앰플리튜드
마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유
Team MAXONOMY ・ 2024.10.22

Amplitude를 통해 마케터가 할 수 있는 것을 무엇이 있을까요? 요즘 마케터에게 Amplitude와 같은 툴이 필수라는 말을 많이 들었지만, 막상 구체적으로 어떤 것들을 할 수 있는지 모르는 경우가 많습니다.
Amplitude를 사용하면 가장 기본적으로 전체 디지털 고객 여정을 이해하고, 그 인사이트를 바탕으로 여러가지 전략을 실행할 수 있습니다. A/B 테스트를 실행하거나, 더 높은 수준의 개인화를 실행하고, 회사의 다른 팀들과 데이터 기반으로 협업할 수있죠. 이를 통해 고객 획득 비용을 절감하고, 리텐션을 개선하고, 마케팅 ROI 향상하는 등 데이터 기반의 그로스를 가속화하여 더 나은 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다.
오늘 포스팅에서는 이런 이점을 중심으로 마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유를 살펴보도록 하겠습니다.
1. 전체적인 마케팅 현황을 파악
Amplitude를 사용한다면, 어떤 마케팅 효과가 있는지, 고객은 어떻게 생각하고 행동하는지 등 다양한 데이터를 파악할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이런 정량적인 데이터 외에 정성적인 데이터도 확인 할 수 있는데요. Session Replay 기능을 통해 고객별 혹은 세그먼트나 코호트별로 고객의 실질적인 행동과 인사이트를 실시간으로 체크할 수 있습니다. 이를 통해 디지털 경험을 재구성하고, 고객 경험을 개선할 수 있죠.
글로벌 기업 A는 Amplitude Session Replay 기능을 활용하여 유독 특정 지역 시장에서 낮은 전환율을 보인다는 것을 파악했습니다. 그 원인을 '문화적인 차이'라고 가설을 세우고 해당 지역 문화에 더 잘 맞는 타겟 문구를 구성하였습니다. 해당 문구가 정말 효과적인지 확인하기 위해 A/B테스트도 진행하였죠. 그 결과, 개선된 문구는 CTA 클릭률이 두 배로 증가하였으며, 전환율이 20% 향상되었습니다.
2. 최적의 마케팅 채널 선택과 캠페인 최적화
마케팅 예산은 언제나 제한적이죠. 때문에 어떤 마케팅 채널이, 어떤 캠페인이 효과가 좋은지 아는 것은 중요합니다. 많은 Amplitude 이용자들이 Amplitude의 가장 큰 이점으로 '다양한 마케팅 채널의 결과를 추적할 수 있다는 점'을 꼽습니다. Amplitude의 웹 분석 기능은 채널, 캠페인, 페이지 및 전환 성과에 대한 즉각적인 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 사용자 가입, 구매, 무료 체험 전환과 같이 세부적인 마케팅 목표와 연결하여 분석할 수 있습니다.
3. 개인화 확장
Amplitude는 마케터가 적절한 사람에게 적절한 메시지를 적절한 시점에 전달하여 디지털 경험을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 고객이 가장 많이 사용하는 채널과 플랫폼에서 메시지를 전달하고, 그 결과를 측정할 수 있습니다. 가입, 업그레이드, 구매, 리텐션 등 거의 모든 요소로 가능하죠.
Salesforce Connected Customer 보고서에 따르면, 고객의 88%는 회사가 제공하는 경험이 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말하며, 73%는 회사가 자신의 독특한 요구와 기대를 이해하기를 원한다고 응답했습니가
Amplitude의 '데모 비디오'기능을 활용하면, 다시 돌아왔으면 하는 이탈 고객에 대한 데이터를 제공합니다. 이들에 대한 데이터를 바탕으로 고객 그룹을 Facebook, TikTok, Braze와 같은 외부 마케팅 플랫폼이나 마케팅 채널에 연동하여 활성화할 수 있습니다. 이 과정을 단 몇 번의 클릭만으로 완료할 수 있죠.
