로그인

앰플리튜드

고객 Lifecycle 분석의 핵심 열쇠 "행동 코호트"

Team MAXONOMY ・ 2021.02.15

고객 Lifecycle 분석의 핵심 열쇠 "행동 코호트"

Amplitude의 행동 코호트는 충성 고객을 식별하고 유치하여 고객 라이프 사이클의 세 가지 중요한 단계 (획득, 참여, 유지)를 보다 효율적으로 만들도록 설계되었습니다.


고객은 우리 사이트를 방문할 때마다 매번 동일한 목적을 가지지 않습니다. 때로는 구매를 위해서, 때로는 단순히 가격 탐색을 위해서, 혹은 콘텐츠 소비를 위해서 방문합니다. 따라서 우리는 개개인의 목적을 그룹핑하여 그들의 변화를 파악하고 사전에 대비해야 합니다.

Amplitude(앰플리튜드) 내에서는 행동 집단을 만들어 이러한 행동 변화를 설명하고 계획할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전에 설명하지 않았던 다른 숨겨진 사용자 페르소나를 파악할 수 있습니다. 고객 기반의 다양한 세그먼트를 정의하고 분석하여 라이프 사이클의 여러 부분에서 고객에게 동기를 부여하는 요소를 배우고 이해할 수 있습니다.





고객 라이프 사이클이란 무엇일까요?


고객 라이프 사이클은 제품, 웹 사이트, 애플리케이션 또는 지원 시스템에 참여하기 전, 도중 및 후에 사용자가 따르는 경로입니다. 이 수명주기는 사용자가 가입하기 훨씬 전에 시작되며 고객이 행여나 흥미를 잃은 후에도 계속됩니다.

고객 라이프 사이클의 주요 이정표에는 획득, 참여 및 유지가 포함됩니다. 이 세 단계에는 인식, 전환, 구매, 활성화, 갱신 및 추천이라는 점진적인 단계가 있습니다.


  • 인식은 고객 라이프 사이클의 첫 번째 단계입니다. 여기에서 잠재 고객이 제품을 발견하고 알게 됩니다.
  • 전환은 잠재 고객이 귀사의 솔루션을 경쟁 업체와 차별화하는 포인트로 탐색을 진행하는 지점입니다. 궁극적인 목표는 고객이 자신의 요구 사항을 가장 잘 충족시킬 수 있다고 느끼도록 해야 합니다.
  • 구매 단계는 제품의 선택 및 구매를 포함합니다. 제품 마케팅 전략과 코호트의 참여가 주요합니다.
  • 활성화 단계는 사용자가 첫 긍정적 인상을 유지하도록 하는 게 매우 중요합니다.
  • 리텐션은 고객이 만족도를 명확하게 나타내는 단계입니다. 그들은 그들이 당신의 플랫폼을 가치 있게 생각한다는 것을 보여줌으로써 (사용한 돈, 소요 시간, 기간 및 참여 깊이를 통해) 유지는 또한 고객 평생 가치를 높일 수 있는 가장 큰 부분입니다.
  • 갱신 : 사용자가 비즈니스 약관을 갱신하거나 추가 제품을 구매하거나 구독을 모두 업그레이드하는 부분입니다.
  • 추천 : 사용자가 친구 및 동료에게 제품을 홍보하거나 추천 프로그램에 적극적으로 참여할 때 발생합니다.


사용자는 이러한 단계 중 어느 단계에서든 자연스럽게 고객 라이프 사이클에서 벗어날 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)와 같은 제품 분석을 통해 행동 코호트를 활용함으로써 제품 팀은 고객의 행동 주기를 파악하여 기존 메시징, 채널 및 경험을 식별하고 활용할 수 있습니다.

그렇다면 이러한 코호트를 추출하는데 주요한 진단 질문 예제를 살펴볼게요.







코호트 추출 시, 주요 진단 질문


이렇게 준비된 질문 중에서, "얼마나 많은 고객이 Appboy(=Braze) email을 통해 인해 신규 가입을 했는가?"라는 질문에 대해 가정해보고, 코호트를 추출한다면 다음과 같은 구성으로 쉽고 간단하게 Amplitude(앰플리튜드)를 통해서 코호트를 추출할 수 있습니다.







고객 라이프 사이클을 정기적으로 재점검하세요.


고객 라이프 사이클은 사용자의 우선순위와 선호도가 시간이 지남에 따라 진화함으로 제품 전략 또한 지속적으로 진화해야 합니다. 사용자가 주요 workflow를 계속 진행할 수 있도록 하려면 고객 라이프 사이클의 각 단계에서 대상 행동 집단을 일관되게 검토하는 것이 중요합니다.

행동 코호트를 정기적으로 검토하면 성공적이고 맞춤화 된 고객 라이프 사이클을 위해 고관여 고가치 고객을 계속 확보, 참여 및 유지할 수 있습니다.

