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Amplitude 2025년 2월 신규 기능 업데이트 훑어보기

Team MAXONOMY ・ 2025.03.03

Amplitude 2025년 2월 신규 기능 업데이트 훑어보기

가이드 및 설문조사(Guides and Surveys) 기능 추가

이제 번거로운 팝업은 그만! ‘가이드 및 설문조사’ 도구로 고객 맞춤형 경험을 제공해보세요. ‘가이드 및 설문조사’ 도구는 고객이 필요한 시점에, 적절한 내용을 제공하며, 그외 불필요한 상황에서는 비활성화시킬 수 있습니다. 개인화된 온보딩 여정을 만들고, 맥락에 기반한 피드백을 수집할 수 있습니다.


  • 사용 방법: Amplitude 내 왼쪽 내비게이션의 가이드 및 설문 홈페이지로 이동
  • 사용 대상: 이 기능은 Plus 플랜의 추가 기능으로 제공되며, Growth 및 Enterprise 플랜에서도 선택 가능합니다.









분석 기능 업데이트

단축키로 분석 작업 가속화


이제 단축키로 더욱 빠르게 데이터를 분석할 수 있습니다. [이벤트 빠르게 선택: Shift + E], [즉시 필터링: Shift + F], [신속한 차트 저장: Shift + S] 등의 단축키 사용이 가능합니다. 또한 Enter 키를 통해 드롭다운 항목을 선택하고, Space 키로 속성 값을 토글할 수 있습니다. 자세한 단축키를 확인하고 싶으면 Shift + ?를 눌러 모든 단축키 목록을 확인하세요.


  • 사용 방법: 차트 내에서 Shift + ? 키를 눌러 모든 단축키 확인
  • 사용 대상: 모든 사용자









웹 실험 생성 기능 추가

마케팅 인사이트를 액션으로 손쉽게 전환하세요! 이제 Amplitude 마케팅 허브에서 직접 A/B 테스트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 웹 페이지의 다양한 변형을 손쉽게 생성하고, 그 결과를 측정하며, 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 분석과 실험을 하나의 워크플로우 내에서 연결해보세요.

  • 사용 방법: 마케팅 허브(Marketing Hub) > 페이지 참여(Page engagement) > 웹 실험(Web Experiments) 생성
  • 사용 대상: 모든 플랜에서 제한된 웹 실험 기능 무료 사용 가능









데이터 테이블 어트리뷰션 개선

이번 업데이트에서는 데이터 테이블의 어트리뷰션 모델에 다음 네 가지 개선이 이루어졌습니다.


  • 그룹화 속성 한도 10개에서 20개로 증가하여 보다 복잡한 분석 지원
  • 프룬 값(pruned values)을 별도의 그룹으로 분리하여 필터링이 결과에 영향을 주지 않도록 개선
  • 시간 해상도를 12시간에서 1밀리초로 개선하여 속성 값 변화가 정확하게 캡처되도록 지원
  • 최상위 속성만 어트리뷰션에 적용되도록 어트리뷰션 의미 재정의


이러한 개선 사항은 복잡한 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 도와주며, 사용자 여정을 더욱 생생하게 데이터로 반영합니다.


  • 사용 방법: Amplitude 내 데이터 테이블의 열 헤더를 통해 어트리뷰션 확인
  • 사용 대상: 모든 사용자










대시보드 강화

이제 대시보드를 스토리텔링 캔버스로 전환해보세요. 이번 업데이트를 통해 대시보드 내에 YouTube, Loom, Vimeo, Zoom Clips의 동영상을 임베드할 수 있게 되었습니다. 또한 이미지를 추가하여 질적 맥락을 제공하고, 인사이트를 설명하거나 사용자 피드백을 공유할 수 있습니다.


  • 사용 방법: 대시보드 내에서 직접 이미지와 동영상을 추가
  • 사용 대상: 모든 사용자









세션 리플레이 기능 추가

Google 태그 매니저 지원 세션 리플레이

Google 태그 매니저를 통해 세션 리플레이 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. 단, 이 기능은 기존의 브라우저 SDK 플러그인과 다른 프로세스를 요구하므로, Google 태그 매니저를 사용한 세션 리플레이 구현법 문서를 확인하시기 바랍니다.


  • 사용 방법: Google 태그 매니저를 설정하여 접근
  • 사용 대상: 세션 리플레이 기능에 접근할 수 있는 모든 고객에게 제공됩니다.










데이터 및 활성화(Activation) 기능 업데이트

Amplitude 전반에서 코호트 사용

많은 사용자 요청에 부응하여, 코호트 동기화 모달을 도입했습니다. 해당 모달을 통해 차트, 실험, 가이드, 설문 등 플랫폼 전반에서 코호트를 연결하고, 모든 활성화 기능을 사용할 수 있습니다.


  • 사용 방법: 코호트 → 타깃 사용자에서 확인
  • 사용 대상: 모든 플랜에서 사용 가능





이벤트 스트림에서 특정 이벤트 숨기기

비활성 이벤트나 노이즈가 많은 고빈도 이벤트 등은 이벤트 스트림을 복잡하게 만들 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 이벤트의 가시성 드롭다운 메뉴에 “이벤트 스트림에서 숨기기” 옵션을 추가했습니다. 이번 업데이트와 함께, “Autocapture Smart Event Names” 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. 이제 이벤트 스트림에서 Autocapture 이벤트를 처리하는 데 여러 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 스마트 이름을 활용하거나, 이 기능을 사용하여 특정 이벤트를 완전히 숨길 수도 있습니다.