4. CRM 연동과 빠른 A/B 테스트 실행
개인화된 경험을 만들기 위해 A/B 테스트는 이제 필수가 되었는데요. A/B테스트를 통해 어떤 메시지가 반응이 좋은지, 어떤 CTA(콜 투 액션)가 원하는 고객 행동을 유도하는지, 어떤 랜딩 페이지가 전환율을 높이는지 알 수 있습니다. 이런 A/B 테스트 도구가 제품 분석 시스템과 연동되지 않으면 웹 성능이 느려지고, 개발자와 협업하는 과정에서 굉장히 큰 시간이 낭비될뿐만 아니라 라이선스 비용과 유지 관리 비용도 증가합니다.
Amplitude는 Braze와 같은 CRM과 높은 연동성을 가지고 있어 빠르게 테스트를 실행하고 그 결과를 분석할 수 있습니다.
5. CAC(고객 획득 비용) 절감
현재 많은 기업의 마케팅 조직이 예산이 동결된 상황에서 채널 비용이 상승하고 있는 문제에 직면하고 있습니다. 이런 상황에서는 고객 획득 비용(CAC)을 낮추는 것이 무엇보다 중요한데요. Amplitude를 사용해 가장 가치 있고 전환 가능성이 높은 고객 세그먼트를 찾아, 그 인사이트를 활용해 메시지와 제안을 개인화하고, 이 세그먼트를 채널과 플랫폼에 연동하여 더 효과적인 캠페인을 진행할 수 있습니다.
6. 수익 분석
고객획득과 리텐션의 중요성은 많이 알려져있는 데 반해, 이것을 최종적으로 수익으로 전환하는 '수익화'는 상대적으로 덜 알려져있습니다. 하지만 수익화는 어쩌면 가장 중요한 관리 대상이며, Amplitude를 사용한다면 디지털 경험이 수익에 어떻게 기여하는지를 이해하고 개선하고 있습니다.
한 글로벌 기업은 Amplitude를 사용해 수익을 10% 증가시켰습니다. 이 기업은 판매 퍼널에서 마찰을 유발하는 요소를 파악하고 수정하였으며, 오류를 겪고 있는 사용자를 추적하고, 영향을 받은 사용자 세그먼트를 생성했습니다. 그런 다음, 해당 세그먼트를 소셜 미디어 마케팅 및 CRM 캠페인과 같은 유료 도구에 연동하여 사용자들이 사이트로 다시 돌아오도록 유도했고, 그 결과 판매 퍼널 완료율이 15% 증가했습니다.
7. 리텐션 분석
기존 고객을 오래동안 유지하는 것을 사업 성장과 수익 창출의 굉장히 핵심적인 요소입니다. 성공적으로 성장하는 기업의 대부분은 기존 고객에서 수익을 창출하며, 총 수익의 80%가 기존 고객에게서 발생한다고 합니다. 리텐션 분석을 Amplitude의 가장 대표적인 분석 기능이며, 다양한 산업군에 맞는 차트를 다양한 기준과 방식으로 설정할 수 있습니다.
8. 조직 내 원활한 협업
디지털 경험은 고객이 제품을 선택하고 충성도 높은 고객이 될지 여부를 결정하는 중요한 요소입니다. 고객은 기업에 제품 팀, 개발 팀, 마케팅 팀 등 어떤 부서가 있는지 관심이 없습니다. 단지 처음부터 끝까지 좋은 경험을 원할 뿐이죠.
회사내 팀 간의 장벽을 허무는 일은 쉽지 않지만, Amplitude를 사용하여 통합된 인사이트를 공유하고 협업 도구를 잘 활용한다면, 조금씩 그 장벽을 허물 수 있을지 모릅니다.
9. 높은 기술 연계성
Amplitude는 코드 없이 연결할 수 있는 개방형 플랫폼을 제공하여 필요한 모든 데이터를 쉽게 가져오고 내보낼 수 있으면서도 데이터 프라이버시와 보안을 보호합니다.