logo

팀맥소노미

YOUR DIGITAL MARKETING HERO

비즈니스 성장을 위한 최적의 솔루션과 무료 데모 시연, 활용 시나리오를 제안 받아보세요

관련 글 보기

[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기

[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기

구글의 유니버설 애널리틱스(Universal Analytics) 지원이 중단되면서, 많은 기업에서 Amplitude에 대한 문의를 주셨는데요, 이번 포스팅에서는 유니버설 애널리틱스(이하 UA) 지원 종료와 관련하여 Amplitdue에 대해 가장 많이 궁금해하셨던 질문과 그에 대한 답변을 알아보겠습니다!Q1. UA에서 Amplitude로 이전하기, 많이 어려운가요? 😔UA을 사용하던 많은 고객들이 패닉에 빠졌습니다. UA 서비스 종료가 너무 예상치 못한 일이었고, UA에서 GA4로 넘어가는 프로세스도 그렇게 간단하지 않았거든요.웹 사이트 분석을 주로 진행하신 경우에는 GTM(Google Tag Manager : 구글 태그 매니저)을 기반으로 Amplitude로 넘어오는 방법을 추천합니다. UA를 사용했다면, GTM을 통해 데이터 레이어를 공급했을텐데요. Amplitude의 무료 GTM 템플릿을 활용한다면, 기존에 UA에서 작업한 모든 데이터를 손쉽게 이관하여 Amplitude 안에서 확인할 수 있습니다. 이후엔 Amplitude에서 이벤트와 속성(property)을 설정하고, 새로운 규칙을 GTM에 추가하기만 하면 됩니다! 뭔가 복잡해보이지만, 실제론 몇 시간만에 끝낼 수 있는 간단한 작업입니다.툴을 활용한 방법도 있는데요. API를 기반으로 UA의 분류체계(Taxonomy)를 Amplitude로 손쉽게 옮기는 툴이 존재합니다.(Amplitude의 제휴사인 BlastX와 함께 만들었습니다) Amplitude의 국내 공식 리셀러인 Team MAXONOMY에서도 이와 관련된 상담과 기술지원을 아끼지 않고 있습니다.😉모바일 앱 분석을 주로 진행하셨던 고객은 GA SDK나 Firebase SDK를 Amplitude SDK로 교체해야합니다. 아무래도 웹 사이트보다는 복잡한데요. 이런 경우에는 Amplitude 사용법을 먼저 익힐 수 있도록, 앱과 연결된 웹 사이트 분석부터 시작하는 것을 추천드립니다. Amplitude는 하나의 프로젝트 안에서 웹/앱 데이터를 결합하여 분석할 수 있기 때문에 크게 걱정하실 필요 없습니다.Amplitude는 UA보다 훨씬 높은 호환성을 자랑합니다. Segment, mParticle, RudderStack 등의 CDP에서 얻은 데이터부터, 자체 개발한 데이터 수집기의 데이터까지 Amplitude에서 활용 가능합니다. 뿐만 아니라 BigQuery나 Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스와도 통합 가능합니다.Q2. 이커머스 분석도 가능한가요? 📋UA는 'Enhanced Ecommerce(향상된 전자상거래)'라는 기능을 제공하는데요. 이 기능을 유용하게 사용한 고객이 많을 것 같습니다. Enhanced Ecommerce를 사용하면 이커머스 방문자가 얼마나 자주 제품을 검색하고, 장바구니에 담고, 구매하는지를 알 수 있죠.👓 또한 이커머스에서 판매되고 있는 각 제품을 트래킹할 수 있도록, 제품마다 자체적인 데이터셋을 제공합니다.당연히 Amplitude로도 이 모든 기능을 사용할 수 있습니다! 다만, 구현 방법을 정확히 규정하지 않는다는 점, 특정 레포트(혹은 매트릭스)를 자동으로 형성하지 않는다는 점이 다릅니다. UA처럼 따로 세팅하지 않아도 레포트가 미리 형성되는 기능은 매력적이긴 하지만 이는 UA가 규정한 데이터 분석 인사이트만 발견하게 될 위험이 있습니다. 그럼에도 UA에서 받아보던 레포트가 편하다면, 베스트 프랙티스(Best Practice) 기능을 통해 UA에서 사용하던 이벤트를 그대로 복사하고, 맞춤 수정까지 하여 레포트를 받으실 수 있습니다.또한, UA에는 하나의 측정기준 배열만 가능한 반면에, Amplitude에서는 무제한의 측정기준 배열이 가능합니다. 언제든지 하위 측정기준(속성)을 트래킹할 수 있다는 거죠!Q3. 마케팅 채널과 캠페인을 트래킹할 수 있나요?🙋‍♂️UA를 사용의 주 목적은 아무래도 퍼포먼스 마케팅일 것입니다. '마케팅 유입 분석'은 UA의 핵심이라고 할 수 있죠. 마케터들이 보통 사용하는 UA의 주요 기능은 다음과 같습니다. 유입 채널(Acquisition Channels): 고객 유입 채널을 추적하고, 적합한 세션과 이벤트와 연동할 수 있습니다.