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Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법

Team MAXONOMY ・ 2025.08.28

Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법


🤔데이터 분석, 왜 이렇게 어려울까요?


"새로운 기능을 출시했는데 사용자들이 어떻게 반응하는지 궁금해요."


"이 버튼 클릭률이 궁금한데 이벤트 추가하려면 개발팀 일정을 기다려야 한대요."


제품 분석을 처음 시작하는 팀이 흔히 마주하는 상황입니다. 데이터의 분석이 중요하다는 것을 알고 있고, 데이터 분석을 늘 생각하고 있지만, 정작 필요한 순간에 데이터가 없어서 답답한 경험을 해보셨을 것입니다. 대부분의 경우 데이터 수집 코드를 미리 넣어두지 않아 생기는 문제입니다. 버튼 클릭률을 보고 싶은데 이벤트 수집 코드를 심지 않은 것이죠. 개발 부담으로 핵심 이벤트만 선별적으로 수집하고 있다거나, 런칭 후에야 분석이 필요하다는 걸 깨닫는 경우가 많죠.

(참고: 고객 행동 데이터 트래킹 가이드북)


Autocapture(오토캡쳐)는 이러한 문제를 근본적으로 해결하는 기능입니다. 마치 숨은 개발자가 24시간 사용자 행동을 관찰하고 기록하는 것처럼, 사용자가 웹/앱에서 하는 주요 상호작용을 개발자의 네이티브 코드 작성이나 GTM 작업 없이 자동으로 수집하여 놓치기 쉬운 데이터를 바로 확보해 줍니다. 덕분에 개발단 추가 태깅 작업 없이, 배포 즉시 분석을 시작할 수 있죠.







⚖️어떤 상황에서 유용할까요?


시나리오 1: 긴급한 랜딩 페이지 최적화

이커머스 마케터가 블랙프라이데이 특별 랜딩 페이지를 급하게 제작하여 배포 했습니다. 문제가 있지는 않을지, 전환율을 높이기 위한 더 좋은 대안이 있을지 검토하기 위해 "지금 구매하기" 버튼의 클릭률을 측정하고 싶었지만, 개발팀은 다른 프로젝트로 바쁜 상황이었죠.


마케터는 바로 Autocapture를 활성화한 후, 실시간으로 버튼 클릭 데이터를 확인할 수 있었습니다. 분석 결과 클릭률이 예상보다 낮았고, Experiment A/B 테스트를 통해 버튼의 색상과 길이를 변경하고 "한정 특가 놓치지 마세요!"로 문구를 변경했더니 클릭률이 상당히 향상되어 프로모션 기간 중 매출 증대에 기여할 수 있었습니다.



시나리오 2: 모바일 앱 사용자 여정 분석

한 핀테크 앱의 PM은 새로운 투자 상품 페이지에서 사용자들이 어디서 이탈하는지 파악하고 싶었습니다. 하지만 상세한 이벤트 설계가 되어있지 않아 분석이 어려웠고, 추가적인 이벤트 설계나 많은 개발단 리소스를 즉각적으로 확보 하기에는 어려운 상황 이었습니다.


하지만 Autocapture를 활성화하여 배포함으로써 앱 내 모든 화면 전환과 터치 이벤트를 자동 수집할 수 있었고, 퍼널 분석을 통해 상품 상세 페이지에서 약관 동의 페이지로 넘어가는 구간에서 많은 사용자가 이탈한다는 것을 발견했습니다. 확인한 결과를 토대로 약관 동의 프로세스를 간소화하고 필수/선택 항목을 명확히 구분한 결과, 전환율이 눈에 띄게 개선 되었습니다.



시나리오 3: SaaS 제품의 온보딩 최적화

B2B SaaS 그로스 매니저는 신규 사용자의 온보딩 완료율이 낮다는 것을 파악하고 있었지만, 구체적으로 어느 단계에서 문제가 발생하는지 까지는 알기 어려웠습니다.