  • 사용 방법: 이벤트 페이지에서 해당 이벤트의 설정을 토글 확인
  • 사용 대상: 모든 플랜에서 사용 가능





분류 체계(Taxonomy) 내 중복 이벤트 감지

레이블이 지정된 이벤트 생성 시, 동일한 정의의 이벤트나 유사한 페이지 요소를 가진 다른 이벤트가 존재하는지 확인할 수 있습니다. 중복 이벤트를 찾는 시간을 절약하고 중복 이벤트로 인한 분류 체계 혼란을 방지하는 데 도움을 줍니다.


  • 사용 방법: 데이터 > 이벤트 > 레이블된 이벤트에서 “Launch Visual Labeling”을 실행하고, 오른쪽 패널에서 중복/유사 이벤트 확인
  • 사용 대상: 모든 플랜에서 사용 가능






미 작동 이벤트 식별

웹사이트 변경으로 인해 더 이상 작동하지 않는 이벤트를 신속하게 확인할 수 있습니다. 레이블된 이벤트 페이지에 새로운 열과 뷰가 추가되어, 최근 이벤트가 발생하지 않은 이벤트를 한눈에 파악할 수 있습니다.


  • 사용 방법: 데이터 > 이벤트 > 레이블된 이벤트 페이지의 'Recency' 열을 확인
  • 사용 대상: 모든 플랜에서 사용 가능







애플 기기에 대한 디바이스 타입 감지 기능 향상

Amplitude의 Browser SDK 2.x를 사용하는 경우, 이전에 "(none)"으로 분류되던 애플 기기의 디바이스 타입이 올바르게 식별되도록 백엔드 로직을 개선했습니다. 해당 업데이트로 Mac 기기에 대해 보다 정확한 디바이스 패밀리 어트리뷰션을 제공하며, 기존 분류에는 영향을 주지 않습니다.


  • 개선사항
  • 애플 기기에 대한 보다 정확한 디바이스 타입 보고
  • 디바이스 기반 분석 데이터 품질 향상
  • 참고사항
  • 이번 업데이트는 이전에 "(none)"으로 표시된 애플 기기에만 영향을 미칩니다.
  • 기존 데이터는 변경되지 않으며, 새 데이터부터 올바른 디바이스 타입이 반영됩니다.









실험 기능 강화

웹 실험 원격 평가


이제 Amplitude 사용자 속성과 코호트를 활용하여 웹 실험 타겟팅이 가능해졌습니다. 실험 평가 모드를 ‘원격 평가(Remote Evaluation)’로 설정하고, 안티 플리커(anti-flicker) 설정을 선택하면 원하는 코호트를 타겟팅하여 웹 경험을 개인화할 수 있습니다.


  • 사용 방법: 웹 실험 내 타겟팅 설정에서 원격 사용자 속성과 코호트를 업데이트하세요.
  • 사용 대상: Web Experiment Growth 및 Web Experiment Enterprise 고객에게 제공






웹 실험 오버레이 내비게이션 모드

사용자의 오랜 요청을 반영하여, 이제 웹 실험의 시각적 편집기에서 여러 페이지를 자유롭게 탐색할 수 있게 되었습니다. 이 업데이트로 다중 페이지 실험 설정을 보다 직관적이고 효율적으로 가능합니다.


  • 사용 방법: 웹 실험 오버레이 내, 시각적 실험 편집기를 통해 사용










마치며

이번 업데이트 중 어떤 기능이 가장 마음에 드시나요? 지금 바로 Amplitude에 로그인하여 새로운 기능을 확인해보세요.