멀티 터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution): 마케팅 채널 및 캠페인에 다양한 어트리뷰션 모델을 할당하여, 채널 및 캠페인의 성과를 측정할 수 있도록 해줍니다.광고 네트워크 통합(Advertising Network Integraton): 광고 노출, 광고 클릭, 캠페인의 광고 비용 등 통합적인 마케팅 지표를 확인할 수 있습니다.광고 네트워크 오디언스 공유(Ad Network Audience Sharing): 캠페인 또는 리타게팅을 위해 고객 세그먼트를 광고 네트워크와 연동할 수 있습니다.Amplitude는 유저 유입 후의 웹/앱 사용을 분석하는 데 강점있었습니다. 하지만 유입 채널, 멀티 터치 어트리뷰션, 광고 네트워크 통합 기능을 최근 추가하였고, UA에서 이용 가능했던 기능을 최대한 이용할 수 있게 노력했습니다. 예들 들어, 구글 검색광고, Bing 검색 광고 등의 채널별로 유입되는 유저 수를 확인 할 수도 있고 랜딩 페이지, 페이지 이탈률 등을 볼 수도 있습니다.또한, UA에서 멀티 터치 어트리뷰션을 트래킹할 수 있는 기간이 90일로 제한되어있는 반면, Amplitude에서는 제한없이 원하는 기간만큼 트래킹 가능합니다. 게다가 UA가 제한된 영역에서만 어트리뷰션 모델을 할당할 수 있는 반면, Amplitude에서는 모든 영역에 어트리뷰션을 적용할 수 있습니다. (GA4에서도 지원되지 않는 기능입니다!😉)구글 애즈(Google Ads)와의 호환성도 걱정할 필요 없습니다. 구글 애즈의 광고 노출, 클릭, 비용, 캠페인 등의 정보를 불러올 수 있도록 시스템이 구축되어있습니다.Q4. Amplitude에서 Google Ads로 유저 정보를 넘길 수 있나요?🧑‍🚀UA의 장점 중 하나는 Google Ads와의 연동성이 좋다는 점입니다. UA의 고객 세그먼트를 Google Ads에 연동하여 광고에 활용할 수 있죠. 그러나 이 기능은 Google Signals를 사용해야만 이용 가능합니다. Google Signals는 고객 사생활 침해의 우려가 있어 많은 국가(특히 유럽)에서 금지된 기능입니다. 즉 몇몇 국가에서는 UA와 Google Ads의 연동 기능을 사용할 수 없습니다.*Google Signals : 익명 사용자를 식별할 수 있는 기능 (옵트 아웃 방식으로 수집한 개인 정보는 제외)Amplitude는 많은 파트너사와의 협력을 통해 Google Ads와 같은 광고 플랫폼에서 고객 세그먼트를 이용할 수 있는 합법적인 방법을 마련해두었습니다. 즉, Google Ads가 문제 없이 호환된다는 거죠! Google Ads뿐만 아니라 다양한 광고 플랫폼과도 호환됩니다.🤗Q5. Amplitude에도 통합 테스트 기능이 있나요?👩‍🔬Google의 무료 테스트 플랫폼인 Google Optimize의 서비스가 종료되었습니다. 테스트는 데이터 분석의 핵심입니다. 데이터를 통해 인사이트를 얻는 데에 그치지 않고, 테스트를 거쳐 이 인사이트가 정말 유의미한 것인지 확인하는 작업이 필요합니다.Amplitude는 이미 2년 전에 Amplitude Experiment라는 통합 테스트 기능을 출시했습니다. Amplitude Experiment에서는 기능 플래그(feature flagging), A/B 테스트 등 다양한 실험 기능을 사용할 수 있습니다. Amplitude Experiment가 무료는 아니지만, Amplitude Analytics와 사용하면 분명 엄청난 시너지 효과를 볼 수 있습니다.Q6. Amplitude에는 데이터 제한 요소가 없나요? 👨‍💻UA 및 GA4는 확장성, 데이터 샘플링, 측정 기준, 계량 분석에서의 제약 사항이 굉장히 큰 편입니다. 제약 사항을 정리하면 다음과 같습니다.마케팅 어트리뷰션의 전환 추적을 90일로 제한속성(property) 당 이벤트 범위 커스텀 측정 기준 125가지로 제한속성 (property) 당 사용자 범위 측정 기준 100가지로 제한Enhanced Ecommerce 한 가지 측정 기준으로만 배열 가능이벤트 및 이벤트 파라미터의 이름 40자로 제한이벤트 속성 값 이름 100자로 제한사용자 속성 값 이름 36자로 제한사용자 ID 값 256자로 제한페이지 위치 값 1,000자로 제한사용자 기반 세그먼트 활용 시, 리포트 범위 93일로 제한탐색 리포트는 최대 5가지 측정 기준, 10가지 계량 분석, 500줄의 데이터로 제한새로운 계량 분석/측정 기준을 위한 대기 시간 24시간데이터 백필(backfill) 72시간 제한Looker Studio에 대한 API 할당량 제한이외에도 UA와 GA4엔 크고 작은 제한 사항이 많습니다. 