Amplitude를 활용한
퍼포먼스 마케팅
| UTM 분석, 기여 분석, 채널 분석
이번 내용에서는 퍼포먼스 마케터가 Amplitude로 활용하여 광고 최적화와 분석에 활용하는 방법에 대해서 다뤄보고자 합니다.
퍼포먼스 마케터는 이미 많이 알려진 개념이자 직군이기에 여기서는 간단하게만 소개하도록 하겠습니다.
퍼포먼스 마케팅은 페이스북, 구글과 같은 광고 채널을 이용하여 우리 서비스에 관심을 가질 만한 고객을 찾고 광고의 성과를 통계적 방법 등을 이용하여 최적화하는 방법을 말하며 이러한 일을 하는 사람을 우리는 퍼포먼스 마케터라고 부릅니다. 사실 퍼포먼스 마케팅의 기본 원리는 과거부터 존재해 왔지만 소셜마케팅과 같이 광고를 보는 유저와 광고에 반응하는 유저가 정확하게 측정 정의 되기 시작하면서 이러한 광고에 대한 측정과 방식이 고도화되면서 더욱 각광받기 시작한 개념입니다. 따라서 경우에 따라 퍼포먼스 마케터는 디지털 마케터, 소셜마케터, SNS마케터 등 다양한 방식으로 불리기도 합니다.
이러한 퍼포먼스 마케터들이 광고를 최적화하기 위해 다양한 광고 채널로 부터 집행된 광고 데이터가 한데 모이는 작을 하게 되고 보통 이러한 일을 도와주는 툴이 우리가 흔히 아는 Google Analytics와 Airbridge, Appsflyer와 같은 솔루션들입니다.
오늘은 퍼포먼스 마케터들이 흔히 사용하는 이러한 툴 외에 Amplitude를 이용하여 UTM 분석과 유저 획득분석, 광고 채널 분석 등을 어떻게 할 수 있는지를 다뤄보고자 합니다.
Amplitude Marketing Analytics
Amplitude는 제품 분석 플랫폼으로 제품의 문제를 찾고, 개선 사항을 테스트하기 위한 실험을 사용하고, 유저의 행동을 분석하는 작업을 할 수 있습니다.
Amplitude → Product analytics + Marketing analytics
우리 웹사이트 또는 앱서비스를 이용하는 고객과 제품의 분석에서 어떻게 고객이 획득되었는지 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이는 서비스의 특성에 따라 실제 해당 서비스를 사용하는 고객의 페르소나가 광고의 성격에 따라 달라질 수 있기 때문입니다. 예를 들어 좋은 상품을 직접 소싱해서 고객들에게 판매하는 D2C 모델이나 어느 정도 PMF가 만족되어 비즈니스 스케일업이 필요로 하는 비즈니스 단계에서는 필수적으로 매출에서 차지하는 광고비의 비중이 높을 수밖에 없습니다. 따라서 이러한 경우에는 특히나 Ampltude가 제품팀뿐 아니라 마케팅팀에서도 유저의 획득에서부터 획득 이후의 유저 활성화와 구매 활동 등의 분석에서 필수적으로 사용해야 하는 솔루션이 됩니다.
요약하자면 우리는 Amplitude를 통해 유저의 분석을 위해 유저가 어떻게 획득되는지 유저의 저니 분석을 통해 유저 페르소나를 좀 더 뾰족하게 설정할 수 있고, 이를 통해 더욱 견고한 Marketing 계획을 수립할 수 있습니다. 그리고 이러한 일련의 과정을 GA와 MMP, PA 등의 다양한 툴을 함께 사용하거나 개별적으로 작업하기보다 Amplitude로 통합하거나 하나의 툴만으로 이러한 분석들을 한 번에 진행할 수 있습니다.
이를 통해 우리는 아래의 퍼포먼스 마케팅의 궁금증들을 해소할 수 있습니다.