실무자는 우선 Autocapture를 활성화하여 모든 데이터를 수집해보기로 하였고, 수집된 데이터를 통해 온보딩 각 단계별 이탈률을 분석했습니다. 특히 "팀 초대하기" 단계에서 많은 사용자들이 건너뛰거나 이탈한다는 것을 발견 했습니다. 이에 따라, "팀 초대하기" 단계를 선택사항으로 변경하고 온보딩 완료 후 다시 안내하는 방식으로 플로우를 개선한 결과, 온보딩 완료율이 상당히 증가했습니다.

(참고: 고객 초기 여정 이해하기)







👨🏻‍💻기본 수집 데이터


Autocapture 옵션을 활성화 하기만 하면, 고객 접속, 클릭(입력), 페이지 뷰와 같은 분석에 필수적인 데이터 뿐만 아니라, 폼 입력 시작/완료, 다운로드, UTM & 레퍼러 수집 등을 지원하고 기본적으로 페이지 URL, 타임스탬프, 사용자 디바이스 정보가 함께 수집되므로 고객들의 서비스 내 여정이나 유입 경로별 전환율 등을 바로 파악할 수 있습니다.



1. 개발단 작업(Web)

Amplitude Web SDK (2.16.1 이상)가 이미 연동되어 있다면, 개발단의 추가 작업이 필요하지 않습니다. Amplitude는 Web 자동 수집 항목을, 실제로 분석을 수행하는 실무자가, 원하는 시점에 켜고 끌 수 있도록 기능을 제공하고 있습니다.



Amplitude에 수집되는 데이터는 이벤트 볼륨을 소진하므로 실무자가 판단할 때 필요하다고 생각되는 정보만 필요한 시점에 켜고 끄면서 수집 볼륨을 효과적으로 관리하는 것이 가능합니다.


*이전 버전의 Web SDK (2.10.0 이상)를 쓰고 계시다면, 개발단에서 아래와 같이 "원격 옵션 적용"을 활성화 해주시면 동일하게 이용이 가능합니다.





2. 개발단 작업(App)

Autocapture는 Web 플랫폼에서만 제공되는 것이 아닙니다. 모바일 앱(Android, iOS)에서도 기본적으로 제공하여 고객의 앱 인스톨, 서비스의 백그라운드 <-> 포그라운드 전환, 프레그먼트 단위의 화면 전환과 클릭 등을 기본적으로 수집합니다. Android는 1.18.0 이상, iOS는 1.18.0 이상에서 Autocapture를 지원하고 있습니다. 아직 "원격 옵션"은 지원되지는 않으나 개발단에서 코드 연동 시, 옵션을 적용하여 활성화 여부를 정의하실 수 있습니다.



(Android 코드 기준)


개발단에서 활성화하여 자동으로 수집되는 정보의 수집을 막고자 하실 경우, 추가 앱 재배포 대신, 콘솔에 접근 가능한 실무자가 Block 기능을 이용하여 일시 차단이 가능합니다.










🤷🏻‍♀️Autocapture 정말 효과적일까?


Autocapture만 활용해도 모든 분석을 원하는 수준으로 할 수 있을까요? Autocapture는 클릭, 입력, 페이지뷰 등 사용자 행동을 개발자 개입 없이 자동으로 수집하는 매우 강력한 기능이지만, 실무에서 사용하다 보면 다음과 같은 불편함이 발생할 수 있습니다.



1. 이벤트명이 너무 포괄적이다

Autocapture는 대부분의 행동을 "Element Clicked", "Form Submitted", "Page Viewed" 등 포괄적인 이벤트명으로 기록합니다. 구체적인 행동 구분은 모두 이벤트 속성(element_text, element_id, element_classes)에 담기기 때문에, 이벤트명만 보고는 어떤 행동인지 바로 알기 어렵습니다.



결과적으로 대시보드나 리포트에서 이벤트명을 일일이 해석해야 해서 관리가 번거롭고, 데이터 이해도가 떨어질 수 있습니다.




