앰플리튜드 활용에 꼭 알아야 하는 것 3가지

데이터 기반의 제품 개선, 어떻게 시작해야할까요?

데이터 기반으로 의사결정하고, 서비스를 고도화해가는 과정은 선택이 아니라 필수가 되었습니다.
PM, 기획자, 마케터 직무 상관없이 필수로 갖추어야할 경쟁력이 되었습니다.
데이터 분석을 통해 끊임없이 가설을 검증해가는 방법에 기준이 되는
PA(Product Analytics)툴인 '앰플리튜드' 활용 시 꼭 알아야하는 3가지를 알려드릴게요.

1. 앰플리튜드가 유저를 식별하는 방법의 이해

Amplitude는 총 3개의 Key 값으로 유저를 매칭합니다. User ID, Amplitude id, Device ID가 그 Key에 해당합니다. 이 3개의 값을 Key로 활용하기에 Amplitude는 여러 디바이스에서 여러 계정이 로그인되어도 누구인지를 식별할 수 있습니다.

<그림1> 유저식별 예시

예를 들어, Session을 시작한 순간 랜덤하게 Amplitude ID가 부여되고, 디바이스 정보를 토대로 Device ID가 부여됩니다. 그리고 로그인을 한 순간 abc라는 User ID가 부여되었습니다. 이제 이 3개의 키 값 중 하나만 일치해도 한 명의 유저의 Profile로 데이터가 묶이게 됩니다.
다른 기기에서 Session Start를 했을 때, 당연하게도 다른 기기니까 Device ID가 새롭게 생성됩니다. 아직까지 Amplitude도 기존 유저인지 알 방법이 없으니 Amplitude ID도 새로 생성했습니다.

그런데 다른 기기에서도 로그인을 한 번 해줬더니, abc라는 유저인게 식별되었습니다. Device ID, Amplitude ID는 노란색 값 그대로 동일합니다.

다른 기기에서 활동한 내역도, 로그인한 순간 abc유저의 활동임이 밝혀졌기 때문에 결국 예시에서 진행한 모든 활동들은 abc유저의 활동으로 묶이게 됩니다. 이것이 유저를 로그인하도록 유도하는 것이 중요한 이유입니다. 로그인한 유저의 user id를 Amplitude SDK에 식별시켜주면, Amplitude가 어떤 유저가 한 행동인지를 식별해줍니다.

2. 자유자재 데이터 분석을 위한 이벤트 택소노미 작성 방법

<그림2> 이벤트 택소노미 작성 예시

✅ 이벤트 택소노미란?

서비스 내에서 유저들의 행동들을 기술적으로 측정할 수 있는 이벤트로 정의하고, 이벤트들의 체계를 구조화한 것입니다. 일종의 “분석을 위한 이벤트 설계도”라고 할 수 있습니다. Amplitude에서의 Event Taxonomy는 요리의 식재료와 같습니다. 좋지 못한 재료들을 가지고 맛있는 요리를 만들기 어렵듯이, 올바른 Event Taxonomy가 올바른 분석을 만드는 중요 요인입니다.

✅ 이벤트 택소노미 작성 시 자주 실수하는 것들

(1) 너무 복잡한 구조 설계 : 이벤트 택소노미를 설계할 때 너무 복잡한 구조를 사용하는 경우가 많습니다. 이는 데이터를 분석하고 이해하는 데 어려움을 줄 수 있으며, 관리 및 유지보수를 어렵게 만들 수 있습니다. 따라서 가능한 한 간단하고 직관적인 구조를 사용하는 것이 좋습니다.

(2) 충분한 계획 없이 시작하기: 이벤트 택소노미를 설계할 때 충분한 계획 없이 즉흥적으로 시작하는 경우가 있습니다. 이는 나중에 데이터 분석 및 보고 시 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 이벤트 택소노미를 설계하기 전에 목표를 명확히 설정하고 구조를 신중하게 계획하는 것이 중요합니다.

(3) 일관성 부족: 이벤트 택소노미를 설계할 때 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 일관성이 없는 이벤트 분류는 데이터 분석을 어렵게 만들고, 정확한 인사이트를 도출하는 데 방해가 될 수 있습니다. 따라서 모든 이벤트는 일관된 기준에 따라 분류되어야 합니다.

✅ 주의사항

(1) 목적과 목표 설정하기 : 먼저 이벤트 택소노미를 설계하기 전에 목적과 목표를 명확히 설정해야 합니다. 어떤 종류의 데이터를 수집하고자 하는지, 그 데이터를 어떻게 활용할 것인지를 고려해야 합니다. 목표가 명확하게 정의되지 않으면 이벤트 택소노미를 효과적으로 설계하기 어렵습니다.