1. 광고 기여도(Attribution & Touch type)를 통한 고객과 채널의 효과 이해
2. 획득 목적의 광고 채널이 실제로 Activation, Revenue 퍼널에 영향을 주는 영향도
Amplitude를 이용한 Marketing 분석에 필요한 6가지 기능
UTM Parsing(UTM 분석을 위한 세팅)
Ad-network integration(광고 채널 연동)
Acquisition channel(UTM을 비슷한 성격의 광고 채널로 묶는 기)
Multi touch attributio(광고 기여도 분석)
Data table(엑셀과 유사한 Data table 기능)
Metics(엑셀의 수식 기능)
1. UTM 분석
UTM 매개변수 및 기타 마케팅 속성 정보를 캡처하여 Amplitude에서 가입, 고객 및 수익을 유도하는 채널별 요인을 보여주는 보고서 생성이 가능
1) UTM 추적이 왜 중요한가?
획득(Acquisition) 마케팅(퍼포먼스 마케팅을 통한 Paid channel, Organic channel, Referrel channel)의 성과의 핵심은 유저가 서비스에 얼마나 잘 온보딩이 되고 제품 또는 서비스의 활성 사용자가 되며 궁극적으로 전환에 영향을 어떻게 주는지가 중요합니다.
특히나 Organic 경로를 통해 획득한 유저와 Meta와 같은 Paid 광고를 통해 획득된 유저의 행동은 다르기 때문에 채널별 영향도를 다르게 분석하는 게 중요합니다.
Organic 유저
해당 서비스를 이미 알고 있는 유저들로 서비스에 대한 충분한 호감도를 가지고 있으며 상품의 구매나 서비스의 사용 경험을 적극적으로 할 확률이 높습니다.
Paid 유저
광고를 통해 획득된 유저는 광고 메시지를 통한 유입으로 서비스의 필요성이 Organic 대비 낮기 때문에 기능을 탐색하는 시간적 투자의 가능성이 낮습니다. 즉, 전환 확률이 상대적으로 낮습니다.
유저 획득 채널별 회원가입 전환율UTM은 유저가 어느 채널에서 획득되는지 확인할 수 있게 유저에게 신호기를 다는 역할을 합니다. 이를 통해 우리는 유저가 어느 채널에서 어떤 캠페인과 어떤 광고 카피를 보고 방문했는지 확인할 수 있습니다.
추가로 UTM은 Google analytics(GA)를 위한 기능이라고 생각하는 경우가 존재합니다. 물론 UTM이라는 운영 방식을 만든 회사가 구글에 인수되면서 GA와의 호환성을 높인 기술이긴 하지만 기본적으로 UTM은 GA와는 별개의 개념임을 이해해야 합니다. GA는 유저의 유입과 행동 분석을 하는 분석 솔루션이며 UTM은 유저를 정의하는 Identifirer 기술입니다. 따라서 우리는 UTM을 GA를 벗어나 다른 솔루션에서도 사용이 가능한 것입니다.
2) UTM(추적 파라미터) 수집하기
Google analytics는 기본적으로 이러한 UTM 추적이 자동으로 가능하게 설정되어 있습니다. 이와 달리 Amplitude는 UTM 추적이 자동으로는 안되기 때문에 해당 UTM 항목(매개변수 : Source, Medium, Campaign, Term, Content)을 추적하는 설정을 해주어야 합니다.
2-1) 구현 가능 환경
UTM 은 기본적으로 URL 뒤에 붙여서 사용하는 추적 방식이기 때문에 대부분 Web 환경에서만 활용가능합니다. 따라서 Amplitude도 동일하게 Web 환경에서 구현 가능하며, Java script, Type script 두 가지 Web 개발 환경에 대한 SDK를 제공합니다.
