히스토그램을 통한 통찰력 확보: Analytics의 평균 이상

평균 이상의 통찰력을 얻기 위해 분석에서 히스토그램의 영향을 알아봅니다. 히스토그램은 고객 행동, 방문자 참여, 기술 성능 및 양식 오류에서 데이터 패턴을 보여 주므로, Workspace Adobe에서 보다 심층적인 통찰력과 정보에 입각한 결정을 가능하게 합니다.

바로 뛰어들자. 히스토그램을 사용해야 합니다. 그 이유를 설명하려고 합니다. 하지만 첫 번째 질문에 답하고 싶습니다. 히스토그램이란 세상에서 무엇일까요? 알겠어요. 대부분의 경우, 수많은 막대기가 올라가는 것을 보면 막대그래프라고 생각할 수 있습니다. 네, 히스토그램은 비슷해 보이지만 확실히 다르네요. 막대 차트는 항목을 비교하는 반면 히스토그램은 변수가 발생한 빈도를 보여줍니다. 한번 보세요. 다음은 바 차트입니다.

우리는 6개의 모델을 가지고 있고, 각각의 모델에 대한 수입을 비교할 수 있습니다. 우리는 요하네스버그 모델이 가장 많은 수입을 가지고 있는 반면 베를린이 가장 적은 수입을 가지고 있다는 것을 본다.

이제 히스토그램을 살펴보겠습니다.

x축의 하단에는 각 고객이 구매한 제품의 수가 있습니다. 첫 번째 막대는 고객이 한 단위를 구매한 빈도를 나타내고, 두 번째 막대는 고객이 두 단위를 구매한 빈도를 나타내며, 최대 10개 이상을 구매한 고객까지 선택할 수 있습니다.

그렇다면, 이것이 어떻게 유용할까요? 음, 대부분의 사람들이 한 개씩만 구매하는 것을 볼 수 있어요. 5대가 될 때까지 계속 줄어들고 있어요. 그런 다음 10개가 될 때까지 다시 감소합니다. 이것은 고객들이 정말로 5의 배수로 사는 것을 좋아한다는 사실을 지적하며, 우리는 그것을 활용하기 위해 특별한 가격이나 포장을 제공해야 할 것이다. 하지만 다른 용도로도 많이 쓰입니다.

방문자 참여 이해

사이트 또는 앱이 반복 트래픽에 의존하는 경우 돌아오는 방문자의 수와 그 빈도를 알고 싶을 수 있습니다. 사용할 수 있는 가장 간단한 히스토그램 중 하나는 두 번 이상 돌아오는 방문자가 몇 명인지 확인하는 것입니다. 시간별로 히스토그램을 추적하면, 오른쪽의 막대가 더 커지고 왼쪽의 막대가 더 짧아지기를 바라면서 진행 상황을 볼 수 있습니다.

아마도 당신은 기사를 읽으면서 사람들을 사이트에 계속 유지하기를 원할 것이다. 얼마나 많은 방문자가 다른 수의 문서를 읽는지를 보여주는 히스토그램은 참여 수준에 대한 통찰력을 제공합니다. 이것이 도움이 되는 이유는 무엇입니까? 대부분의 방문자가 한 개의 기사를 읽고 떠나지만 참여도가 높은 일부 방문자는 세 개의 기사를 읽고 떠난다고 가정해 보겠습니다. 좋은 정보네요! 이제 방문자가 문서를 한 개 더 읽을 수 있도록 하기 위해 읽은 첫 번째 및 세 번째 문서의 페이지를 개인화해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

고객 행동 이해

병원 시스템의 환자 기록을 위한 제품 소유자가 나에게 자료를 요청했어요. 의료 기록을 얻기 위해 선택할 수 있는 6개의 지역이 있었다. 그녀는 얼마나 많은 사람들이 한 명 이상을 클릭하는지 알고 싶어했다. 1, 2, 3, 4, 5 또는 6 옵션을 클릭하는 방문자의 수를 보여 주는 히스토그램을 만들었습니다. 과도한 것 같지만, 절반 이상의 방문자가 최소 두 개의 옵션을 클릭했고 전체 방문자의 3.2%가 여섯 개 옵션을 모두 클릭했다. 그 막대 그래프가 그녀 앞에 있는 상태에서 그녀는 행동을 시작하고 로드맵을 재배열하고 옵션을 두 개로 단순화했다. 이것은 환자의 경험을 훨씬 더 단순하게 만들었다.

기술 성능 이해

얼마나 많은 방문자가 얼마나 많은 기술 오류를 경험하는지에 대한 히스토그램을 설정하면 사이트의 성능이 어떻게 기술적으로 향상되는지를 잘 이해할 수 있습니다. 많은 방문자가 많은 기술 오류를 경험하는 것은 이러한 기술 수정 사항의 우선 순위를 매기기 시작하는 신호입니다.

양식 성능 이해

양식의 오류 메시지는 다른 문제입니다. 이는 방문자 오류이지 사용자 측의 오류가 아닙니다. 하지만 얼마나 많은 방문자가 얼마나 많은 오류를 경험하고 있는지를 보여 주는 히스토그램의 이점을 얻을 수 있습니다. 많은 방문자에게 많은 오류가 발생했음을 나타내는 막대 그래프가 표시되면 자신의 잘못이 아닐 수 있습니다. 이는 양식에 이름이 잘못된 필드, 명확하지 않은 지침 또는 필수 필드를 숨기는 디자인이 있음을 보여주는 좋은 징후입니다.

계산된 지표가 왜 아닙니까?

이렇게 하면 계산된 지표가 있는 것과 어떻게 다른지 물어볼 수 있습니다. 이봐, 나는 좋은 계산된 지표를 좋아해. 사이트 성능을 이해하는 데 절대적으로 필수적인 도구라고 생각합니다. 그러나 내가 열거한 많은 사용 사례의 문제는 평균적으로 문제의 크기를 보여주지만 그 범위를 모호하게 만들 수 있다는 것입니다. 히스토그램이 위의 일부 사용 사례에 대한 추가 정보를 제공하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

보시다시피 히스토그램은 나름의 용도가 있을 뿐만 아니라 평균적으로 얻을 수 있는 통찰력을 심화시킨다. Adobe Analytics에서 즉시 사용할 수 있는 시각화이며 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 사용 사례가 귀하에게 도움이 되거나 영감을 줄 수 있기를 바랍니다. 행복한 시각화!

작성자

이 문서의 작성자:

Gitai Ben-Ammi, Concentrix Catalyst 수석 컨설턴트

Adobe Analytics 챔피언