Amplitude는 선호하는 기술 스택과 원활하게 연결되어 마케팅 팀이 더 효과적이고 데이터 기반의 캠페인과 프로그램을 실행할 수 있도록 하여 마케팅 기술 투자에서 최대의 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. Amplitude에서 데이터를 활용하여 프로젝트와 포트폴리오 전반에 걸쳐 다양한 코호트를 구축하여 사용자와 계정을 세분화하고 이러한 코호트를 통해 기술 스택의 하위 시스템에 연결된 디지털 프로그램을 위한 맞춤형 청중을 구축할 수 있으며, 이를 통해 사용자를 대상으로 한 맞춤 메시지를 발송할 수 있습니다.
10. 새로운 기회 발굴
비즈니스에서는 종종 잘못된 전략을 추구하는 리스크를 줄이려 합니다. 그리고 데이터를 통해 의사 결정을 내리는 것은 불확실성을 줄이는 한 가지 방법입니다. 하지만 데이터를 리스크를 받아들이고 대담한 도전을 시도하는 방법으로 생각해본다면 어떨까요? 성장과 고객 참여를 촉진하기 위한 새로운, 큰 아이디어를 실험해보는 것이죠.
한 글로벌 기업은 성장이 정체된 상황을 극복하기 위해 Amplitude에서 얻은 인사이트를 바탕으로 틱톡 캠페인을 기획했고, 이 캠페인이 바이럴되면서 앱을 시장 리더로 자리매김할 수 있게 했습니다. 이러한 대담한 도전이 성공할 수 있었던 이유는, 이미 데이터 투명성과 캠페인에 대한 공동 소유권에 투자했기 때문입니다.
마치며
마케터로서 Amplitude를 사용하는 방법을 무궁무진합니다. 대형 캠페인을 런칭할 때마다 트래픽이 어디에서 오는지, 그리고 그것이 리드, 가입, 혹은 기능 채택으로 어떻게 전환되는지를 보여주는 대시보드를 만들 수도 있습니다. 소셜 미디어에서 가장 많은 트래픽을 유도한 캠페인이나 포스팅을 선별할 수도 있죠. 캠페인 결과를 리뷰하면서 잘된 부분과 다음에 개선할 부분을 정렬하고 링크 하나를 통해서 누구든지 동일한 데이터를 볼 수 있도록 할 수 있습니다.
회사의 규모나 산업에 관계없이, 그리고 어떤 유형의 마케터인지에 상관없이, 더 나은 데이터 기반 결정을 내리고 싶다면, Amplitude는 필수적입니다. Amplitude를 통해 디지털 고객 여정 전체를 이해하고 그 인사이트를 바탕으로 행동하여, 고객이 계속해서 돌아오게 만드는 더 나은 비즈니스 결과를 얻어보세요.

팀맥소노미
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MoM(월별 성장률) 분석시 저지르는 일반적 3가지 실수
월별 성장이란 무엇입니까?월별 (MoM) 성장은 특정 메트릭 값의 변화를 전월 값의 백분율로 표시합니다.월별 성장은 월별 수익, 활성 사용자, 구독 수 또는 기타 주요 지표의 성장률을 측정하는 데 자주 사용됩니다. 모바일 앱, SaaS 제품 또는 웹 사이트와 같은 디지털 제품을 작업하는 경우 MoM 활성 사용자 증가에 관심이 있을 것입니다. 이는 제품 또는 회사의 성장과 성공에 대해 이야기하는 가장 일반적인 방법입니다.MoM 성장률을 계산하는 방법한 달 동안의 월별 성장을 계산하려면 이번 달의 총 사용자 수와 지난 달의지난달의 총 사용자 수의 차이를 취한 다음 이를 지난달의 합계로 나누면 됩니다. 동일한 공식을 사용하여 주별 성장 또는 전년 대비 성장을 계산할 수 있습니다. 한 달 동안의 성장률을 계산하는 대신 6개월 동안의 MoM 성장률을 계산하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. CMGR (월간 복합 성장률) 을 계산하려는 경우입니다.