인사이트 분석 활용

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인사이트 분석을 하시려면 SDK 연동 및 이벤트 수집이 선행되어야 합니다.

사용하시는 개발언어의 SDK 문서를 참고해서 이벤트 수집 작업을 진행해주세요.

인사이트 분석 활용 팁

본 문서에서는 핵클의 인사이트 분석을 활용하여 제품을 다양한 관점에서 살펴보고 데이터를 분석하는 팁을 알려드립니다.

인사이트 분석에 대해 더 자세히 알고싶다면 👉 인사이트 분석

핵클 데이터 분석에 대해 더 자세히 알고싶다면 👉 데이터 분석 소개




1. 제품 유입 관련

제품 방문 수와 방문자 수를 확인하고 싶다면?

분석 항목 Any Event 혹은 방문 이벤트 ex. 'view home' 를 선택해주세요.

첫번째 항목은 '횟수'로 선택하고, 분석항목 추가를 눌러 두번째 항목은 '사용자 수'로 선택하면 PV와 UV 두 개 항목을 동시에 확인할 수 있습니다.


전주 대비 신규 사용자 수의 추이를 확인하고 싶다면?

분석항목에서 회원가입을 측정할 수 있는 이벤트 signup 선택해주세요.

측정 기준으로 ‘사용자 수’ 선택하세요.

기간을 주별로 선택한 뒤 원하는 기간을 선택해주세요. (ex. 주별, 8주)

  • 기간 비교하기를 클릭하여 전주 대비를 선택해주세요

조회 결과를 확인하고, 조회 기간을 변경하여 주별 신규 회원가입자 수의 추이를 살펴볼 수 있습니다.


마케팅 채널 별 제품 유입 경로를 확인하고 싶다면?

원하는 이벤트를 분석 항목에서 설정하고, Group By 기능에서 마케팅 추적 속성(utm source, medium, resource 등)을 선택하면 항목별로 묶어볼 수 있습니다.

utm source별 사용자 보기

utm source별 사용자 보기

세로 바 차트로 특정 시기별로 조회할 수 있습니다.

세로 바 차트로 특정 시기별로 조회할 수 있습니다.

파이 차트로 점유율을 확인할 수 있습니다.

파이 차트로 점유율을 확인할 수 있습니다.

참고

  • [분석항목] 과 [사용자 그룹]에는 아래처럼 집계되고 있는 속성들이 조회됩니다.
  • 분석하고 싶은 데이터가 있다면, 이벤트 관리에서 해당 데이터를 볼 수 있는 이벤트 명, 속성이 집계되고 있는 지 확인해주세요!
    UTM 이 User 속성으로 들어오고 있어야 합니다.

2. 사용자 행동 관련 데이터

유저들이 특정 상품을 얼마나 많이 클릭하는지 궁금하다면?

특정 상품의 클릭한 이벤트를 보고 싶다면, click_product 를 확인합니다.

데이터 분석 > 인사이트 > 분석항목, 사용자 그룹 등을 설정합니다.

  • 분석항목 : 이벤트 명은 click_product, 측정 기준을 횟수 로 선택합니다.
    이렇게 설정하면 클릭 횟수를 볼 수 있습니다.

데이터 나눠보고 싶은 기준을 [그룹바이] 에서 선택합니다.

  • 그룹 바이 : product_name 선택
    • 선택한 이벤트의 속성 으로 삽입된 목록이 보입니다.
    • 데이터를 상품 ID별로 볼 지, 상품 이름으로 볼 지, 카테고리 별로 볼 수 선택할 수 있습니다.

아래와 같이 상품 이름 별로 상품 클릭 횟수 와 설정한 기간 동안의 클릭 수 추이 가 보입니다. 상황에 따라 조회 기간, 주기 혹은 차트 유형을 목적에 맞게 선택하면서 활용할 수 있습니다.


상품을 본 유저 중에 장바구니 담기 한 유저, 결제 유저 수와 결제 전환율이 궁금하다면?

  1. 데이터 분석 > 인사이트 > 분석할 항목을 설정합니다.
  • 분석 항목 : 상품을 본 이벤트(view_product), 장바구니 담기 한 이벤트 (view_cart)


  1. 조회된 데이터를 확인합니다.
  • 아래처럼 8월 4일에는 약 203명이 상품 상세 페이지를 보고, 52명이 장바구니 담기를 했다는 것을 확인할 수 있습니다. (약 25%)


  1. 데이터를 상세하게 분석해봅니다.
    수치를 확인했다면 상품 상세 페이지를 본 사람 중에, [장바구니 담기]를 한 유저 혹은 [구매 완료] 한 유저등로 [전환율] 도 같이 봅니다. 분석항목 하단의 전환율 에서 [분자 / 분모] 를 선택합니다. 예시처럼 설정하면 장바구니 담기 전환율을 볼 수 있습니다.
    • 분자 : 장바구니 담기 / 분모 : 상품 상세 보기
30일동안 상품 상세 페이지를 본 유저 중에 약 24% 가 장바구니 담기를 했다는 것을 확인합니다.

30일동안 상품 상세 페이지를 본 유저 중에 약 24% 가 장바구니 담기를 했다는 것을 확인합니다.

