템플릿 사용

이를 통해 대상자와 대상자가 가장 관심을 갖는 정보의 유형을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 페이지 메타데이터를 조정하여 더 적게 본 페이지의 가시성을 향상시키거나 가장 많이 본 페이지의 콘텐츠를 개선하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원 및 페이지 보기 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 사이트의 트래픽이 시간이 지남에 따라 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 사이트 트래픽을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 트래픽을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 페이지 보기 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 사이트의 트래픽이 시간이 지남에 따라 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 사이트 트래픽을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 트래픽을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 사이트의 도달 범위와 대상자 수가 시간이 지남에 따라 또는 이전 기간과 비교하여 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 최근 시작된 마케팅 캠페인이 캠페인 시작 전후의 고유 방문자 수를 비교하여 새로운 사람들을 사이트로 유치하는 데 성공했는지 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 휴일 기간에 방문하는 사람 수를 전년 대비 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 고유 방문자 수 지표를 사용합니다.

이를 통해 이러한 중요한 지표를 비교하여 사이트를 방문한 고유 사용자 수, 페이지 방문 횟수 및 세션 수를 보다 완벽하게 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 주어진 주 또는 월로 사이트를 방문할 때 각 사용자가 본 평균 페이지 수와 해당 연도의 특정 기간 동안 또는 마케팅 캠페인 실행 전후에 변경된 정도를 평가하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 일 차원, 페이지 보기 횟수 지표, 방문 횟수 지표 및 고유 방문자 수 지표을 사용합니다.

사이트의 최고 인기 항목이나 성과가 가장 높은 섹션을 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면 사이트에서 가장 많이 방문하는 섹션을 더 잘 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 제공하는 제품이나 서비스 중 어느 것이 가장 많은 관심을 불러일으키는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 사이트 섹션 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

사이트로 트래픽을 유도하는 데 가장 성공한 링크를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트에 접속하는 데 가장 많이 사용된 추적 코드(및 해당 코드와 연결된 링크)를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에 링크를 추가하는 위치에 대한 전략을 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 추적 코드 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

특정 장소 방문 직후에 사람들이 가장 많이 가는 장소를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 특정 페이지를 방문한 후 사용자 행동을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 페이지 디자인이나 레이아웃을 최적화하여 어떻게 더 바람직한 페이지(예: 구매 페이지 또는 리뷰 작성 페이지)로 유도할 수 있는지 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원과 이벤트 지표를 사용합니다.

특정 장소 방문 직전에 사람들이 가장 많이 가는 장소를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 가장 많은 트래픽을 특정 페이지로 전송하는 페이지를 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 이전 페이지로 표시되지 않는 페이지에 현재 페이지로 연결되는 더 눈에 띄는 링크가 필요한지 여부를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원과 이벤트 지표를 사용합니다.

제품별 주문 수를 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시됩니다.

이를 통해 어떤 제품의 수요가 가장 높거나 가장 낮은지 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 마케팅 전략을 조정하여 성과가 높은 제품을 홍보하거나 성과가 저조한 제품을 개선하거나 중단하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석을 기반으로 제품 재고를 조정할 수도 있습니다.

이 템플릿은 제품 차원 및 주문 지표를 사용합니다.

방문자가 참여 기간(기본 30일) 동안 매칭되는 최신 마케팅 채널을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 전환하는 사람들을 사이트로 유도하는 데 가장 효과적인 마케팅 채널을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 성과가 좋은 채널에 더 많은 리소스를 할당하거나 성능이 저조한 채널에 더 적은 리소스를 할당하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 마지막 터치 채널 차원 및 고유 방문자 수 지표를 사용합니다.

방문자가 참여 기간(기본은 30일) 동안 매칭되는 최신 마케팅 채널의 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 전환을 유도하는 데 가장 효과적이었던 마케팅 채널뿐만 아니라 해당 마케팅 채널에 대한 세부 정보를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 사이트에 도달하고 '유료 검색' 마케팅 채널과 일치하는 경우 채널 세부 사항을 사용하여 사용한 검색 엔진 또는 검색한 키워드를 확인할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 성과가 좋은 채널에 더 많은 리소스를 할당하거나 성능이 저조한 채널에 더 적은 리소스를 할당하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 마지막 터치 채널 세부 정보 차원 및 고유 방문자 수 지표를 사용합니다.

모든 주문 내에서 모든 구매된 제품의 통화량을 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 시간이 지남에 따라 수익이 어떻게 증가하거나 감소하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 지표를 임의의 차원과 결합하여 매출에 기여한 차원 항목을 알아볼 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 이전 트렌드를 기반으로 미래 수익을 예측하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 추적 코드 차원과 같은 다른 차원을 추가하여 가장 많은 수익을 창출하는 캠페인을 알아볼 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 매출 지표를 사용합니다.

총 구매 이벤트 수를 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 시간이 지남에 따라 제품 및 서비스에 대한 관심이 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 세그먼트를 적용하여 가장 많은 주문을 하는 고객 또는 지역과 시간 경과에 따른 주문 트렌딩을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 주문을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 주문을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 주문 지표를 사용합니다.

모든 주문 내에서 구매된 상품의 총 개수를 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 시간이 지남에 따라 판매량이 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세그먼트를 적용하여 가장 많은 상품을 구매하는 고객 또는 지역과 시간 경과에 따른 판매량 트렌딩을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 판매량을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 기간 동안의 판매량을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 단위 지표을 사용합니다.