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좋은 질문은 여러분이 원하는 항목을 정확히 측정하고 인사이트를 발견할 수 있는 가능성을 높여줍니다. 잘 구성된 이벤트와 이벤트 속성은 데이터 혹은 자동 추적 솔루션을 능가하는 효과가 있습니다.본 포스팅에서는 여러분의 팀에서 무엇을 측정해야 할지 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 영향력있는 질문을 만드는 데 도움이 되는 몇가지 접근 방법을 자세히 공유하려고 합니다. 영향력 있는 질문을 만들기 위해서는 물론 연습이 필요하지만, 불가능한 일은 아닙니다.시작하기에 앞서, 저희가 경험을 통해 깨달은 내용을 먼저 공유하려고 합니다.‘어리석은’ 질문과 완전하지 않은 질문은 제외해야 하고, 무엇보다 서두르지 말아야 합니다. 일부는 질문의 내용을 브레인스토밍을 하는 것이 우스워 보이지 않을까 하는 생각에 도중에 중단해버리기도 합니다. 충분한 고민의 시간을 갖지 않고 서두르게 되면 겉핥기 식의 질문만 하게 될 가능성이 높습니다. 좋은 질문은 ‘좋지 않은’ 질문과 덜 중요한 질문을 바탕으로 고민한 결과에서 나옵니다. 큰 영향이 있는 좋은 질문을 하려면 이러한 노력의 과정을 여러번 거쳐야 합니다. 그러니 시간을 투자하십시오. 완전한 질문을 만들어야 합니다.다시 본론으로 돌아가 이야기를 이어가겠습니다. 일반적으로 사람들은 ‘데이터 제공’과 관련하여 다음 세 가지 중 한 가지의 니즈가 있습니다.결정이 필요한 건이 있고, 결정 이후에 그 내용을 알릴 수 있는 데이터가 필요합니다.가정의 불확실성을 줄이고 싶습니다.성과와 영향을 이해하고 싶습니다. 그리고 무엇인가 효과가 나오고 있는지 알고 싶습니다. 또한 어떤 것이 효과가 있거나 (혹은 효과가 없거나) 향후 효과가 있을 예정이라는 것을 (향후 효과가 없을 것이라는 것을) 증명하고 싶습니다.결정에는 가정이 포함되기 때문에 두 개념은 연결되어야 합니다. 가정은 결정으로 이어집니다. 우리는 일반적으로 어떤 결정을 내리기 위해서 (아무것도 하지 않기로 결정하더라도) 무엇이 효과가 있는지 확인하길 원합니다.그러나 질문을 유도할때는 결정과 가정을 나누는 것이 도움이 됩니다. 왜일까요? 사람들마다 각자 다른 관점에 끌리는 것 같습니다. 하나의 접근 방식만을 사용하는 것은 (예: 한 개의 캔버스만 사용하여 가정하는 경우) 팀에 제한을 주는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 또한, 대부분의 팀에서 벤치마크와 ‘표준’ 매트릭스를 강조하고 있지만, 어떤 결정을 통보하고 어떤 가정을 검증하기를 원하는지 실제로 파악하는 데 어려움이 많습니다. 이것을 유연성이 더 많아졌다고 이해할 수는 없습니다.다음으로 알게된 점은 문제 해결의 수준(레벨)이 중요하다는 것입니다. 질문을 브레인스토밍하고 정제하여 우선 순위를 정하는 것이 한 단계 (또는 두 단계) 수준을 오르내리는 데 도움이 됩니다. 개방형 질문은 보다 구체적인 질문을 유도하는데 도움이 됩니다. 또한 구체적인 질문은 개방형 질문을 유도하는데 도움이 됩니다. 이것이 왜 중요할까요? 이렇게 함으로써 질문이 보편적으로 모두에게 해당되는 내용인지, 일부만 타겟으로 하는 구체적인 내용인지의 여부에 관계없이 모든 사용자를 참여시킬 수 있습니다.이 내용에 대한 보충 설명으로 아래의 이미지를 공유합니다. Miro에서 사용하는 실제 보드입니다.이 테이블에는 결정, 가정, 성과 및 영향의 세 열이 있습니다. 특이성의 범위에 따라 각 열에 대한 샘플 질문 및 가정을 작성합니다. 예를 들어, 이 가정은 전체 비즈니스의 기반이 될 수도 있고 (‘수요가 10년 동안 증가할 것입니다’), 버튼 배치와 관련된 가정이 될 수도 있습니다 (‘이런 유형의 버튼은 항상 오른쪽에 있습니다’). 전체 전략의 효과나 소규모 작업 흐름의 효율성에 대해 확인하고자 할 수도 있습니다.