앰플리튜드
고객 행동기반 코호팅 가이드
Team MAXONOMY ・ 2020.10.27
우리는 운영중인 서비스에 신상품이나 신규 기능이 추가되었을 때, 이로인한 지표 변화가 있는지 심도있게 바라보게 됩니다.
- 전환률이나 리텐션 지표는 적정수준이라고 보여지지만 주요 기능 사용률이 생각보다 매우 낮은데, 이러한 사용률을 높이기 위해서는 어떻게 해야할까?
우리가 보는 지표 상에 표현되는 값은 "평균"값이라는 것을 알고 있지만, 고객들이 모두 동일하지 않다는 점이 때때로 간과되어지고 있습니다. 고객들은 그들만의 특색을 지니며, 우리의 제품을 매우 다르게 경험하게 됩니다 :
- 대부분 앱을 다운받았지만 더 이상 사용하지 않음
- 몇몇 고객들은 앱을 실행하여 서비스를 이용해 보지만 특별한 점을 찾지 못하고 떠남
- 그 외의 일부 고객들은 서비스에 만족을 느끼고 지속적으로 사용
이러한 고객들의 페르소나는 단순화된 평균 전환율과 같은 지표에서는 보여지지 않습니다. 어떤 패턴이 당신의 지표를 리드하고 있는지 정확히 확인하기 위해서는 우리가 "행동 코호팅"이라고 명명한 작업이 필요합니다. 행동 코호팅은 제품에서 고객이 행동한 "액션"의 조합을 기반으로 고객 그룹(Segment)을 즉시 만들수 있게 지원합니다. 이러한 고객 그룹화 방식은 "고객의 행동"과 "서비스 목표"를 명확하게 연결해 주기에 고객과 제품을 이해하는 새로운 기본방식으로 자리 잡았습니다. 이것이, Hubspot, PayPal, Twitter와 같은 기업이 활용하는 방법입니다.
이 글에서는 코호트와 행동 코호트를 정의하고, 이들의 사용 방법을 설명하고, 제품에서 사용하기 위한 간단한 템플릿(Behavioral Cohorting)을 제공하고자 합니다.
먼저, 코호트란 무엇일까요?
일반적으로 '코호트'라는 용어는 보통 "유입 코호트"를 가리킵니다. 즉, 같은 기간(일, 주, 월 중 어느 것이든)에 당신의 서비스를 사용하기 시작한 고객 그룹입니다.
사람들이 '코호트 분석'에 대해 이야기할 때, 이는 통상적으로 각 기간별 유입 코호트들이 장기적인 우리 서비스를 지속 사용하는지 측정하는 것을 의미하며, 이는 대부분 아래와 같이 시각화됩니다.
다음으로, 행동 코호트란 무엇일까요?
고객들이 "언제" 유입 되었는지를 아는 것도 중요하지만, 고객들이 앱이나 웹사이트에서 취하는 행동을 통해 고객들이 우리의 서비스를 어떻게 활용하고, 어느 부분에서 흥미를 느끼는지 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이처럼 고객에 대한 이해도를 높이고, 고객의 입장에서 우리가 운영하는 서비스를 분석하고자 행동 코호트를 활용할 수 있습니다.
행동 코호트는 우리 서비스에서 고객들이 수행하는 행동을 기반으로 정의되는 사용자의 그룹입니다. 행동 코호트를 정의하기 위해 무엇부터 시작해야 할까요? 행동 코호트 분석을 통해 무엇을 찾으려고 하시나요? 여기에 이러한 질문에 대한 답을 찾고, 코호트 정의에 도움을 드리고자 워크시트를 제공하고 있습니다. (Behavioral Cohorting)
한 가지 예를 들어 볼까요? 직접 운영하고 계신 "음악 스트리밍 앱"이 있다고 가정해보세요. 고객들 중 앱을 사용한 첫 날에 최소한 3곡을 "즐겨찾기"에 추가한 고객들에 대해 더 알고 싶다면 어떻게 해야 할까요?
Amplitude에서 행동 코호트를 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
행동 코호트는 제품에서 고객이 수행하는 행동 정보에 기반하여 정의되는 사용자 그룹입니다.
만든 코호트로는 무엇을 할 수 있을까요?
행동 코호트를 한번 저장해두면, Amplitude에 적용하여 고객들의 행동이 리텐션, 전환율, 수익 등에 어떻게 영향을 미치는지 더 많은 정보를 분석할 수 있습니다. 행동 코호트로부터 얻을 수 있는 인사이트(Insight)의 예를 몇 가지 살펴 보도록 하죠.
아래 그래프에서는 적어도 3곡을 즐겨찾기 한 고객과 그렇지 않은 고객을 주 단위로 비교하고 있습니다. 보시는 바와 같이, 적어도 3곡 이상을 즐겨찾기 한 사용자 그룹의 리텐션율이 더 높다는 것을 확인할 수 있고, 이것을 통해 원하는 곡을 "즐겨찾기"하는 행동이 서비스 중인 "음악 스트리밍 앱"에서의 중요한 포인트가 될 수도 있음을 보여줍니다.