  1. 평균 전환율과 추이를 확인했다면 그룹 바이 기능을 통해, 어떤 상품이 가장 전환율이 높은 지 확인합니다.
상품명 (product_name) 으로 나누어 보겠습니다

상품명 (product_name) 으로 나누어 보겠습니다

가장 전환율이 높은 상품 목록을 확인할 수 있습니다.

가장 전환율이 높은 상품 목록을 확인할 수 있습니다.


3. 결제, 매출 관련 데이터

결제 이벤트 선택 후 계산 방식을 선택하여 아래 데이터를 확인할 수 있습니다.

  • '횟수'를 선택하면 주문 수(Order)
  • '사용자 수'를 선택하면 주문자 수 (Purchaser)
  • '총 합'을 선택하면 매출(Revenue)
    • '총 합'의 경우 어떤 기준으로 합계를 할것인지를 선택해야하는데, 매출은 주문 금액의 총합으로 주문 금액에 해당하는 value 혹은 order_amount 등의 속성을 선택하시면 됩니다.
  • '평균'은 어떤 기준으로 보고 싶은지 선택해야하는데, '평균 값'은 평균 구매 가격(AOV), '사용자당 평균 횟수'는 사용자당 구매 건수, '사용자당 평균 값'은 사용자당 평균 매출(Average Revenue Per User)를 확인할 수 있습니다.

결제전환율을 보고 싶다면?

  • '홈페이지 방문 visit' 중에 '구매 order_complete' 행위로 전환된 경우를 예시로, 전환율 계산 기준이 PV인 경우 '횟수'를, UV인 경우 '사용자 수'를 선택해주세요.
  • 그 다음 전환의 분자, 분모 영역에 알맞는 이벤트를 선택하시면 자동으로 전환율이 나옵니다.

주문 수와 매출을 동시에 확인하고 싶다면?

우선 분석 항목에서 구매 완료를 확인할 수 있는 이벤트를 선택하세요. 분석 항목에 첫번째 항목은 '횟수'로 선택하고, 분석항목 추가를 눌러 두번째 항목은 '총 합'로 선택하면 두개 항목을 동시에 확인할 수 있습니다.

  • 특정 지역으로 대상을 한정해서 비교해보고 싶다면?
    • 사용자 그룹에 첫번째 항목을 Location > Seoul 로 선택하고, 사용자 그룹 두번째 항목은 Location > Gyungi로 설정하면 각기 조건에 해당하는 사용자들의 데이터만 취합하여 비교할 수 있습니다.
      이때 차트 형식을 가로 막대 차트로 변경하면 분석 항목별, 사용자 그룹별로 나눠진 데이터를 손쉽게 파악할 수 있습니다.

전체 매출 상위 상품/카테고리를 한눈에 보고싶다면?

  • 나눠보기(Group by) 기능을 사용하시면 '속성'에 상품 혹은 카테고리를 선택하면 해당 속성 기준으로 모든 세부 항목별 데이터를 확인할 수 있습니다. 이때 차트 형식을 '파이 차트'로 변경하면 전체 기간 합산 기준으로 상위 데이터를 한눈에 볼 수 있습니다.

그룹바이 상품 이름 'product_name'

그룹바이 상품 이름 'product_name'


사용자당 평균 결제 금액이 궁금하다면? (ARPPU)

ARPPU는 Average Revenue Per Paid User 의 줄임말로, 유료 사용자 1인당 평균 결제 금액을 뜻합니다.

해당 지표를 조회하기 위해서는 유료 사용자를 기준으로, 해당 유저들의 평균 결제 금액을 분석해야 합니다. 하나씩 따라해보면 쉽게 조회할 수 있습니다.

  1. ARPPU 를 확인할 수 있는 결제 이벤트와 계산 항목을 선택합니다.
    • 분석할 이벤트 : 결제 이벤트 (order_complete) 선택
    • 계산 공식 : 평균 > 활성 사용자당 평균 값
    • 속성 : 결제 금액 (order_amount) 선택
  2. 결제 유저를 선택합니다.
    • 사용자 그룹 설정 이벤트 : order_complete 을 1회 이상 발생시킨 유저
    • 기간 : 원하는 기간 설정 (예시는 최근 30일)

  1. 데이터 확인
    • 최근 30일 기준, 유료 사용자들의 평균 결제 금액 (ARPPU)을 볼 수 있습니다.


사용자들의 체류 시간이 궁금하다면?

사용자들의 우리 서비스에 얼마나 머물렀는지 쉽게 파악할 수 있습니다.

해당 지표를 조회하기 위해서는 핵클 SDK에서 자동으로 수집하는 $engagment 라는 이벤트 수집이 필요합니다. 기존 세션 기반 분석과는 달리 페이지 단위별로도 상세하고 정교하게 체류 시간을 확인할 수 있어요!

하나씩 따라해보면 쉽게 조회할 수 있습니다.

  1. 체류시간을 확인할 수 있는 결제 이벤트와 계산 항목을 선택합니다.
    • 분석할 이벤트 : 체류시간 이벤트 선택
    • 계산 공식 : 사용자 기준 > 평균 값
    • 속성 : 원하는 페이지 이름 ($page_name) 선택
  1. 데이터 확인
    • 최근 7일 기준, 해당 페이지를 방문한 전체 사용자들의 평균 페이지 체류 시간을 볼 수 있습니다.

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인사이트 차트 외에 다양한 차트를 만들어보고 싶다면 아래 링크를 참고해보세요!