User Data와 Interaction Data
2023.02.20 작성(티스토리에서 옮겨왔습니다! 브런치만 운영할 예정이에요.)
※ 해당 포스팅은 Amplitude의 Behavioral Data & Event Tracking Guide 2022 05를 참고하여 작성되었습니다.
서비스를 운영하다 보면 고객 데이터를 수집해야 하는 경우가 있다.
맞춤형 상품을 보여주거나, 상품을 3개 이상 찾아본 고객에게 쿠폰 주고, 어디서 유입되었는지 전환율이 좋은 채널을 파악해서 해당 채널에 더 집중하는 등 여러 분야에서 효율을 높이고 최적화하는데 중요한 역할을 하기 때문이다.
이 고객 데이터는 크게 두 가지 종류로 나눌 수 있다.
· User Data: 고객과 그들의 정보(특징)이 담긴 데이터로, Entity Data라고도 부른다.
· Interaction Data: 유저가 제품과 상호작용하는 방식에 대한 정보를 알 수 있는 데이터로, Event Data라고도 부른다.
고객 별 정보(예를 들면 어떤 기기에서 접속했는지) Entity Data가 있고, 이들이 행동하면(예를 들면 장바구니에 상품을 담는) 그것이 기록으로 남는 Event Data가 있는 것이다.
각 이벤트들을 조금 더 자세히 알아보자.
유저 데이터는 이름, 이메일, 전화번호와 같은 개인 정보뿐만 아니라 연령, 국가와 같은 기타 정보들까지 포함한다. 이때 1개의 전화번호당 1회의 회원가입 만을 허용해 '전화번호'를 식별자로 활용할 수도 있지만, 전화번호를 변경하는 경우 기존에 쌓인 데이터가 매핑이 되지 않을 수 있다. 때문에 유저마다 고유한(중복되지 않는) ID를 배정하는 것이 바람직하다.
이러한 유저 데이터는 고객이 세부 정보를 입력하거나, 설문조사에 응답하는 경우 직접 데이터를 공유받는다. 회원가입 할 때 이런 질문을 만나봤으면 이해가 쉽다.
내가 어떤 분야에 관심이 있는지 알려달라는 내용이다. 이 역시 설문의 일종으로 볼 수 있다. 우리가 이런 키워드에 관심 있다고 제출하면 이렇게 인식할 수 있을 것이다. A라는 유저는 '시사·이슈', '스타트업 경험담'에 관심이 있구나. 개인정보 수집을 허락한다고 응답했다면, 국가가 어디인지, 쓰고 있는 기기가 모바일인지, PC인지도 구별할 수 있다.
유저데이터는 위와 같이 설문 응답, 세부 정보 입력으로도 수집할 수 있고 유저의 사용으로부터 간접적으로 수집받을 수도 있다. 예를 들어 A라는 유저가 브런치에서 작가 신청을 했는데 합격했다. 신청했는지 (행동이 발생했는지, 몇 회 발생했는지)에 대한 것 자체는 이벤트 데이터이지만, 그 행동의 결과로 A라는 유저가 '작가'라는 속성을 부여받은 것은 유저 데이터라고 볼 수 있다.
마찬가지로 배달의 민족에서 주문을 5번 이상하여 VIP라고 분류되었을 때 '5회 이상 주문'이라는 행동 자체는 이벤트 데이터이지만, A라는 유저의 '등급은 무엇인가? VIP이다.'라는 데이터는 유저 데이터로 분류될 수 있다. 이렇게 이벤트 데이터와 유저 데이터는 밀접한 관계이며 이벤트 데이터에 따라 유저 데이터가 생길 수도 있다.
이벤트 데이터는 사용자가 제품과 상호작용하면서 발생하는 일련의 행동 정보를 의미한다. 특정 요소를 클릭, 탭 하거나 스와이프, 음성명령 하는 행동들의 기록이 이벤트 데이터의 그 예시가 될 수 있겠다. 마케터 혹은 기획자들은 이러한 이벤트 데이터를 통해 사용자의 행동 흐름, 특징을 파악할 수 있다.
조금 더 자세히 알아보자. 이벤트 데이터는 3가지 핵심요소로 구성될 수 있다.
1. 발생한 행동 또는 사건
2. 이벤트가 발생한 날짜 또는 시간
3. 이벤트와 관련된 상태 또는 이벤트 속성
예시로 알아보자. A라는 유저가 장바구니에 상품을 담을 때는 '장바구니에 상품을 담았다'는 단순 행동 정보뿐만아니라 그와 관련된 여러 데이터를 함께 수집할 수 있다.
1. 발생한 행동 또는 사건: A유저가 장바구니에 상품을 담았다.
2. 이벤트가 발생한 날짜 또는 시간: 2023.02.20 21:08:25
3. 이벤트와 관련된 상태 또는 이벤트 속성: 사과를 담았다.
발생한 날짜, 시간은 어떤 건지 명확하니 넘어가고, '이벤트 속성(Event Properties)'은 무엇일까? 이벤트 속성은 해당 행동(사건)을 조금 더 자세히 설명해 줄 수 있는 맥락(ex. 어떤 상품을 담았는지, 가격은 얼마인지, 몇 개를 담았는지 등) 정보를 알려주는 요소이다. 조금 더 간편하게 데이터 분석을 하기 위해서는 이러한 Event Property를 적재적소에 잘 활용하는 것이 중요하다.
오늘은 이렇게 Amplitude에서 말하는 고객 데이터의 종류, 1) User Data (Entity Data)와 2) Interaction Data (Event Data)에 대해서 알아봤다. Amplitude에서 차트를 만들 때 이 두 개의 차이를 알면 훨씬 이해하기 쉽기 때문에 중요한 부분이다.