이를 통해 이러한 중요한 지표를 비교하여 사이트를 방문한 고유 사용자 수, 페이지 방문 횟수 및 세션 수를 보다 완벽하게 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 주어진 주 또는 월로 사이트를 방문할 때 각 사용자가 본 평균 페이지 수와 해당 연도의 특정 기간 동안 또는 마케팅 캠페인 실행 전후에 변경된 정도를 평가하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 일 차원, 페이지 보기 횟수 지표, 방문 횟수 지표 및 고유 방문자 수 지표을 사용합니다.

이를 통해 사이트의 트래픽이 시간이 지남에 따라 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 사이트 트래픽을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 트래픽을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 페이지 보기 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 대상자와 대상자가 가장 관심을 갖는 정보의 유형을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 페이지 메타데이터를 조정하여 더 적게 본 페이지의 가시성을 향상시키거나 가장 많이 본 페이지의 콘텐츠를 개선하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원 및 페이지 보기 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 사이트의 트래픽이 시간이 지남에 따라 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 사이트 트래픽을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 트래픽을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

이를 통해 사이트의 도달 범위와 대상자 수가 시간이 지남에 따라 또는 이전 기간과 비교하여 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 최근 시작된 마케팅 캠페인이 캠페인 시작 전후의 고유 방문자 수를 비교하여 새로운 사람들을 사이트로 유치하는 데 성공했는지 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 휴일 기간에 방문하는 사람 수를 전년 대비 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 고유 방문자 수 지표를 사용합니다.

방문자가 사이트를 방문할 때마다 소비한 평균 시간을 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 방문자 참여 수준과 방문자가 사이트에 체류한 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 변경하면 방문자가 사이트에 체류하는 시간이 늘어나는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 일 차원과 방문당 체류 시간(초) 지표을 사용합니다.

성공 이벤트가 발생하기 전까지 사용자가 소비한 평균 시간을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 구매 등 원하는 작업을 수행하는 데 소요되는 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트 변경이 방문자의 성공 이벤트에 빠르게 도달할 수 있는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 이벤트까지 남은 시간 및 고유 방문자 수 지표를 사용합니다.

이렇게 하면 사이트에서 가장 많이 방문하는 섹션을 더 잘 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 제공하는 제품이나 서비스 중 어느 것이 가장 많은 관심을 불러일으키는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 사이트 섹션 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

현재 사이트에서 수집 중인 차원 및 지표를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트의 트렌드를 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 ​응답하고 현재 마케팅 콘텐츠와 캠페인의 성능을 적극적으로 관리할 수 있습니다.

이 템플릿은 실시간 보고서를 사용합니다.

어떤 웹 콘텐츠가 가장 많이 소비되고 사용자의 관심을 끌었는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사람들이 사이트에 처음 들어오는 위치, 사이트에서 사람들이 가장 많이 방문하는 섹션, 사이트에서 사람들을 멀어지게 할 가능성이 가장 높은 페이지를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에서 가장 중요한 페이지로 이동하는 경로와 사이트에서 사람들을 멀어지게 할 가능성이 높은 페이지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원 및 페이지 보기 수 지표, 방문 횟수 지표, 고유 방문자 수 지표, 시작 비율 지표, 바운스 비율 지표, 종료 비율 지표 및 콘텐츠 속도 지표를 사용합니다. 시작, 종료 및 상단 섹션에도 흐름 시각화를 사용합니다.

어떤 미디어 콘텐츠가 가장 많이 소비되고 사용자의 관심을 끌고 있는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사람들이 사이트에 처음 들어오는 위치, 사이트에서 사람들이 가장 많이 방문하는 섹션, 사이트에서 사람들을 멀어지게 할 가능성이 가장 높은 페이지를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에서 가장 중요한 페이지로 이동하는 경로와 사이트에서 사람들을 멀어지게 할 가능성이 높은 페이지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원 및 페이지 보기 수 지표, 방문 횟수 지표, 고유 방문자 수 지표, 시작 비율 지표, 바운스 비율 지표, 종료 비율 지표 및 콘텐츠 속도 지표를 사용합니다. 또한 시작, 종료 및 상단 섹션에는 플로우 시각화, 가장 일반적인 페이지에 대한 페이지 보기를 표시하는 Satterplot 시각화, 버킷된 시간별로 페이지 보기를 표시하는 막대 시각화, 사이트에서 보낸 평균 시간의 트렌드 보기를 표시하는 선 시각화를 사용합니다.

특정 장소를 방문하기 전이나 후에 사람들이 가는 가장 일반적인 장소를 봅니다.

이렇게 하면 사용자가 사이트에 처음 들어왔을 때 어디로 이동하는지, 사람들이 가장 많이 방문하는 사이트 섹션과 사이트를 떠나기 전에 방문할 가능성이 가장 높은 페이지를 더 잘 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에서 가장 중요한 페이지로 이동하는 경로와 사이트에서 사람들을 멀어지게 할 가능성이 높은 페이지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 페이지 차원 및 페이지 보기 수 지표, 방문 횟수 지표, 고유 방문자 수 지표, 시작 비율 지표, 바운스 비율 지표, 종료 비율 지표 및 콘텐츠 속도 지표를 사용합니다. 또한 시작, 종료 및 상단 섹션에 대해 플로우 시각화, 가장 일반적인 페이지에 대한 페이지 보기를 표시하는 산점도 시각화, 버킷 시간별로 페이지 보기를 표시하는 막대 시각화, 사이트에서 보낸 평균 시간의 트렌드 보기를 표시하는 선 시각화를 사용합니다.