2. 이벤트명은 일정하지만 하위 속성 정보가 바뀌어 동일 행동 판단이 어렵다

같은 버튼이었지만 UI나 페이지 구조 변경으로 element_text, element_id, element_classes 같은 하위 속성 값이 바뀌는 경우, Autocapture로 수집된 정보 상으로는 기존과 동일한 버튼인지 판단하기가 어렵습니다. 이벤트의 이름은 동일하지만, 이벤트를 구분할 수 있는 하위 정보가 서로 다른 속성 값으로 기록되어, 동일 행동인지 판단이 어려워지며 시점 간 데이터 비교나 실험 분석이 복잡해집니다. (정규 표현식 기반 그룹핑이 요구됨)



미리 정해진 규칙에 따라 자동으로 수집하는 만큼, 우리 서비스만의 커스텀 된 정보를 수집하는 부분에서는 최적의 퍼포먼스를 내기 어려울 수 있습니다. 하지만, 이러한 단점을 보완할 수 있는 다양한 기능이 Amplitude에는 존재합니다. 지금까지 확인해본 Autocapture의 장단점을 요약하면 다음과 같습니다.










📑Autocapture와 함께 쓰기 좋은 기능


Amplitude도 이러한 Autocapture의 단점을 개선하기 위해 여러 기능을 추가로 제공하고 있습니다.



1. AI 기반 이벤트명 자동 생성



Amplitude는 Autocapture 이벤트의 속성을 분석해, 사람이 이해하기 쉬운 이벤트명으로 자동 변환해주는 AI 기능을 제공합니다. 예를 들어, Element Clicked 이벤트 중 element_text="무료 체험 시작"인 경우, Clicked "무료 체험 시작" 같은 직관적인 이름으로 바꿔서 보여줍니다.


이 기능은 이벤트명을 명확하게 변경해주기 때문에 사용자 프로필 정보 내에서 고객의 여정을 확인하는 데 많은 도움을 주며, 이벤트를 선택하여 바로 차트를 생성할 수 있도록 기능을 제공합니다. 다만 이는 사용자 프로필 상에서만 지원되며, 차트에서는 직접적으로 지원 되지는 않다보니 차트에서도 변경된 이벤트명 활용을 위해서는 비주얼 라벨링 작업이 필요합니다.



2. 비주얼 라벨링 (Visual Labeling)



Autocapture로 수집되는 이벤트를 우리 서비스 화면에서 직접 명명(라벨링)할 수 있도록 하는 기능입니다. Autocapture 기능이 적용된 우리 서비스 내 페이지의 URL 정보를 기입하면 해당 페이지로 이동되며, 사이트 내 각 아이템을 클릭하는 것 만으로 Amplitude의 "AI 기반 이벤트명 자동 생성" 기능이 적용되어 이벤트 명, 수집할 프로퍼티 뿐만 아니라, 이벤트에 대한 자세한 설명(Description) 또한 자동으로 최적화하여 줍니다.


동일한 요소는 한번에 선택되어 같은 기준으로 수집이 가능하며, 실제 사이트를 눈으로 보면서 이벤트명을 설정할 수 있어 직관적이고, 개발 리소스 추가없이 실무자가

어렵지 않게 라벨 작업이 가능합니다.










🚩데이터 분석의 새로운 시대


Amplitude Autocapture는 개발자의 도움 없이도 다양한 데이터를 수집하고, 의미있는 이벤트 정의와 최적화을 지원하여 여러 Amplitude 기능과 통합되어 손쉽게 A/B 테스팅, 가이드 팝업 노출 등 서비스 내 고객과 소통하는 화면에서 즉시 최적화된 제안을 실행할 수 있습니다.


더 이상 "데이터가 없어서 분석할 수 없다"고 고민할 필요가 없습니다. Autocapture와 함께 모든 팀이 데이터 기반으로 더 나은 제품을 만들어가는 여정에 동참해보세요.



Autocapture 활용을 위한 추천 시나리오


  1. Amplitude 계정에서 Autocapture 활성화
  2. 주요 페이지/화면에서 1주일 간 데이터 수집
  3. 수집된 데이터로 인사이트 발견
  4. Web Experiment로 A/B 테스트 및 가설 검증






데이터의 힘으로 더 나은 제품을 만드는 여정, Team MAXONOMY와 바로 시작하세요.