워밍업으로 브레인스토밍을 통해 각 열마다 세 가지 예시 문장을 적어봅시다.결정 예시가정 예시효과가 있을까?(is-it-working) 형식의 질문 예시이것을 약간 응용해보겠습니다. 매우 구체적인 예시 한 가지, 매우 광범위한 예시 한 가지 그리고 중간 정도의 특이성이 있는 예시 한 가지를 생각해 보십시오. 이는 준비 단계로, 운동 전에 스트레칭을 하는 것과 같습니다.DIY 앱 구축업체와 키트 디자이너를 위한 제품 판매를 가정하여 다음과 같이 완성해 보았습니다.‘자, 이제 결정, 가정 그리고 실행 질문의 항목 하나씩을 선택하여 자세히 살펴봅시다. 그리고 각각의 항목에 맞는 세 개의 하위 질문을 브레인스토밍해봅시다. 불확실성은 어디에서 줄여야 할까요? 어떤 질문이 (응답할 경우) 이 문제를 해결하는데 도움이 되나요? 해결까지는 불가능하더라도 최소한 해결할 수 있다는 자신감을 갖게 해줄까요?’또한 다음 항목들도 선택해야 합니다 : 왜, 누가, 무엇을, 언제, 어디에서, 어떤 것을, 얼마나 많이, 어떻게, 얼마나 오래, 하는지, 해왔는지, 할 것인지, 해야 하는지, 있는지 등.카테고리와 수준을 탐색한 다음 하위 질문을 브레인스토밍하는 이 두 단계 프로세스는 사람들이 더 폭넓게 생각하고 질문의 수준을 높이거나 낮출 수 있도록 합니다. 질문에 바로 뛰어드는 것 보다 훨씬 낫습니다.여러분의 팀에 문제가 있거나 더 많은 연습이 필요할 경우, 아래 빈칸 채우기가 도움이 될 수 있습니다.얼마나 많은 사용자가 지난 30일동안 ________ 했습니까?_____________ 경로에서 신규 사용자가 유입되는 경로는 어디입니까?_____________ 의 장기적인 리텐션에 _______________와 ______________가 영향을 미칩니까?_____________ 는 _____________에 비해 얼마나 더 잘 유지됩니까?_____________ 사용자가 ______________ 로 이동할 가능성이 더 높습니까?_____________ 당 평균 _____________ 수는 얼마입니까?고객은 _____________ 이후 어디로 이동하며, 결국 _____________이 됩니까?_____________ 를 예측할 수 있는 고객의 고유한 행동은 무엇입니까?언제 ____________ 우리가 반대로 ____________ 했습니까?사람들이 실제로 ____________ 합니까? 아니면 단지 ____________ 합니까?고객이 ____________ 를 시도할 때 언제/어디에서 문제가 발생합니까?_____________ 에 대한 우리의 노력이 ____________ 의 결과입니까?우리가 발행한 것이 ____________ 의 원인입니까? 아니면 ____________ 입니까?우리가 ____________ 하도록 하는 사소한 일이 있습니까?우리는 ____________ 로 가는 방향에 있습니까?이러한 활동은 질문을 브레인스토밍을 할 때 좀 더 확신을 갖게 합니다.워크샵이 끝날 때쯤 우리는 많은 질문과 하위 질문을 얻게 되고, 어떤 질문이 가치있는 지도 어느정도 알게 됩니다. 또한 많은 것을 배울 수 있는 항목을 가치가 있다고 판단하고 우선순위를 두게 됩니다. 하지만 무엇보다 가장 중요한 것은 어떤 질문의 ‘등급’이 가치있는지를 알게 되었다는 것입니다. 즉, 가장 중요한 명사, 동사, 워크 플로우 및 목표도 배우게 되었습니다.지금까지 설명드린 내용은 스마트 계측 접근법입니다. 물론 우리는 모든 것을 계측할 수는 없습니다(그렇게 해서도 안됩니다). 사용자의 모든 클릭을 기록해서도 안됩니다. 또한 모든 질문을 미리 예측할 수도 없습니다. 하지만 좋은 질문을 통해 인사이트를 발견하는 과정을 도구화할 수 있습니다.좋은 질문은 여러분이 가야할 길을 인도하는 훌륭한 안내자가 될 수 있습니다. 꾸준한 연습을 통해 좋은 질문을 하는 방법을 터득하고 익숙해 지십시오.

