앰플리튜드
코호트 마케팅으로 대상 고객을 참여시키는 방법
Team MAXONOMY ・ 2020.10.26
코호트 분석은 고객 유치 채널을 최적화하고, 가장 매력적인 콘텐츠를 표시하고, 고객들에게 개인화 된 특별한 경험을 느낄 수 있도록 지원하여 마케팅 캠페인을 강화할 때 사용됩니다.
마케팅 "캠페인"과 브랜드에서 판매되는 "상품"의 조합은 고객들이 우리 브랜드에 빠져들게 만들 수 있는 강력한 도구라고 볼 수 있습니다. 이 도구를 어떻게 활용할 수 있을까요?
고객 개개인마다 원하는 상품이나 기능, 그리고 선호 정도가 다르기 때문에 메세지를 작성하는 마케터의 입장에서도 모든 고객들에게 동일한 메세지를 보여주고 싶지는 않을 것입니다. 고객들이 일괄 발송되는 메세지를 받았을 때, 거기에서 어떠한 특별함도 느낄 수 없을테니 말이죠. 고객 개개인의 선호에 맞는 캠페인을 작성하기 위해 가장 먼저 수행되어야 할 사항은 그들이 무엇을 원하는지 아는 것에서 부터 시작합니다.
그렇다면 다양한 고객들의 선호에 딱 맞는 채널, 메시지 내용 및 기능들을 어떻게 식별할 수 있을까요? 바로 여기에서 코호트 마케팅이 활용 될 수 있습니다! 고객의 행동과 선호도를 기준으로 고객을 세분화하는 코호트 분석을 활용해 보세요. 분석을 통해 보다 정밀하게 마케팅 캠페인을 실행하거나 고객 맞춤형 컨택 포인트를 추가하여 마케팅 활동을 개선할 수 있습니다. 유사한 행동 양식을 보이는 고객(구매 후 검색, 회원 가입 등) 그룹에 초점을 맞추면 해당 고객 그룹의 참여도를 높이는 동시에 마케팅 팀의 시간과 리소스도 함께 절약할 수 있습니다.
가장 효과적인 캠페인 게재 위치를 찾아라
요즘 고객들은 인앱, 이메일, 문자, 채팅 등 여러 채널을 통해 브랜드와 소통하고 있습니다. 그 결과, 기업들은 고객과 소통하는 시간적, 공간적, 방법적 제한에 구애받지 않고 보다 밀접하게 소통할 수 있게 되었습니다.
고객과 소통하는 데 사용할 수 있는 채널이 매우 다양해지면서, 그 중에서 진행하려는 마케팅 전략에 적합한 채널을 선택하는 것이 매우 중요해 졌습니다. "가능한 한 많은 곳에 캠페인을 노출하자!"는 방식보다는 제품 분석을 사용하여 코호트 마케팅을 보다 효율적으로 실행해보세요. 예를 들어, 어떤 채널이 영향력이 큰 진성 고객을 끌어 들이는지 확인하고 이들이 마케팅 캠페인과 어떻게 상호 작용 하는지를 먼저 연구하는 것입니다. 이렇게 분석된 집단을 모델로 하여 마케팅 전략을 계획하고 중요 채널에 집중하도록 예산을 재할당 해보세요.
모로코에 위치한 온라인 마켓 플레이스 업체인 Avito 는 이러한 제품 분석을 직접 수행 했습니다. 처음에는 광범위한 고객들에게 캠페인을 도달시키기 위해 리소스를 투입한 Avito 마케팅 팀은 코호트 마케팅을 시도하여 가장 참여도가 가장 높은 지역을 찾아 냈습니다. 가장 활동적인 도시와 가격대 내의 고객에게 캠페인을 집중함으로써 Avito 는 고객유치 비용을 3배나 줄일 수 있었습니다.
이러한 채널을 타겟팅하는 데 도움이 되는 코호트 분석을 수행하려면 먼저 영향력이 큰 고객을 식별하여야 합니다. "영향력이 큰 고객"을 정의하는 방법은 목표에 따라 다릅니다. 회사가 어떤 목표를 향해 나아가야 하는지 더 잘 이해하고 싶다면 성장 워크숍을 시청하시면 많은 도움이 되실 것 입니다.