미리 정의된 페이지 시퀀스를 통해 사람들이 어디에서 떠나거나 계속 읽는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자가 사용자 여정 중 어디에서 이탈하는지 더 잘 이해할 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트의 특정 프로세스(예: 구매 또는 등록 프로세스)를 통한 전환율을 분석하거나 사이트에서 발생하는 이벤트 간의 상관 관계를 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 개인정보 처리방침을 본 사람 중 실제로 제품을 구매한 사람의 비율을 확인할 수 있습니다. 또한 이 템플릿을 사용하여 동일한 보고서에서 두 개의 서로 다른 세그먼트를 나란히 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 폴아웃 시각화를 사용합니다.

여정의 모든 지점에서 사람들이 사용한 디바이스를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 얼마나 많은 사람들이 브랜드와 상호 작용하는지, 그들이 사용하는 디바이스 유형은 무엇인지와 여러 디바이스를 사용하는 것이 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 사람들이 모바일 디바이스에서 작업을 시작한 다음 나중에 데스크탑 PC로 이동하여 작업을 완료하는 빈도는 얼마나 됩니까? 사용자가 하나의 디바이스에서 다른 디바이스로 이동하는 가장 일반적인 경로는 무엇입니까? 어디에서 중단됩니까? 어디에서 성공합니까? 등의 질문에 대한 답을 구할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 모바일 경험에 대해 사용자 여정의 특정 부분을 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 흐름 시각화, 폴아웃 시각화, 집단 분석, 사람 지표 및 고유 장치 지표를 사용합니다.

사이트에서 충성도가 높은 사용자가 누구인지, 그들이 사이트에서 무엇을 하고 있는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 일반 사용자가 사이트를 방문하는 횟수, 사람들이 사이트에 재방문하는 빈도 및 재방문 사이의 일 수를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사용자를 사이트를 재방문하도록 하는데 가장 효과적인 콘텐츠가 무엇인지 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 방문 횟수 지표 및 고유 방문자 수 지표을 사용합니다.

모든 디지털 디바이스에 걸쳐 미디어 오디오 소비 트렌드 및 상위 지표를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 사이트에서 오디오 콘텐츠를 어떻게 소비하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 많이 소비되는 콘텐츠가 무엇인지 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 방문 횟수 지표 및 고유 방문자 수 지표을 사용합니다.

모든 디지털 디바이스에 걸쳐 미디어 소비 트렌드 및 상위 지표를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 일반 사용자가 사이트를 방문하는 횟수, 사람들이 사이트에 재방문하는 빈도 및 재방문 사이의 일 수를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사용자를 사이트를 재방문하도록 하는데 가장 효과적인 콘텐츠가 무엇인지 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 방문 횟수 지표 및 고유 방문자 수 지표을 사용합니다.

방문자가 사이트를 방문할 때마다 소비한 평균 시간을 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 방문자 참여 수준과 방문자가 사이트에 체류한 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 변경하면 방문자가 사이트에 체류하는 시간이 늘어나는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 일 차원과 방문당 체류 시간(초) 지표을 사용합니다.

다시 로드 중 차원 항목이 있었던 횟수를 확인할 수 있습니다. 방문자가 브라우저를 새로 고치는 것이 다시 로드를 트리거하는 가장 일반적인 방법입니다.

이를 통해 특정 페이지에서 방문자가 페이지를 다시 로드해야 하는 문제가 발생하는 경우를 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 어떤 페이지에 해결해야 할 문제가 있는지 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 다시 로드 지표를 사용합니다.

방문자가 사이트를 방문할 때마다 소비한 평균 시간을 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 방문자 참여 수준과 방문자가 사이트에 체류한 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 변경하면 방문자가 사이트에 체류하는 시간이 늘어나는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 일 차원과 방문당 체류 시간(초) 지표을 사용합니다.

사람들이 주어진 세션을 위해 사이트를 처음 방문할 때 액세스하는 상위 페이지를 봅니다.

이를 통해 사이트에 가장 많은 트래픽이 유입되는 페이지를 더 잘 이해하거나 방문자가 사이트에 대해 갖는 첫인상을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사람들이 사이트에서 처음 접하는 초기 경험을 최적화하거나 사이트에 들어갈 때 처음 보는 페이지가 환영하는 분위기이고 사이트의 다른 영역에 대한 필요한 링크를 제공하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 세션 지표를 사용합니다. 또한 막대 시각화와 자유 형식 테이블 시각화도 사용합니다.

사용자가 사이트를 처음 방문했을 때 액세스하는 상위 페이지를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트에 가장 많은 트래픽이 유입되는 페이지를 더 잘 이해하거나 방문자가 사이트에 대해 갖는 첫인상을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사람들이 사이트에서 처음 접하는 초기 경험을 최적화하거나 사이트에 들어갈 때 처음 보는 페이지가 환영하는 분위기이고 사이트의 다른 영역에 대한 필요한 링크를 제공하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 세션 지표를 사용합니다. 또한 막대 시각화와 자유 형식 테이블 시각화도 사용합니다.

단일 고유 페이지로 구성된 방문 횟수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자 참여 수준과 방문자가 사이트에 체류한 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 변경하면 방문자가 사이트에 체류하는 시간이 늘어나는지를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 단일 페이지 방문 횟수 차원을 사용합니다.