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진입 장벽이 낮은 D2C 비즈니스 모델은 온라인 쇼핑 산업에서 계속 성장하고 있습니다. 디지털 마케팅, 미디어 및 커머스 분야의 리서치 기업 eMarketer에 따르면, 2020년 D2C 분야의 매출은 전년보다 24.3% 증가하여 미국 이커머스 시장의 전체 매출을 앞질렀습니다. 온라인 광고와 온라인 마케팅의 일부 과제를 보강하여 잠재 고객에게 직접 도달할 수 있다면, B2C(Business-to-Customer) 비즈니스 모델보다는 D2C 모델이 더 적합할 수 있습니다.하지만 수많은 경쟁 기업과 브랜드, 비슷한 성격의 업체가 넘쳐남에 따라, D2C 기업들은 초반에 주로 활용했던 밀레니얼 기반 마케팅에만 의존할 수 없게 되었습니다.대량 광고로 더 많은 매출을 만들어내던 시대는 지났습니다. D2C 기업은 방대한 양의 고객 데이터를 처리하고 캠페인을 개선할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있는 기술이 필요합니다. D2C 기업의 마케팅 담당자는 이러한 툴을 활용하여 업계가 직면한 세 가지 주요 과제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.  CAC (Customer Acquisition Cost, 고객을 확보하는데 드는 비용)D2C 기업에게 소셜 미디어는 신규 고객을 확보하는 가장 중요한 채널입니다. 하지만 경쟁이 치열해지면서 페이스북과 같은 소셜 플랫폼에서 노출 1,000건 당 드는 비용이 크게 증가했습니다. 더 많은 수의 기업이 같은 그룹의 유저를 대상으로 관심을 얻기 위해 경쟁하고 있습니다. 뿐만 아니라 데이터가 플랫폼 간에 일관된 방식으로 공유되지 않기 때문에, 기업은 중요한 고객을 확보하는데 큰 도움이 되지 않는다는 사실을 인지하지 못한 채 한 채널에만 많은 투자를 하게 되기도 합니다.그렇다면 D2C 기업이 효율적인 비용으로 고객을 확보할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요? 무엇보다 고객의 구매 경로를 명확히 파악해야 합니다. 마케팅 담당자가 웹사이트, 애플리케이션, 이메일 등 각 접점 채널의 가치를 명확히 분석할 수 있다면 소셜 채널에만 의존할 필요가 없습니다. 대신 고객의 반응이 있는 다른 채널에 투자할 수 있습니다.고객을 확보할 수 있는 소스를 분석하기 위해, D2C 마케팅 담당자는 다양한 채널에서 유저 데이터를 수집하고 통합할 수 있는 기술이 필요합니다. 이러한 정보를 수동으로 수집하는 것은 고객이 방문하는 다양한 플랫폼의 수를 고려해보면 매우 번거로운 일이며 오류도 발생하기 쉽습니다.고객을 확보하는 비용을 줄이기 위해서는, D2C 마케팅 담당자들은 AppsFlyer와 같은 어트리뷰션 툴을 활용하는 것도 고려해볼 수 있습니다.잠재 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식을 분석함으로써 D2C 기업은 자동화 된 메시지 또는 기타 콘텐츠를 통해 제품의 가치를 보다 빠르고 강력하게 보여주는 방법을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 D2C 브랜드가 고객의 구매 주요 요인을 파악할 수 있도록 지원함으로써 고객을 확보하는 비용을 절감할 수 있습니다.  리텐션고객 충성도는 많은 D2C 기업에서 생존을 위한 핵심 요소로 여겨져 왔으나, 몇가지 요인으로 인해 충성도가 약해지기도 합니다. 고객들은 여러 D2C 기업보다는 아마존과 같은 하나의 플랫폼에서 구매하는 것을 더 선호할 수도 있습니다. 또한, D2C 기업의 쇼핑객들도 그들이 가장 좋아하는 제품이 품절되거나 다른 브랜드에서도 비슷한 제품을 이용할 수 있다면 충성도가 낮아질 수 있습니다. 실제로 코로나19 바이러스의 대유행 기간 동안 53 %의 소비자가 원래 구매하고자 했던 브랜드가 아닌 다른 브랜드에서 구매를 했습니다.리텐션을 높이기 위해서, D2C 기업은 고객에게 다른 곳에서는 얻을 수 없는 경험을 제공하여 차별화해야 합니다.데이터 통합 수집 플랫폼 mParticle의 마케팅 부사장인 Lyndi Thompson은 “고객 경험에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있으며, 전환 비용이 그 어느 때보다 낮아지고 있습니다.” 라고 말했습니다.고객의 기대에 충족하기 위해 D2C 마케팅 담당자는 고객 여정에 대한 통합 뷰를 제공하는 mParticle과 같은 CDP(Customer Data Platform, 고객 데이터 플랫폼)이 필요합니다. 또한 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 프로덕트 분석 플랫폼을 활용하는 것도 리텐션과 관련된 유저 액션을 분석하는데 도움이 됩니다. D2C 기업은 여러 채널의 유저를 추적하여 구매 빈도 또는 특정 액션 정보를 기반으로 리텐션 캠페인을 실행할 수 있습니다.미국의 명상 애플리케이션 Calm은 그들의 애플리케이션에서 알림 기능을 사용한 고객의 리텐션 비율이 거의 3배 증가했음을 Amplitude(앰플리튜드)를 통해 발견했습니다. 이 결과를 바탕으로 Calm은 유저들이 알람을 설정하도록 유도하는 메시지를 발송했습니다. 이 메시지를 본 유저의 40%가 알림을 설정함으로써 전반적인 리텐션 관리에 큰 도움이 되었습니다.  개인화도매 기업과 달리 D2C 기업은 마케팅을 통해 고객에게 직접 어필해야 합니다. 혼잡한 산업에서 진정한 개인화는 대형 유통업체나 경쟁사와 차별화할 수 있는 유용한 방법입니다. 고객들은 기업들이 여러 채널을 통해 그들이 선호할 것 같은 제품을 추천해주기를 기대합니다.미국의 교차 채널 마케팅 플랫폼 Iterable의 프로덕트 마케팅 이사 Jeffrey Vocell은 “효과적인 개인화는 고객을 이야기의 중심에 두고 제품이나 서비스를 개인의 우선 순위, 요구, 필요, 감정에 맞게 구성하는 것을 의미합니다.” 라고 말했습니다.가입 및 페이지 뷰와 같은 기본 데이터는 고객이 우리의 브랜드와 제품에 대해 어떻게 느끼는지 대략적으로 보여줍니다. D2C 마케팅 담당자는 개인 맞춤형 캠페인을 진행하기 위해 구매 시점뿐만 아니라 전체 고객 여정에 걸쳐 있는 사용자 정보를 필요로 합니다. 즉 마케팅 담당자는 유저 세그먼트에 타겟된 메시지를 작성하기 위해 행동 데이터를 활용해야 합니다.브라질의 배송 서비스 기업 Rappi는 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 가장 중요한 유저 세그먼트를 자동으로 식별하고 맞춤형 경험을 제공하여 구매 전환율을 높였습니다. Rappi는 신규 유저를 사용할 가능성이 높은 서비스 유형별로 분류된 플랫폼으로 이동하도록 유도했습니다. 그 이후 각 유저에게 그들의 관심사에 맞는 콘텐츠가 포함된 이메일을 발송했습니다. Rappi는 이렇게 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 신규 유입 유저의 최초 주문 수익을 10%까지 높일 수 있었습니다.물론, 개인화 전략을 개발하는 일은 단 한번의 시도로 완성되지 않습니다. 어떤 것이 효과가 있는지를 파악해가면서 전략은 계속해서 발전 및 개선되어야 합니다. 머신 러닝과 결합된 행동 분석은 기업이 개인화 마케팅을 위한 노력을 강화하고 보다 의미 있는 고객 경험을 제공할 수 있게 하는데 도움이 될 수 있습니다.

