폴아웃 개요 fallout-overview

ConversionFunnel 폴아웃 시각화는 사용자가 페이지의 사전 정의된 순서를 떠나고(폴아웃) 계속 따라가는(폴스루) 위치를 보여 줍니다.

폴아웃 시각화의 비디오 데모를 봅니다.
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https://video.tv.adobe.com/v/345883/?quality=12

이 비디오에서는 Adobe Analytics을 사용하는 기능을 보여 줍니다. 그러나 이 기능은 Customer Journey Analytics에서도 유사하게 사용할 수 있습니다. 용어의 다음과 같은 차이점에 유의하십시오.

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Adobe Analytics Customer Journey Analytics
세그먼트 필터
방문자 개인
방문 세션
히트 이벤트

폴아웃 시각화를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 동일한 보고서에서 서로 다른 두 개의 필터를 나란히 놓고 비교
  • 단계 절차(터치포인트)를 드래그 앤 드롭하고 다시 정렬합니다.
  • 서로 다른 차원 및 지표의 값을 혼합하고 일치시킵니다.
  • 다차원 폴아웃 보고서를 만듭니다.
  • 폴아웃 직후 고객이 이동하는 위치를 식별합니다.

폴아웃은 시퀀스에서 각 단계 또는 터치포인트 간 전환 및 폴아웃 비율을 보여 줍니다.

예를 들어 구매 프로세스 동안 개인의 폴아웃 지점을 추적할 수 있습니다. 시작 터치포인트와 완료 터치포인트를 선택하고, 중간 터치포인트를 추가하여 간단하게 웹 사이트 탐색 경로를 만들어 보십시오. 다차원 폴아웃을 수행할 수도 있습니다.

폴아웃, 플로우 및 여정 캔버스 시각화 중 선택

폴아웃 시각화는 흐름 시각화여정 캔버스 시각화와 유사합니다.

차이점 이해

고객 여정 분석의 다양한 시각화는 고객에게 제공하는 여정을 분석하도록 설계되었습니다.

다음 정보를 사용하여 요구 사항에 가장 적합한 시각화를 선택하십시오.

함수
여정 캔버스
폴아웃
흐름
미리 정의된 페이지 시퀀스
Yes
미리 정의된 분석과 탐색적 분석을 결합합니다. 최종 경로는 경로에서 사전 정의된 노드를 사용할 때 사용됩니다(방문자는 결국 사전 정의된 한 노드에서 다른 노드로 이동하는 한 계산됨). 즉시(최종 아님) 다음 노드도 표시할 수 있습니다.

경로는 최종 경로이거나 다음 접점으로 제한될 수 있습니다.
아니요
탐색적 페이지 시퀀스(ad hoc analysis)
Yes
미리 정의된 분석과 탐색적 분석을 결합합니다. 최종 경로는 경로에서 사전 정의된 노드를 사용할 때 사용됩니다(방문자는 결국 사전 정의된 한 노드에서 다른 노드로 이동하는 한 계산됨). 즉시(최종 아님) 다음 노드도 표시할 수 있습니다.
제한
자유 형식 테이블에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 바로 폴아웃을 볼 수 있습니다.
Yes
탐색적 분석만 사용합니다. 항상 노드 간 하나의 차원 인스턴스 내에 있어야 합니다. 즉, 각 노드는 경로를 따라 즉시(최종 터치포인트가 아닌) 다음 터치포인트를 표시합니다.
사람들이 떠나고(빠짐) 계속 지나간(빠짐) 위치를 표시합니다.
Yes
미리 정의된 여정과 탐색적인 페이지를 모두 표시합니다.
Yes
미리 정의된 여정 표시
Yes
탐색 여정 표시
선형 여정
아니요
여러 진입점과 경로가 있는 비선형 여정
아니요
기본 지표
계산된 지표를 포함한 모든 지표
세션 또는 사람만
발생 횟수(경로 보기)만
보조 지표

계산된 지표를 포함한 모든 지표

아니요
아니요
노드 또는 터치포인트의 구성 요소 지원
지표, 차원 항목, 필터 및 날짜 범위입니다.
지표, 차원 항목, 필터 및 날짜 범위입니다.
차원 항목만(시작 및 종료 터치포인트 제외)
필터 비교
아니요

동일한 보고서에서 서로 다른 두 개의 필터를 나란히 놓고 비교

아니요
구성 요소 드래그 앤 드롭 상호 작용
아니요
Adobe Journey Optimizer 여정

보다 심층적인 분석 및 맞춤화를 위해 Journey Optimizer에서 여정 열기
아니요
아니요

폴아웃 사용 시기

폴아웃과 여정 캔버스 시각화 모두 분석에 유용합니다.

  • 사이트의 특정 프로세스를 통한 전환율 (예: 구매 또는 등록 프로세스)
  • 일반적이고 광범위한 트래픽 흐름: 홈 페이지를 방문한 사람 중 이 흐름은 검색을 수행한 사람 수를 보여줍니다. 그리고 나서 그들 중 얼마나 많은 사람들이 결국 특정한 물건을 보았죠.
  • 사이트에 있는 이벤트 간의 상관 관계. 상관 관계는 개인정보 처리방침을 본 방문자 중 제품을 구매한 비율을 보여 줍니다.

폴아웃 시각화는 다음에 가장 적합합니다.

  • 사전 정의된 여정 시퀀스, 단일 진입점 및 경로를 가진 페이지를 포함하는 폴아웃 분석. (여러 진입점 및 경로가 있는 여정의 경우 여정 캔버스 사용)

  • 동일한 보고서에서 서로 다른 두 필터의 병렬 비교를 수행해야 하는 여정.

위의 표를 사용하여 여정 캔버스, 폴아웃 및 플로우 시각화 간의 차이점을 이해합니다.

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