사이트를 떠나기 직전에 사람들이 액세스하는 상위 페이지를 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면 ​사람들이 사이트를 떠나게 하는 페이지를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사람들이 떠나기 전에 경험하는 것을 최적화하기 위해 일반 종료 페이지를 업데이트하거나 사용자가 사이트에 머물도록 유도하는 콘텐츠 또는 링크를 포함하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 세션 지표를 사용합니다. 또한 막대 시각화와 자유 형식 테이블 시각화도 사용합니다.

Adobe Experience Manager 사이트의 성과 데이터를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 Adobe Experience Manager의 가치 실현을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 Experience Manager 설정을 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

Adobe Experience Manager 양식의 성과 데이터를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 Adobe Experience Manager의 가치 실현을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 Experience Manager 설정을 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

ITP(Intelligent Tracking Prevention)가 데이터 수집 및 보고에 미치는 효과를 확인하고 분석할 수 있습니다.

이를 통해 ITP가 부과한 쿠키 제한으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 손실을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 ITP의 영향을 최소화하도록 분석 설정을 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

장바구니, 체크아웃, 주문을 표시하는 단계 시각화에서 제품 전환을 확인할 수 있습니다. 전환율, 매출 평균, 단위 평균, 주문 평균을 확인할 수도 있습니다.

이를 통해 사람들이 전환 프로세스를 어떻게 진행하고 드롭 오프하는지 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 웹 사이트를 개선하여 체크아웃 프로세스를 더욱 원활하게 진행하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

최상위 판매자나 가장 많이 본 항목과 같은 주요 지표를 유도하는 제품을 봅니다.

이를 통해 어떤 제품이 가장 성공적인지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 성공적인 제품에 대한 자금 지원을 늘리고 덜 성공적인 제품에 대한 자금 지원을 줄이는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 주문 지표와 제품 차원을 사용합니다.

어떤 제품이 가장 성과가 좋은지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 어떤 제품이 가장 성공적인지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 성공적인 제품에 대한 자금 지원을 늘리고 덜 성공적인 제품에 대한 자금 지원을 줄이는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 제품 보기, 장바구니 추가, 주문, 매출 및 판매량 지표를 사용합니다. 또한 제품 차원도 사용합니다.

사이트의 각 제품 카테고리와 연계된 방문 횟수를 확인할 수 있습니다. 이 기능은 제품 변수를 사용하고 제품 카테고리에 대한 지표를 보려는 구현에 유용합니다. 사이트에 제품이 없을 경우 이 템플릿을 채우는 차원을 의도적으로 비워 둘 수 있습니다.

가장 많이 팔린 제품이나 가장 많이 본 제품을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

학습한 내용에 따라, 특정 제품에 대한 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는 것과 같이 ​할 수 있습니다.

이 템플릿은 카테고리 차원 및 방문 횟수 지표를 사용합니다.

장바구니에 제품 추가, 장바구니 보기, 장바구니에서 제품 제거, 체크아웃 등 주요 체크아웃 이벤트를 수행한 횟수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 체크아웃 프로세스의 어떤 부분이 전환으로 이어지는지, 어떤 부분이 장바구니 포기 가능성이 높은지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 체크아웃 프로세스의 특정 단계에서 마찰을 줄이는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은

장바구니에 제품을 추가한 사람의 수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 장바구니에 추가되는 전체 제품 수 대비 장바구니에 제품을 추가하는 사람의 수를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 제품 페이지의 효과를 측정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿에서는 장바구니 지표를 사용합니다.

사람들이 장바구니를 조회한 횟수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 장바구니 포기율을 낮추기 위해 체크아웃 경험을 더 잘 이해하거나 다양한 제품 간의 장바구니 추가와 체크아웃 사이의 시간을 분석할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 장바구니에 가장 오래 보관되어 포기 위험이 가장 큰 제품에 대한 프로모션을 제공하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 장바구니 보기 수 지표를 사용합니다.

사람들이 장바구니에 제품을 추가한 횟수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 제품에 대한 고객의 관심이 장바구니에 추가할 만큼 높은 전환 단계 부분을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 모든 고객을 위한 제품 추천 개선과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 작업은 동일한 장바구니에 자주 추가되는 제품을 분석하고 이미 장바구니에 있는 품목을 기준으로 관련 제품을 제안함으로써 이루어질 수 있습니다.

사람들이 장바구니에서 제품을 제거한 횟수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 고객이 더 이상 제품에 관심이 없는 전환 단계 부분을 더 잘 이해하거나 체크아웃 프로세스에서 문제가 발생할 수 있는 부분을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 복잡한 사용자 경험 등 체크아웃 프로세스에 존재할 수 있는 잠재적 장벽을 제거하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 장바구니 제거 수 지표를 사용합니다.

세션, 장바구니, 주문을 표시하는 단계 시각화에서 구매 전환을 확인할 수 있습니다. 전환율, 매출 평균, 단위 평균, 주문 평균을 확인할 수도 있습니다.

이를 통해 사람들이 전환 프로세스를 어떻게 진행하고 드롭 오프하는지 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 웹 사이트를 개선하여 체크아웃 프로세스를 더욱 원활하게 진행하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

매출 지표를 임의의 차원과 결합하여 매출에 기여한 차원 항목을 더 잘 이해하는 데 ​도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 매출에 기여한 상위 캠페인 (추적 코드 차원 사용)을 볼 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 예상한 매출 목표를 충족하지 않는 캠페인 조정과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 매출 지표를 사용합니다.