[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

프로덕트 매니저는 팀에서 고객의 니즈를 받아들이고 훌륭한 제품을 생산하는데 반복하여 분석하는 작업이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 그러나 명확하게 정의되어 있지 않고 액세스가 불가능한 데이터로 반복 작업을 계속 하게되면, 타겟 고객을 잘못 선정하는 오류부터 이전의 변경 내용을 검증하는데 너무 많은 시간이 소요되어 적절한 타임라인을 놓치는 이슈까지, 제품 출시 주기 내내 문제가 발생할 수 있습니다. 관련 내용을 좀 더 자세히 알아보기 위해 Amplitude(앰플리튜드)에서는 ‘제품 인텔리전스 리포트’를 통해 350여 명의 디지털 제품 의사결정자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 그 결과 69%의 팀이 간단한 데이터 분석을 위해 며칠 또는 최대 일주일의 시간을 소요한다는 사실을 확인했습니다. 그 69% 중에서39%는 필요한 분석 결과를 기다리며 프로젝트 진행을 중단하고 있고,약 60%는 확실한 분석 근거가 아닌 본능에 따라 프로젝트를 계속 진행하고 있습니다. 또한 이 설문조사를 통해 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 명확하고 액세스 가능한 고품질 데이터를 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 매년 25% 이상의 성장률을 기록할 가능성이 5.5배 더 높은 것을 확인할 수 있었습니다.본 포스팅에서는 세 개의 글로벌 기업 (웰 파머시(Well Pharmacy), 널드월렛(NerdWallet), 언더아머(Under Armor)) 사례를 통해 고객의 인사이트가 프로덕트 팀에 매우 중요한 역할을 하고 있음을 설명합니다. 이 세 기업은 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)를 사용하여 신속한 의사 결정과 높은 고객 이해도를 갖게 되었으며, 데이터 분석을 통해 얻은 충분한 정보를 기반으로 플랫폼 개선을 위한 가설 설정을 진행했습니다. 웰 파머시(Well Pharmacy): 회원 가입 전환율 향상을 위해 퍼넬 활용웰 파머시의 프로덕트 팀은 웰 파머시가 영국에서 가장 큰 규모의 독립 약국이자 세번째로 큰 약국 체인임에도 불구하고, 프로덕트 인텔리전스 리포트의 대다수 응답자들과 마찬가지로 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하기가 어려웠습니다. 이로 인해 제품 개발 속도가 매우 느려지는 문제가 있었습니다. 당시 사용하던 분석 플랫폼은 겉핥기 수준의 데이터만을 제공했고 심도있는 고객의 인사이트를 보여주지 못했습니다. 특히 특정 이벤트를 진행한 후 고객이 어떤 행동을 했는지와 같은 중요한 정보가 누락되었습니다. 결과적으로 웰 파머시의 프로덕트 팀은 새로운 변화에 따른 효과를 검증하기 위해 더 자주 테스트를 진행해야 했습니다.이를 보완하기 위해 웰 파머시는 실시간으로 정확한 분석이 가능하며 프로덕트 팀 전체가 이해하고 사용할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)로 플랫폼을 변경했습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 통해 통해 프로덕트 팀은 피드백 주기를 주 단위에서 분 단위로 단축할 수 있었습니다.또한, 회원 가입 과정에서 많은 수의 고객이 왜 중도에 이탈했는지와 같은 이전에는 확인할 수 없었던 인사이트를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다. 웰 파머시의 프로덕트 팀은 퍼넬 상에서 고객이 어디로 이탈하는지 파악함으로써, ‘가입 과정 중 이메일 확인 단계에서 많은 고객이 이탈한다’는 중요한 추세를 알게 되었습니다. 이를 개선하고자 이메일 확인 단계를 가입 과정의 다른 부분으로 이동했고, 그 결과 회원 가입 완료율이 30% 증가했습니다. 이는 고객이 온라인 약국을 더 많이 이용하도록 유도하는데 도움이 되었고, 매장 직원들의 스트레스 감소 효과도 가져왔습니다. 또한, 고객의 기본적인 질문 수가 감소하여, 약사와 고객 서비스 팀이 매장을 방문한 고객들에게 최선의 조언을 하는데 집중할 수 있게 되었습니다.  널드월렛(NerdWallet): 세그먼트 생성으로 리텐션 비율 증가웹사이트와 애플리케이션을 통해 퍼스널 금융 서비스를 제공하는 널드월렛은, 비즈니스 규모를 확장하면서 지속적인 성장을 위해 더 개선된 고객 인사이트가 필요해졌습니다. 