<추적코드>
amplitude.getInstance().init("API_KEY",
{
includeUtm : true,
includeReferrer : true
})
2-2) 추정항목
UTM의 경우 유저가 우리 사이트를 방문할 때 활용되는 광고 배너나 카톡플친 등 페이드 광고 채널에 결합하여 활용하는 경우 추적이 용이하지만, Organic 유저의 경우 어디서 들어온 유저인지 확인이 어려운 경우가 많습니다. 이러한 경유 우리는 유저의 이전 웹사이트의 URL를 획득하여 해당 유저의 획득 경로를 대략적으로 분류할 수 있습니다. 이러한 방식을 Referrer 추적방식이라고 하며, UTM과 함께 유저의 획득 채널 및 기여도 확인해 활용되는 항목입니다.
UTM
Referrer
UTM Parameter의 다섯 가지 표준
utm_source : 트래픽을 보낸 웹사이트를 식별(예: Google, Facebook)
utm_medium : 사용된 링크 유형을 식별(예: bannel, button, email)
utm_campaign : 사용된 특정 캠페인을 식별(예: summer_sale)
utm_term : 사용된 유료 검색어를 식별(예: 나이키, 아디다스)
utm_content : 사용자에게 보인 광고나 일반적으로 A/B 테스트에 사용(예: bannerlink, textlink).
<e.g. >
https://www.amplitude.com/?utm_source=newsletter&utm_campaign=product_analytics_playbook&utm_medium=email&utm_term=product%20analytics&utm_content=bannerlink
Referrer 추적
사용자가 웹사이트에 도달하는 Paid 외 Organic 방법을 추적하려면 리퍼러(참조 사이트 or 직전 사이트)를 추적 Amplitude는 다음 필드를 자동으로 추적하도록 지원합니다.
referrer : 사용자가 있었던 마지막 페이지
referring_domain : 사용자가 마지막으로 있었던 도메인
<e.g.>
유저 사이트 경로 https://www.naver.com/ → https://www.amplitude.com/
Referrer domain => naver.com
2-3) 추적방식
내 사이트에 들어온 유저의 획득 경로는 다양하고 복합적으로 이루어집니다. 즉, Meta 광고로 보고 들어온 유저가 이전에 Kakako나 email, 카톡 플러스 친구 등 다양한 경로로 내 웹사이트를 방문하고 인지하는 과정을 겪어서 구매로 이어지게 됩니다. 그렇기 때문에 우리는 이러한 유저의 다양한 경로들이 최종적인 전환에 어떤 형태로든 기여되었을 것으로 보고 그들의 기여도를 어떻게 분류할지를 고민해야 합니다.
이를 위해 Amplitude는 First touch, Last touch, Multi touch 추적 방식을 제공하고 있습니다. 해당 방식을 통해 우리는 다양한 경로로 들어오는 유저들의 광고채널에 대한 정량적 기여도를 다각적으로 분석할 수 있습니다. 이러한 분석은 추후 Data table에서 추가로 다루도록 하겠습니다.
First touch
Last touch
Multi touch
First touch attribution
Amplitude는 UTM Parameter의 initial 값(first touch)을 수집할 수 있습니다. 해당값은 first seen 시점에 수집되는 parameter로 User properties에 initial 접두사가 포함된 형태로 적재됩니다.
<First touch User properties>
initial_utm_source
initial_utm_medium
initial_utm_campaign
initial_utm_term
initial_utm_content
initial_referrer
initial_referring_domain
initial_gclid
initial_fbclid
Last touch attribution
Amplitude는 다음과 같은 사용자 속성을 설정하여 각 세션에서 사용자가 Last touch 기준으로 어디에서 왔는지 확인합니다. Last touch attribution 방식은 GA와 MMP에서 가장 대중적으로 사용하는 기여 모델입니다.
<Last touch User properties>
utm_source
utm_medium
utm_campaign
utm_term
utm_content
referrer
referring_domain
gclid
fbclid
Multi touch attribution
saveParamsReferrerOncePerSession= false 설정 시 사용자의 utm 속성이 세션 기준으로 계속 바뀌면서 속성이 업데이트됨.