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오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다.&nbsp;그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다.&nbsp;(1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다.&nbsp; AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다.&nbsp;MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

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🤔데이터 분석, 왜 이렇게 어려울까요?


"새로운 기능을 출시했는데 사용자들이 어떻게 반응하는지 궁금해요."


"이 버튼 클릭률이 궁금한데 이벤트 추가하려면 개발팀 일정을 기다려야 한대요."


제품 분석을 처음 시작하는 팀이 흔히 마주하는 상황입니다. 데이터의 분석이 중요하다는 것을 알고 있고, 데이터 분석을 늘 생각하고 있지만, 정작 필요한 순간에 데이터가 없어서 답답한 경험을 해보셨을 것입니다. 대부분의 경우 데이터 수집 코드를 미리 넣어두지 않아 생기는 문제입니다. 버튼 클릭률을 보고 싶은데 이벤트 수집 코드를 심지 않은 것이죠. 개발 부담으로 핵심 이벤트만 선별적으로 수집하고 있다거나, 런칭 후에야 분석이 필요하다는 걸 깨닫는 경우가 많죠.

(참고: 고객 행동 데이터 트래킹 가이드북)


Autocapture(오토캡쳐)는 이러한 문제를 근본적으로 해결하는 기능입니다. 마치 숨은 개발자가 24시간 사용자 행동을 관찰하고 기록하는 것처럼, 사용자가 웹/앱에서 하는 주요 상호작용을 개발자의 네이티브 코드 작성이나 GTM 작업 없이 자동으로 수집하여 놓치기 쉬운 데이터를 바로 확보해 줍니다. 덕분에 개발단 추가 태깅 작업 없이, 배포 즉시 분석을 시작할 수 있죠.







⚖️어떤 상황에서 유용할까요?


시나리오 1: 긴급한 랜딩 페이지 최적화

이커머스 마케터가 블랙프라이데이 특별 랜딩 페이지를 급하게 제작하여 배포 했습니다. 문제가 있지는 않을지, 전환율을 높이기 위한 더 좋은 대안이 있을지 검토하기 위해 "지금 구매하기" 버튼의 클릭률을 측정하고 싶었지만, 개발팀은 다른 프로젝트로 바쁜 상황이었죠.


마케터는 바로 Autocapture를 활성화한 후, 실시간으로 버튼 클릭 데이터를 확인할 수 있었습니다. 분석 결과 클릭률이 예상보다 낮았고, Experiment A/B 테스트를 통해 버튼의 색상과 길이를 변경하고 "한정 특가 놓치지 마세요!"로 문구를 변경했더니 클릭률이 상당히 향상되어 프로모션 기간 중 매출 증대에 기여할 수 있었습니다.



시나리오 2: 모바일 앱 사용자 여정 분석

한 핀테크 앱의 PM은 새로운 투자 상품 페이지에서 사용자들이 어디서 이탈하는지 파악하고 싶었습니다. 하지만 상세한 이벤트 설계가 되어있지 않아 분석이 어려웠고, 추가적인 이벤트 설계나 많은 개발단 리소스를 즉각적으로 확보 하기에는 어려운 상황 이었습니다.


하지만 Autocapture를 활성화하여 배포함으로써 앱 내 모든 화면 전환과 터치 이벤트를 자동 수집할 수 있었고, 퍼널 분석을 통해 상품 상세 페이지에서 약관 동의 페이지로 넘어가는 구간에서 많은 사용자가 이탈한다는 것을 발견했습니다. 확인한 결과를 토대로 약관 동의 프로세스를 간소화하고 필수/선택 항목을 명확히 구분한 결과, 전환율이 눈에 띄게 개선 되었습니다.



시나리오 3: SaaS 제품의 온보딩 최적화

B2B SaaS 그로스 매니저는 신규 사용자의 온보딩 완료율이 낮다는 것을 파악하고 있었지만, 구체적으로 어느 단계에서 문제가 발생하는지 까지는 알기 어려웠습니다.


