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매거진 Amplitude 이야기

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by 아이스 Dec 17. 2022

Amplitude는 왜 필요한가?

Amplitude의 목적, 구조, 장점

Amplitude을 처음 알았거나 새롭게 고민하는 분들을 위해서 이번 시간에는 Amplitude가 왜 필요한지 그 목적과 Amplitude를 도입하면 얻을 수 있는 인사이트와 뷰에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 이외에도 Amplitude의 구조를 제품 / 데이터 / 기능적 형태별로 나눠서 구분해보면서 Amplitude에 어떤 기능이 있는지 그리고 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

Amplitude의 목적

Amplitude를 사용해야 하는 목적을 얘기하는 것은 Amplitude의 기능을 설명하는 것과 더불어 Solution의 근간이 되는 제품 분석의 의미를 얘기를 하는 것과 동일합니다.

제품 분석이란?

제품 분석은 사용자가 제품 또는 서비스에 참여하는 방식을 분석하는 프로세스입니다. 이를 통해 제품 담당자는 사용자 참여 및 행동 데이터를 추적, 시각화 및 분석할 수 있습니다.

즉, 고객을 비즈니스의 핵심에 두어 고객의 행동 데이터를 분석하고, 전환 기회를 식별하고, 높은 고객 평생 가치를 가져오는 제품(서비스) 경험을 만드는 프레임워크입니다.

Amplitude는 제품 분석을 위한 목적으로 만들어진 Solution으로 사용자의 행동을 Event로 정의하여 이벤트 흐름(Event stream)을 측정합니다. 예를 들어 우리 서비스가 웹 / 앱을 모두 운영하고 있을 때 유저들이 행동 중 하나는 웹에서 서비스의 특징을 이해하고 구매활동을 앱에서 진행할 수 있습니다. 또는 1회의 구매 경험을 웹에서 진행한 뒤에 앱으로 넘어와서 충성고객으로 전환되는 흐름을 가져갈 수 있습니다. 이러한 유저의 흐름을 우리는 아래와 같이 도식화할 수 있습니다.

User journey와 Product Anlytics

유저의 제품 여정에서 각 Touch point마다의 특징을 분석하고 다음 여정으로 이어지게 하는 요소를 확인할 수 있습니다.

App install Touch point : User journey에서 wep to app을 만드는 요소 이해

App push Touch point : Push에 대한 반응을 통한 retention 관리, power user가 되는 aha moment 확인

Why amplitude

Amplitude를 통해서 우리는 이전에 우리 서비스에 알지 못했던 더 많은 서비스 사용성에 대한 물음의 답변과 인사이트와 결과들을 얻을 수 있습니다.

예를 들어 Amplitude가 없는 상황을 가정해 본다면, 대부분의 경우 Google analytics와 같은 마케팅 분석 플랫폼을 활용하거나 내부 DB와 연동한 Business inteligence 플랫폼을 활용하는 경우들이 많습니다.

Google analytics와 같은 마케팅 분석 툴은 해당 글에서 비교한 것처럼 유저의 획득이라는 관점에서 바라보기 때문에 유저의 표면적인 행동만을 이해할 수 있습니다. 따라서 이러한 경우 회원가입, MAU, DAU 등의 허영 지표를 KPI로 세팅하여 서비스의 방향성을 세우는 경우들이 생깁니다.

Tableau와 같은 bi툴은 기본적으로 DB에 접근하여 데이터를 가공하는 SQL 기술이 필요로 하고 때에 따라 추가적인 가공과 해석을 위한 R & Python과 같은 데이터 분석 기술 또한 필요합니다. 이러한 분석 기술의 경우 분석가의 스킬 숙련도에 따라 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, 분석과 인사이트가 특정 팀 or 특정 사람들에게 종속되고 Data silo 현상이 발생할 수 있습니다.

이러한 Process 상에서 데이터 기반의 의사결정을 한다고 하더라도 인사이트 도출 과정에서 표면적 데이터나 특정 팀에 종속된 데이터 환경이 갖추어졌다면 실제로 이는 데이터 기반의 분석 환경이라고 보기 어렵습니다.

따라서, Amplitude는 좀 더 데이터 분석 환경을 갖추고 데이터 드리븐적 조직문화를 구축한다는 것에 가깝습니다.