이렇게 하면 Orders 지표를 임의의 차원과 결합하여 주문에 기여한 차원 항목을 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 구매에 기여한 상위 캠페인(추적 코드 차원 사용)을 볼 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 예상한 구매 목표를 충족하지 않는 캠페인 조정과 같은 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 주문 지표를 사용합니다.

모든 주문 내에서 구매된 상품의 총 개수를 확인할 수 있습니다. 데이터는 일정 기간 동안 표시되며 이전 기간과 비교됩니다.

이를 통해 시간이 지남에 따라 판매량이 어떻게 증가하거나 감소하는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세그먼트를 적용하여 가장 많은 상품을 구매하는 고객 또는 지역과 시간 경과에 따른 판매량 트렌딩을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 캠페인이 시작되기 전과 후의 판매량을 비교하여 최근에 시작된 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 전년 대비 휴일 기간 동안의 판매량을 비교할 수도 있습니다.

이 템플릿은 일 차원 및 단위 지표을 사용합니다.

판매 개선에 도움이 되는 상거래 활동에 대한 소매점을 위해 미리 제작된 인사이트를 확인할 수 있습니다. 이는 Adobe Commerce 사용자를 대상으로 하지만 모든 온라인 소매점에서 활용할 수 있습니다.

이를 통해 상거래 활동이 매출 수치에 어떻게 기여하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 많은 ROI를 얻는 활동에 대한 예산을 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

내 브랜드와 상호 작용하는 사람의 수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트의 사용 추세를 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트의 새 방문자를 생성하는 데 있어 최근 마케팅 활동의 효과를 측정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

맵 시각화를 통해 방문자 위치 개요를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 ​사이트를 방문하는 방문자의 위치를 더 잘 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 많은 관심과 기회가 표시된 위치에서 마케팅 리소스를 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

사이트를 방문하는 사람들의 출신 국가를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 어느 국가에서 가장 많이 사이트에 방문하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 데이터를 사용하여 해당 국가에서 마케팅 활동에 집중하거나 기본 언어가 다른 국가에서 사이트 경험이 최적화되도록 하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿에서는 국가 차원을 사용합니다.

사이트를 방문하는 사람들이 (미국) 어느 주에서 왔는지 확인할 수 있습니다. 이 차원은 미국에만 해당된다는 점을 제외하면 지리적 지역 템플릿과 유사합니다.

이를 통해 미국 어디에서 가장 많이 사이트에 방문하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 데이터를 사용하여 해당 주에서 마케팅 활동에 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 미국 주 차원을 사용합니다.

사이트를 방문한 사람들이 어느 지리적 지역에서 왔는지 확인할 수 있습니다. 한 지역은 국가보다는 작지만 도시보다는 큰 지리적 영역입니다. 일부 국가의 경우 지역이 주, 도 또는 현입니다. 기타 영역에서는 자치국, 부서 또는 대도시권입니다.

이를 통해 어느 지역에서 가장 많이 사이트에 방문하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 데이터를 사용하여 해당 지역의 마케팅 활동에 주력하거나 기본 언어가 다른 지역에서 사이트 경험이 최적인지 확인하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 ID(변수/지역) 및 지역 차원을 사용합니다.

사이트를 방문하는 사람들의 출신 도시를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 어느 도시에서 가장 많이 사이트에 방문하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 데이터를 사용하여 해당 도시에서의 마케팅 활동에 집중하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 도시 차원을 사용합니다.

사이트 방문자가 미국 내 지정 마케팅 지역(DMA) 중 어디에서 가장 많이 방문했는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 어느 지역에서 가장 많이 사이트에 방문하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 데이터를 사용하여 가장 성공적인 지역에서 마케팅 활동에 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

방문자가 콘텐츠를 보기 위해 선호하는 상위 언어를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 가장 자주 선호하는 방문자 언어를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 인기 있는 언어에 대한 집중 현지화 노력이나 마케팅 활동과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 언어 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 액세스하는 상위 시간대를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 어느 시간대에 활동하고 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 적은 사용자에게 영향을 미치는 시간대로 사이트 유지 관리를 조정하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

방문자가 사이트에 액세스하는 상위 도메인을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 어떤 조직에 속해 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 큰 고객을 겨냥한 콘텐츠를 제작하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

사이트에 액세스하는 방문자의 최상위 도메인을 확인합니다.

이를 통해 방문자가 어떤 조직에 속해 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 큰 고객을 겨냥한 콘텐츠를 제작하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

운영 체제, 브라우저 및 장치와 같이 사람들이 사이트에 액세스하는 데 사용하는 기술과 관련된 정보를 봅니다.

이를 통해 사이트에 액세스할 때 가장 자주 사용되는 기술을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 ​사이트에서 사용되는 기술을 최적화하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 브라우저의 이름과 버전을 확인할 수 없습니다.

이를 통해 방문자가 가장 많이 사용하는 브라우저를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 상위 브라우저를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

이 템플릿은 브라우저 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 브라우저를 만든 조직의 이름을 확인할 수 있습니다. 이는 동일한 브라우저의 다른 버전을 별도의 차원 항목으로 나열하지 않는다는 점에서 브라우저 템플릿과 다릅니다.

방문자가 사용하는 가장 일반적인 브라우저를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다

학습한 내용을 바탕으로 상위 브라우저를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

이 템플릿은 브라우저 유형 차원을 사용합니다.