"목표"와 "영향력이 큰 코호트"를 정의한 후에는 그들이 마케팅에 어떻게 반응 하는지를 보고 유사성을 찾아보세요. 이러한 고객 중 높은 비율을 보이는 집단이 특정 고객유치 채널을 통해 유입된 고객들인가요? 특정 플랫폼으로 채널을 이용한 고객군이 더 나은 CTR을 얻었나요? 어떤 마케팅 활동이 행동을 자극했는지 알게되면, 이러한 유형의 캠페인에 더 많은 리소스를 투입 할 수 있게됩니다.
청중을 사로 잡는 포인트를 찾아라
코호트 마케팅을 사용하여, 고객들이 전환되기 전에 어떤 기능 또는 영역과 연관되어 있는지 확인 해보세요. 어떤 콘텐츠와 경험이 고객에게 매력적인지 일단 알게 되면, 마케팅에서 그것들을 더 자주 강조하여 더 많은 전환을 장려할 수 있습니다. 고객들과 개인적으로 대화를 나눈다고 생각해 보세요.
요리키트 배달 서비스 인 Blue Apron 은 이러한 유형의 코호트 분석을 통해 가입을 늘릴 수 있었습니다. UI&UX 팀은 고객들이 서비스에 가입하기 직전에 회사의 레시피 페이지를 자주 방문한다는 사실을 발견 했습니다. 이 정보를 바탕으로 팀은 페이지를 수정하여 레시피 버튼을 더 눈에 띄게 만들고 더 많은 레시피를 제공하도록 하였고, 이 업데이트로 전환율이 5.5 % 향상 되었습니다.
원본 페이지 디자인
새 페이지 디자인
먼저, 우리의 서비스를 통해 목표를 달성한 고객들을 그룹화하여 고객들이 가치를 느끼는 부분을 파악해야 합니다. 고객들이 전환(목표 달성) 전에 가장 자주 수행하는 행동, 기능 및 콘텐츠를 검토하고 이를 더 자주 이용하도록 장려하는 것이지요.
콘텐츠를 마케팅에 활용할 때는 우리 서비스에 접속하는 고객들의 "라이프 사이클"을 염두에 두어야 합니다. 우리의 서비스에 처음 들어온 고객은 "제품 데모 페이지"에 관심이 없을 수 있지만 여러 번 방문한 고객들은 관심이 있을 확률이 높습니다. 고객의 행동(제품 데모 신청)을 유도하는 가장 "가치있는 경험"을 여러 라이프 사이클 단계에 매핑 한 후에 여기에 집중하고, 주요 마일스톤을 통해 고객들을 행동(신청)으로 유도 하십시오. 높은 가치를 지니는 경험에 CTA 버튼을 추가하는 것만으로도 종종 높은 참여율 향상을 일으키기도 합니다.
GoFundMe는 CTA 버튼의 색상과 스타일 연구를 통해 기부 버튼의 클릭 비율이 2% 증가하고, 공유 버튼을 클릭 비율이 3% 증가하는 기대 이상의 효과를 얻었습니다. 이 회사의 소비자 제품 책임자인 Ran Chen은 “여러 가지 작은 변화를 결합하면 정말 훌륭한 결과를 얻을 수 있다는 것을 알게 되었습니다." 라고 평가 하였습니다.
개인화된 콘텐츠로 고객에게 다가가라
고객은 자신이 사용하는 브랜드가 자신을 이해하는 것처럼 느끼기를 원합니다. 최고의 브랜드는 고객 스스로가 사랑받고 있다고 느끼게 한다는 것이지요. Gartner 에 따르면 설문 조사에 참여한 소비자의 48%가 자신과 관련없는 이메일을 보내는 브랜드의 구독을 취소 하겠다고 답했으며, 14%는 해당 브랜드를 더 이상 이용하지 않겠다고 답했습니다.
코호트 마케팅을 사용하면 고객 맞춤형 메세지를 보낼 수 있으므로 다수의 고객을 대상으로도 밀접한 관계를 구축 할 수 있습니다. 동남아시아의 선도적 인 온라인 엔터테인먼트 서비스 인 iflix 는 고객 유지율이 감소하고 있다는 것을 알았을 때, 이 전략을 사용했습니다. 고객 맞춤형 메세지를 보내자 사용자 수는 크게 증가했지만 앱 재사용률은 매우 낮았습니다. 무엇이 문제 였을까요? iflix는 광고 캠페인을 고객 맞춤형으로 개인화하기 위해 브라우저에 설정된 사용자의 언어 설정정보와 같은 최소한의 사용자 데이터만 이용하여 캠페인을 진행 하였던 것이 문제 였습니다.