실무자는 우선 Autocapture를 활성화하여 모든 데이터를 수집해보기로 하였고, 수집된 데이터를 통해 온보딩 각 단계별 이탈률을 분석했습니다. 특히 "팀 초대하기" 단계에서 많은 사용자들이 건너뛰거나 이탈한다는 것을 발견 했습니다. 이에 따라, "팀 초대하기" 단계를 선택사항으로 변경하고 온보딩 완료 후 다시 안내하는 방식으로 플로우를 개선한 결과, 온보딩 완료율이 상당히 증가했습니다.

(참고: 고객 초기 여정 이해하기)







👨🏻‍💻기본 수집 데이터


Autocapture 옵션을 활성화 하기만 하면, 고객 접속, 클릭(입력), 페이지 뷰와 같은 분석에 필수적인 데이터 뿐만 아니라, 폼 입력 시작/완료, 다운로드, UTM & 레퍼러 수집 등을 지원하고 기본적으로 페이지 URL, 타임스탬프, 사용자 디바이스 정보가 함께 수집되므로 고객들의 서비스 내 여정이나 유입 경로별 전환율 등을 바로 파악할 수 있습니다.



1. 개발단 작업(Web)

Amplitude Web SDK (2.16.1 이상)가 이미 연동되어 있다면, 개발단의 추가 작업이 필요하지 않습니다. Amplitude는 Web 자동 수집 항목을, 실제로 분석을 수행하는 실무자가, 원하는 시점에 켜고 끌 수 있도록 기능을 제공하고 있습니다.



Amplitude에 수집되는 데이터는 이벤트 볼륨을 소진하므로 실무자가 판단할 때 필요하다고 생각되는 정보만 필요한 시점에 켜고 끄면서 수집 볼륨을 효과적으로 관리하는 것이 가능합니다.


*이전 버전의 Web SDK (2.10.0 이상)를 쓰고 계시다면, 개발단에서 아래와 같이 "원격 옵션 적용"을 활성화 해주시면 동일하게 이용이 가능합니다.





2. 개발단 작업(App)

Autocapture는 Web 플랫폼에서만 제공되는 것이 아닙니다. 모바일 앱(Android, iOS)에서도 기본적으로 제공하여 고객의 앱 인스톨, 서비스의 백그라운드 <-> 포그라운드 전환, 프레그먼트 단위의 화면 전환과 클릭 등을 기본적으로 수집합니다. Android는 1.18.0 이상, iOS는 1.18.0 이상에서 Autocapture를 지원하고 있습니다. 아직 "원격 옵션"은 지원되지는 않으나 개발단에서 코드 연동 시, 옵션을 적용하여 활성화 여부를 정의하실 수 있습니다.



(Android 코드 기준)


개발단에서 활성화하여 자동으로 수집되는 정보의 수집을 막고자 하실 경우, 추가 앱 재배포 대신, 콘솔에 접근 가능한 실무자가 Block 기능을 이용하여 일시 차단이 가능합니다.










🤷🏻‍♀️Autocapture 정말 효과적일까?


Autocapture만 활용해도 모든 분석을 원하는 수준으로 할 수 있을까요? Autocapture는 클릭, 입력, 페이지뷰 등 사용자 행동을 개발자 개입 없이 자동으로 수집하는 매우 강력한 기능이지만, 실무에서 사용하다 보면 다음과 같은 불편함이 발생할 수 있습니다.



1. 이벤트명이 너무 포괄적이다

Autocapture는 대부분의 행동을 "Element Clicked", "Form Submitted", "Page Viewed" 등 포괄적인 이벤트명으로 기록합니다. 구체적인 행동 구분은 모두 이벤트 속성(element_text, element_id, element_classes)에 담기기 때문에, 이벤트명만 보고는 어떤 행동인지 바로 알기 어렵습니다.



결과적으로 대시보드나 리포트에서 이벤트명을 일일이 해석해야 해서 관리가 번거롭고, 데이터 이해도가 떨어질 수 있습니다.