관련 자료 : 활성 사용자는 누구입니까? 사용자 분석을 위한 전략Compound Monthly Growth Rate (CMGR) 공식CMGR은 해당 기간 동안 매달 일정한 속도로 성장한다고 가정하여 특정 기간 동안의 성장률을 설명합니다. 활성 사용자가 다음과 같이 증가했다고 상상해보세요.CMGR을 계산하려면 위의 숫자를 다음 공식에 대입합니다.예를 들면 다음과 같습니다.CMGR은 월별마다 다르지만 위의 전체 기간 동안 20%입니다. 예를 들어 1월부터 2월까지의 MoM 성장률은 10%에 불과한 다음 2월부터 3 월은 36%로 점프합니다. CMGR을 사용하면 1월부터 6월까지 매달 일정한 성장률로 성장하고 있다고 가정합니다. 이 예에서 이는 다음을 의미합니다.이제 다음 단계로 넘어갑시다.위에서 과거 기간 동안 CMGR을 계산했습니다. 5개년 사업 계획을 세우고 사업이 어떤 모습 일지에 대한 프로젝트를 계획한다고 가정해 보겠습니다. 이대로라면 2022년 12월까지 활성 사용자 수는 5십만 명을 넘을 것입니다.피해야 할 MoM 성장과 관련된 3가지 일반적인 실수성장 모델을 구축할 때 부주의한 실수를 하는 것은 생각보다 흔합니다. 다음은 MoM 데이터 작성 시, 저지르는 3가지 일반적 실수입니다.1. MoM 성장으로 모델링 된 작은 절댓값 앱이나 제품의 사용자 수가 적으면, MoM 달성을 훨씬 쉽게 이룰 수 있습니다. 즉, 적은 수의 MoM 성장에 대한 내러티브를 구성하는 것이 더 쉽고 비즈니스가 성장함에 따라 그 비율을 유지하기가 더 어렵습니다.이 예에서는 2018년 1월부터 2018년 6월까지 매월 20% 의 성장을 경험하고 있습니다. 하지만 절대 수치로 보면 100명의 활성 사용자에서 249명의 활성 사용자로만 증가하는 것입니다. 여기서 문제는 이 비율 증가가 확장되지 않는다는 것입니다. 한 번의 언론 멘션으로 100 명에서 120 명의 월간 활성 사용자 확보는 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 한 달에 활성 사용자가 1,000,000명에서 1,200,000명으로 20 % 증가하려면 강력한 성장 엔진이 필요합니다.핵심 요점 : 사용자 수가 적을 때엔 MoM을 주시할 수 있지만 사용자 수가 더 많아지면 참여도 지표 , stickness 및 사용자 행동 데이터를 살펴봄으로써 성장이 장기적으로 지속될 것인지를 알려주는 기본 메커니즘 구성에 집중해야 합니다.2. MoM 성장으로 모델링 된 비일관된 성장성장은 예측할 수 없습니다. 한 달은 MAU를 두 배로 늘리고 다음 달에는 변화 없이 그대로 유지될 수 있습니다. 이런 일이 발생한다면 일관된 CMGR로 모델링하여 변동하는 성장을 모순되게 만드는 것은 실수입니다.여기에서 CMGR이 20% 이지만 특정 기간 동안 (5월부터 6월까지)만 20% 근처에 있다고 가정해 봅시다. 그 외에는 2% 성장과 82% 성장 사이에서 크게 변동하고 있습니다. 결론은 다음 달 성장률이 얼마인지 알지 못한다는 것입니다. 성장률은 도처에 있지만 데이터는 여전히 무언가를 알려줍니다. 앱을 위한 일관된 성장 엔진을 구축하지 않았던 거죠.성장이 있는 달과 성장이 없는 달의 차이를 모를 가능성이 높습니다.