표면적 측정 → 심층적 측정 : Cross Device Journeys, Retention, LTV, Cohort, 반복 구매, 첫 구매

Data silo → Data 접근성 : 어떤 팀이던, 팀의 누구나 이해할 수 있고 동일한 기준으로 데이터를 바라볼 수 있습니다.

Data silo → Data 활용성 : 유저들의 여정 전반에 걸쳐 볼 수 있으며 결과를 이해하고 인사이트를 도출하기 용이합니다.

다만 누누이 강조하는 것처럼 Amplitude 역시도 모든 툴을 대체할 수 있다는 것은 아닙니다. Amplitude와 같은 Product analytics는 그 tools이 가지는 목적이 분명하며 기본적 목적에 맞게 활용되야함을 알아야 합니다.

즉, 기존의 Google analytics와 BI로 대체하던 제품에 대한 분석의 오버랩 영역을 Product analytics가 훨씬 효과적으로 수행할 수 있음을 의미합니다.

목적에 따른 다양한 Martech Solution

Amplitude의 구조

제품 구조

대부분의 마케터들이나 제품 분석가들은 Amplitude를 분석 설루션으로 이해하고 있습니다. 물론 Amplitude에서 분석이 가장 중요한 기능이지만 사실 Amplitude는 여러 제품이 결합된 분석 통합 서비스입니다. Analytics 외에도 CDP / Experiment 기능을 제공해주고 있으며, 이러한 제품들을 유저 행동 DB(Event & Property)로 구조화하여 다양한 그래프로 분석에 활용될 수 있습니다.

이번에는 Analytics를 포함한 4가지 Amplitude 제품의 간단한 특징을 살펴보고자 합니다.

Analytics는 Amplitude의 가장 중요한 제품입니다. 고객의 Business와 서비스를 사용하는 사용자의 행동을 Event와 Property로 수집하여 User를 이해할 수 있게 해주는 분석을 위한 제품입니다.

Amplitude CDP(Customer data platform)은 22년 3분기에 출시된 기능으로 다양한 Martech 솔루션(스택)을 사용하는 경우 해당 솔루션 전체에서 유저 데이터를 동기화하고 분석할 수 있게 통합된 고객 데이터 플랫폼 기능을 제공하는 제품입니다. 이를 통해 유저 Data 품질관리가 용이해져 데이터 정합성의 문제를 해결할 수 있으며 솔루션 도입에 따른 개발 리소스 또한 줄일 수 있습니다.

Amplitude experiment는 제품의 A/B 테스트를 계획, 제공, 추적 및 분석할 수 있도록 구축한 실험 플랫폼입니다.

Amplitude Audience는 Amplitude audience recommendation 기능으로도 많이 알려져 있으며, 수집된 고객 데이터를 기반으로 Cohort로 유저를 정의하고 Martech 솔루션 간 연동을 통해 실시간 개인화 마케팅 기능을 제공해주는 제품입니다. 예를 들어 Amplitude의 회원가입 funnel의 특정 영역에서 유저의 이탈이 발생한다고 했을 때, 해당 구간에서 이탈 조짐을 보이는 유저들을 Cohort로 정의하고 해당 유저들을 Braze와 같은 CRM 솔루션으로 실시간 sync up 해서 유저에게 메시지가 나갈 수 있게 하는 기능입니다.

Amplitude 제품 구조

데이터 구조

Amplitude는 Event based solution으로 User가 특정 액션을 할 때마다 Event와 함께 Event property와 User property의 조합으로 수집이 됩니다,

Event는 유저의 행동을 의미합니다

ex) sign up, page view, purchase completed

Event property는 유저 행동의 특징을 나타낼 수 있는 속성 값을 의미합니다.

ex) sign up type, order_item, order_price, order_id

User property는 해당 행동을 한 유저의 특징을 나타낼 수 있는 속성 값을 의합니다.

ex) user_id, user_age, user_name

아래의 그림에서 처럼 유저가 구매를 하였을 때 (1st purchase) 발생하는 Event를 통해 데이터 구조를 살펴봅시다.