2. 이벤트명은 일정하지만 하위 속성 정보가 바뀌어 동일 행동 판단이 어렵다

같은 버튼이었지만 UI나 페이지 구조 변경으로 element_text, element_id, element_classes 같은 하위 속성 값이 바뀌는 경우, Autocapture로 수집된 정보 상으로는 기존과 동일한 버튼인지 판단하기가 어렵습니다. 이벤트의 이름은 동일하지만, 이벤트를 구분할 수 있는 하위 정보가 서로 다른 속성 값으로 기록되어, 동일 행동인지 판단이 어려워지며 시점 간 데이터 비교나 실험 분석이 복잡해집니다. (정규 표현식 기반 그룹핑이 요구됨)



미리 정해진 규칙에 따라 자동으로 수집하는 만큼, 우리 서비스만의 커스텀 된 정보를 수집하는 부분에서는 최적의 퍼포먼스를 내기 어려울 수 있습니다. 하지만, 이러한 단점을 보완할 수 있는 다양한 기능이 Amplitude에는 존재합니다. 지금까지 확인해본 Autocapture의 장단점을 요약하면 다음과 같습니다.










📑Autocapture와 함께 쓰기 좋은 기능


Amplitude도 이러한 Autocapture의 단점을 개선하기 위해 여러 기능을 추가로 제공하고 있습니다.



1. AI 기반 이벤트명 자동 생성



Amplitude는 Autocapture 이벤트의 속성을 분석해, 사람이 이해하기 쉬운 이벤트명으로 자동 변환해주는 AI 기능을 제공합니다. 예를 들어, Element Clicked 이벤트 중 element_text="무료 체험 시작"인 경우, Clicked "무료 체험 시작" 같은 직관적인 이름으로 바꿔서 보여줍니다.


이 기능은 이벤트명을 명확하게 변경해주기 때문에 사용자 프로필 정보 내에서 고객의 여정을 확인하는 데 많은 도움을 주며, 이벤트를 선택하여 바로 차트를 생성할 수 있도록 기능을 제공합니다. 다만 이는 사용자 프로필 상에서만 지원되며, 차트에서는 직접적으로 지원 되지는 않다보니 차트에서도 변경된 이벤트명 활용을 위해서는 비주얼 라벨링 작업이 필요합니다.



2. 비주얼 라벨링 (Visual Labeling)



Autocapture로 수집되는 이벤트를 우리 서비스 화면에서 직접 명명(라벨링)할 수 있도록 하는 기능입니다. Autocapture 기능이 적용된 우리 서비스 내 페이지의 URL 정보를 기입하면 해당 페이지로 이동되며, 사이트 내 각 아이템을 클릭하는 것 만으로 Amplitude의 "AI 기반 이벤트명 자동 생성" 기능이 적용되어 이벤트 명, 수집할 프로퍼티 뿐만 아니라, 이벤트에 대한 자세한 설명(Description) 또한 자동으로 최적화하여 줍니다.


동일한 요소는 한번에 선택되어 같은 기준으로 수집이 가능하며, 실제 사이트를 눈으로 보면서 이벤트명을 설정할 수 있어 직관적이고, 개발 리소스 추가없이 실무자가

어렵지 않게 라벨 작업이 가능합니다.










🚩데이터 분석의 새로운 시대


Amplitude Autocapture는 개발자의 도움 없이도 다양한 데이터를 수집하고, 의미있는 이벤트 정의와 최적화을 지원하여 여러 Amplitude 기능과 통합되어 손쉽게 A/B 테스팅, 가이드 팝업 노출 등 서비스 내 고객과 소통하는 화면에서 즉시 최적화된 제안을 실행할 수 있습니다.


더 이상 "데이터가 없어서 분석할 수 없다"고 고민할 필요가 없습니다. Autocapture와 함께 모든 팀이 데이터 기반으로 더 나은 제품을 만들어가는 여정에 동참해보세요.



Autocapture 활용을 위한 추천 시나리오


  1. Amplitude 계정에서 Autocapture 활성화
  2. 주요 페이지/화면에서 1주일 간 데이터 수집
  3. 수집된 데이터로 인사이트 발견
  4. Web Experiment로 A/B 테스트 및 가설 검증






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앰플리튜드, 자동화, 행동분석, 데이터 분석, 데이터 수집