아래 차트에서는 위에서 만든 행동 코호트를 퍼널차트에 적용하여 곡을 즐겨찾기하는 행동이 고객이 음악 구독권 구매까지의 전환율에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 있습니다. 보시는 바와 같이, 적어도 3곡을 즐겨찾기 한 고객들은 유료 구독으로의 전환율이 매우 높은 것을 볼 수 있습니다. 3곡 미만을 즐겨찾기 한 고객의 전환율은 8.8%에 불과합니다.
이러한 결과를 근거로, 신규 고객이 서비스를 이용하는 첫 날에 보다 많은 곡을 즐겨찾기 하도록 유도하는 결정을 내릴 수 있을 것입니다. 고객이 "즐겨찾기"를 수행하는 일련의 행동이 "리텐션"과 "구독 전환율" 모두에 확실하게 관련되어 있으므로 유의미한 성과를 볼 수 있을 것입니다.
여러분이 사용중이신 분석 솔루션이 행동 코호트 기능을 가지고 있나요?
몇몇 솔루션에서는 행동 코호트 기능을 가지고 있다고 말하지만, 사용자의 그룹(코호트)을 저장하여 앞에서 본 리텐션차트나 퍼널차트에서 수행한 것처럼 다른 차트에 적용할 수 없다면 행동 코호트라고 말할 수 없습니다.
Amplitude를 포함한 많은 분석 솔루션의 경우, 리텐션 리포트의 첫 액션과 리턴 액션을 지정하여 볼 수 있습니다. 이를 통해 리텐션을 보다 상세하게 확인할 수 있습니다. 아래의 예에서는 몇 퍼센트의 고객들이 가입 후 곡을 즐겨찾기를 하는지 확인하고 싶다고 가정해 보았습니다.
이를 '행동 코호트'라고 부르는 솔루션도 있겠지만, 실제로는 이벤트 베이스의 리텐션 지표입니다. 위와 같이, 필터를 사용하여 사용자 그룹을 저장하거나 저장된 그룹을 솔루션 내의 다른 분석에 활용할 수 있어야 합니다. 또한 "앱 최초 사용일로부터 1일 이내"와 같은 시간범위나 특정 행동을 수행한 회수를 지정할 수 있어야 하겠지요.
"행동 코호트"를 통해서 아래와 같은 작업이 가능해진다는 것을 기억하십시오.
- 고객이 서비스 내에서 수행하는 (또는 수행하지 않는) 해동에 기반하여 고객 그룹을 정의한다.
- 고객 그룹을 저장하고 퍼널, 리텐션, Revenue(수익) 등의 차트로 추가 분석한다.
- 사용자의 행동을 이해하고 운영하는 서비스의 개선 방향을 찾는다.
고객들의 다양한 행동이 서비스의 리텐션, 수익 및 성장에 어떻게 영향을 미치는지 이해할 준비가 되어 있습니까? 이 가이드의 PDF 버전을 다운로드(Behavioral Cohorting)하고 마지막에 있는 행동 코호팅 워크시트를 사용하여 작업을 시작하십시오.
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[더맥소노미2024 세션 스케치IX] 센트비의 데이터 활용법: Amplitude를 활용하여 핵심 지표 발굴하기
더맥소노미2024 세션 스케치 9번째 포스트입니다. 이번 세션 스케치는 패널세션으로 진행되었던, 센트비가 Amplitude를 활용하여 어떻게 핵심 지표를 발굴했는지에 대한 인사이트를 정리해보고자 합니다. 팀맥소노미의 이종은 고객성공매니저님의 진행 하에 센트비의 김성민 매니저님이 패널로 참여하여 상세한 사례와 노하우를 공유해주셨습니다. The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다. 센트비의 데이터 활용법: Amplitude를 활용하여 핵심 지표 발굴하기센트비 | 김성민 매니저팀 맥소노미 | 이종은 CSM 김성민 매니저님은 센트비에서 그로스 프로덕트 매니저로서 Amplitude를 활용하여 다양한 데이터에서 인사이트를 발견하는 업무를 하고 있으십니다. 센트비는 국경없는 외환 거래를 만들기 위한 글로벌 외환 거래 솔루션 전문 기업입니다. 기존 외화 송금 및 결제 서비스는 수수료가 높고 느리다는 치명적인 단점이 있는데요. 센트비는 이런 단점을 보완하는 서비스를 제공하고 있습니다. 현재 총 50여개 국가에 송금 서비스를 지원하고 있으며 개인은 센트비, 기업은 센트비즈라는 이름으로 서비스를 사용할 수 있습니다. 이렇게 글로벌한 서비스를 제공하는 기업인 만큼 다양한 데이터 인사이트가 기대가 되는데요! 지금부터 센트비가 데이터를 어떤식으로 활용하고 있는지 질의응답을 내용을 기반으로 알아보도록 하겠습니다.Q1. 2년 전 쯤 Amplitude를 처음 도입하셨는데, Amplitude를 어떻게 활용하는 중인가요?센트비가 처음 Amplitude를 도입했을 때는 기능과 서비스를 이해하는데만 많은 시간이 들었다고 합니다. 그리고 현재는 Amplitude에 대한 이해도가 많이 증가하였고, 주로 센트비의 문제점 발견을 위해 Amplitude를 활용하고 있다고 합니다. 센트비는 금융서비스인만큼 고객에게 복잡하게 보일 수 있고, 보안을 위한 여러가지 정보를 요구하거나 관련된 규정을 준수하기 위한 과정이 불가피합니다. 이러한 특성 탓에 서비스를 사용하다가 중간에 이탈하는 경우라던지, 설치 후 제대로 사용하지 않는 경우가 많습니다. 이런 부분을 Amplitude의 분석 기능을 통해 모니터링하고 개선점을 발견하고 있습니다. 특히 Amplitude같은 경우 서버 데이터뿐만 아니라, 설치된 SDK를 통해 클라이언트 데이터까지 수집하고 시각화할 수 있어 다른 솔루션에 비해 유용하다고 말합니다.Q2. 