(2) 일관성 유지하기 : 이벤트 택소노미를 설계할 때는 일관성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 비슷한 유형의 이벤트는 동일한 카테고리에 속하도록 구성되어야 합니다. 이는 데이터 분석 및 보고를 위해 필수적입니다.

(3) 확장성 고려하기 : 이벤트 택소노미를 설계할 때는 향후 확장성을 고려해야 합니다. 새로운 이벤트 유형이나 변화에 대비하여 유연하고 확장 가능한 구조를 설계해야 합니다.

(4) 사용자 관점으로 고려하기 : 이벤트 택소노미를 설계할 때는 사용자의 관점을 고려해야 합니다. 사용자가 어떤 종류의 활동을 하는지를 이해하고, 그에 맞게 이벤트를 분류해야 합니다.

3. 자동화 차트를 활용하는 방법과 사례

✅ Revenue LTV Analysis

✔️신규 유저 수익(최대 12개월까지)을 분석할 수 있습니다.
✔️다양한 신규 유저가 유료 유저로 얼마나 빠르고 효과적으로 전환하고 있는지 확인할 수 있습니다.
✔️신규 유저의 수익 창출에 대한 강점과 약점을 파악
: 이 차트는 사용자의 수익(LTV)을 추적하고 분석하여 사용자의 수익을 파악하는 데 도움을 줍니다. 먼저 앰플리튜드에 사용자의 수익 데이터를 설정하고 연결해야 합니다. 그런 다음 "Revenue LTV Analysis" 차트를 생성하고 필요한 필터 및 측정 항목을 선택합니다. 이 차트를 통해 사용자의 LTV를 시각적으로 확인하고, 수익이 어떻게 변화하는지 추적할 수 있습니다.

✅ Compass Analysis

✔️서비스의 아하모먼트(Aha Moment)를 찾아서 서비스를 개선, 성장할 수 있는 아이디어를 얻기 좋은 차트입니다.
: 이 차트는 사용자의 행동을 나타내는 주요 지표를 비교하고 분석하여 사용자의 행동 패턴을 이해하는 데 도움을 줍니다. 앰플리튜드에 필요한 이벤트를 설정하고 해당 이벤트를 추적하는 이벤트 택소노미를 설계해야 합니다. 그런 다음 "Compass Analysis" 차트를 생성하고 관심 있는 이벤트를 선택하여 분석합니다. 이 차트를 통해 사용자의 행동 패턴을 비교하고 트렌드를 발견할 수 있습니다.

✅ Impact Analysis

✔️특정 이벤트 수행이 다른 이벤트를 수행 빈도에 어떤 영향을 주는지 파악할 수 있습니다.
✔️예를 들어, 음악 앱의 경우 유저가 노래를 '즐겨찾기'하는 기능을 발견한 후 노래를 재생한 평균 횟수의 변화를 Impact Analysis로 확인할 수 있습니다.
: 이 차트는 마케팅 캠페인 또는 활동의 영향을 추적하고 분석하여 비즈니스 성과에 미치는 영향을 이해하는 데 도움을 줍니다. 앰플리튜드에 마케팅 캠페인 또는 활동을 설정하고 해당 이벤트를 추적합니다. 그런 다음 "Impact Analysis" 차트를 생성하고 해당 캠페인 또는 활동을 선택하여 영향을 분석합니다. 이 차트를 통해 특정 캠페인 또는 활동이 수익, 사용자 행동 등에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

👉 Amplitude로 데이터가 흐르는 조직 만들기 : Dashboard 사용 방법과 활용 사례

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😥하지만 앰플리튜드를 도입했다고 하더라도, 여러가지 이유들로 앰플리튜드를 잘 사용하기 어려워하고 있습니다.

1. 원하는 데이터 추출을 위한 데이터 구조의 복잡성
2. 앰플리튜드 기능과 원리들의 복잡한 학습 과정
3. 적절한 데이터 관리의 어려움
4. 기술적인 요구사항

이런 부분들을 해결해드릴 수 있도록 러닝스푼즈에서 앰플리튜드 실전 활용 강의를 준비했습니다.

단순 툴을 배우는 강의가 아닌, 실제 사례를 기반으로 어떻게 활용하여 데이터 분석과 인사이트를 가져가는 방법을 알려드립니다.
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