유료 버전이 이정도니, 무료 버전은 훨씬 심각하겠죠. 때문에, 대형 웹/앱에서는 Amplitude를 더 선호합니다. Square, PayPal, Doordash와 같은 고객사들은 GA4가 처리할 수 없는 데이터 볼륨을 가지고 있어, Amplitude를 선택하였습니다.물론 GA4를 사용하더라도 BigQuery나 Looker Studio를 사용해서 더 복잡한 쿼리를 실행할 수도 있습니다. 하지만 이런 툴을 활용하려면 SQL이나 BI 사용법을 또 배워야합니다. 일반적인 마케팅이나 프로덕팀에게는 부담스러울 수 밖에 없죠🤦‍♀️Amplitude를 사용하면 가장 기초적인 활용부터 아주 복잡한 수준의 활용까지 동일한 인터페이스로 처리합니다. 배우고 활용하기 매우 쉽다는거죠! 물론 BigQuery, Snowflake, Redshift 등으로 데이터를 전송할 수도 있습니다. 위에서 언급한 수 많은 제약 사항들도 신경쓸 필요없고, 거의 모든 크기의 데이터셋도 적용 가능합니다!Q7. 프라이버시 문제는 없나요?👮‍♀️유럽에는 GDPR(General Data Protection Regulation: EU의 일반 개인정보 보호법)이라는 강력한 법률이 존재합니다. 이 법안으로 인해 GA4는 몇몇 유럽 국가들에서 프라이버시에 관한 비난을 받고 있으며, 심지어 '불법'을 자행하고 있다는 이야기도 들려옵니다. 이번 포스팅에서 해당 법안에 대한 상세한 설명을 할 순 없지만, 확실한 점은 Amplitude가 GA4에 비해 프라이버시 문제에서 훨씬 자유롭다는 점입니다.Q8. Amplitude만의 기능도 소개해주세요! 👩‍🏫Amplitude만의 차별화된 기능은 너무나도 많습니다!! 주요한 기능 몇 개만 살펴보겠습니다.협업 및 데이터 스토리텔링 : Amplitude는 디지털 분석을 팀 스포츠처럼 만들어야한다고 생각합니다. 그렇기 때문에 비디오, 이미지, 차트, 그래프, 리치 텍스트(rich text) 그리고 주석까지 모두 '노트북(Notebooks)'이라는 하나의 공간에서 공유할 수 있도록 하고 있습니다. '노트북'안에는 토론 스레드가 있어, 팀원들의 분석결과와 생각까지 공유할 수 있습니다. slack, jira, notion, miro를 사용한다면, 연동하여 활용할 수도 있습니다.컨버전 퍼널 : UA에도 컨버전 퍼널이 있긴 하지만, Amplitude의 컨버전 퍼널과 비교가 되지 않습니다. Amplitude의 컨버전 퍼널은, 머신 러닝 기술을 적용하여, 고객이 이탈할 것같은 조건이 감지되면 미리 알림을 주어 예방할 수 있도록 합니다.리텐션 레포트 : UA의 리텐션 레포트는 기초적인 기능만 제공하지만, Amplitude의 리텐션 레포트는 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다. 새로운 고객, 현재 고객, 활성화된 고객, 휴면 고객을 표시하는 고객생애주기 보고서부터, N-Day 리텐션, 언바운디드 리텐션 (특정 날짜를 포함하여, 그 이후에 돌아온 고객) , 리텐션 추이 등을 제공합니다. 또한 UA에서 리텐션 레포트를 작성하려면, SQL을 통해 20개 이상의 배열을 수동으로 작성해야하지만, Amplitude에서는 외부 툴을 사용할 필요없이 간단한 인터페이스를 통해 레포트를 만들어낼 수 있습니다.데이터 거버넌스 : Amplitude는 데이터 거버넌스 회사를 통째로 인수할 정도로 데이터 거버넌스에 진심입니다. 데이터 트래킹 플랜을 작성하고, 데이터 품질 이슈를 찾아내고, 데이터의 스파이크(spike)나 갭(gap)을 관찰할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, 사용자가 중복 세그먼트나 메트릭스를 생성하지 못하도록 방지하여, 세그먼트나 메트릭스가 급증한다거나, 분석에 방해가 되지 않도록 합니다.고객 지원 : UA의 경우, 교육 및 지원을 외부 기업에 위임합니다. 반면, Amplitude는 직접 고객 지원을 하죠. CSM(Customer Success Manager : 고객 성공 관리자)가 배정되어서 전문적이고 정기적인 지원을 받을 수 있습니다. 필요한 경우에는 Amplitude 활용에 대한 대면 교육도 신청할 수 있죠.Q9. 전문가는 어떤 제품을 더 추천하나요?👩‍⚖️케임브릿지의 리서치 기업 Forrester에서 발행한 '2022 Digital intelligence platform wave report'를 살펴보면, 제공 가치와 비전 부문 둘다 Amplitde가 UA 및 GA4보다 뛰어나다고 평가받고 있음을 확인하실 수 있습니다!콘텐츠 더 읽어보기GA4 vs Amplitude 비교하기UA서비스 중단 대처 가이드북[FAQ] 구글 UA 종료 & GA4 전환에 대해 궁금한 모든 것

Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법

Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법

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.

세션 리플레이: 고객의 마음을 읽는 비밀

세션 리플레이: 고객의 마음을 읽는 비밀

지금까지 우리는 전환율, 이탈 지점과 같은 정량적 데이터에 의존하여 의사결정을 내렸습니다. 하지만 데이터가 고객이 '무엇(what)'을 하는지 알려줄 수는 있어도, '왜(why)'를 설명해주지 못하는 경우가 많았죠. 가령, 새롭게 배포한 신규 기능에 대한 사용률이 예상보다 좋지 않았습니다. 클릭률, 전환율 등 데이터를 통해서 이 사실을 객관적으로 파악할 수 있습니다. 그렇지만 왜 사용률이 좋지 않은지는 알 수 없죠.바로 여기서 세션 리플레이(Session Replay)가 등장합니다. 세션 리플레이는 말 그대로 사용자의 세션을 직접 '시청'함으로써 숫자와 실제 사용자 경험 사이의 간극을 메워주는 해결책입니다.이번 포스팅에서는 세션 리플레이란 무엇이며, 어떻게 작동하고, 어떻게 활용할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.1. 세션 리플레이란?■ 세션 리플레이: 정량적 데이터의 한계 극복세션 리플레이(Session Replay)는 사용자가 웹사이트 또는 모바일 애플리케이션을 경험하는 방식을 재구성하여 시각화하는 기능입니다. 사용자의 클릭, 마우스 움직임, 페이지 스크롤 등을 수집하여, 사용자가 앱이나 웹에서 수행한 작업을 워킹스루(walkthrough) 스타일의 비디오 형태로 보여줍니다.아래 영상은 한 익명의 유저가 MAXONOMY홈페이지를 탐색하는 모습을 세션 리플레이로 재생한 결과입니다. 정말 화면을 녹화한 것처럼 생생하게 유저의 탐색 여정을 엿볼 수 있습니다.■ 흔한 오해1: 녹화 vs 재구성세션 리플레이에 대해 흔히하는 오해 중 하나가 ‘사용자 화면을 실제로 녹화한 것 아닌가’는 생각입니다. 결론부터 말하자면 아닙니다! 세션 리플레이는 녹화가 아닌 재구성의 방식으로 작동합니다. 모든 사용자의 모든 순간을 실제 동영상으로 녹화한다면 엄청난 용량의 스토리지가 필요할 뿐더러, 엄청난 용량의 실시간 데이터 전송이 필요하여, 현실적으로 불가능한 방식입니다.세션 리플레이는 클릭, 마우스 움직임, 스크롤 등 사용자의 상호작용을 이벤트(Event)로 간주하고, 이 이벤트 정보를 수집합니다. 그리고 이 수집된 이벤트를 기반으로 사용자의 경험을 다시 만들어내는 재구성(Reconstruction) 과정을 거쳐 Amplitude 플랫폼 안에서는 마치 진짜 동영상을 보는 것처럼 나타나죠.예를들어, 어떤 사용자가 한 쇼핑몰에서서 어떤 상품에 대해 구매버튼을 클릭했다면, [유저A가, 2025.10.28 10시 20분 2초에, url A에서, 버튼A를 클릭]이라는 간소화된 정보가 이벤트로 수집되는 것이죠. 그리고 우리가 해당 세션 리플레이를 재생하면, 이 정보를 기반으로 리플레이를 재구성하여, 마치 녹화된 것과 같은 영상을 볼 수 있게 되는 것입니다.■ 흔한 오해2: 단순 리플레이 기능이다?세션 리플레이에 대한 또 다른 오해는 사용자의 어려움을 찾으려면 ‘수백 개의 리플레이를 일일이 확인해야 한다’는 것 입니다. 현재 최신 세션 리플레이는 중요한 순간을 자동으로 감지하고 표시해주는 기능을 갖추고 있습니다.바로 '좌절 분석(frustration analytics)'과 '오류 분석(error analytics)'입니다. 이 도구는 특정 좌절 신호가 포함된 세션을 자동으로 찾아내 태그를 지정합니다.Rage Clicks(분노 클릭): 사용자가 답답함을 느껴 동일한 요소를 여러 번 반복해서 클릭하는 행동.Dead Clicks(데드 클릭): 사용자가 상호작용이 불가능한 요소를 클릭하는 행동.JavaScript 오류: 개발자 콘솔에 나타나는 기술적 오류를 세션 타임라인에서 직접 확인 가능.여기서 더 나아가, 최근에는 세션 리플레이 내용을 AI 기반으로 요약해서 살펴볼 수 있습니다. Amplitude는 마찰을 식별하고 사용자 감정을 분석하며 실행 가능한 권장 사항을 제공하므로 인사이트를 얻은 후 더 빠르게 적절한 조치를 취할 수 있습니다.이를 통해 엄청난 시간을 절약하여 제품 문제를 파악하고 개선안을 도출할 수 있습니다.2. 세션 리플레이 활용하기■ 전환율 개선 및 사용자 경험(UX) 최적화정량적 분석(퍼널 분석 등)에서 이탈이 발생한 지점을 발견한 후, 해당 세션 리플레이를 시청하여 전환을 가로막는 마찰 지점(friction points)을 시각적으로 파악할 수 있습니다. 이 인사이트를 바탕으로 가설을 세우고 A/B 테스트를 실행하여 전환율을 높일 수 있습니다.실제로 여행 계획 플랫폼 Evaneos는 이 방식을 활용하여 CTA 클릭률을 2배, 전환율을 20% 증가시켰습니다.■ 정량적으로 수집되지 않는 문제 파악모든 사용자 문제가 정량적으로 수집되는 것은 아닙니다. 앞에서 설명한 '좌절 분석(frustration analytics)'과 '오류 분석(error analytics)' 기능을 활용하면, 이런 문제를 손쉽게 파악할 수 있습니다.■ 고객 지원(CS) 효율성 증대고객 지원 팀은 세션 리플레이를 연결하여 사용자가 겪고 있는 문제에 대한 맥락을 즉시 파악할 수 있습니다. 이는 문제 해결 시간을 단축하고 고객에게 더 정확한 지원을 제공하는 데 도움을 줍니다.3. 활용 극대화하기세션 리플레이는 디지털 분석 플랫폼과 통합될 때 가장 강력한 힘을 발휘합니다.■ 세션 리플레이 에브리웨어(Session Replay Everywhere)세션 리플레이는 분석, A/B 테스트, 설문 조사 등 Amplitude 속 모든 워크플로우에 통합되어 있습니다. Amplitude를 사용하는 도중 자연스럽게, 필요한 리플레이를 볼 수 있습니다.• 퍼널 분석: 퍼널 차트에서 이탈하는 사용자가 왜 이탈했는지, 도구 전환 없이 즉시 리플레이를 확인할 수 있습니다.