제품에서 가치를 얻기 위해 유저들이 해야 할 행동이 무엇인지 명확히 이해하고 이를 중심으로 수명 주기를 파악해야 한다.

 

Amplitude에서는 다음과 같이 Lifecylce 차트를 활용하라고 추천한다.

Lifecycle 차트는 결과 부분에서 New Users(신규 유저), Current Users(현재 유저), Resurrected Users(재활성 유저), Dormant Users(휴면 유저)의 비율을 볼 수 있는데 이때 이 비율과 주기를 잘 확인하면서 New Users, Current Users, Resurrected Users를 늘릴 수 있는 방법을 모색하고 Dormant User 비율이 늘어나지는 않는지 꾸준한 트래킹이 필요하다.

 

 

11. Revenue LTV

LTV가 중요한 지표라는 것은 마케터라면 누구나 알 것이다. 신규 사용자를 획득하고 참여시키더라도 수익을 창출할 수 없다면 회사 성장에는 도움이 되지 않기 때문이다. Amplitude의 LTV차트는 Revenue 지표를 사용하여 최근 LTV(고객이 우리 서비스에서 쓰는 비용)가 어떻게 되고 있는지 흐름을 보여준다. 이때 중요한 건 Revenue 지표를 받고 있어야(SDK로 전송해야 한다) 한다는 점이다. 

 

또한, 이벤트는 Any Revenue Event라는 이벤트 하나만 사용할 수 있고 where 속성을 클릭하여 조금 더 세분화해 LTV를 측정할 수 있다.

https://immybox.tistory.com/23

고객평생가치(LTV)란 무엇인가? #마케팅 지표1: LTV(Life Time Value)