집단 분석을 사용하여 고객 비헤이비어 이해

마지막 업데이트: 2023-11-27
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고객 경험과 매출을 향상시키기 위해 기업은 고객 행동을 이해해야 합니다. 집단 분석은 참여 및 유지를 이해하는 데 도움이 되며, 이를 통해 계정 생성 개선 및 대량 구매를 위한 캠페인 생성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

디지털 성능 분석은 고객이 비즈니스와 상호 작용하는 방법과 경험을 개선하기 위해 취할 수 있는 작업을 이해하는 데 중요합니다. 이 블로그 게시물에서는 고객 행동을 더 잘 이해하기 위해 집단 분석을 사용하는 방법을 살펴볼 것입니다.

1부: 첫 번째 방문과 재방문 간의 디지털 성능 비교

스테이지 설정

고객은 지난 2년 동안의 디지털 성능을 이해하고자 하며 디지털 성능을 향상시키기 위한 로열티 프로그램 개발을 고려하고 있습니다. 우선 신규 사용자와 재방문 사용자 간의 현재 사이트 혼합 상태를 보고 두 방문자 그룹이 오늘날 어떻게 행동하는지 이해할 수 있습니다.

현재 디지털 성능

  1. 2022년에는 처음 방문에서 주문의 62%가 발생한 반면, 재방문에서 주문의 38%(쿠키, 여러 디바이스에 따름)가 발생한 것으로 나타났습니다.
  2. 처음 방문은 두 방문에 대한 재방문보다 약간 높은 비율로 전환되며, 11.6%와 11.4%입니다.
  3. 2021년에 비해 두 세그먼트 모두에서 전환율이 감소했습니다.

방문 횟수 테이블

2부: 집단 분석 - 방문 식용 준비 글로벌 프로덕션

디지털 채널의 고착성과 반복 구매자를 유도할 수 있는 기회를 이해하기 위해 다음 질문에 답해야 할 질문은 2022년에 매달 사이트를 재방문하는 방문자의 양은 얼마인가?

집단 분석 소개

집단 분석은 시간이 지남에 따라 집단이 브랜드와 어떻게 참여하는지를 이해하는 데 유용한 도구입니다. 먼저 다음과 같은 질문에 답변할 사항을 결정했습니다.

  1. 주어진 연도에서 월별 평균 보존 기간은 얼마입니까?
  2. 주어진 해에 매달 돌아오는 사이트 방문자 수는 얼마입니까?
  3. 로그인이 보존에 미치는 영향은 무엇입니까?
  4. 보존율을 높인 특정 제품이 있습니까?

집단 테이블 설정 방법

  1. 날짜 범위를 2022년 1월부터 12월까지 설정
  2. 포함 기준: 방문 횟수
  3. 반환 기준: 방문 횟수
  4. 세부기간:
  5. 설정: 순환 계산 **포함된 열이 아닌 이전 열을 기준으로 보존을 계산할 수 있습니다. 따라서 사용자는 각 월에 포함됩니다**
  6. 세그먼트: 특정 세그먼트를 선택하여 이 분석을 추가로 추진할 수 있습니다
    1. 특정 랜딩 페이지
    2. 장치 유형
    3. 마케팅 채널

결과 해석

2022년:

  1. 보유율이 가장 높은 월 +1개월에는 1월, 4월 및 11월이 포함됩니다
  2. 거래량이 가장 많은 달에는 2월과 5월이 포함됩니다
  3. 매달 사이트를 다시 방문하는 방문자는 1,000명에 이릅니다

2022 유지 테이블

2021년:

  1. 보존률이 가장 높은 월 +1개월에는 4월, 1월 및 3월이 포함됩니다.
  2. 거래량이 가장 많은 달에는 2월과 5월이 포함됩니다

2021 유지 테이블

작업 항목:

~1,000명의 방문자를 기반으로 세그먼트를 만들고 자세히 알아보십시오.

  • 어디에 있나요?
  • 일년 내내 어떤 제품을 구매합니까?
  • 어떤 상점에서 물건을 사나요?

주요 기간 동안 볼륨에 따라 보존 정책을 추진할 수 있는 영업 기회 강조:

  • 볼륨을 활용하기 위해 2월과 5월 동안 추가적인 끈적임을 유도할 수 있는 특정 전략이 있습니까?

반복 구매자를 파악하기 위해 주문에 대한 반복 분석

  • 동일한 달에 대해 가장 높은 +1개월 유지율이 있습니까?
  • 방문의 가장 높은 월은 주문과 동일합니까?