핵심 요점 : 성장이 일관되지 않은 경우, 단일 CMGR보다는 월별 성장률의 추세로 성장을 논의하는 것이 더 정확합니다.3. MoM 성장으로 모델링 된 선형 성장귀하의 비즈니스는 성장하고 있으며 지속적으로 성장하고 있습니다. 다만 선형 성장을 기하급수적인 성장으로 착각하지 마십시오.6개월 동안 사용자가 10,000 명에서 20,000 명으로 두 배 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이는 15%의 Mom 성장률을 의미합니다. 자세히 살펴보면 문제가 나타납니다. 시간이 갈수록 성장률은 둔화되는 것 같습니다. 숫자가 커짐에 따라 성장이 감소하는 것은 성장이 기하급수적이지 않다는 신호이며 아마도 더 선형적일 것입니다. 여기서는 15% MoM이 성장하고 있다고 말하는 대신 매월 2,000명의 활성 사용자를 추가한다고 말함으로써 절댓값을 고수하는 것이 더 정확합니다.핵심 사항 : 모든 성장이 동일하지는 않습니다. 성장이 선형으로 발생하는 경우 절대 사용자 수의 월별 성장을 참조하여 이를 수용하고 정확하게 설명하십시오. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 비선형 성장을 실현할 기회를 식별하십시오.관련 자료 : 시간이 지남에 따라 핵심 지표를 조정해야 할까요?단기 성장을 추적하면 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.월별 성장은 현재 성과를 정확하게 모델링하고 성공을 벤치마킹하고 예측하는 데 매우 유용합니다. 당신이 하고 있는 일을 알고 있고 회사의 장기적인 미래에 전념하고 있다는 거죠.성장률이 일정하거나 하향 조정되면 실망스러워 보일 수 있지만, 보고 싶은 데이터가 아닌 경우에도 모든 데이터에는 가치가 있다는 것을 기억하십시오. 기하 급수적인 성장은 하룻밤 사이에 일어나지 않으며 저절로 일어나지 않습니다.퀄리티 있는 데이터 산출은 퀄리티 있는 데이터 수집에서 시작됩니다.품질이 낮은 데이터를 지속적으로 살펴보면 MoM과 같은 중요한 지표를 정확하게 해석하기가 훨씬 어려워집니다. 분석을 실행하는 작업에 너무 깊이 빠져 들기 전에 먼저 강력한 데이터 시스템 인 MVI (Minimum Viable Instrumentation)를 만들어야 합니다.이를 통해 비즈니스 및 분석 목표를 달성하기 위해 따라야 하는 특정 데이터 프로세스를 식별할 수 있습니다.두 가지를 정의하여 시작하세요.일일 활성 사용자와 같은 중요한 용어에 대한 정의특정 비즈니스 목표고객이 이러한 목표 (예: 전환)를 달성하기 위한 올바른 방향으로 안내할 고객 여정의 경로를 신중하게 고려하여 측정하려는 이벤트를 정확히 찾아냅니다. 바로 추적하려는 터치 포인트입니다. 목표 달성에 중요한 것에 집중하고 나머지는 제거하십시오.다음은 팀의 심각한 데이터 유효성 검사 문제를 방지하기 위해 따라야 할 5 가지 주요 원칙입니다.모든 것을 추적하려 하지 마세요. 불필요한 데이터는 지저분하고 추적하기가 거의 불가능합니다. 대신 20 ~ 200개의 고객 주요 여정과 관련된 이벤트를 일관되게 추적하십시오.체계적으로 유지하십시오. 데이터와 이에 대한 정의는 팀원 모두에게 매우 깨끗하고 이해하기 쉬워야 합니다.d-1부터의 데이터를 정의하십시오. 데이터 구조를 설명하는 몇 가지 문서를 작성하는 것이 좋습니다.분석 플랫폼 내에서 사용자 식별이 작동하는 방식을 이해합니다. 