추적가능한 SDK 구성 요소 요약
includeUtm SDK는 url에서 UTM Parameter를 감지하여 유저 프로퍼티에 등록
includeReferrer SDK는 url에서 HTTP Referer를 감지하여 유저 프로퍼티에 등록
includeFbclid SDK는 url에서 FBCLID(Facebook Click Identifier)를 감지하여 유저 프로퍼티에 등록
includeGclid SDK는 url에서 GCLID(Google Click Identifier)를 감지하여 유저 프로퍼티에 등록
saveParamsReferrerOncePerSession SDK는 사용자가 세션 중간에 들어오는 새 값을 항상 감지
<추적코드>
amplitude.getInstance().init("API_KEY",
{
includeUtm : true,
includeReferrer : true,
includeFbclid : true,
includeGclid : true,
saveParamsReferrerOncePerSession : false
})
2. Ad-network integration
광고 캠페인에서 발생한 노출, 클릭, 비용 등의 광고 채널 고유의 데이터(2nd data)를 가져오는 기능
광고를 통해 획득한 유저의 행동은 Amplitude를 통해서 추적할 수 있지만, 일반적으로 광고의 노출, 클릭, 비용에 관한 데이터는 광고 네트워크에서만 확인이 가능합니다. 따라서, Amplitude는 고객의 Lifetime에 걸쳐 효과적인 광고 획득 효과 분석을 위해 Ad-network 데이터를 가져오는 연동 기능을 제공합니다.
1) Ad-Network에서 데이터 가져오기
Amplitude Patner 기능을 사용하여 Event와 Property 값들을 가져올 수 있습니다. 현재는 Facebook, Google, Snapchat 등 주요 Network만 연동이 가능하지만 지속적으로 추가 중입니다.
Ad-network의 데이터를 가져오려면 광고 네트워크 통합을 클릭 & 인증하고 필요한 Metric을 선택하는 방식으로 간단하게 설정가능합니다.
해당 방식을 통해 최근 2년까지의 데이터를 한 번에 가져올 수(Backfill) 있습니다.
불러온 데이터는 Daily Ad Metrics Amplitude Event 명으로 정의됩니다. 해당 이벤트의 Event & User properties는 아래와 같습니다.
<Event Properties>
Ad Impressions, Ad Clicks, Ad Cost, Ad Conversions, Ad Interactions, Ad Group ID, Ad Group Name, Ad Group Type, Ad ID, Ad Name, Ad Platform, Ad Segment Device, Campaign Advertising Channel Type, Campaign End Data, Campaign ID, Campaign Name, Campaign Start Date, Final URL, Tracking URL Template
<User Properties>
UTM Campaign, UTM Content, UTM Medium, UTM Source, UTM Term
클릭 시 GIF 원본 확인 가능2) Displaying Ad-Network Data in Amplitude
광고 데이터를 가져오면 Amplitude에서 다른 Event와 Property처럼 활용할 수 있습니다.
다만 노출수, 클릭수, 비용 데이터의 경우 보통 raw데이터가 아닌 합쳐진 데이터의 형태로 활용하기 때문에 Amplitude에서는 해당 PROPSUM 수식을 사용하여 분석에 활용 가능한 형태의 Metric을 만들 수 있습니다.
노출, 클릭, 비용의 propsum
클릭 시 GIF 원본 확인 가능3) Ad-Network Data와 Amplitude Conversion Data 연결하기
가져온 광고 데이터와 Amplitude 데이터를 연결해야 실제로 의미 있는 해석을 할 수 있습니다.
e.g. 예시차트
광고를 통해 웹사이트 방문했고, 리드를 작성한 사용자가 존재합니다. 해당 사용자는 광고와 관련된 UTM 코드를 포함 URL로 접속하여 Amplitude 사용자 및 이벤트 속성에 저장 유저의 유입 경로가 저장되어 있습니다. 광고 이후 도착한 모든 전환 활동은 UTM 코드와 연결되어 광고 측정항목도 동일 UTM코드와 연결되어 있으므로 하나의 보고서에 둘을 결합할 수 있습니다. 즉, 어떤 획득 경로로 들어온 유저들이 더 많은 전환과 더 많은 활동들을 했는지를 결합하여 확인할 수 있습니다.
