Customer Journey Analytics 시각화
Adobe Analytics에서 사용할 수 있고 고객 여정의 디지털 터치포인트 분석을 지원하는 시각화에 대해 알아봅니다.
폴아웃 시각화 만들기
Analysis Workspace의 폴아웃 시각화는 고객이 디지털 자산의 주요 흐름에서 이탈하거나 이탈하는 지점을 파악하는 데 사용됩니다. 다양한 유형의 접점을 추가하는 방법과 이 구성 요소에서 세그먼트를 생성하고 사용하는 방법을 알아보세요.
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플로우 시각화 만들기
플로우 시각화는 고객이 브랜드와 어떤 여정을 거치는지 정확하게 파악하는 데 사용됩니다. 플로우는 페이지, 마케팅 채널 및 직접 수집한 기타 모든 차원 또는 차원의 혼합에 적용할 수 있습니다.
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데이터 이해 - 폴아웃 및 플로우
사용자 여정에서 얻은 통찰력을 심화하기 위해 경로 지정과 단계 도구가 함께 작동하는 방식에 대해 알아봅니다.
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Analysis Workspace의 Cohort 테이블 개요
Cohort 테이블 내의 롤링 계산 설정을 사용하여 기간별 Cohort를 분석하면 시간별로 동일 사용자의 유지율이나 이탈률을 파악할 수 있습니다.
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코호트 테이블 설정
코호트 테이블 설정을 사용하여 유지 또는 이탈 테이블 보기를 사용자 정의하는 방법을 알아봅니다.
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Cohort 테이블을 이용한 이탈 분석
코호트 테이블은 유지율과 이탈률의 두 가지 분석 유형을 제공합니다. 유지율은 시간이 지남에 따라 유지되는 사용자 수를 보여주는 반면, 이탈률 옵션은 이탈된 사용자 수를 보여줍니다(1 - 유지율).
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모든 차원을 사용한 Cohort 분석
사용자 정의 코호트 차원 옵션을 사용하면 시간 이외의 차원을 사용하여 집단을 분석할 수 있습니다. 마케팅 채널, 캠페인 지역, 제품 페이지별로 집단을 비교하여 차원 항목별로 유지 또는 이탈이 어떻게 변경되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
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코호트 테이블을 이용한 대기 시간 분석
코호트 테이블 의 지연 테이블 설정을 사용하면 이벤트 포함 전후의 코호트 비헤이비어를 분석할 수 있습니다(표준 코호트에서는 이벤트 후의 비헤이비어만 표시됨). 이 설정을 이용하면 새 제품이나 캠페인 론칭 후 효과를 분석하는 데 도움이 됩니다.
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코호트 테이블의 롤링 보존 계산
Cohort 테이블 내의 롤링 계산 설정을 사용하여 기간별 Cohort를 분석하면 시간별로 동일 사용자의 유지율이나 이탈률을 파악할 수 있습니다.
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