Adobe Analytics 및 AEM Forms이 포함된 양식 분석 - 전체 안내서 integrate-aem-forms-with-adobe-analytics
Form Analytics란?
양식 분석은 사용자가 양식과 상호 작용하는 방법에 대한 데이터를 수집, 측정 및 분석하는 프로세스입니다. 사용자 동작에 대한 통찰력을 제공하고 양식 완료 프로세스에서 병목 현상을 식별하며 양식을 최적화하여 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.
양식 분석은 단순한 제출 추적을 넘어 사용자 경험의 모든 측면에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 사용자가 개별 양식 필드, 탐색 패턴 및 완료 행동과 상호 작용하는 방법을 분석함으로써 조직은 비즈니스 결과에 상당한 영향을 미치는 데이터 중심의 개선 사항을 만들 수 있습니다.
핵심 양식 분석 개념
사용자 상호 작용 추적
Form Analytics는 각 필드에서 보낸 시간, 마우스 움직임, 스크롤 동작 및 상호 작용 패턴을 포함하여 사용자가 양식에 참여하는 방식에 대한 자세한 정보를 캡처합니다. 이러한 세분화된 데이터는 유용성 문제 및 최적화 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
동작 패턴 분석
여러 양식 세션에서 사용자 행동 패턴을 분석함으로써 조직은 일반적인 사용자 여정, 일반적인 포기 지점 및 성공적인 완료 경로를 식별할 수 있습니다. 이 분석을 통해 실제 사용자의 요구 사항을 충족하는 타겟팅된 개선 사항을 사용할 수 있습니다.
성능 측정
양식 분석은 전환율, 완료 시간, 오류 빈도 및 사용자 만족도 지표를 포함하여 양식 효과를 측정하는 정량적 지표를 제공합니다. 이러한 지표를 통해 양식 성능 및 최적화 영향에 대한 객관적인 평가가 가능합니다.
비즈니스에 양식 분석이 중요한 이유
Form Analytics는 원시 사용자 상호 작용 데이터를 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환하여 주요 비즈니스 지표 전반에서 측정 가능한 개선을 유도합니다.
전환율 최적화
양식 포기는 매출과 리드 생성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 비즈니스 과제입니다. 연구에 따르면 사용자의 68%가 완료 전에 양식을 포기하여 양식 분석을 드롭오프 지점을 식별하는 데 필수적으로 사용합니다. 양식 분석을 사용하면 양식 성능을 크게 향상시킬 수 있는 타겟팅된 전환 최적화 전략을 사용할 수 있습니다. Form Analytics를 통한 효과적인 전환 최적화는 리드 생성 및 고객 확보에서 측정 가능한 개선 사항을 제공합니다.
사용자 환경 개선
사용자의 어려움과 문제점을 이해하면 조직은 보다 원활하고 직관적인 양식 경험을 만들 수 있습니다. 이는 고객 만족도 상승, 지원 비용 절감, 브랜드 인식 개선으로 이어진다.
데이터 기반 의사 결정
양식 분석은 가정이나 모범 사례에 의존하지 않고 사용자 행동 분석에 대한 구체적인 데이터를 제공합니다. 이를 통해 직관 기반 변경보다 훨씬 더 나은 결과를 제공하는 증거 기반 전환 최적화를 실현할 수 있습니다. 양식 성능 추적을 통한 사용자 행동 분석을 통해 최적화 노력이 가정이 아닌 실제 사용자 요구에 집중할 수 있습니다.
ROI 측정 및 정당화
Form Analytics는 최적화 노력의 영향을 정량화하여 비즈니스 가치를 입증하는 명확한 지표를 제공합니다. 조직은 양식 개선과 리드 생성, 판매 전환 및 고객 확보 비용과 같은 비즈니스 성과 간의 직접적인 상관관계를 측정할 수 있습니다.
경쟁 우위
우수한 양식 경험은 고객 확보에 있어 경쟁 차별화 요소가 됩니다. Form Analytics를 사용하는 조직은 경쟁사를 능가하는 최고의 사용자 경험을 만들고 시장 점유율 증가를 견인할 수 있습니다.
주요 양식 분석 지표
효과적인 양식 분석은 비즈니스 결과에 직접적인 영향을 주고 최적화를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 지표에 중점을 둡니다.
기본 성공 지표
- 양식 전환율: 양식 보기에 대한 성공적인 제출을 보여 주는 비율입니다. 양식 효과의 궁극적인 척도입니다.
- 양식 포기 비율: 사용자가 중단되는 위치와 이유, 사용자 경험 문제에 대한 직접적인 insight 제공
- 완료 시간: 사용자가 양식을 완료하는 데 걸리는 시간으로, 복잡성과 사용자 경험 품질을 나타냅니다.