• 실험(A/B Test): 실험 결과를 리플레이와 직접 연결하여, 어떤 버전이 고객에게 더 나은 경험을 제공했는지 시각적으로 검증할 수 있습니다.■ 원활한 인사이트 공유발견된 인사이트를 쉽게 공유하고 공감대를 형성할 수 있습니다.• 정확한 순간 공유: 타임스탬프가 지정된 리플레이 링크를 공유하면, 공유하고 싶은 시간대로 바로 보여줄 수 있습니다.• 대시보드 및 GIF 공유: 리플레이 링크를 대시보드에 직접 추가하거나, 핵심 사용자 상호 작용을 GIF로 캡처하여 플랫폼 액세스 권한이 없는 이해관계자에게도 쉽게 공유할 수 있습니다.• 공유 가능한 필터: 오류가 있거나 좌절도가 높은 특정 세션 목록을 저장하고 팀 전체가 공유하여, 모두가 중요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.■ 세션 리플레이 파티(Session Replay Party) 문화 형성하기세션 리플레이를 PM이나 데이터 분석가가 혼자 분석하는 도구로 생각할 수 있습니다. 하지만 세션 리플레이는 프로덕트, 마케팅, 고객 지원, 엔지니어링 등 디지털 경험 개선과 관련한 모든 팀이 사용할 수 있습니다. 이들이 한 자리에 모여 세션 리플레이 활용도를 높이는 방법이 있습니다. 바로 '세션 리플레이 파티'입니다.세션 리플레이 파티는 엔지니어, 디자이너, 마케터, PM 등 여러 부서의 팀원들이 매주 함께 모여 선정된 사용자 세션을 시청하는 활동입니다. 이 간단한 활동은 단순한 아이디에이션을 넘어, 강력한 효과를 발휘합니다. 다음은 세션 리플레이 파티의 프레임워크입니다.테마 선정: 현재 팀의 목표와 관련된 주제를 정합니다 (예: 온보딩 개선).리플레이 준비: 주제와 관련된 2-3개의 의미 있는 리플레이를 미리 찾아둡니다.공동 작업 공간 마련: FigJam, Miro와 같은 공유 문서에 '관찰', '아이디어', '버그' 세 가지 카테고리를 만듭니다.실행 가능한 결과물 도출: 회의가 끝날 때 최소 2개 이상의 실행 가능한 Jira 티켓을 생성하는 것을 목표로 합니다.Amplitude를 활용하는 한 기업의 개발자는 세션 리플레이 파티가 자신이 가장 좋아하는 회의라고 말합니다. 개발자가 이런 말을 하는 것은 매우 드문 일이죠!이 활동은 팀 전체에 걸쳐 깊은 고객 공감대를 형성하고, 주요 마찰 지점에 대한 부서 간의 이해를 일치시키며, 더 나은 아이디어와 빠른 개발 주기를 촉진합니다. 이처럼 세션 리플레이는 단순한 데이터 분석 도구의 역할을 넘어, 진정으로 고객 중심적인 조직 문화를 구축하는 촉매제가 될 수 있습니다.4. 세션 리플레이의 흔한 우려사항■ 웹사이트 속도 저하세션 리플레이 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 웹사이트 성능 저하에 대한 우려입니다. 사용자 경험을 개선하기 위해 도입한 도구가 오히려 경험을 해칠 수 있다는 생각이죠.하지만 포괄적인 테스트 결과에 따르면, 세션 리플레이가 웹 성능에 미치는 영향은 미미한 수준으로 거의 무시할 수 있습니다. Gmail의 창시자 폴 부킷(Paul Buchheit)에 의하면, 고객이 "즉각적”이라고 느끼려면 100ms 안에 로딩이 완료되어야 합니다. 세션 리플레이의 임계값 구체적인 수치는 다음과 같습니다.초기 DOM 스냅샷 캡처: 약 64ms 소요이후 변경 사항 캡처: 약 11ms 소요두 수치 모두 사용자가 지연을 인지하기 시작하는 100ms보다 훨씬 낮습니다. 또한 fflate와 같은 경량 압축 라이브러리를 활용한 효율적인 일괄 처리와 압축 기술 덕분에 네트워크 요청 크기는 약 135바이트에 불과합니다. 이정도의 미미한 성능 저하라면, ■ 개인정보 보호데이터 프라이버시, 보안 및 PII(개인 식별 정보) 보호 역시 가장 많이 우려하는 요소입니다. “사용자가 사용하는 화면을 보는데, 개인정보 문제는 없을까?”라는 생각이 자연스럽게 들 수 밖에 없죠. 가령, 고객이 ID, 패스워드를 입력하는 화면까지 녹화되면 큰 문제가 될 것입니다. 이러한 우려를 해소하기 위해 세션 리플레이는 '개인정보 우선(privacy-first)' 접근 방식으로 설계되었습니다. Amplitude는 선택 가능한 세 가지 개인정보 보호 수준을 제공합니다.보수적 수준 (Conservative level): 모든 텍스트와 모든 양식 필드를 마스킹합니다. 금융, 의료 등 민감한 데이터를 다루는 회사에 적합합니다.중간 수준 (Medium level, 기본 설정): 모든 양식 필드와 텍스트 입력만 마스킹하고 다른 텍스트는 캡처합니다.경량 수준 (Light level): 비밀번호, 신용카드 번호, 이메일 주소 등 민감한 입력의 하위 집합만 마스킹합니다. 비즈니스 생산성 앱이나 이커머스 회사 등에 적합합니다.이러한 기본 설정 외에도, 특정 요소를 선택적으로 마스킹하거나 특정 사용자에 대한 리플레이 캡처를 선택적으로 제외하거나 데이터 삭제 요청 API를 통해 훨씬 더 세밀한 제어가 가능합니다. Amplitude는 강력하고 유연한 개인정보 보호 프레임워크를 제공하여, 기업이 특정 법률 및 보안 요구사항을 준수하면서 안심하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.5. 마치며: 이제 여러분의 제품 속 숨겨진 이야기를 발견할 차례입니다세션 리플레이는 단순한 재생 도구를 훨씬 뛰어넘는 기술입니다. 세션 리플레이는 사용자 행동 이면의 '이유'를 밝혀내는 정교한 지능형 플랫폼입니다.단순히 UX를 개선하는 것을 넘어, 더 공감대 높은 팀 문화를 구축하고 조직 전체의 방향을 일치시키는 전략적 자산이 될 수 있습니다. 이제 여러분의 제품 속에 숨겨진 이야기를 발견할 차례입니다. 정량적 데이터와 정성적 데이터를 하나의 플랫폼에서 통합함으로써 고객에 대한 완전한 이해를 바탕으로 더 나은 디지털 경험을 제공해보세요.콘텐츠 더 읽어보기프리미엄 가이드: 고객 행동 데이터 트래킹 가이드블로그: Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작블로그: Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법