사람들이 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 브라우저 폭을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자에게 콘텐츠가 어떻게 표시되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 브라우저 폭을 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

이 템플릿은 브라우저 차원을 사용합니다.

사람들이 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 브라우저 높이를 봅니다.

이를 통해 방문자에게 콘텐츠가 어떻게 표시되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 브라우저 높이를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

이 템플릿은 브라우저 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 운영 체제와 버전을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 가장 많이 사용하는 운영 체제와 버전을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 상위 운영 체제 및 버전을 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 운영 체제를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자가 가장 많이 사용하는 운영 체제를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 상위 운영 체제를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스에 셀룰러 네트워크 연결을 제공하는 통신 회사를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 이동통신사를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 통신사의 네트워크 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 이동통신사 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스에 셀룰러 네트워크 연결을 제공하는 통신 회사를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 이동통신사를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 통신사의 네트워크 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 이동통신사 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스에 셀룰러 네트워크 연결을 제공하는 통신 회사를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 이동통신사를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 통신사의 네트워크 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 이동통신사 차원을 사용합니다.

방문자 한 명이 사이트를 몇 번 방문했는지 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면 방문자가 사이트를 재방문할 때의 참여도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 프로젝트 날짜 범위와 상관없이 방문자의 라이프타임에 적용됩니다.

학습한 내용을 바탕으로 자주 방문하는 고객을 대상으로 마케팅 활동을 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 방문 횟수 차원을 사용합니다.

이전 구매 횟수가 0회, 이전 구매 횟수가 1회, 이전 구매 횟수가 2회 또는 이전 구매 횟수가 3회 이상인 사이트 방문자 수를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트가 구매 행동에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 재방문하여 구매하는 방문자에 초점을 맞추는 등 다양한 작업을 수행하여 신규 방문자에게도 비슷한 행동을 장려할 수 있습니다.

이 템플릿은 고객 충성도 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 처음 방문한 후 구매를 수행하는 시점까지 경과된 시간(일)을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 처음 방문한 다음 하루 후에 구매한다면 그 이후의 모든 방문 또는 이벤트는 "1일" 차원 항목에 속합니다.

이를 통해 방문자가 구매하는 데 걸리는 시간을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 업데이트하여 더 빠른 고객 확보를 촉진하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 첫 구매까지 소요된 일수 차원을 사용합니다.

방문자의 현재 히트와 해당 시점의 가장 최근 구매 사이에 경과된 시간을 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면 방문자가 사용자의 사이트에서 구매를 한 후 취하는 행동을 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트를 업데이트하여 후속 구매를 장려하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 마지막 구매 이후 일 수 차원을 사용합니다.

사람들이 귀하의 사이트에 접속하는 데 사용하는 모바일 디바이스의 제조사와 모델을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 모바일 디바이스를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 모바일 디바이스에 맞게 사이트 렌더링을 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 장치 이름 차원을 사용합니다.

휴대폰 및 태블릿과 같이 사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스 유형을 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면 ​사이트에 액세스하는 데 사용되는 다양한 종류의 모바일 장치를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 가장 많이 사용되는 모바일 장치 유형에 맞게 사이트를 최적화하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 디바이스 유형 차원을 사용합니다.

Apple 및 삼성과 같이 사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스를 생산하는 제조업체를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 제조업체를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 제조업체의 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 제조업체 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 모바일 화면 크기를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자에게 콘텐츠가 어떻게 표시되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 모바일 화면 크기를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 모바일 화면 높이를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자에게 콘텐츠가 어떻게 표시되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 모바일 화면 높이를 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 상위 모바일 화면 폭을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 방문자에게 콘텐츠가 어떻게 표시되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 모바일 화면 폭을 사용하여 사이트의 새 버전을 테스트하여 사이트 품질을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 관리 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

앱에서 사용자, 시작 및 첫 번째 시작의 수와 평균 세션 길이를 확인합니다.

앱이 얼마나 사용되고 있는지 이해하는 데 ​도움이 됩니다.

학습한 내용을 바탕으로 사용량에 맞게 확장할 수 있도록 앱 성능 개선 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

모바일 앱의 눈에 띄는 사용 패턴을 확인합니다.

사람들이 앱을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 워크플로를 타기팅하기 위해 사람들이 한 화면에서 다른 화면으로 이동하는 방법을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

가장 일반적인 모바일 앱 지표를 확인합니다.

이를 통해 모바일 앱의 기본 성능을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 앱의 전반적인 상태 및 성능을 평가하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

인앱 메시지와 앱의 푸시 메시지의 실질 데이터를 확인합니다.

이를 통해 사람들이 인앱 메시지 기능을 어떻게 사용하고 있는지, 푸시 알림이 얼마나 효율적으로 앱으로 트래픽을 유도하고 있는지 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 인앱 메시지 푸시 알림 경험을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

앱의 성능과 사용자 문제가 발생하고 있는 위치를 확인합니다.

앱을 사용하는 사용자의 속도가 느려지거나 성능이 저하되는 경우 ​더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 기존 문제를 해결하거나 문제가 발생하기 이전에 앱 성능을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

충성도가 가장 높은 앱 사용자가 누구인지, 앱에서 어떤 작업을 하는지 확인합니다.