자세한 성능 지표
- 필드 수준 분석: 문제를 야기하는 특정 필드를 지정하여 타깃팅된 최적화 작업을 사용하도록 설정
- 오류율 분석: 유효성 검사 문제 및 사용자 실수로 인해 양식이 제대로 완료되지 않았습니다.
- 도움말 사용 패턴: 도움이 필요한 시간과 장소, 개선할 영역을 표시
고급 동작 지표
- 전환 단계 분석: 진행 및 중단 패턴을 보여 주는 여러 단계 양식을 통한 사용자 여정
- 장치 및 브라우저 성능: 다양한 사용자 환경에서 완료에 영향을 주는 기술적 요소
- 사용자 참여 깊이: 양식, 필드 상호 작용 패턴 및 사용자 주의 표시기에 소요된 시간
비즈니스 영향 지표
- 잠재 고객 품질 상관 관계: 양식 완료 동작이 잠재 고객 전환 및 고객 가치와 관련되는 방식
- 트래픽 Source 성능: 고품질 양식 제출을 유도하는 마케팅 채널
- 시즌 및 캠페인 영향: 마케팅 활동 및 외부 요인에 따라 양식 성능이 달라지는 방식
Form Analytics의 비즈니스 이점
양식 분석을 구현하면 다양한 차원에서 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 일반적으로 양식 분석을 활용하는 조직에서는 전환율, 사용자 만족도 및 운영 효율성이 크게 개선됩니다.
1. 양식 포기 감소 및 전환 증가
양식 포기는 매출과 리드 생성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 비즈니스 과제입니다.
- 드롭오프 지점 식별: 사용자가 문제가 되는 필드 또는 섹션을 찾기 위해 양식을 포기하는 위치를 정확하게 추적합니다.
- 양식 흐름 최적화: 중단률이 가장 높은 필드를 다시 정렬하거나, 단순화하거나, 제거합니다.
- A/B 테스트 개선 사항: 다양한 양식 변형을 테스트하고 완료율에 미치는 영향을 측정합니다.
- 모바일 최적화: 양식 완료를 방해하는 모바일 특정 문제를 식별합니다
- 실시간 모니터링: 양식 성능이 저하되면 즉시 알림을 받습니다.
비즈니스 영향: 분석 기반 최적화를 구현한 후 회사에서는 일반적으로 양식 전환율이 크게 향상됩니다.
2. 사용자 경험 및 만족도 향상
Form Analytics는 사용자 행동 및 불만 사항에 대한 심도 있는 통찰력을 제공합니다.
- 완료 시간 단축: 완료하는 데 너무 오래 걸리는 필드를 식별하고 프로세스를 간소화합니다
- 사용자 불편을 최소화: 오류 패턴 및 유효성 검사 문제를 추적하여 양식 사용성을 개선합니다.
- 필드 순서 최적화: 필드를 가장 논리적이고 사용자에게 친숙한 순서로 정렬합니다.
- 도움말 및 지침 개선: 사용자에게 지원이 필요한 위치를 식별하고 타깃팅된 도움말을 제공합니다
- 장치 간 경험: 데스크톱, 태블릿 및 모바일 장치 간에 일관된 성능을 유지합니다.
비즈니스 영향: 사용자 경험이 개선되어 고객 만족도 점수가 높아지고 브랜드 충성도가 향상되었습니다.
3. 데이터 기반 양식 개선
양식을 최적화할 때 추측을 구체적인 데이터로 바꾸기:
- 증거 기반 결정: 개선을 위한 가정보다는 실제 사용자 행동 데이터를 사용합니다.
- 최적화 영향 측정: 분석 전/후에 양식 변경 결과를 수량화합니다.
- 개선 우선 순위 지정: 비즈니스 지표에 가장 큰 영향을 미치는 변경 내용에 집중합니다.
- 지속적인 최적화: 성능 데이터를 기반으로 지속적인 개선 주기를 설정합니다.
- 관련자 보고: 양식 성능 및 ROI를 보여 주는 구체적인 지표를 제공합니다.
비즈니스 영향: 데이터 기반 최적화는 일반적으로 직관 기반 변경 사항보다 훨씬 나은 결과를 제공합니다.
4. 리드 품질 및 판매 효율성 향상
양식 분석은 양식 제출의 양뿐만 아니라 품질을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
- 잠재 고객 점수 통합: 양식 동작을 잠재 고객 품질 및 전환 가능성과 상호 연결
- Source 속성: 최고 품질의 양식 제출을 생성하는 트래픽 소스를 이해합니다.