3부: 포함 기준에 두 지표 추가

로그인의 영향 이해

이 클라이언트는 로열티 프로그램의 가치를 이해하고자 하기 때문에, 분석의 다음 단계에는 로그인 성공 이벤트에 포함 지표로 집단에 추가하는 작업이 포함되었습니다.

주의: 집단 분석은 계산된 지표(예: 전환율) 또는 정수가 아닌 지표(예: 수입)에 사용할 수 없습니다. 세그먼트에 사용할 수 있는 지표만이 집단 분석에 사용될 수 있으며 한번에 1 이상으로 증분될 수 있습니다.

사이트에서 로그인하는 사용자를 더 많이 유지할 수 있습니까?

더 많은 사용자가 로그인할 수 있다면 어떤 영향이 있습니까? 더 고착적인 경험인가요?

집단 테이블 설정

  1. 날짜 범위 설정: 2022년 1월~12월
  2. 포함 기준: 방문 횟수 + 로그인 성공 이벤트
  3. 반환 기준: 방문 횟수
  4. 세부기간:
  5. 설정: 순환 계산 **포함된 열이 아닌 이전 열을 기준으로 보존을 계산할 수 있습니다. 따라서 사용자는 각 월에 포함됩니다**

결과 해석

2022년:

  1. 보존율이 가장 높은 월 +1개월에는 1월, 4월 및 11월(첫 번째 집단 테이블과 동일한 달)이 포함됩니다.
  2. 분량이 가장 많은 달에는 2월과 5월, 12월이 포함된다
  3. 매월 **두 배보다 많은 2500명의 방문자가 반환됩니다

작업 항목:

체크아웃 중에 사용자가 계정을 만들도록 하기 위한 사이트 사용자 경험을 조사합니다.

집단 테이블 4

4부: 사용자 정의 Dimension 집단

사용자 정의 차원 집단: 시간 기반 집단 (기본값)이 아니라 선택한 차원을 기반으로 그룹을 생성합니다. 많은 고객이 시간 이외의 다른 항목으로 집단을 분석하기를 원하며 새로운 사용자 정의 차원 집단 기능은 자신이 선택한 차원을 기준으로 집단을 구축할 수 있는 유연성을 제공합니다. 마케팅 채널, 캠페인, 제품, 페이지, 지역 또는 의 기타 차원과 같은 차원 사용 Adobe Analytics 이러한 차원의 다양한 값을 기준으로 유지 변경 방법을 보여 줍니다.

사용자 정의 Dimension 집단 세그먼트 정의는 반환 정의의 일부가 아니라 포함 기간의 일부로만 차원 항목을 적용합니다.

사용자 정의 차원 집단 선택 사항을 선택한 후 원하는 영역으로 차원을 드래그할 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 기간 동안 유사한 차원 항목을 비교할 수 있습니다. 예를 들어 도시의 성과를 나란히 비교할 수 있습니다

사이드, 제품, 캠페인 등 상위 14차원 항목을 반환합니다. 그러나 필터 (끌어다 놓은 차원의 오른쪽으로 마우스를 가져가면 액세스할 수 있음)를 사용하여 원하는 차원 항목만 표시할 수 있습니다. 사용자 정의 차원 집단은 지연 테이블 기능과 함께 사용할 수 없습니다.

사이트의 고착성을 유발하는 제품은 무엇입니까?

사용자 정의 Dimension 집단 테이블은 평균보다 높은 유지율을 유도하는 제품을 강조 표시합니다. 이 표는 주목할만한 최고 제품을 제공하는 내부 및 외부 마케팅 캠페인을 추진하기 위해 최고 제품을 식별하는 데 도움이 됩니다.

2월: 유지율이 더 높은 3개 제품이 단연 돋보임

  1. 제품 1
  2. 제품 2
  3. 제품 3

3월:

  1. 제품 1
  2. 제품 2
  3. 제품 3 — 평균 보존률에 비해 높은 보존률로 종종 우수한 성능을 발휘합니다.

집단 테이블 5

결론

집단 분석 및 사용자 정의 Dimension 집단은 고객 행동을 이해하고 디지털 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 기업은 유지 비율, 로그인 비율 및 특정 제품의 영향을 분석하여 데이터 중심의 의사 결정을 내려 고객 경험을 개선하고 성장을 촉진할 수 있습니다.

작성자

이 문서의 작성자:

제니퍼 야센다

제니퍼 야센다, 메리어트 수석 Director

Adobe Analytics 챔피언

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