하지만 그들은 재사용률 문제를 인식한 후, 코호트 분석을 사용하여 고객 행동을 조사하기 시작 했습니다. 핵심 세그먼트를 식별하고 해당 그룹을 기반으로 개인화 된 콘텐츠 제안하여, 보다 고도로 타겟팅 된 캠페인을 통해 iflix는 조회 전환율과 광고 수익을 300% 증가 시킬 수 있었습니다.
라틴 아메리카에서 가장 빠르게 성장하는 스타트 업 중 하나 가 된 콜롬비아의 "슈퍼 앱"인 Rappi는 코호트 마케팅을 사용하여 개인화 된 콘텐츠를 공유함으로써 비즈니스에 큰 영향을 미쳤습니다. Rappi는 Amplitude Engage 를 사용하여 핵심 세그먼트를 식별하고 타겟팅 된 메시지를 전송했습니다. 그 결과 Rappi는 고객 유치 비용이 30 % 감소하고 유료 캠페인 채널 활성화 비용이 5% 감소했습니다.
Rappi 공동 설립자 겸 제품 책임자 Guillermo Plaza Roche는 "Amplitude Engage를 사용하면 각각의 고객과 관련된, 타겟팅된 캠페인을 모든 고객에게 손쉽게 전달할 수 있습니다. Amplitude는 이제 우리 팀이 함께 고객 행동을 분석 및 관리하고 영향도 측정하여 누구보다 빠르게 움직일 수 있도록하는 메인 솔루션이 되었습니다." 라고 평했습니다.
관심사에 따라 고객을 세분화하여 메시지를 개인화 하라
제품 분석을 수행한다면, 어떤 마케터든 Rappi와 iflix처럼 CAC를 줄이고 광고 수익을 개선할 수 있습니다. 제품 분석을 시작하고자 하신다면 집중하고자 하는 부분을 먼저 파악하세요. 기존 사용자의 참여를 늘리려고 하시나요? 신규 사용자의 가입을 유도 하시겠어요.
기존 사용자의 참여를 유도하려면 "가입 후 첫 주 내에 다수의 기능 사용"과 같이 늘리려는 행동에 초점을 맞춘 코호트를 만드십시오. 이 그룹의 사용자들이 보이는 요구와 관심사(공통적인 문제점이든 즐겨찾는 제품 기능이든)를 찾아내고, 마케팅 캠페인으로 구체적이고 행동을 유도하는 가치를 제공하여 그들이 다음 행동으로 이어지도록 하세요.
신규 사용자의 활성화를 유도하려면 활성화 퍼널에서 이탈한 사용자가 전환한 사용자와 어떻게 다르게 행동하는지 확인해야 합니다. (Amplitude의 기능을 사용하여 한 번의 클릭으로 이 분석을 실행할 수 있습니다). 사용자가 사영하지 않은 우리 서비스의 주요 기능이 있나요? 오류가 발생 했습니까? 마케터는 언제든지 유입 경로에서 이탈한 사용자 집단을 생성하여 그들이 이탈 이전에 참여했거나 관심을 보였던 내용을 확인할 수 있습니다. 주요 이탈 요인을 파악한 후 그것을 만회할 수 있는 가치를 제공하는 캠페인을 만들어 그들의 이탈을 예방하세요.
코호트 마케팅을 활용하라
고객 데이터를 활용한 마케팅을 통해, 고객들과 강력한 관계를 구축 할 수 있습니다. 영향력 있는 진성 고객을 끌어들이는 채널을 식별하는데 코호트 마케팅을 사용하면, 영향력있는 고객군을 보다 정확하게 타겟팅 할 수 있을뿐만 아니라 서비스 내의 고객 여정(라이프 사이클) 단계 별 진행을 독려하여 더 많은 참여로 이끌 수 있습니다.
Amplitude의 고객 행동 기반 코호팅과 타겟팅 기능을 통해 마케팅팀은 고객 세분화, 경험, 콘텐츠 및 채널에 대한 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있으며, 보다 개인화 된 맞춤형 메시징과 연계하면 Amplitude는 전체 마케팅의 효과를 개선하는데 도움이 될 것입니다. 다음으로 이어질 "고객 행동기반 코호팅 가이드"를 통해 마케팅분석에 고객 행동을 포함하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기