[Amplify] CEO Kick-off 세션 스케치

[Amplify] CEO Kick-off 세션 스케치

글로벌 No.1 분석 솔루션 Amplitude가 진행하는 연례 컨퍼런스 ✨Amplify 2022✨가 현재 미국 라스베이거스에서 진행중입니다. 프로덕트 팀, 그로스 리더, 분석 전문가, 디지털 분야 경영진, 그리고 데이터 사이언티스트까지 - 모두를 만족시키는 '데이터 분석' 트렌드, 인사이트, 전략, 고객 성공 사례 등 알짜 정보가 가득 준비되어 있다고 하는데요 👏👏 멀리서라도 Amplify의 새로운 소식을 궁금해하실 분들을 위해 Amplitude CEO Spenser Skates의 킥오프 세션을 생생하게 전달 드립니다. 지금 바로 확인해보세요! 👀     💙 AMPLIFY 2022 💙   Kick-off  🎤 Amplitude CEO. Spenser SkatesAmplify 2022가 시작되었습니다. 다시 돌아오게 되어 기쁩니다! Amplify는 라스베이거스에서 생중계로 전 세계를 만나고 있습니다.제품 커뮤니티와 직접 관계를 맺는 것보다 더 강력한 것은 없습니다. 저는 이번 주에 직접적으로, 그리고 온라인으로 우리와 합류하는 수천 명의 리더들로부터 영감을 받았습니다. 왜냐하면 여러분이 스타트업이든 글로벌 기업이든, 디지털 기반 기업이든, 디지털 전환의 시작점에 있는 기업이든, 우리 모두는 한 가지 공통점을 가지고 있기 때문입니다. 우리는 모두 훌륭한 제품을 만들기 위해 노력하고 있습니다.하지만 우리를 가로막고 있는 한 가지 큰 과제가 있습니다. 대부분의 기업은 고객이 무엇을 원하는지 전혀 모르고 있습니다. 저는 이것을 ‘제품 격차’라고 부르는데, 이를 해소하는 유일한 방법은 데이터에 있습니다. 제품 데이터에 액세스할 수 있으면 더 이상 이전의 선례나 추측에 의존하여 의사 결정을 내릴 필요가 없습니다. 언제나 고객이 원하는 바를 정확히 파악하고 예측하여 완벽한 환경을 구축하고 제공할 수 있습니다. 데이터 기반 솔루션을 사용하면 대중이 원하는 것과 제품이 제공하는 것 사이의 격차는 사라지게 됩니다.오늘날의 도전적인 환경에서 데이터 기반 솔루션의 필요성은 그 어느 때보다 높아졌습니다. 이것이 제가 오늘 아침 Amplify 무대에서 발표할 제품 발표에 설레는 이유 중 하나입니다. 교차 기능 팀(cross-functional team)이 데이터를 인사이트로, 인사이트를 행동으로 전환할 때 디지털 제품은 비할 데 없는 수익 성장 효율성을 제공할 뿐만 아니라 시장에서의 승리를 가져다 줍니다.Amplitude CDP: 업계 최초의 인사이트 기반 CDP오늘 우리는 업계 최초로 인사이트 기반의 CDP인 Amplitude CDP 출시를 발표했습니다. 이것은 두 가지 큰 이유에서 중요합니다. 첫째, 이해하기 쉬운 방법이 없으면 데이터를 집계하는 것은 무의미합니다. 최고의 제품 분석 솔루션 Amplitude가 직접 내장되어 있어 팀에서 데이터 품질을 개선하고 고객 인게이지먼트를 개선하기가 더 쉽습니다.둘째, Amplitude는 이미 기존의 CDP에서 사용해왔던 솔루션이었으며, 이는 기업에서 불필요한 비용을 추가로 지불하고 있었음을 의미합니다. 우리는 이것을 CDP 세금이라고 부릅니다. Amplitude는 현재 시장에서 최고의 무료 CDP 플랜을 제공하고 있습니다. 다른 솔루션에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 훌륭한 수준입니다.이미 마음에 드는 CDP를 사용하고 있습니까? 괜찮습니다. Amplitude는 BYOD(bring your own data)를 믿습니다. 귀사의 데이터를 가져오십시오. 우리는 귀사의 비즈니스에 적합한 개방형 에코시스템과 기술 스택을 지원합니다. Amplitude CDP에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.Experiment Results: 대규모 실험 분석무엇을 만들지, 무엇을 잘라낼지, 무엇을 두 배로 늘릴지 결정할 때 그 결정을 내리기 위해 실험을 실행하는 것만큼 강력한 것은 없습니다. 이것이 우리가 지난해 엔드 투 엔트 실험 솔루션을 출시한 이유이며, 이 결과에 매우 만족하는 고객을 그 동안 많이 만나왔습니다. Fortune 100대 기업 중 한 고객은 45일 동안 전환율을 크게 향상시켰습니다. 또 다른 고객은 전환율이 낮아짐을 확인하고 새로운 온보딩 플로우를 중단하기로 결정하기도 했습니다.그러나 우리는 많은 큰 기업에서 기존의 체계를 없앨 준비가 되어 있지 않다는 것을 발견했습니다. 하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 오늘 우리는 기존의 시스템 위에 세계적 수준의 확장 가능한 실험 분석 기능을 추가하길 원하는 팀을 위한 Experiment Results를 발표했습니다. Experiment Results는 팀에서 빠르고 효율적으로 실험을 실행할 수 있도록 셀프 서비스 실험으로 분석 병목 현상을 제거합니다. 기업에서는 자체 A/B 데이터를 Amplitude로 가져와 즉시 실험 분석을 시작할 수 있습니다.Experiment Results에 대한 더 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다. Amplitude 분석으로 전체 퍼널 성능 측정우리는 항상 우리의 제품을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 이번에 발표한 Amplitude Analytics의 몇 가지 새로운 기능은 기업에서 마케팅 프로그램과 제품 결정이 주요 비즈니스 결과에 미치는 영향을 더 쉽게 발견할 수 있도록 돕습니다. 제품 팀이 언제나 Amplitude 관련 업무의 중심에 있지만, Amplitude 고급 사용자의 15%가 마케터라는 사실에 아마 놀라실 것입니다. 기존에는 제품 데이터와 캠페인 데이터 사이의 연결이 끊어져 제품 팀과 마케팅 팀이 단절되어 있었고, 인사이트도 불완전했습니다. 오늘 처음으로, Amplitude는 마케팅 팀과 제품 팀 모두를 단일 시스템으로 통합하여 그들의 노력이 성장을 이끄는 방법을 이해하게 되었습니다.새로운 캠페인 리포팅 기능은 고객이 어떤 구매 채널에서 유입되는지, 마케팅 프로그램이 제품 KPI에 어떤 영향을 미치는지에 대한 인사이트를 팀에 제공합니다. 결과 기반 지표를 사용하면 제품 팀과 마케팅 팀이 판매 또는 수익과 같은 행동 결과를 쉽게 연결할 수 있는 표준 지표 세트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 또한 새로운 데이터 테이블을 통해 사용자는 보다 유연한 보고를 위해 단일 뷰에서 여러 KPI를 측정할 수 있으므로 마케팅 팀 및 제품 팀은 전체 고객 여정에 걸친 지표를 나란히 분석할 수 있습니다.오늘 발표된 Amplitude Analytics의 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다. Snowflake와의 파트너십 확대Amplify는 우리의 훌륭한 파트너 중 하나인 Snowflake와의 발표 없이는 완성되지 않았을 것입니다. 고품질 데이터를 Amplitude로 더 쉽고 빠르게 가져올 수록 Amplitude는 더욱 강력해집니다. 새로운 데이터의 공유와 통합을 통해 Snowflake 고객은 Amplitude를 사용하여 Snowflake 인스턴스를 종료하지 않고도 고객 여정에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 조직은 제품 데이터를 유연하게 수집 및 처리하고 가치를 창출하여 가장 중요한 것, 즉 훌륭한 고객 경험 구축에 집중할 수 있습니다.여기에서 오늘의 Snowflake 발표에 대해 자세히 알아보세요.Amplify는 아직 끝나지 않았습니다! Amplify 2022는 Amplitude 제품 팀의 흥미로운 키노트 세션, 고객의 브레이크아웃 세션, 에미상을 수상한 코미디언 Hasan Minhaj의 마무리 키노트 세션 등 유익한 세션으로 내일도 계속됩니다. 이 곳에 직접 참석해주신 분들과는 최대한 많이 만나고 싶으니 저를 보시면 인사 부탁 드립니다. 아쉽게도 올해는 라스베이거스에서 저희와 함께하지 못하셨다면, 라이브 스트림과 트위터를 팔로우해 주십시오. 내년에는 여러분 모두를 직접 만나 뵙기를 바랍니다.  Spenser Skates는?Spenser는 Amplitude의 CEO이자 공동 설립자입니다. 그는 텍스트 음성 변환 앱인 Sonalight를 개발하면서 더 나은 제품 분석 솔루션의 필요성을 직접 경험했습니다. 그리고 이러한 필요성으로 Amplitude를 만들어, 모든 사람이 사용자 행동에서 더 나은 제품을 만들 수 있도록 돕고 있습니다.