이를 통해 충성도가 가장 높은 사용자가 앱을 어떻게 사용하고 있는지 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 충성도가 가장 높은 사용자가 사용하는 기능에 대한 마케팅 활동을 개선하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

사이트의 봇 트래픽과 관련된 페이지 조회수와 추세를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 구성된 봇 규칙에 따라 보고서에서 필터링되고 있는 봇 트래픽 양을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 보트 활동을 계속 모니터링하여 새로운 패턴을 식별하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자 정의 속성을 사용할 때 이 템플릿은 방문자가 사이트에 접속하는 방법을 보여 줍니다.

이를 통해 어떤 마케팅 채널이 가장 효과적인지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 효과적인 마케팅 채널에 더 많이 투자하고 효과가 낮은 마케팅 채널에서 철수하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 ID(변수/마케팅 채널) 차원과 매출 지표를 사용합니다.

방문자의 참여 기간(기본 30일) 동안 방문자가 매칭한 첫 번째 마케팅 채널을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트로 초기 트래픽을 유도하는 마케팅 채널을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 분야에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 첫 번째 터치 채널 차원을 사용합니다.

방문자의 참여 기간(기본 30일) 동안 방문자가 매칭한 첫 번째 마케팅 채널의 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 마케팅 채널과 일치하는 히트의 요소를 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 사이트에 도달하고 '유료 검색' 마케팅 채널과 일치하는 경우 채널 세부 사항을 사용하여 사용한 검색 엔진 또는 검색한 키워드를 확인할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 분야에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 첫 번째 터치 채널 세부 사항 차원을 사용합니다.

해당 방문자의 참여 기간(기본적으로 30일) 동안 방문자가 일치하는 가장 최근 마케팅 채널을 봅니다.

이를 통해 ​사이트 트래픽을 유도하여 전환되는 마케팅 채널을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 분야에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 마지막 터치 채널 차원을 사용합니다.

해당 방문자의 참여 기간(기본적으로 30일) 동안 방문자가 일치하는 가장 최근 마케팅 채널에 대한 세부 정보를 봅니다

이를 통해 마케팅 채널과 일치하는 히트의 요소를 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 사이트에 도달하고 '유료 검색' 마케팅 채널과 일치하는 경우 채널 세부 사항을 사용하여 사용한 검색 엔진 또는 검색한 키워드를 확인할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 분야에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 마지막 터치 채널 세부 사항 차원을 사용합니다.

캠페인에 대한 클릭스루 수와 체크아웃 수를 확인할 있습니다.

이를 통해 마케팅 캠페인으로 전환을 유도하는 방법을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 많은 ROI를 생성하는 마케팅 캠페인을 확인하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

마케팅 캠페인의 성과에 대한 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 매출, 제품 조회수, 주문 등 캠페인과 관련된 다양한 성공 지표에 대해 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 가장 많은 매출을 창출하는 캠페인에 마케팅 노력을 집중하는 것과 같이 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 매출 지표, 제품 보기 지표, 장바구니 추가 지표, 주문 지표 및 판매량 지표를 사용합니다. 또한 추적 코드 차원과 참조 도메인 차원도 사용합니다.

사이트에서 추적 코드의 이름을 봅니다. 인터넷의 서로 다른 위치에 서로 다른 쿼리 문자열 매개 변수 값이 있는 링크를 배치할 수 있습니다.

이렇게 하면 ​사이트로 트래픽을 유도하는 데 가장 성공한 링크를 더 잘 이해할 수 있습니다. 추적 코드 쿼리 문자열 추가는 조직이 사용하는 이메일, 광고, 소셜 미디어 게시물 및 기타 마케팅 노력에서 일반적입니다

학습한 내용에 따라 가장 많은 매출을 창출하는 캠페인에 마케팅 노력을 집중하는 것과 같이 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 추적 코드 차원을 사용합니다.

웹 사이트에 방문자가 확보되는 방법을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 검색 키워드, 참조 도메인 등 확보로 이어지는 다양한 요인에 대해 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 채널에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 바운스 비율 지표와 바운스 수 지표를 사용합니다. 또한 검색 엔진 차원, 검색 키워드 차원, 진입 페이지 차원, 참조 도메인 차원, 추적 코드 차원 및 참조자 차원도 사용합니다.

사이트가 모바일 장치에서 방문자를 확보하는 방법을 봅니다.

이를 통해 검색 키워드, 참조 도메인 등 확보로 이어지는 다양한 요인에 대해 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 효과적인 채널에 마케팅 활동을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 바운스 비율 지표와 바운스 수 지표를 사용합니다. 또한 검색 엔진 차원, 검색 키워드 차원, 진입 페이지 차원, 참조 도메인 차원, 추적 코드 차원 및 참조자 차원도 사용합니다.

모든 Google 및 Bing 유료 검색 데이터를 나란히 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트로 유입되는 트래픽 양과 고객이 전환되는지 여부를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 광고 캠페인의 비용 효율을 예측하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

유료 검색이든 자연어 검색이든, 방문자가 사이트에 접속하는 데 사용하는 검색 키워드를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 검색에서 사용자가 사이트 트래픽을 초래하는 키워드를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 사용된 키워드와 사이트 트래픽을 유도하는 키워드 간의 SEO 간격을 식별하고 채우는 등의 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 키워드 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 도달하는 데 사용하는 검색 키워드를 확인할 수 있으며, 이 키워드는 유료 검색 감지와 일치합니다.

이를 통해 검색에서 사용자가 사이트 트래픽을 초래하는 키워드를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 사용된 키워드와 사이트 트래픽을 유도하는 키워드 간의 SEO 간격을 식별하고 채우는 등의 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 키워드 - 유료 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 도달하는 데 사용하는 검색 키워드를 확인할 수 있으며, 이 키워드는 유료 검색 감지와 일치하지 않습니다.