참조 : https://www.loom.com/share/ced7b5287d9a4699b29a1043ef710d58
3. Acquisition Channel
다양한 광고 채널에 의해 획득되는 유저들을 분류하여 효과적인 채널에 대한 성과를 확인
UTM을 기반으로 한 추적 코드로 검색광고, Display 광고 등 다양한 채널을 구분하여 채널의 성격별 효율을 분석할 수 있습니다. Channels을 통해 Amplitude는 utm 우선순위를 기준으로 광고 채널을 분류합니다. 해당 방식은 기존의 모든 데이터를 업데이트하여 소급 적용 됩니다. 이러한 채널 분류 기능을 통해 다양한 채널을 운영하는 경우 유사한 성격의 채널별로 더 쉽게 식별할 수 있게 됩니다. 채널은 다양한 버전을 만들어서 관리가 가능합니다. Channel 기능은 Growth 및 Enterprise 요금제 고객만 사용 가능한 기능입니다.(데모)
3-1) 채널 만들기
Amplitude의 Data → Properties 섹션에서 Channel 탭을 클릭
Creat channel 클릭 → 기본 채널 세팅 확인
Add property를 통해 채널별 추가 조건을 추가할 수 있음
Add row를 통해 새로운 채널 분류 그룹을 추가
채널별 순서를 조정하면서 분류 우선순위 지정
저장 클릭
클릭 시 GIF 원본 확인 가능3-2) 데이터 테이블을 사용하여 채널 간 측정항목 비교
데이터 테이블을 사용하여 CPA, AOV, ROAS 등 수익에 중요한 지표를 정의할 수 있습니다.
3-3) 활용 방법
혼합 보기 (Blended views)
Paid vs Organic을 채널로 분류하여 Paid의 Organic 영향도와 각 채널에 대한 효율성과 성능 트렌드 확인
캠페인 분류
Campagin or Promotion 별로 Parameter를 설계하는 경우 Promotion별 성과 비교가 가능
기여도
Data table의 기여모델과 함께 사용하는 경우 첫 번째, 마지막 사용자 및 신규 속성별 사용자의 지표 분석을 평가할 수 있음
4) Multi-Touch Attribution(MTA)
여러 획득 캠페인 or 채널에서 이벤트 및 전환을 Touch type 별로 기여하는 기능
MTA는 일반적인 단일 터치(Single touch : First touch, Last touch) 대비해서는 높은 효과를 보이는 방식으로 인지되어 왔으며, 쿠키나 IOS14.5 등으로 대변되는 익명성 강화의 시대에도 여전히 유효한 방식으로 자리될 것으로 보고 있습니다.
Amplitude는 데이터가 수집된 순서를 알고 있으므로 모든 Amplitude 속성에 기여도 모델을 소급하여 적용할 수 있습니다.
4-1) Amplitude는 다양한 기여모델을 활용
Single touch
First Touch : 선택한 지표(Metric) 대한 모든 성과는 이벤트가 발생한 날짜를 기준으로 해당 이벤트에 기여한 첫 번째 획득 채널에 값이 부여됩니다.
Last Touch : 선택한 지표(Metric) 대한 모든 성과는 이벤트가 발생한 날짜를 기준으로 해당 이벤트에 기여한 마지막 획득 채널에 값이 부여됩니다.
Multi touch
Linear: 선택한 메트릭에 대한 크레딧은 메트릭이 발생한 날짜를 기준으로 특정 성과 인정 기간 내의 모든 속성 값에 동일하게 분배됩니다. 예를 들어 2개의 속성은 50%의 크레딧을 각각 부여받으며, 3개의 속성은 각각 33.3%씩 부여받게 됩니다.
Participation: 선택한 메트릭에 대한 크레딧은 메트릭이 발생한 날짜를 기준으로 특정 성과 인정 기간 내의 모든 속성 값에 전부 할당됩니다. 예를 들어 2개의 속성은 100%의 크레딧을 각각 부여받으며, 3개의 속성도 각각 100%씩 부여받게 됩니다.