센트비에서 특히나 유용하게 데이터를 활용한 사례를 공유해주실 수 있나요?센트비 전사적인 핵심 지표를 Amplitude를 통해서 설정하였다고 합니다. 그 과정을 처음부터 설명해주셨는데요. Amplitude 도입 이후 가장 첫 번째로 시작한 프로젝트는 제품의 고객 리텐션 주기를 찾고 그 베이스 라인을 측정하는 일이었다고 합니다. 현재 우리 고객이 우리 서비스를 어떤 주기로 사용하고, 리텐션 주기는 어떤지 확인할 필요가 있었고 Amplitude의 리텐션 차트를 통해서 이를 확인했습니다. 사실 Amplitude를 도입하기 이전에는 SQL쿼리를 통해 리텐션 분석을 진행하곤 했다는데요. 쿼리를 통해 리텐션을 분석하는 일은 굉장히 비효율적이고 공수가 많이 듭니다. 하지만 Amplitude를 활용한 이후에는 클릭 한 번으로 간단하게 리텐션 분석을 할 수 있었고 코호트 또한 클릭 한번으로 설정하고 변경하여 조회 할 수 있었습니다. 특히 무엇보다 사내에서 설정한 리텐션 프레임워크, 유저 액션 기준 등을 적용하고 활용할 수 있다는 점이 매력적이었다고 합니다. 이를 통해 센트비만의 리텐션 주기와 베이스 라인을 설정할 수 있었다고 합니다.Q3. 리텐션 주기와 베이스 라인을 측정한 이후에는 어떤 활동을 했나요? 올바른 고객 리텐션이 정의되었다면, 리텐션이 높은 유저와 낮은 유저 간의 비교 분석이 가능해졌다는 이야기입니다. 즉, 리텐션이 높은 유저와 낮은 유저 각자의 코호트를 생성하고 높은 코호트가 낮은 코호트에 비해 어떤 데이터적인 특정을 가지고 있는지 분석할 수 있었죠. 예를 들어 높은 리테션을 가진 집단은 장바구니를 클릭하는 액션이 반드시 일어난다는 특징을 발견한다면, 장바구니를 클릭을 유도하여 장바구니 클릭율이 높아질 수록 리텐션 수치도 개선되지 않을까라는 기대를 해볼 수도 있을 것입니다. 이런 과정을 가설 수립이라고 하는데요. 가설 수립 과정을 다시 요약하자면 리텐션이 높은 유저를 파악하고, 리텐션 높은 유저의 행동 특성을 파악한 뒤, 그 특정 행동을 유도했을 때 리텐션에 크게 기여했는지 실험하고 데이터로 검증하는 것입니다. 이후엔 동일하게 가설 수립과 검증을 무한하게 반복한다고 하는데요. 전사적 핵심 지표 발굴 과정도 이와 같은 방식을 통해서 이루어졌다고 합니다.Q4. 기존 유저의 리텐션도 중요하지만 비즈니스 성장을 위해선 신규 유저도 중요한데 이를 어떻게 관리했나요?기존 유저를 리텐션 차트 위주로 관리하였다면, 신규 유저는 퍼널차트를 중심으로 관리하였다고 합니다. 관리하는 방식은 리텐션 차트와 동일한데요. 전환 주기를 정의하는 것이 첫 번째 단계였습니다. 전체의 80% 유저를 '대부분'의 유저로 정의하고 이들이 퍼널을 완료하는 지점을 올바른 전환주기로 설정하였습니다. 주기 내에 고객이 처음 유입되는 수간부터 첫 송금까지 유의미한 퍼널을 정의하고 어떤 퍼널에서 많이 이탈하고 불편함을 겪는지를 발견했습니다. 이를 통해 문제가 되는 2-3개의 퍼널을 발견하였고, 해당 퍼널을 전환하는 유저와 그렇지 못하는 유저의 차이를 분석하였습니다. 여기서 얻은 인사이트를 기반으로 서비스를 개선하고 신규 유저가 중간에 이탈하는 문제를 해결할 수 있었습니다.Q5. 말씀 주신 것 외에 Amplitude로 인사이트를 얻었던 경험이 있으면 공유해주세요! Amplitude를 통해 다양한 인사이트를 얻을 수 있었고 여러 기능을 유용하게 활용하였다고 하는데요. 김성민 매니저님 개인적으로는 User Lookup 기능을 자주 활용한다고 합니다. User Lookup은 고객이 처음 서비스에 방문한 순간부터 첫 송금을 하고 그 이후로 제품에 Lock-in 하기 서비스 내에서 어떠한 여정을 거치는지 유저나 이벤트 로그 단위로 확인할 수 있는 기능입니다. 틈틈히 랜덤 유저 한 명 한 명의 여정을 살펴보고 이탈한 유저는 어떤 화면에서 이탈하였는지, 어떤 행동을 하는지 등을 알 수 있습니다. 김성민 매니저님은 마치 고객을 바로 옆에서 지켜보고 도와주는 기분으로 해당 기능을 활용했다고 하네요!! 그 외에도 MAU 모니터링, Stickness 비교 같은 차트도 자주 활용한다고 합니다. 송금이 센트비의 핵심 기능이긴 하지만, 유저가 더 자주 접속하게 하기 위해선 송금 외의 부가적인 기능도 많이 사용할 필요가 있는데 그 현황을 파악하기 위해선 퍼널이나 리텐션 차트 외의 이런 차트를 확인하는 것이 필요하죠. 김성민 매니저님은 마지막으로 데이터 분석에서 중요한 것은 고객과 도메인에 대한 이해라고 합니다. 이런 이해가 바탕이 되어야 검증 가능성이 높은 가설을 세우고 지속적인 개선(그로스)가 가능하다는 말씀을 하시며 세션을 마무리하였습니다. 데이터 분석에는 정답이 없고 각자의 제품, 각자의 고객을 깊이 이해하는 것이 필요하다는 말씀이 크게 와 닿았습니다.📺 센트비의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기 팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 2024년 10월에 다시 찾아뵙겠습니다.