Amplitude의 행동 코호트는 충성 고객을 식별하고 유치하여 고객 라이프 사이클의 세 가지 중요한 단계 (획득, 참여, 유지)를 보다 효율적으로 만들도록 설계되었습니다.


고객은 우리 사이트를 방문할 때마다 매번 동일한 목적을 가지지 않습니다. 때로는 구매를 위해서, 때로는 단순히 가격 탐색을 위해서, 혹은 콘텐츠 소비를 위해서 방문합니다. 따라서 우리는 개개인의 목적을 그룹핑하여 그들의 변화를 파악하고 사전에 대비해야 합니다. 

Amplitude(앰플리튜드) 내에서는 행동 집단을 만들어 이러한 행동 변화를 설명하고 계획할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전에 설명하지 않았던 다른 숨겨진 사용자 페르소나를 파악할 수 있습니다. 고객 기반의 다양한 세그먼트를 정의하고 분석하여 라이프 사이클의 여러 부분에서 고객에게 동기를 부여하는 요소를 배우고 이해할 수 있습니다. 





 

고객 라이프 사이클이란 무엇일까요?


고객 라이프 사이클은 제품, 웹 사이트, 애플리케이션 또는 지원 시스템에 참여하기 전, 도중 및 후에 사용자가 따르는 경로입니다. 이 수명주기는 사용자가 가입하기 훨씬 전에 시작되며 고객이 행여나 흥미를 잃은 후에도 계속됩니다.

고객 라이프 사이클의 주요 이정표에는 획득, 참여 및 유지가 포함됩니다. 이 세 단계에는 인식, 전환, 구매, 활성화, 갱신 및 추천이라는 점진적인 단계가 있습니다.



사용자는 이러한 단계 중 어느 단계에서든 자연스럽게 고객 라이프 사이클에서 벗어날 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)와 같은 제품 분석을 통해 행동 코호트를 활용함으로써 제품 팀은 고객의 행동 주기를 파악하여 기존 메시징, 채널 및 경험을 식별하고 활용할 수 있습니다.

그렇다면 이러한 코호트를 추출하는데 주요한 진단 질문 예제를 살펴볼게요.







코호트 추출 시, 주요 진단 질문


이렇게 준비된 질문 중에서,  "얼마나 많은 고객이 Appboy(=Braze) email을 통해 인해 신규 가입을 했는가?"라는 질문에 대해 가정해보고, 코호트를 추출한다면 다음과 같은 구성으로 쉽고 간단하게 Amplitude(앰플리튜드)를 통해서 코호트를 추출할 수 있습니다.







고객 라이프 사이클을 정기적으로 재점검하세요.


고객 라이프 사이클은 사용자의 우선순위와 선호도가 시간이 지남에 따라 진화함으로 제품 전략 또한 지속적으로 진화해야 합니다. 사용자가 주요 workflow를 계속 진행할 수 있도록 하려면 고객 라이프 사이클의 각 단계에서 대상 행동 집단을 일관되게 검토하는 것이 중요합니다. 

행동 코호트를 정기적으로 검토하면 성공적이고 맞춤화 된 고객 라이프 사이클을 위해 고관여 고가치 고객을 계속 확보, 참여 및 유지할 수 있습니다.

앰플리튜드, 행동분석, 코호트