데이터분석에 기반한 서비스 기획

Amplitude를 활용한 데이터 분석
사용자 행동 분석 툴

쉽고, 다양한 사람들이 씀, 빠르고, 시각화 쉽고, 무료다
학습 속도 빨라진다

코호트 등 유료기능은 매우 비싸다 연 3,000만원 수준
초기 셋팅 리소스 많이 들어감

Amplitude

1. Segmentation
   이벤트 분할 분석 차트 : 이벤트 다각적 분석 가능
   ex. A/B Test call to action 버튼 얼마나 자주 클릭?

왼상단 - 이벤트 프로퍼티
우상단 - 유저 프로퍼티

Where 절 안에서 묶이면 OR
Where 절끼리 묶이면 AND

가운데 지표

Unique 그 한명
event total 모두
Event total / Unique - User 한명당 Event 행위 수

Active % - Event User / All active user

Offset - x일 전부터 7일 전
Stacked Area - 장르별 구성도

Funnel 분석 차트
원하는 이벤트를 퍼널로 설정하고, 각 퍼널별 전환율 파악 가능

좌상단 : 이벤트 우상단 : 유저

Funnel을 두껍게 만드는게 목적이다

exclude : 다음 퍼넬로 갈때 ~~한 유저를 제외시켜줘

any order : 어떤 순서든간에 N가지 이벤트 완료만되면 convert 되었다고 침
this order : 순서맞으면 (많이 쓰임)
exact order : 단계 사이에도 다른거 없어야

conversion : 누가나갔는지

Retention Analysis : funnel 분석이랑 거의 같음
Team chat Dataset으로 사용

Retention Graph
두꺼운게 중요 - PMF를 찾은 Product
플랫한부분에서 더 떨어진다 - Product가 죽어가고 있음
이 상황에선 마케팅을 하는 것이 아니라 Retention Graph 회복이 먼저
그후 마케팅
하이퍼 그로스

N-day retention
Unbounded Retention - 제품에 따라 다름
Unbounded Retention은 웃는 그래프 불가
Bracket : 특정 주기에 맞춰 돌아온 사용자의 비율을 알려줌
ex. 세차 APP

Change overtime : 우리 Retention 이 좋아지고 있는지 파악
추세 파악 가능 - 등폭 유지하면서 평행하면 거의 유지임

Strict Calendar dates : 날짜만 지나면 바로 카운트
24-hour windows : 24시간 지나고 들어와야 카운트
유저의 Critical Path 확인 가능

User Compsosition : 사용자 분포
좌상단 - 속성 , 우상단 - 유저

코호트 제작

User Session 차트는 많이 사용 안함
더 오랜기간 활용하게끔 만든다

Life Cycle 차트
우리앱은 성장하고 있는가
얼마나 많은 유저가 휴면에 들어가는가 ?

Dormant Users : 휴면 사용자
Resurrected Users : 복귀 사용자

A-ha moments 찾을수 있는 차트 - compass