또한 무의미하게 지속 방문하는 가짜 "새 사용자"를 방지하기 위해 장치 또는 기타 자격 증명으로 익명 사용자를 인식할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 예를 들어 Amplitude(앰플리튜드)는 "amplitude_ID"식별자로 이 문제를 해결합니다. 이 식별자는 익명인 경우에도 반복 방문 사용자를 포착합니다.숫자, 날짜, 국제 문자 및 지오 코딩 값과 같은 자동 서식 변수를 사용하여 일관성 있고 정확하게 분석하세요.콘텐츠 더 읽어보기마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리제품 성과지표 안내서
분석 솔루션, 여러 개 써도 되나요?🤔
여러 가지 데이터를 통해 인사이트 발견을 돕는 분석 솔루션! 대표적으로 GA4, Amplitude가 있죠.어떤 조직에서는 이런 분석 솔루션을 2개 이상 사용하기도 합니다. 한 조직에서 여러 개의 분석 솔루션을 사용하는게 과연 좋을까요? 이번 포스팅에서는 분석 솔루션을 여러 개 사용하는 것이 좋은지에 대해서 알아보겠습니다. 우선 그 현황부터 파악에 보죠! 분석 솔루션을 이렇게 여러 개 사용하는 기업은 보통 다음 케이스에 속할 겁니다.웹사이트 분석용 솔루션, 앱 분석용 솔루션을 따로 사용여러 솔루션을 사용하는 가장 큰 이유입니다. 대개 이런 경우는 마케팅 팀과 프로덕트 팀의 협업 부재로 발생합니다. 일반적으로 마케팅 팀이 웹사이트를 관리하고 프로덕트 팀이 모바일 앱을 관리하다보니 이런 현상이 발생하죠. 더 자세히 말하자면, 웹사이트는 주로 온라인 홍보/광고를 위해 구축하는 경우가 많다보니 자연스럽게 마케팅 팀이 관리를 하게되고, 모바일 앱은 주로 개발과 관련된 팀이 중심이 되어 구축하는 경우가 많다보니 프로덕트 팀이 관리하게됩니다. 이렇게 분리된 업무 영역이 굳어져 굳이 2개의 분석 솔루션을 사용하게 되는 것이죠. 하지만 특별한 이유가 없다면 이렇게 2개의 솔루션을 사용하는 건 비효율적입니다.메인 솔루션의 부족한 기능 보충메인 솔루션이 가지고 있는 아쉬운 부분을 보충하는 용도로 여러 개 솔루션을 사용하는 경우입니다. 예를들어 Amplitude를 메인으로 사용하고 광고 통합을 위해 Google Analytics를 추가로 사용하는 경우나, 반대로 Google Analytics를 메인으로 사용하고 세션 재생 기능을 위해 Amplitude를 보조적으로 사용할 수 있죠. 하나의 솔루션으로 모든 기능을 충족할 순 없습니다. 사용하는 솔루션의 부족한 부분이 있다면, 다른 솔루션을 통해 충족하는 방법도 충분히 고려해볼만하죠.다수의 분석 솔루션 사용 문제점😵💫하지만 정말 특별한 경우가 아니라면 솔루션을 여러 개 사용하는 장점보다는 단점이 더 큽니다. 다음과 같은 많은 문제점이 발생할 수 있기 때문입니다.솔루션별로 다른 고객 프로필 관리고객을 더 깊이 이해하기 위해선 고객 정보를 하나로 통일하는 게 중요합니다. 하지만 솔루션을 여러 가지 사용하면 고객 정보가 흩어지게 되죠. 물론 고객 데이터를 내보내서 다른 솔루션에 통합하는 방식을 사용할 수 있겠지만, 이 작업에 만만치않을 시간이 소요됩니다. 어찌저찌 통합하였다 하더라도 실시간으로 고객 정보를 파악하고 대응하는 것이 불가능해집니다.고객 경험 개인화 어려움위의 문제점과 동일한 이유로 고객 프로필을 하나로 통일하지 않는다면, 개인화된 경험을 고객에게 제공하기 어려워집니다. 