이를 위해 프로덕트 인텔리전트 툴인 Amplitude(앰플리튜드)를 도입했고, 데이터 팀은 사용자 환경을 개선하고 고객이 계속해서 재방문하도록 유도하는 방법을 신속하게 찾을 수 있게 되었습니다.애플리케이션 로딩에 걸리는 시간과 같은 백엔드 엔지니어링 의사결정이 리텐션에 어떻게 영향을 주는지 관찰한 것이 그 첫번째 사례 중 하나입니다. 세그먼트와 코호트를 생성함으로써 팀에서는 제품 출시에 필요한 프로세스의 변경이 고객 행동에 어떤 영향을 주는지 비교할 수 있게 되었습니다. 이 정보를 통해 회사는 로딩 시간을 12초에서 5초로 단축했습니다. 널드월렛 팀은 실시간 분석 기능을 통해 전환을 유도하기 위한 소규모 실험을 수행할 수 있게 되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 퍼넬을 이용하여 모바일 애플리케이션에서의 사용자 클릭율(CTR)이 웹사이트 사용자와 비교하여 상당한 차이가 있음을 확인했습니다. 웹사이트 CTR이 모바일 애플리케이션 CTR보다 2배 더 높았습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 고객들의 반응을 이끌어낼 수 있는 캠페인을 만들 수 있었습니다. 널드월렛은 약간의 조정만으로도 빠르게 측정할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)의 장점을 활용하여 모바일 애플리케이션 클릭율을 200%까지 높였습니다.  언더 아머 (Under Armour): 코호트를 기반으로 가설 설정언더아머 커넥티드 피트니스는 맵마이런(MapMyRun), 마이피트니스팔(MyFitnessPal) 등 운동하는 사람을 위한 피트니스 앱 네트워크입니다. Amplitude(앰플리튜드) 도입 전에는 언더아머의 프로덕트 매니저가 현황을 확인하기 위해 매번 프로덕트 분석가에게 데이터를 요청해야만 했습니다. 프로덕트 분석가는 프로덕트 매니저에게 요청받은 정보를 전달하기 위해 오랜 시간 여러 번의 반복 작업이 필요한 SQL 쿼리 작업을 진행해야 했습니다. 그러나 프로덕트 인텔리전스 플랫폼 Amplitude(앰플리튜드)를 도입한 이후, 언더아머의 테스트 시간은 3개월에서 1개월로 단축되었습니다. 짧아진 테스트 주기는 고객의 신속한 학습과 측정을 가능하게 했기 때문에 고객이 좋아하지 않는 제품 기능을 구축하기 위해 리소스를 낭비하는 것에 대한 염려를 없앨 수 있었습니다. 또한 리텐션 증가와 기능 활용에 중점을 둔 대규모 업데이트도 수행할 수 있게 되었습니다.검증 기간이 단축됨에 따라, 팀에서는 새로운 기능 출시와 관련하여 예측을 하게 되었습니다. 첫번째는 고객의 자세 형성에 도움을 주는 기능을 제공하면 맵마이런(MapMyRun)의 리텐션 비율이 높아질 것이라는 가정이었습니다. 고객들이 부상 없이 계속 운동할 수 있도록 하는 것이 결국 애플리케이션을 계속 사용하도록 도움을 줄 것이라고 예측했습니다.이 가설을 기반으로 맵마이런(MapMyRun) 애플리케이션에 자세 코칭 팁 메뉴를 추가했습니다. 회사는 Amplitude(앰플리튜드)의 코호트, 세그먼트 및 리텐션 트래킹 기능을 활용하여 고객이 새로 추가된 메뉴를 좋아하는지를 분석했습니다. 결과적으로 자세 코칭 팁 메뉴의 도입은 성공적이었으며, 7일차까지의 리텐션 비율이 30%까지 향상되었음을 확인할 수 있었습니다.프로덕트 인텔리전스 툴 활용의 장점은 기업이 새로운 기능을 출시할 때 빌드-측정-학습 주기를 단축하는 것 뿐만이 아니었습니다. 현재의 제품을 더욱 매력적인 것으로 개선하여 고객에게 제공하는 방법을 파악하는 데도 도움이 되었습니다.예를 들면, 세그먼트 차트를 통해 레이스 트레이닝 플랜 기능을 고객이 많이 사용하지 않는 다는 것을 확인했습니다. 언더아머 팀은 더 다양한 목표를 제안하는 것으로 플랜을 재설계했습니다. 행동 코호트를 생성하여 재설계한 플랜이 시간의 경과에 따라 어떠한 영향을 주는지를 측정했습니다. 결과적으로 이 플랜을 사용하는 유료 고객의 비율이 이전보다 3배 더 높아졌음을 확인할 수 있었습니다.Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 인텔리전스 리포트에 따르면, 많은 제품 의사결정자들이 실시간으로 활용하고 실행할 수 있는 고품질의 데이터를 보유하는 것에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 반면에, 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 최소한 일주일에 한 번 이상 새로운 기능을 출시할 가능성이 6배 더 높다고 합니다. 고객의 데이터를에 액세스하고 내용을 이해하는 것이 쉬울수록, 프로덕트 팀은 반복 작업을 더 신속하게 수행할 수 있게 됩니다.

