순성장 보기

다음 순성장 보기 유형 은 특정 기간 동안 사용자를 얻거나 잃는 속도에 대한 통찰력을 제공합니다. 가로축은 시간간격인 반면 세로축은 생장의 측정치이다.

각 데이터 포인트는 다음 공식을 사용하여 계산된 순 증가율을 나타냅니다.

([New users] + [Return users]) / [Dormant users]

이 공식의 결과는 비율이다. 다음의 순 성장 1 는 균형을 나타냅니다. 제품이 손실된 사용자와 동일한 수를 얻었습니다. 보다 큰 순 성장 1 긍정적인 성장을 나타냅니다. 휴면 사용자보다 신규 + 재방문 사용자가 더 많습니다. 마찬가지로 순 증가율이 1 손실을 나타냅니다. 신규 + 재방문 사용자보다 휴면 사용자가 더 많습니다.

와 유사 활성 보기 유형, 사용자는 다음과 같이 정의됩니다.

  • 신규: 사용자가 현재 기간 동안 활성화되었지만 이전에 활성화되지 않았습니다. 마우스를 ' 위로 가져가면 새 사용자를 결정하기 위해 분석이 얼마나 뒤돌아보는지 확인할 수 있습니다.새 사용자차트 범례의 ' 전환 확인 범위는 선택한 날짜 범위 및 간격을 기반으로 동적으로 결정됩니다.
  • 반환: 사용자가 현재 기간에서 활성화되었고 바로 이전 기간에서는 활성화되지 않았지만, 이전에 활성화된 적이 있었습니다. 마우스를 ' 위로 가져가면 재방문 사용자를 결정하기 위해 분석이 얼마나 오래 되돌아보는지 확인합니다.사용자 반환차트 범례의 ' 전환 확인 범위는 선택한 날짜 범위 및 간격을 기반으로 동적으로 결정됩니다.
  • 휴면 상태: 사용자가 이전 기간에서는 활성화되었지만 현재 기간에서는 활성화되지 않았습니다. 휴면 사용자는 활성 사용자의 총 수에 포함되지 않습니다.
NOTE
반복 사용자는 사용자의 이익 또는 손실을 나타내지 않으므로 이 계산에 포함되지 않습니다.

사용 사례

이 보기 유형에 대한 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 성능 평가: 새 사용자를 확보할 때 제품의 전체 성능을 평가할 수 있습니다. 증가 트렌드를 추적하면 제품이 원하는 속도로 사용자를 유치하고 유지하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
  • 사용자 확보 분석: 사용자 확보 전략의 효과를 평가할 수 있습니다. 검색 엔진, 캠페인 또는 기타 마케팅 채널과 같은 사용자 성장의 소스를 분석하면 성장의 가장 중요한 소스를 식별할 수 있으므로 그에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다.
  • 이탈 분석: 순 증가에는 공식에 감소(휴면 사용자)가 포함됩니다. 시간에 따른 사용자 기반의 전반적인 상태를 평가할 수 있습니다. 지속적으로 순 증가율이 아래에 있는 경우 1: 보존 전략을 신속하게 구현할 수 있는 많은 감소량을 나타냅니다.

쿼리 레일

쿼리 레일을 사용하면 다음 구성 요소를 구성할 수 있습니다.

  • 보기: 이 보기 유형과 활성.
  • 이벤트: 측정할 이벤트입니다. 이 보기 유형은 사용자를 기반으로 하므로 기간 내에 한 번 이벤트와 상호 작용하는 사용자는 활성 사용자로 계산됩니다. 쿼리에 이벤트를 하나 포함할 수 있습니다.
  • 다음으로 계산됨: 선택한 이벤트에 적용할 계산 방법입니다. 옵션은 다음과 같습니다 사용자 수 및 사용자 비율.
  • 세그먼트: 측정할 세그먼트입니다. 쿼리에 하나의 세그먼트를 포함할 수 있습니다.

시간 비교

현재 기간을 이전 기간과 비교할 수 있습니다. 이 메뉴에서 옵션을 선택하면 모든 데이터 포인트에 유사한 색상의 점선 상대가 표시됩니다. 이 대응 항목은 선택한 이전 날짜 범위에서 동일한 지표를 나타냅니다. 이 옵션을 설정하면 차트와 테이블의 행 수가 두 배가 됩니다.

사용 가능한 시간 비교 옵션에는 이전 기간, 13주 전, 52주 전 및 사용자 지정된 날짜 범위가 포함됩니다. 사용자 지정 날짜 범위를 선택하면 숫자와 세부기간을 선택할 수 있는 추가 옵션이 나타납니다. 없음을 선택하면 날짜 비교가 제거됩니다.

날짜 범위

분석에 필요한 날짜 범위입니다. 이 설정에는 두 가지 구성 요소가 있습니다.

  • 간격: 트렌드 데이터를 보려는 날짜 세부 기간입니다. 유효한 옵션에는 시간별, 일별, 주별, 월별 및 분기별 이 포함됩니다. 동일한 날짜 범위에는 차트의 데이터 요소 수와 테이블의 열 수에 영향을 주는 간격이 다를 수 있습니다. 예를 들어 일별 세부기간을 사용하여 3일 동안의 분석을 보면 데이터 포인트가 세 개만 표시되는 반면, 시간별 세부기간을 사용하여 3일 동안의 분석에서는 데이터 포인트가 72개로 표시됩니다.
  • 날짜: 시작 및 종료 날짜입니다. 롤링 날짜 범위 사전 설정 및 이전에 저장된 사용자 지정 범위는 편의상 사용하거나, 달력 선택기를 사용하여 고정 날짜 범위를 선택할 수 있습니다.
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