그로스 해커의 데이터 분석 필수 솔루션: Amplitude(앰플리튜드)
“그로스 해커”, 한번쯤은 들어보셨을 단어일텐데요. 그로스 해커는 단순한 유행어가 아닙니다. 그로스 해커는 실시간으로 고객 데이터를 캡처하고 의미를 읽는 방법을 길러온, 제품과 마케팅에 모두 능숙한 인력입니다. 에어비앤비, 우버, 인스타그램, 링크드인과 같은 스타트업들이 유니콘으로 도달하기 위해 그로스 해킹을 사용해왔으나, 전통적인 일반 기업들은 아직 그로스 해킹에 큰 관심이 없는 상태입니다.성공하는 그로스 해커들은 전통적인 엔터프라이즈 비즈니스와는 전혀 다른 방식으로 고객 데이터에 접근합니다. 그들은 디지털 데이터 너머에 있는 실제 사람에 집중하고, 고객 행동을 분석하기 위해 특별히 제작된 최신 프로덕트 인텔리전스 툴을 이용하며, 고객 활성화를 위해 데이터 인사이트를 배치하고, 데이터를 팀 스포츠로 취급합니다.그로스 해커의 사고방식은 적절한 툴과 이전의 베스트 프랙티스와 결합되어, 엔터프라이즈 기업이 디지털 혁신을 실현하고 성장을 이어갈 수 있도록 청사진을 제공합니다. 이벤트 기반 데이터를 통해 고객과 공감하세요.그로스 해커는 고객 데이터에 대한 미묘한 이해를 바탕으로 어떻게 공감을 형성할 수 있을지 확인합니다. 데이터를 통해 확인한 고객의 욕구와 요구 사항에 익숙해지는 것은 더 나은 제품을 만드는데 도움이 됩니다.그로스 해킹의 기본은 데이터가 인간의 상호 작용을 위한 통로라고 여기는 사고 방식에서부터 시작합니다. 데이터를 익명의 대중이 아닌, 의미있는 개개인의 의사 표현으로 봐야 합니다. 이러한 사고 방식은 고객 데이터 안에서 행동 인사이트를 발견하고 고객과의 큰 공감을 만들어가는데 도움이 됩니다.물론, 사고 방식은 시작점일 뿐, 더 많은 것이 필요합니다. 올바른 종류의 데이터를 추적하는 것도 중요합니다. Google Analytics, Adobe와 같은 레거시 분석 솔루션은 인간 행동을 이해하는 데 도움이 되는 데이터를 잘 추적하지 않습니다. 대부분 대시보드에서 웹 활동을 추적하는데, 페이지뷰나 구매와 같은 대규모 수치를 보면 데이터 뒤에 있는 ‘개인’의 성격을 지우는 경향이 있습니다. 제품을 구매하는 주체는 페이지뷰가 아니라 사람입니다. 사람들은 “세션”에서 제품과 상호작용 하지 않습니다. 오랜 시간에 걸쳐 다양한 채널을 통해 제품과 상호 작용합니다.데이터를 통해 확인한 고객의 욕구와 요구 사항에 익숙해지는 것은더 나은 제품을 만드는데 도움이 됩니다.반면에 그로스 해커들은 이벤트 기반 데이터를 분석합니다. 이벤트 기반 데이터는 마우스를 클릭하거나 키 스트로크 및 손가락 스와이프 등의 액션이 있을 때마다 활동을 추적합니다. 이러한 이벤트를 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 제품 인텔리전스 툴을 통해 실시간으로 분석하면, 고객의 미묘한 행동을 파악하고 니즈를 이해하는 것을 시작할 수 있습니다. 또한 이 ‘이해’는 결과적으로 더 나은 제품을 만드는 방향으로 이어집니다.Google Analytics, Adobe와 같은 레거시 분석 툴도 이벤트를 통합하기 위해 기술적으로 플랫폼을 확장했지만, 여전히 웹 페이지 중심의 분석입니다. 이러한 툴을 통해 이벤트를 추적하는 것으로는 데이터의 일부만을 확인할 수 있습니다. 고객 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 최신 툴을 사용하세요.기존의 웹 분석 툴은 고객 행동 분석을 위해 설계되지 않았습니다. 기존의 툴은 단일 시점에서 익명의 웹 페이지 뷰를 측정하는 데는 탁월하지만 실제 사람들이 디지털 제품을 사용하는 방식과는 거리가 있습니다. 그로스 해커는 복잡한 고객 데이터를 적절하게 분석할 수 있는 툴을 사용합니다. 이러한 툴은 최소한 다음의 세 가지 요건을 충족해야 합니다.- 다양한 채널에서의 상호작용을 트래킹할 수 있는가.- 전체 소스에서 동일한 고객을 식별해내고 데이터를 통합할 수 있는가. (ID 확인)- 고객 데이터가 식별된 경우, 이 고객 데이터와 익명의 데이터를 결합할 수 있는가.세그먼트 및 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 고객 데이터 플랫폼은(Customer Data Platform: CDP) 상기 요건들을 달성하기 위해 특별히 제작되었습니다. 예를 들어, 세그먼트는 사용자 정의 소스를 포함한 수십 개의 소스에서 이벤트 데이터를 수집합니다. 그 다음 시간이 지남에 따라 지속되는 통합 고객 프로파일을 생성합니다.또한 Amplitude(앰플리튜드)는 세그먼트의 다운 스트림에서 CDP를 통해 통합된 이벤트를 수집하는데 사용될 수 있습니다. 그 다음 리텐션, 전환 및 코호트 행동과 같은 고객 지표를 조사하기 위해 전문 기술자와 비전문 사용자 모두에게 적합한 데이터 분석을 제공합니다. Amplitude(앰플리튜드)에는 자체 ID 확인 기능과 수십 개의 데이터 소스에 대한 사전 구축된 통합 기능도 있습니다.웹 분석 혹은 일반적인 데이터 레이크가 아닌 고객 데이터 분석을 위해 특별히 제작된 툴의 장점은 사람을 염두에 두고 만들어졌다는 점입니다. 