- 점진적 프로파일링: 더 적합한 리드를 수집하도록 여러 단계 양식을 최적화합니다.
- 세그먼테이션 인사이트: 가치가 높은 고객 양식 동작의 패턴을 식별합니다
- 판매 핸드오프 최적화: 영업 팀에 리드 양식 상호 작용에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
비즈니스 영향: 더 높은 품질의 리드는 판매 전환율을 향상시키고 고객 확보 비용을 절감합니다.
5. 운영 효율성 및 비용 절감
Form Analytics는 조직 전체의 운영 개선 사항을 지원합니다.
- 지원 티켓 감소: 고객 서비스 통화를 생성하는 일반적인 양식 문제를 식별하고 수정합니다
- 최적화 자동화: 성능 임계값을 기반으로 자동 경고 및 최적화 규칙을 설정합니다.
- 리소스 할당: 비즈니스 영향이 가장 큰 양식 및 필드에 개발 리소스를 집중합니다.
- 준수 모니터링: 규제 및 접근성 준수를 위한 양식 성능 추적
- 통합 효율성: 제출 패턴에 따라 양식-시스템 통합 최적화
비즈니스 영향: 운영 개선이 양식 관련 지원 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
6. 우수한 Forms을 통한 경쟁 우위
양식 분석을 통해 조직은 최고의 양식 경험을 만들 수 있습니다.
- 벤치마크 성능: 양식 성능을 업계 표준 및 경쟁 제품과 비교
- 혁신 기회: 경쟁업체가 놓칠 수 있는 고유한 최적화 기회 식별
- 고객 유지: 뛰어난 양식 경험이 전반적인 고객 만족도와 유지에 기여합니다.
- 시장 차별화: 양식 분석 통찰력을 사용하여 사용자 경험에서 경쟁 우위를 창출합니다.
- 확장 가능한 최적화: 여러 제품 및 캠페인에 성공적인 양식 패턴을 적용합니다
비즈니스 영향: 뛰어난 양식 경험은 고객 확보에 있어 중요한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있습니다.
Form Analytics 사용 사례 및 예
양식 분석이 실제 시나리오에 적용되는 방법을 이해하면 조직에서 최적화 기회를 식별하고 효과적인 측정 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다. 다음은 다양한 업계 및 양식 유형에서 사용되는 일반적인 사용 사례입니다.
전자 상거래 및 소매 Forms
체크아웃 및 결제 Forms
- 과제: 체크아웃 프로세스 중 장바구니 포기가 많으면 매출에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 양식 분석 솔루션: 필드별 완료율 및 양식 성능을 추적하여 마찰 지점을 식별합니다
- 일반적인 결과: 신용 카드 필드, 배송 주소 유효성 검사 및 계정 만들기 단계로 인해 종종 양식 포기가 발생합니다
- 전환 최적화 결과: 소매업체는 일반적으로 분석 기반 양식 성능 최적화 후 체크아웃 완료율이 크게 향상됩니다
- 사용자 동작 분석: 장바구니 포기 패턴을 추적하여 체크아웃 중에 고객이 언제, 왜 나가는지 파악합니다.
- 비즈니스 영향: 양식 포기 감소는 매출 증가 및 고객 확보 비용 향상으로 직결됩니다
제품 등록 및 보증 Forms
- 과제: 고객 지원 및 마케팅에 영향을 주는 낮은 제품 등록률
- Analytics 솔루션: 완료율을 모니터링하고 선택 사항과 필수 필드 영향을 식별합니다.
- 최적화 전략: 필수 필드를 줄이고 모바일 환경을 개선합니다.
- 비즈니스 영향: 등록률이 높을수록 고객 생애 가치가 향상되고 지원 효율성이 향상됩니다
리드 생성 및 B2B Forms
연락처 및 데모 요청 Forms
- 과제: 양식 완료율과 리드 품질의 균형을 맞추고 양식 포기를 최소화합니다.
- 양식 분석 솔루션: 양식 성능, 양식 길이 및 잠재 고객 전환 품질 간의 상관 관계를 추적합니다.
- 주요 인사이트: 점진적 프로파일링이 전환 최적화를 위한 긴 단일 페이지 양식을 능가하는 경우가 많습니다
- 사용자 동작 분석: 양식 길이가 완료율 및 잠재 고객 품질 점수에 미치는 영향 모니터링
- 전환 최적화 결과: B2B 회사에서는 양식 성능 최적화를 통해 적격 리드 생성이 크게 개선되었습니다
- 비즈니스 영향: 더 나은 양식 분석을 통해 더 높은 품질의 리드와 향상된 판매 전환율을 얻을 수 있습니다.
