데이터 정합성 측면에서 훌륭한 서비스
필수 차트
•
세그먼테이션, 리텐션, 퍼널
퍼포먼스 마케팅 분석
•
광고 채널
•
유입 측정
◦
멀티 터치도 추적할 수 있음
•
성과 분석
◦
애드 네트워크에서 데이터 가져오기
◦
유입 채널별 유저들을 세그먼트해서 채널별 성과를 추적할 수 있음
◦
기여모델별 성과 분석 제공 + 룩백 윈도우
◦
데이터 테이블 기능을 통해 성과 지표들을 한번에 확인 가능
▪
시계열 차트 기능 포함(타임 설정 기능)
◦
사용자 지정 지표를 설정 가능
코호트 & 대시보드
대시보드 + 노트 기능 ⇒ 보고에 용이
분석은 인사이트 도출 + 실험 + 개선 ⇒ 다시 지표 확인 하는 사이클
1.
지표 설계
•
고객의 서비스 라이프 사이클 생각하기
2.
좋은 지표
비즈니스 모든 구성원이 보고 판단하며 업무를 분배하여 결정해야 함
•
통제 가능한 액셔너블한 지표
•
애착 지표는 어떻게 만들 수 있을까
◦
커뮤니티에서 서비스에 대해(게임에 대해) 토론하는 사용자들
◦
기간, 깊이, 빈도를 모두 포함한 지표
◦
완벽하게 하려고 하지 말것!
3.
metric hierarchy
4.
AARRR
5.
5A
유저 획득 과정을 더 세분화한 프레임워크(브랜딩 과정에서 중요)
4-1. mau
rolling window 기능을 사용해서 mau 같은 지표도 시계열로 표현하여 흐름을 파악할 수 있음
4-2. 아하모먼트
•
정의하기 (compass chart, XaY)
◦
핵심행동, 기간, 빈도를 포함시켜서 정의
•
검증하기
◦
위의 과정을 통해 아하모먼트를 정의했다면, 위의 행동을 했던 유저들의 리텐션과 아닌 유저의 리텐션, 매출 영향을 비교
◦
어떤 유저들의 리텐션이 가장 높을지 유저 세분화 과정이 중요
4-3. 리텐션 만들기
•
주요 이벤트 찾기
◦
게임 플레이
•
제품(서비스) 사용 간격 찾기
◦
최소 두 번이상을 활동한 유저들을 대상으로 약 80% 의 유저들이 접속(플레이) 되는 기간
◦
게임의 경우, 매일
4-4. 수익화
•
고객 생애 가치
앰플리튜드는 일반적인 LTV 와 다른 방식 사용
◦
arpu, arppu 대체
4-5. 추천
오가닉 유입 중 하나, 확인하거나 정의하기가 쉽지 않음
•
바이럴계수 = 오가닉 신규 유저 / (복귀 유저 + 논오가닉 신규 유저)
•
입소문효과계수 : 앰플리튜드에서 사용
6.
코호트
행동 관점에서 코호트를 정의
코호트 집단별로 리텐션을 비교할 수 있는 대시보드 기능을 사용자 지정으로 간편하게 구현 가능
코호트 중복 집단도 확인 가능
→ 브레이즈와 연동해서 CRM 으로 활용 가능