즉, ID 식별, 개인 정보 보호, 고객 라이프사이클 라포팅과 같은 고객 지향 기능을 즉시 제공합니다.그리고 이러한 툴은 이탈 가능성, 구매 성향 및 자동 세그먼트와 같은 사전 구축된 예측 속성을 계속해서 더 많이 제공합니다. 이 기능들은 복잡하고 운영 비용이 많이 드는 머신러닝 기반에서 작동하기 때문에, 큰 규모의 회사에서도 처음부터 모두 새로 구축하려면 매우 오랜 시간이 걸립니다. Amplitude(앰플리튜드)의 AutoML 기능은 고객의 행동에 따라 고객을 자동으로 모을 수 있게 합니다. 이를 통해 프로덕트 매니저와 마케터는 희망하는 사용자 분류 방식에 따라 규칙을 수동으로 생성하는 대신, 실제로 제품과 상호 작용하는 방식을 기준으로 사용자를 빠르게 그룹화 할 수 있습니다.최근 Amplitude(앰플리튜드)는 사용자가 주어진 동작을 수행할 가능성을 기준으로 머신러닝을 사용해서 사용자를 세분화하는 예측 코호트 기능도 제공하기 시작했습니다. 이러한 코호트가 마케팅 캠페인에 적용되면, 그로스 해커는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 있습니다. 직접적인 효과를 위해 위해 데이터 인사이트에 신속하게 대응합니다.대시보드는 데이터 분석 결과를 시각화하고 해석하는데 유용하지만, 이것이 데이터 분석의 전부가 되어서는 안됩니다. 이를 기반으로 경영진이 의사 결정을 내리기를 기다리는 데는 몇 주 심지어는 몇 분기가 걸릴 수도 있습니다. 그 이유는 대시보드가 보편적인 방향으로만 사용자에게 안내하고 있기 때문입니다. 데이터를 분석하고 조치를 취하는 것은 사용자의 몫입니다.그로스 해커는 기존 엔터프라이즈 비즈니스와는 근본적으로 다른 방식으로고객 데이터에 접근합니다.그로스 해커에게는 기다릴 수 있는 시간 여유가 없습니다. 이들은 프로덕트 인텔리전스 툴을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 마케팅 및 인게이지먼트 캠페인에 직접 참여합니다. 이 과정에서 데이터를 통해 확인한 고유한 특성 및 코호트에 따라 메시징을 맞춤화할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)에는 대시 보드에서 기다릴 필요없이 실시간으로 데이터 통신을 할 수 있도록 사전에 구축 된 커넥터가 있습니다.예를 들어, 분석 결과 이탈 가능성이 높은 고객 그룹이 식별되었다면, 다음 단계는 당연히 해당 그룹에게 이메일 혹은 모바일 푸시 알림을 보내서 고객이 이탈하지 않도록 하는 것입니다. 이 메시지를 자동으로 트리거 함으로써, 그로스 해커들은 번개처럼 빠른 속도로 고객 경험을 변화시킬 수 있습니다. 데이터를 팀 스포츠로 만들어보세요.그로스 해커의 마지막 비결은 무엇일까요? 그로스 해커는 데이터를 활용하여 고객에게 서비스를 제공하는 새로운 방법을 모색하는 ‘데이터 민주주의’ 팀으로 활동하고 있습니다. 데이터는 고도의 전문 기술자들로 구성된 소규모 그룹에 국한되지 않고 그로스 해킹 프로덕트 매니저, 마케터, 디자이너도 쉽게 액세스할 수 있습니다. 누구나 스스로 데이터를 조사하여 성장 가설을 검증하고, 문제 지점을 확인하며, 고객 행동을 관할할 수 있는 액세스 권한이 있습니다.만약 데이터 전문가가 고객 인사이트의 게이트키퍼라면, 기업의 빠른 학습 및 적응 능력은 소수에게 제한된 대역폭과 전문 지식으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 데이터 전문가가 아닌 분들이 Google Analytics와 Adobe를 이용하여 표면적인 정보 이상의 인사이트를 확인하는 것은 매우 어렵습니다. 전문 기술자가 데이터 분석 내용을 다른 팀원에게 전달하기 위해 대시보드를 생성하는 경우, 비전문 사용자는 데이터와 상호 작용 하거나 데이터에 대한 질문을 할 수 없습니다. 해답을 얻기 위해 엔지니어링 팀에 질문을 한다고 해도, 이는 모든 사람의 업무 속도를 떨어뜨리는 결과를 가져오게 됩니다.Amplitude(앰플리튜드)와 같은 최신 분석 플랫폼은 처음부터 데이터 전문가가 아닌 사람도 사용할 수 있도록 설계되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 UI는 쿼리를 작성하기 위해 자연어와 포인트 앤 클릭(point-and-click) 인터페이스를 사용합니다. 플랫폼별로 다른 용어를 사용하지 않기 때문에 eVars, sProp, goal slot ID와 같은 용어는 Amplitude(앰플리튜드)에서 볼 수 없습니다.또한 Amplitude(앰플리튜드)는 사전 제작된 광범위하고 고 부가가치의 구성하기 쉬운 다양한 차트를 제공하므로, 고객 행동을 쉽게 분석할 수 있습니다. 마지막으로 Amplitude(앰플리튜드)는 다양한 팀 협업 기능을 제공하여 그로스 팀이 차트에 의견을 추가하고, 분석을 퍼블리싱 하며, 툴 내에서 데이터에 대해 논의할 수 있도록 지원합니다.이렇듯 진정한 ‘데이터 민주주의’를 통해 그로스 해킹 조직은 피드백 주기를 획기적으로 단축할 수 있습니다. 또한 이를 통해 기존의 경쟁 기업들 보다 훨씬 더 높은 성장률을 달성할 수 있습니다. 그로스 해커가 될 준비가 끝났습니다!그렇다면, Google Analytics, Adobe Analytics, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 이전의 대시보드와 같은 기존 데이터 분석 툴을 폐기해야 할까요? 아닙니다. 이러한 툴은 웹 분석과 데이터 스토리지, 시각화 등의 용도로만 사용하면 됩니다. 신속한 실험과 최적화를 통한 가파른 성장을 원한다면, Amplitude(앰플리튜드)와 같은 최신 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그로스 해커의 고객 공감 능력, 독창성과 결합하면, 여러분도 빠르게 우상향 하는 성장 그래프를 확인할 수 있습니다.