이를 통해 검색에서 사용자가 사이트 트래픽을 초래하는 키워드를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 사용된 키워드와 사이트 트래픽을 유도하는 키워드 간의 SEO 간격을 식별하고 채우는 등의 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 키워드 - 자연어 차원을 사용합니다.

유료 검색이든 자연어 검색이든, 방문자가 사이트에 접속하는 데 사용하는 검색 엔진을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자가 사용 시 사이트 트래픽을 초래하는 검색 엔진을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에 가장 많은 트래픽을 유도하는 검색 엔진에 SEO 작업을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 엔진 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 도달하는 데 사용하는 검색 엔진을 확인할 수 있으며, 이 키워드는 유료 검색 감지와 일치합니다.

이를 통해 사용자가 사용 시 사이트 트래픽을 초래하는 검색 엔진을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에 가장 많은 트래픽을 유도하는 검색 엔진에 SEO 작업을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 엔진 - 유료 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 도달하는 데 사용하는 검색 키워드를 확인할 수 있으며, 이 키워드는 유료 검색 감지와 일치하지 않습니다.

이를 통해 사용자가 사용 시 사이트 트래픽을 초래하는 검색 엔진을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 사이트에 가장 많은 트래픽을 유도하는 검색 엔진에 SEO 작업을 집중하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 검색 엔진 - 자연어 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 접속하기 위해 클릭한 검색 결과 페이지를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 사이트가 검색 엔진의 검색 결과 중 두 번째 페이지에 나타나는 경우 이 변수의 차원 항목은 "검색 페이지 2"입니다.

이렇게 하면 검색 결과에서 페이지 순위가 얼마나 높은지 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 검색 결과의 첫 페이지에 콘텐츠가 표시되도록 SEO 전략을 개선하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자가 사이트에 액세스하기 위해 클릭하는 도메인을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 트래픽이 가장 많이 발생하는 서드파티 사이트를 파악할 수 있습니다. (링크는 외부 사이트에 있어야 하며, 차원 항목을 표시하려면 방문자가 링크를 클릭해야 합니다.)

학습한 내용에 따라 콘텐츠를 만들거나 조정하는 등 다양한 작업을 수행하여 상위 참조 도메인에서 온 방문자의 관심사에 더 가깝게 맞출 수 있습니다.

이 템플릿은 참조 도메인 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 도달하기 위해 클릭한 첫 번째 참조 도메인을 확인할 수 있습니다. (설정되면 해당 방문자 ID의 전체 라이프타임 동안 동일한 값을 포함합니다.)

이를 통해 원래 사이트로 트래픽을 유도하는 서드파티 사이트를 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 콘텐츠를 만들거나 조정하는 등 다양한 작업을 수행하여 상위 최초 참조 도메인에서 온 방문자의 관심사에 더 가깝게 맞출 수 있습니다.

이 템플릿은 최초 참조 도메인 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 접속하기 위해 클릭했던 URL을 확인할 수 있습니다. (링크는 외부 URL에 있어야 하며, 차원 항목을 표시하려면 방문자가 링크를 클릭해야 합니다.)

이를 통해 사이트에 가장 많은 트래픽을 전송하는 특정 URL을 파악할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 콘텐츠를 만들거나 조정하는 등 여러 가지 작업을 수행하여 상위 URL에서 온 방문자의 관심사에 더 가깝게 맞출 수 있습니다.

이 템플릿은 참조 도메인 차원을 사용합니다.

이 템플릿은 레퍼러 차원을 사용합니다.

방문자가 사이트에 접속하기 위해 클릭한 일반 채널을 확인할 수 있습니다. Adobe는 각 채널에 대한 규칙을 유지 관리합니다. 가능한 채널로는 검색 엔진, 소셜 네트워크, 다른 웹 사이트, 하드 드라이브 또는 이메일 등이 있습니다.

이를 통해 사이트에 가장 많은 트래픽을 유도하는 참조자 유형을 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용에 따라 특정 채널에서 온 방문자의 관심사에 더 가깝게 맞추기 위해 콘텐츠를 만들거나 조정하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 레퍼러 유형 차원을 사용합니다.

사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스에 셀룰러 네트워크 연결을 제공하는 통신 회사를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 이동통신사를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 통신사의 네트워크 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 이동통신사 차원을 사용합니다.

사람들이 귀하의 사이트에 접속하는 데 사용하는 모바일 디바이스의 제조사와 모델을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 모바일 디바이스를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 일반적인 모바일 디바이스에 맞게 사이트 렌더링을 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 장치 이름 차원을 사용합니다.

휴대폰 및 태블릿과 같이 사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스 유형을 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사이트에 액세스하는 데 사용되는 다양한 종류의 모바일 디바이스를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 가장 많이 사용되는 모바일 디바이스 유형에 맞게 사이트를 최적화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 디바이스 유형 차원을 사용합니다.

Apple 및 삼성과 같이 사용자가 사이트에 액세스하는 데 사용하는 모바일 디바이스를 생산하는 제조업체를 확인할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 사이에서 가장 인기 있는 제조업체를 더 잘 이해할 수 있습니다.

학습한 내용을 바탕으로 다양한 제조업체의 기능을 기반으로 콘텐츠 게재를 맞춤화하여 원활한 사용자 경험을 보장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 템플릿은 모바일 제조업체 차원을 사용합니다.