개인화는 시장에서 가장 큰 차별 요소이자, 요즘 시대에 필수적인 기능이 되어가고 있습니다. 고객은 이제 기업이 알아서 관련 상품, 콘텐츠, 혜택을 추천해주길 기대합니다. 또한 이런 개인화는 실시간성이 더해질 때 훨씬 효과적입니다. 실시간으로 고객의 행동과 원하는 것을 파악하여 제공할 필요가 있습니다.세그먼트 구축의 어려움행동 데이터를 기반으로사용자를 세분화하는 것이 분석 솔루션의 메인 기능입니다. 다수의 솔루션을 사용하면 이 중요한 기능에 제약을 받을 수 밖에 없죠. 호환되는 데이터를 내보내는 것이 아니라면, 세그먼트 기능을 깊게 활용하기 어려울 것입니다.어떤 한 기업이 마케팅 분석에는 Google Analytics를 사용하고, 모바일 앱에는 Amplitude를 사용한다고 가정해봅시다. 그리고 한 고객이 이메일 광고를 통해 웹 페이지를 방문하고 장바구니에 상품을 담았는데 당장 구매하지 않고 그 다음 주에 모바일 앱으로 구매를 하였다고 가정해봅시다. 이 때 이 고객이 이메일을 클릭했다는 정보와 웹 페이지에서의 행동 정보는 Google Analytics에 기록되고, 앱에서의 쇼핑 행동 정보는 Amplitude에 기록됩니다. 이메일 광고가 매출에 얼마만큼 기여하였는지 측정하고 싶어도 제대로 된 측정 값을 알 수 없게 되는거죠.전체 고객 여정 파악 불가고객은 한 가지 플랫폼을 사용하지 않습니다. 모바일 앱으로 접속했다 웹으로도 접속하죠. 하나의 분석 솔루션을 사용하면, 여러 플랫폼 사이에 고객이 얼마나 자주 이동하고 어느 부분에서 이탈하는지 파악할 수 있습니다. 여러 개의 솔루션을 사용하면 할 수 없죠.여러 솔루션 학습 필요솔루션 사용법을 배우는 것도 만만치 않은 일이죠. 솔루션이 여러 가지면 그만큼 학습하는 데 시간이 걸리고 머리도 복잡해집니다. 팀마다 다른 솔루션을 사용하는 경우라도, 서로 의사소통이나 협업하는 과정에서 상대방 솔루션을 어느정도 익혀야할 것입니다.솔루션 사용 비용여러 솔루션을 사용하면 비용도 당연히 배가 됩니다. 솔루션 마다 중복된 데이터가 많이 수집된다는 점을 생각하면 정말 아까운 일이죠. 또한 데이터는 수집할 수록 비용이 감소하는 경향이 있습니다. 여러 분석 솔루션을 사용한다면 이런 이점을 활용하지 못하고 각각에 대해 초기 데이트 프리미엄을 지불할 가능성이 높습니다.데이터 관리의 문제다수의 솔루션을 사용하는 가장 귀찮은 점은 데이터를 지속적으로 비교해야 한다는 것입니다. 데이터를 비교하는 시간도 시간이지만, 만약 데이터가 다르게 표시된다면 어떤 데이터가 잘못되었는지 파악하는 것도 어렵고 연결되어있는 여러 부서의 업무가 마비될 수 있습니다. 이런 데이터 관리의 문제는 단순 귀찮고 시간이 많이 들어가는 것을 넘어, 기술적인 문제로 이어져 제대로 된 데이터 활용 자체를 어렵게 할 수 있습니다.마치며😎결론적으로 여러 분석 솔루션을 사용하는 건 단점이 굉장히 크다는 것을 알 수 있습니다. 그렇기 때문에 많은 전문가들은 앞으로 분석 솔루션 시장이 하나의 솔루션으로 표준화될 것이라고 말합니다. Amplitude가 제품, 마케팅, 웹사이트, 모바일 앱 까지 모든 기능을 충족하는 최초의 분석 솔루션이 되는 것을 목표로 삼은 이유가 바로 여기있습니다. 아직 많은 작업이 남아 있지만, Amplitude는 분석 솔루션 시장의 선두적인 위치에서 그 목표를 향해 꾸준히 나아가고 있습니다.
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