개인화 마케팅의 끝판왕 – Amplitude Recommend 기능을 소개합니다!
Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 마케팅 팀과 프로덕트 팀 모두 단 몇 분만에 고객 한 명 한 명을 위한 맞춤형 디지털 경험을 제공하는 것이 가능해집니다.Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능은 모든 디지털 서비스 기업이 규모에 맞는 맞춤형 환경을 제공할 수 있도록 합니다. 이 기능을 통해 연도별로 로드맵을 가속화하고, 전환(Conversion) 속도를 높이며(보통 두 자리 숫자입니다), 비용을 약 수백만 달러 절감할 수 있습니다.넷플릭스, 아마존과 같은 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것은 모든 기업의 꿈입니다. 각 유저에 맞게 디지털 환경을 최적화하여, 유저 전용으로 맞춤 구축된 것처럼 느껴지게 합니다. 그러나 대부분의 기업에서 이러한 1:1 맞춤화 경험을 자동화하려고 할 때 상당한 진입 장벽에 마주치곤 합니다. 적합한 타겟 유저에게 도달하기 위한 정교한 ID 분석과, 그 타겟 유저에 맞는 적절한 메시지 작성을 위한 머신 러닝, 그리고 유저별 최적의 시간대를 파악하여 실시간으로 전달하는 것이 필요합니다. 또한, 규모에 따른 맞춤화 설정을 위해서는 프로덕트, 마케팅, 엔지니어링 담당자의 협업도 필수입니다. 이를 위해서는 수년 간의 투자와 수백만 달러의 개발 비용이 소요될 수 있습니다. 디지털 서비스 기업은 한 번에 몇 달 동안 리소스를 중단하거나 수백만 달러의 매출 손실을 초래하는 방법 중 절충안을 찾아야 할 수도 있습니다. 하지만 Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 절충안을 고민할 필요가 없습니다. 새로운 시대를 위한 새로운 솔루션Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 새로운 기능입니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) 행동 그래프를 통해 수집된 데이터를 기반으로 앤드 투 앤드 개인 맞춤화 워크플로우를 단 몇 분 만에 자동화할 수 있습니다. Recommend(추천) 기능은 마케팅 담당자, 프로덕트 매니저, 그로스 팀 등 디지털 경험 관련 담당자가 개인 맞춤화 과정을 직접 관리할 수 있도록 함으로써 개인화에 필요한 기술적인 부담을 줄여줍니다.이 셀프 서비스 플랫폼은 다음의 세 가지 새로운 기능을 통해 적합한 유저에게 최적의 시간에 적절한 메시지를 매핑하는 것에서부터 ‘개인화’의 각 단계를 소개합니다.세분화(Segmentation): Cohorts 및 Computations를 통해 마케팅 담당자가 타겟 고객을 찾을 수 있도록 지원합니다.권장(Recommendation): Predictions 및 Recommendation을 통해 고객에게 전달할 수 있는 차선책 메시지나 콘텐츠를 프로덕트 팀에서 자동화할 수 있습니다.발송(Delivery): 누구나 API 및 동기화를 통해 세그먼트와 권장 내용을 모든 디지털 채널로 내보낼 수 있습니다. 적합한 고객을 찾기 위한 세분화(Segmentation)개인화 과정을 위한 첫번째 단계는 타겟으로 설정할 적합한 고객을 식별하는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 사용자 목록을 구축하여 다운스트림 디지털 채널과 동기화할 수 있도록 지원하는 두 가지 기능 세트, ‘Cohorts’와 ‘Computations’을 제공합니다. Cohorts는 세분화(Segmentation)의 핵심입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)를 사용하면 지난 24시간 동안 장바구니에 상품을 추가했거나 구독 신청을 하는 등의 이벤트를 기준으로 그룹화된 유저 클러스터를 생성할 수 있습니다. 이 모든 작업은 SQL이나 코드 없이 셀프 서비스 인터페이스를 통해 수행됩니다. 