가이드 및 설문조사(Guides and Surveys) 기능 추가

이제 번거로운 팝업은 그만! ‘가이드 및 설문조사’ 도구로 고객 맞춤형 경험을 제공해보세요. ‘가이드 및 설문조사’ 도구는 고객이 필요한 시점에, 적절한 내용을 제공하며, 그외 불필요한 상황에서는 비활성화시킬 수 있습니다. 개인화된 온보딩 여정을 만들고, 맥락에 기반한 피드백을 수집할 수 있습니다.










분석 기능 업데이트

단축키로 분석 작업 가속화


이제 단축키로 더욱 빠르게 데이터를 분석할 수 있습니다. [이벤트 빠르게 선택: Shift + E], [즉시 필터링: Shift + F], [신속한 차트 저장: Shift + S] 등의 단축키 사용이 가능합니다. 또한 Enter 키를 통해 드롭다운 항목을 선택하고, Space 키로 속성 값을 토글할 수 있습니다. 자세한 단축키를 확인하고 싶으면 Shift + ?를 눌러 모든 단축키 목록을 확인하세요.










웹 실험 생성 기능 추가

마케팅 인사이트를 액션으로 손쉽게 전환하세요! 이제 Amplitude 마케팅 허브에서 직접 A/B 테스트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 웹 페이지의 다양한 변형을 손쉽게 생성하고, 그 결과를 측정하며, 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 분석과 실험을 하나의 워크플로우 내에서 연결해보세요.









데이터 테이블 어트리뷰션 개선

이번 업데이트에서는 데이터 테이블의 어트리뷰션 모델에 다음 네 가지 개선이 이루어졌습니다.



이러한 개선 사항은 복잡한 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 도와주며, 사용자 여정을 더욱 생생하게 데이터로 반영합니다.











대시보드 강화

이제 대시보드를 스토리텔링 캔버스로 전환해보세요. 이번 업데이트를 통해 대시보드 내에 YouTube, Loom, Vimeo, Zoom Clips의 동영상을 임베드할 수 있게 되었습니다. 또한 이미지를 추가하여 질적 맥락을 제공하고, 인사이트를 설명하거나 사용자 피드백을 공유할 수 있습니다.










세션 리플레이 기능 추가

Google 태그 매니저 지원 세션 리플레이

Google 태그 매니저를 통해 세션 리플레이 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. 단, 이 기능은 기존의 브라우저 SDK 플러그인과 다른 프로세스를 요구하므로, Google 태그 매니저를 사용한 세션 리플레이 구현법 문서를 확인하시기 바랍니다.











데이터 및 활성화(Activation) 기능 업데이트

Amplitude 전반에서 코호트 사용

많은 사용자 요청에 부응하여, 코호트 동기화 모달을 도입했습니다. 해당 모달을 통해 차트, 실험, 가이드, 설문 등 플랫폼 전반에서 코호트를 연결하고, 모든 활성화 기능을 사용할 수 있습니다.






이벤트 스트림에서 특정 이벤트 숨기기

비활성 이벤트나 노이즈가 많은 고빈도 이벤트 등은 이벤트 스트림을 복잡하게 만들 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 이벤트의 가시성 드롭다운 메뉴에 “이벤트 스트림에서 숨기기” 옵션을 추가했습니다. 이번 업데이트와 함께, “Autocapture Smart Event Names” 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. 이제 이벤트 스트림에서 Autocapture 이벤트를 처리하는 데 여러 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 스마트 이름을 활용하거나, 이 기능을 사용하여 특정 이벤트를 완전히 숨길 수도 있습니다.






분류 체계(Taxonomy) 내 중복 이벤트 감지

레이블이 지정된 이벤트 생성 시, 동일한 정의의 이벤트나 유사한 페이지 요소를 가진 다른 이벤트가 존재하는지 확인할 수 있습니다. 중복 이벤트를 찾는 시간을 절약하고 중복 이벤트로 인한 분류 체계 혼란을 방지하는 데 도움을 줍니다.







미 작동 이벤트 식별

웹사이트 변경으로 인해 더 이상 작동하지 않는 이벤트를 신속하게 확인할 수 있습니다. 레이블된 이벤트 페이지에 새로운 열과 뷰가 추가되어, 최근 이벤트가 발생하지 않은 이벤트를 한눈에 파악할 수 있습니다.








애플 기기에 대한 디바이스 타입 감지 기능 향상

Amplitude의 Browser SDK 2.x를 사용하는 경우, 이전에 "(none)"으로 분류되던 애플 기기의 디바이스 타입이 올바르게 식별되도록 백엔드 로직을 개선했습니다. 해당 업데이트로 Mac 기기에 대해 보다 정확한 디바이스 패밀리 어트리뷰션을 제공하며, 기존 분류에는 영향을 주지 않습니다.










실험 기능 강화

웹 실험 원격 평가


이제 Amplitude 사용자 속성과 코호트를 활용하여 웹 실험 타겟팅이 가능해졌습니다. 실험 평가 모드를 ‘원격 평가(Remote Evaluation)’로 설정하고, 안티 플리커(anti-flicker) 설정을 선택하면 원하는 코호트를 타겟팅하여 웹 경험을 개인화할 수 있습니다.







웹 실험 오버레이 내비게이션 모드

사용자의 오랜 요청을 반영하여, 이제 웹 실험의 시각적 편집기에서 여러 페이지를 자유롭게 탐색할 수 있게 되었습니다. 이 업데이트로 다중 페이지 실험 설정을 보다 직관적이고 효율적으로 가능합니다.











마치며

이번 업데이트 중 어떤 기능이 가장 마음에 드시나요? 지금 바로 Amplitude에 로그인하여 새로운 기능을 확인해보세요.







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