Amplitude 데이터 구조

유저가 특정 상품을 구매하는 행위를 할 때, 이때 구매 이벤트를 order_completed라는 Event name으로 정의할 수 있습니다.

또한, order_completed 이벤트가 발생할 때 우리는 구매의 정보 값들을 수집해서 구매의 특징들을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 상품이(order_item) 더 많이 팔리고 있는지? or 어떤 가격대(order_price)의 상품들이 팔리는지 등을 확인할 수 있습니다. 만약 상품 이름이 유사하다면 상품의 id로 분류(order_id)해서 분석의 편의성을 위해 수집할 수 있습니다. 이러한 이벤트가 발생하는 순간 해당 이벤트와 관련된 정보 값들을 담고 있는 영역이 Event property라고 정의합니다.

이러한 Event의 특징을 담는 속성 값 외에도 해당 이벤트를 실행하는 유저 측면의 속성 값 또한 수집할 수 있습니다. 구매를 하는 유저의 유저 id는 무언인지(user_id), 특정 상품을 구매하는 유저의 연령대(user_age)는 무엇인지 등으로 추후 Cohort 기반의 분석에 활용할 수 있는 다양한 User 정보들을 담을 수 있고 이를 User property라고 합니다.

Event와 Event property, User property는 분석의 핵심이 되는 중요한 정의 값으로 추후 Data taxonomy 콘텐츠에서 자세히 다루도록 할 예정입니다.

Event : order_completed

Event properties : order_item, order_price, order_id

User properties : user_id, user_age, user_name

Event와 Property는 뭔가요?

Event는 서비스에서 사용자가 하는 행동입니다. 클릭, 페이지 랜딩, 스크롤 등의 행동이 있습니다.
Property는 user 또는 Event에 대한 부가적인 정보입니다. 가령 닉네임, 회원번호 같은 user property가 있을 수 있고, 구매 이벤트라면 구매 아이템, 아이템 번호, 물품 가격 등 구매 행동에 대한 부가적인 정보가 가능합니다. 이 두 개를 조합하면 누가 무슨 행동을 했는지 디테일하게 알게 되어 행동 분석, 트렌드 분석, CRM 등이 가능해집니다.

오늘의집 Amplitude - Event & Event property

Amplitude의 기능

Amplitude는 총 14개의 차트와 하나의 Data table을 제공하고 있습니다.(Add on에 따라 2개의 추가 차트 포함 시 17종 차트) 유료 버전과 무료 버전에 따라 사용 가능한 차트들이 다르긴 하지만 무료 버전에서도 사용 가능한 Segmentation, Funnel, Retention 차트는 실무에 가장 많이 활용되는 차트입니다.

이번 글에서는 전체적인 차트의 종류에 대해서만 살펴보고 추후 개별 차트의 목적과 사용법, 실무에서의 활용법 등으로 나누어서 자세히 설명하고자 합니다.

4가지 기본 차트

이벤트 분석 (Segmentation)

선택한 이벤트의 활성도를 알고 싶을 때 유용한 차트입니다. 예를 들어 일자별로 우리 웹사이트에 방문하는 유저들의 총수는 얼마인지 or 신규 유저들이 많이 활용하는 이벤트가 무엇인지 등 다양한 기준으로 이벤트의 활성화 관점의 분석을 할 수 있습니다.

퍼널 분석 (Funnel)

유저의 행동을 Funnel Event로 설정하고 해당 Funnel의 전환율과 이탈률을 분석할 수 있습니다. 또한 퍼널 기반의 A/B 테스트 결과 분석에 활용할 수 있으며, 이탈 지점에서 보이는 유저들의 특징을 Event 간의 상관관계 등의 통계적 지표로 제공하여 추가적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

잔존율 분석 (Retention)

단순한 웹사이트 방문 또는 앱 오픈과 더불어, 모든 종류의 이벤트를 기준으로 특정 유저 집단(cohort)의 잔존율과 사용주기 분석이 가능합니다.

사용자 구성 분석 (User Composition)

전체 유저 혹은 특정 Cohort 내에서 특정 사용자 속성 값의 분포 양상을 확인할 수 있습니다. 원하는 사용자 속성 값을 기준으로 유저를 분류해 유의미한 유저 집단의 특징을 확인할 수 있습니다.