또한 Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 일부이기 때문에 Amplitude(앰플리튜드) Analytics(분석)에서 생성된 모든 Cohorts는 Recommend(추천)에서 즉시 사용할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Computations는 세분화(Segmentation)의 최고 레벨입니다. Amplitude(앰플리튜드)의Recommend(추천)를 사용하면 시간이 지남에 따라 변하는 행동 정보를 집계하여 사용자 속성으로 변환하고 이를 통해 보다 정교한 필터링을 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 데이터 엔지니어링을 사용하지 않고도 몇 초 만에 지난 24시간 동안 장바구니 추가하기 이벤트를 수행한 횟수를 카운트하거나 지난 30일 동안의 평균 주문 값을 집계할 수 있습니다. Cohorts와 Computation을 함께 사용하면 참여에 기반한 마케팅 조건을 트리거하는 행동 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 적절한 메시지를 찾기 위한 자동화된 권장(Recommendations)대다수의 사람들에게 “개인화” 경험이라고 하면 홈 스크린에 유저 이름을 삽입하거나 현재 위치를 기준으로 사진을 교환하는 것을 의미합니다. 이러한 유형의 창의적이고 인구통계학적 “개인화”는 권장되지만 그 영향은 한계가 있습니다. 과거 혹은 예상되는 미래의 행동을 기반으로 각 개별 사용자에게 완벽하게 맞추는 제품은 개인화가 지닌 모든 장점을 실현하는 것과 같습니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 Recommendations 기능을 통해 역동적인 제품 경험 제공이 가능해졌습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 자동화된 머신러닝 시스템으로 구동되는 새로운 Recommendations 기능을 사용하면 넷플릭스 또는 아마존과 같은 개인화 경험 환경을 만들 수 있습니다. 타겟으로 설정할 적합한 사용자가 식별되면 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 전환 가능성을 높일 수 있는 콘텐츠, 제품 및 메시지의 올바른 조합을 결정합니다.셀프 서비스 사용자 인터페이스에서 SKU, 아이템 이름, 제품 카테고리 등의 이벤트 속성을 선택합니다. 구매, 구독 등의 최적화를 원하는 항목에 대한 결과도 선택할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 구매, 구독 등의 항목의 결과를 높일 수 있는 가능성에 따라 속성의 모든 잠재적 가치의 순위를 자동으로 매겨, 개별 사용자에게 맞춤화합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 한 번에 최대 100개까지 각 사용자가 선호할 가능성이 높은, 즉 전환 가능성을 극대화할 수 있는 순위 목록을 단 몇 분 만에 생성합니다. 이러한 항목은 분류를 위해 장바구니에 추가 될 가능성을 기준으로 순위가 매겨진 아이템 SKU 혹은 교차 판매 가능성에 따라 순위가 매겨진 제품 카테고리로 분류될 수 있습니다. 이 시스템은 3~5가지 다른 경험을 제공하는 대신 각 개별 유저에게 맞춤화된 수백만 개의 잠재적 경험의 경우의 수를 생성합니다. 데이터 과학 팀의 도움 없이 이 모든 작업을 직접 몇 분 이내에 완료할 수 있습니다. 미국 상위 15개 은행의 소비자 부문은 고객의 금융 지식과 활용 정도를 향상시키기 위해 Recommendations를 사용합니다. 유저가 모바일 앱에 접속하면 은행과 관계 있는, 혹은 행동과 일치하는 콘텐츠가 표시됩니다. 이 콘텐츠는 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에 의해 제공된 ‘개별화’의 결과입니다. Recommendations을 활용한 이후, 이 은행의 영업 성과는 15% 증가했습니다. 최적의 발송 시간을 찾기 위한 실시간 API개인화 워크플로우의 마지막 단계는 발송(Delivery)입니다. 전달할 적절한 메시지를 작성했다면, 이를 적합한 유저에게 전달해야 합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 실시간 API 및 동기화 기능을 제공하여 코호트, 계산된 속성 및 Recommendations를 디지털 채널에 연결합니다. 동기화 기능을 통해 데이터 개체를 모든 광고, 이메일 또는 실험 플랫폼과 동기화할 수 있습니다. 페이스북 또는 마케토와 코호트를 동기화하고, 유저 행동이 변경되면 해당 광고 및 고객 참여 대상의 캠페인을 자동으로 동기화합니다. 예를 들어 계산된 속성을 Braze(브레이즈)와 같은 작업 플랫폼과 동기화할 수 있으므로 유저의 평균 주문 값이 변경되면 해당 이메일 캠페인에서 속성이 자동으로 조정됩니다. 이 모든 것이 맞춤형 데이터 엔지니어링 파이프라인 없이 한 번의 클릭만으로 가능합니다. 이제 API 프로파일을 사용하여 모든 유저에 대해 REST API 앤드포인트를 쿼리하고 Amplitude(앰플리튜드)에서 유저 데이터로 반환할 수 있습니다. 유저가 사이트나 앱을 방문할 때 유저의 고유 ID별로 프로파일 API를 쿼리하고 Properties, Cohorts 및 Recommendations 목록을 반환하기만 하면 됩니다. 