속성 분석
속성 분석은 유저와 유저 속성에 대한 통계 분석에 특화된 모델입니다. 서로 다른 유저 그룹의 데이터 성과를 비교하거나, 차원을 교차 조합한 유저 수를 확인하여 유저 집단의 프로필을 빠르게 그려 낼 수 있습니다. 이를 통해 지정한 유저 그룹의 특성을 다각도로 종합적으로 파악하여 정교한 운영의 근거로 삼을 수 있습니다.
속성 분석에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
- 현재 프로젝트에서 각 지역의 유저는 각각 몇 명이며, 가장 많은 지역은 어디인가요?
- 유저 코호트별로 1인당 누적 결제 금액에 유의미한 차이가 있나요?
1. AE 유저 ID 또는 유저 속성을 소스로 하는 분석 주체의 태그나 코호트만 속성 분석에서 사용할 수 있습니다.
2. 유저 태그를 선택하면 최신 버전으로 계산되며, 변경할 수 없습니다.
3. 유저 속성에는 시간대 개념이 없으며, 표시 시간대도 선택할 수 없습니다.
분석 지표 빠르게 설정하기
이벤트 분석과 마찬가지로 속성 분석에서도 분석 지표를 유연하게 설정할 수 있습니다.
기본적으로 분석 지표는 유저 수, 즉 조건에 부합하는 AE 유저 ID(#user_id)의 고유값 수입니다. 유저 속성이나 유저 태그를 선택하여 통계를 낼 수도 있습니다.
필터로 데이터를 걸러 내어 특정 유저의 데이터를 제외할 수도 있습니다. 속성 분석은 유저 속성, 유저 태그 또는 유저 코호트를 기준으로 한 필터링을 지원합니다.
예를 들어 여러 코호트에 동시에 속한 유저를 찾으려면 전체 필터에서 설정한 뒤 유저 목록으로 드릴다운하여 상세 정보를 확인하거나 해당 유저들을 결과 코호트로 저장하면 됩니다. 이렇게 하면 여러 코호트의 유저 교집합을 얻을 수 있습니다.
속성별 그룹 통계
속성별로 그룹 통계를 낼 때 그룹 항목은 최대 2개까지 선택할 수 있습니다.
- 그룹 항목 1개 선택
그룹 항목을 1개 선택하면 그룹 값별 유저 수나 기타 분석 지표를 직관적으로 확인할 수 있습니다.
예를 들어 가입 시간을 그룹 항목으로, 유저 수를 분석 지표로 선택하면 막대 그래프에서 일/주/월별 가입 유저 수를 확인하거나 원형 차트에서 비율을 확인할 수 있습니다.
- 그룹 항목 2개 선택
그룹 항목을 2개 선택하면 막대 그래프는 누적 막대그래프 형태로 표시되며, 두 그룹 항목 중 하나를 x축으로 선택하여 확인할 수 있습니다.
표에서는 두 그룹 항목이 각각 행 머리글과 열 머리글이 되며, 각 셀에는 차원을 교차 조합한 분석 지표가 표시됩니다. 이를 통해 그룹 항목 간의 상관관계를 빠르게 발견하거나 그룹 값별 데이터 결과를 비교할 수 있습니다.
서로 다른 유저 그룹의 데이터 성과 비교
다른 분석 모델과 달리 속성 분석은 그룹 항목 외에도 서로 다른 유저 그룹의 데이터 성과(예: 유저 수, 누적 결제 금액의 1인당 평균 또는 분산 등)를 비교할 수 있으며, 최대 10개 유저 그룹을 동시에 비교할 수 있습니다.
이미 생성한 유저 코호트를 선택하는 것 외에도, 유저 속성이나 유저 태그로 필터링하여 정의에 부합하는 유저 그룹을 직접 지정하거나, 모든 유저를 대조군으로 선택할 수 있습니다.
오른쪽 차트 표시 영역에서는 막대 그래프로 유저 그룹별 분석 지표를 직관적으로 비교하거나, 원형 차트로 유저 그룹별 비율을 확인할 수 있습니다.