U-Shaped: 선택한 메트릭에 대한 크레딧은 특정 속성의 첫 번째 값과 마지막 값에 크레딧을 편향적으로 부여합니다. 2개의 터치포인트가 있으면 중간 20%가 첫 번째 및 중간 터치포인트에 동일하게 추가됩니다(50%, 50%). 4개의 터치포인트가 있으면 중간 2개의 터치포인트는 20%를 나눠 갖습니다(40%, 10%, 10%, 40%).
J-Shaped: 선택한 메트릭에 대한 크레딧은 특정 속성의 최신 값에 크레딧을 편향적으로 부여하는 방식으로 배포됩니다. 2개의 터치포인트가 있으면 첫 20%가 마지막 및 중간 터치포인트에 동일하게 추가됩니다(30%, 70%). 4개의 터치포인트가 있으면 마지막 2개의 터치포인트는 20%를 나눠 갖습니다(10%, 10%, 20%, 60%).
Inverse J-Shaped: 선택한 메트릭에 대한 크레딧은 특정 속성의 첫 번째 값에 크레딧을 편향적으로 부여하는 방식으로 배포됩니다. 2개의 터치포인트가 있으면 마지막 20%가 첫 번째 및 중간 터치포인트에 동일하게 추가됩니다(70%, 30%). 4개의 터치포인트가 있으면 마지막 2개의 터치포인트는 20%를 나눠 갖습니다(60%, 20%, 10%, 10%).
클릭 시 GIF 원본 확인 가능4-2) Attribution type별 성과 분석(링크)
보고 기간의 이벤트 수와 여러 기여 모델을 한 번에 놓고 비교해 볼 수 있습니다. 이벤트 합계는 동일하지만 해당 이벤트에 크레딧이 할당되는 방식은 기여도 모델을 기반으로 합니다,
4-3) 활용 사례
성과 확보 채널 크레딧
모든 Organic & Paid 광고 효과를 분석할 때, 멀티 터치 어트리뷰션 모델을 적용한 성과 확보 채널을 활용하여 각 채널이 KPI 성과 유도에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 비즈니스 모델과 사용자 행동에 따라, 어떤 크레딧 어트리뷰션 모델이 가장 좋은 성과를 낼 수 있는지 분석하고 타겟 메트릭에 대한 각 채널의 기여도를 기반으로 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다.
어트리뷰션 모델 비교
여러 개의 세션 사용자 플로가 있는 비교적 긴 전환 사이클에서 서로 다른 어트리뷰션 모델이 적용된 동일한 메트릭을 비교해 볼 수 있습니다. 이러한 데이터는 마케팅 비용을 효율적으로 투자하는 방법과 캠페인이 영향을 미치는 고객 구매 주기의 단계를 반영하는 어트리뷰션 모델을 발견하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 광고 캠페인에 대해 어트리뷰션하는 경우, 어떤 캠페인이 고객의 첫 번째 상호작용(인지), 마지막(높은 의향) 또는 그 사이(조사)가 될지 파악할 수 있습니다.
콘텐츠
어트리뷰션을 사용하면 콘텐츠가 조회되는 빈도뿐만 아니라 비즈니스 KPI 성과 유도에 해당 콘텐츠가 어떻게 참여했는지도 확인할 수 있습니다. 콘텐츠의 이탈률이 낮거나 사람들이 페이지에서 보낸 시간이 더 길다는 것을 알면 도움이 될 수 있지만, 다양한 어트리뷰션 모델을 기반으로 전환율을 생성하면 비즈니스에 미치는 영향을 명확히 알 수 있습니다.
유료 채널과 LTV
어트리뷰션 모델에 행동 기반 LTV 계산을 사용하면 유료 채널이나 캠페인이 어느 정도의 가치를 창출하는지 더 넓은 관점에서 바라볼 수 있습니다. 이러한 데이터는 가장 장기적인 비즈니스 가치를 창출하는 채널에 더 많은 투자를 할 수 있는 가능성을 열어줄 수 있습니다.