해당 응답을 제품에 직접 포함하고 권장되는 속성에 따라 제품 환경을 조정합니다. 호주의 복권 판매 기업 Oz Lotteries를 지원하는 디지털 플랫폼 점보 인터렉티브는 Braze(브레이즈)를 통해 API 프로파일을 사용하여 아마존 스타일의 Recommendations를 이메일과 푸시 알람으로 제공합니다. 고객들은 구매 후 구매 이력 및 행동 패턴에 따라 관심 있는 다른 게임을 제안하는 후속 커뮤니케이션 메시지를 받게 됩니다. Recommend(추천) 기능은 이메일을 활용한 최대 4개의 제안과 푸시를 통한 1개의 제안을 발송합니다. 그 결과 이 메시지로 인한 체크아웃 전환율이 158% 이상 증가하는 엄청난 성과를 보였습니다. 기본 제공되는 측정 기능Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 여러분이 직접 설정한 개인화 경험 환경의 영향력을 쉽게 측정할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 만든 모든 코호트는 Amplitude(앰플리튜드) Analytics 기능에서 분석할 수 있습니다. 캠페인의 영향을 이해하는 것은 차트를 작성하는 것만큼 간단합니다. 대상을 다시 생성하거나 작업을 복제할 필요없이 쉽고 편하게 확인할 수 있습니다. Recommendations의 경우, 자동화된 리프트 분석을 통해 측정 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 여러분이 생성한 각 Recommendation에 포함할 유저의 비율을 선택할 수 있습니다. 0-100% 내에서 자유롭게 선택 가능합니다. 그 다음 API 프로파일에 Recommendation을 쿼리하면 Amplitude(앰플리튜드)가 사용자에게 컨트롤 권한을 할당하거나 Recommendation을 제공합니다. 동시에 자동으로 가장 영향력이 큰 이벤트를 기록하여 Recommendation이 기존 경험 환경에 얼마나 큰 영향을 미치는지 추적합니다. 간단히 Recommendation의 성능(Performance) 탭을 클릭하면 확인할 수 있습니다. 분석 및 개인화를 위한 하나의 통합 시스템이 통합 데이터 세트에 모두 구축되어 있으므로 여러분이 생성한 개인화 경험 환경의 실행 루프를 쉽게 닫을 수 있습니다. 단 몇 분 만에 끝내는 개인화 설정Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 장점은 디지털 최적화 시스템의 완전한 피드백 루프를 가능하게 한다는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 버튼을 클릭하면 코호트와 Recommendations를 생성할 수 있고, 이를 여러분의 광고, 이메일, 인앱 캠페인과 동기화할 수 있으며, 이 모든 캠페인의 성과를 Amplitude(앰플리튜드) Analytics에서 다시 모니터링 할 수 있습니다. 이 프로세스의 자동화를 통해 프로덕트 팀과 마케팅 팀을 연결하여 런칭에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 통합 머신러닝은 엔지니어링 비용을 절감하고 Recommendations의 정확도를 높입니다. 또한 상호 보완 분석을 통해 이러한 개인화 실험의 영향력을 안정적으로 측정할 수 있습니다.
마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유
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 파악Amplitude를 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 최적화마케팅 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 확장Amplitude는 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 응답했습니가Amplitude의 '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 실행개인화된 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) 절감현재 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 분석고객획득과 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 분석기존 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 협업디지털 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 연계성Amplitude는 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 발굴비즈니스에서는 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. 마치며마케터로서 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.