5) Data Tables
테이블에서 여러 메트릭을 나란히 보고 여러 속성으로 분류하는 기능
Amplitude에서 제공하는 다양한 시각화 활용 방법이 있지만 각 시각화 차트는 기본적으로 제공해 주는 템플릿으로만 활용가능하기 때문에 분석의 자유도가 떨어지게 됩니다. 따라서 여러 지표들과 지표들의 수식들을 조합한 분석의 유연성이 필요한 경우에는 Data table을 활용하여 해당 문제를 해결할 수 있습니다. Data table은 이러한 유연한 분석을 하나의 차트와 보기에서 활용할 수 있는 기능을 제공합니다.
5-1) 사용방법 (링크)
빈 데이터 테이블 패널에서 분석하고 싶은 이벤트 or Metric을 선택
Property 별로 이벤트 및 Metric을 분류하려면 표의 맨 왼쪽 열에 있는 select property 클릭
Time property를 이용하여 추가 그룹화 (Time property는 Event range 기준으로 결정)
원하는 경우 사용자 세그먼트를 추가
5-2) 활용 사례
마케팅 Atttirbution
UTM 소스별 총 방문수, 페이지 조회수 및 전환율
Market segment 분석
실험 분석
여러 Property & 이벤트에 대한트렌드 분석
Custom metric 생성 및 비교
이미지 클릭 시 GIF 원본 확인 가능6) Metrics
데이터 테이블 내에서 전환 메트릭을 볼 수 있도록 이벤트 및 숫자 속성에 수식을 적용하는 재사용 가능한 사용자 지정 메트릭을 만드는 기능
차트에서 만든 Fomula를 이후에도 활용할 수 있게 Metric으로 추가 정의하는 기능을 제공합니다.
Fomula 외에도 이벤트 Unique, Totals, Property sum 등 다양한 방식의 Metric type을 제공합니다.
Conversion Funnel metrics
전환 유입경로 측정항목을 사용하면 미니 전환 유입경로를 정의한 다음 해당 퍼널의 전환율을 측정항목으로 사용 가능합니다.
지금까지 Amplitude를 활용하여 퍼포먼스 마케팅에 활용하는 다양한 기능들을 확인하였습니다. 해당 기능은 단순히 퍼포먼스 마케팅뿐만 아니라 유저의 획득관점에서 다양한 마케팅 영역에서 활용가능한 기능들입니다.
쿠키의 종말로 utm 분석에 대한 대안이 필요로 해졌고 대부분의 웹 비즈니스에서 활용하던 GA3(UA)에서 많은 고객사들이 GA4로 넘어가고 있습니다. GA4는 기본적으로 이벤트 기반의 Amplitude와 동일한 구조로 user를 정의하여 쿠키를 넘어서서 unique user별로 특정 획득, 행동 분석이 될 수 있게 하는 솔루션이기에 좋은 대안이 될 수 있습니다. 이러한 대안의 관점에서 GA4 외에 Amplitude 또한 좋은 선택지가 될 수 있음을 알려드리는 시간이 되었으면 합니다.
해당 솔루션들에 대한 비교 관련 글(Amplitude와 GA4는 뭐가 다른가요?)을 참고해 보시면 좋을 듯합니다.
참조
https://amplitude.com/blog/amplitude-marketing-analytics
https://amplitude.com/blog/amplitude-attribution
https://amplitude.com/blog/marketing-analytics-vs-product-analytics-part-1
https://amplitude.com/blog/acquisition-channels
https://attributer.io/blog/track-utm-parameters-in-amplitude
https://help.amplitude.com/hc/en-us/articles/5918635077403
https://help.amplitude.com/hc/en-us/articles/6797483965083
https://help.amplitude.com/hc/en-us/articles/10249480038043
https://help.amplitude.com/hc/ko/articles/6040784295195
https://www.docs.developers.amplitude.com/data/sdks/javascript/#initialize
https://www.docs.developers.amplitude.com/data/sdks/javascript/?h=utm#web-attribution