웨비나 및 이벤트 등록
- 과제: 필요한 정보를 수집하는 동안 이벤트 참석 최대화
- Analytics 솔루션: 등록 완료와 실제 출석률 비교 모니터링
- 일반적인 패턴: 형식이 짧으면 등록이 증가하지만 출석 품질이 저하될 수 있습니다
- 모범 사례: 분석을 사용하여 양식 길이와 참석자 품질 간의 최적 균형을 찾습니다
금융 서비스 Forms
대출 및 신용 대출 신청
- 과제: 중단률이 높은 복잡한 다단계 응용 프로그램
- Analytics 솔루션: 각 단계에서 완료율을 추적하고 감소 지점을 식별합니다
- 중요 인사이트: 문서 업로드 및 소득 확인 단계로 인해 종종 포기가 발생합니다
- 최적화 전략: 명확한 진행 표시기와 저장 및 다시 시작 기능을 제공합니다.
- 규제 고려 사항: Analytics는 재무 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 준수해야 합니다.
보험 견적 및 청구 Forms
- 과제: 사용자 참여를 유지하면서 자세한 정보를 수집하고 있습니다.
- Analytics 솔루션: 완료 시간 및 필드 수준 참여 모니터링
- 주요 결과: 자동 채우기 및 스마트 기본값이 완료율을 크게 향상시킵니다.
- 비즈니스 영향: 향상된 양식 완료는 정책 전환율과 직접 관련이 있습니다.
의료 및 의료 Forms
환자 등록 및 섭취 Forms
- 과제: 포괄적인 의료 정보를 효율적으로 수집
- Analytics 솔루션: 다양한 환자 인구 통계에서 완료율을 추적합니다.
- 접근성 포커스: 다양한 장치 및 접근성 도구에서 성능을 모니터링합니다.
- 최적화 우선 순위: 환자 만족도에 모바일 최적화가 중요합니다
- 준수 요구 사항: 모든 분석 구현에 필수적인 HIPAA 준수
약속 예약 Forms
- 과제: 예약 프로세스를 단순화하는 동안 no-shows를 줄입니다.
- Analytics 솔루션: 양식 완료 동작을 약속 참석과 상호 연결
- 주요 인사이트: 확인 및 미리 알림 환경 설정이 출석에 상당한 영향을 미칩니다.
- 통합 기회: 양식 분석을 약속 관리 시스템과 연결합니다.
Forms 교육 기관
응용 프로그램 및 등록 Forms
- 과제: 문서 요구 사항을 사용하여 복잡한 여러 단계 응용 프로그램 관리
- Analytics 솔루션: 여러 응용 프로그램 단계에서 완료율을 추적합니다.
- 중요 지표: 완료 시간 및 저장 및 다시 시작 사용 패턴
- 최적화 포커스: 학생 응용 프로그램에 대한 모바일 경험이 점점 더 중요해지고 있습니다
- 계절별 고려 사항: 응용 프로그램 기간 동안 성능이 크게 달라집니다
과정 등록 및 피드백 Forms
- 과제: 관리 프로세스를 통해 학생 참여 극대화
- Analytics 솔루션: 완료율을 모니터링하고 사용자 경험 문제를 식별합니다
- 주요 인사이트: 학생 포털과 통합하면 완료율이 향상됩니다.
- 지속적인 개선: 학기별 최적화에 필수적인 정기적인 분석 검토
일반적인 양식 분석 시나리오
여러 단계 양식 최적화
여러 단계 양식은 일반적으로 적절히 최적화할 때 단일 페이지 양식보다 전환율이 86% 더 높습니다.
- 단계별 분석: 각 양식 단계에서 완료율 추적
- 진행 표시기 영향: 진행 표시줄이 완료율에 미치는 영향을 측정합니다.
- 저장 및 다시 시작 사용: 초안 저장이 최종 완료에 미치는 영향 모니터링
- 모바일과 데스크톱 성능 비교: 장치 간 완료율 비교
필드 수준 성능 분석
- 필수 필드와 선택적 필드 비교: 필드 요구 사항이 완료에 미치는 영향 분석
- 필드 순서 최적화: 최적의 흐름을 위해 다양한 필드 시퀀스를 테스트하십시오.
- 유효성 검사 오류 패턴: 일반적인 사용자 실수를 식별하고 유효성 검사를 개선합니다.
- 도움말 텍스트 효과: 필드 지침이 완료율에 미치는 영향을 측정합니다.
시즌 및 캠페인 성과
- 트래픽 Source 분석: 마케팅 채널 간 양식 성능 비교
- 계절별 변형: 한 해 동안 양식 성능이 어떻게 변경되는지 추적합니다.
- Campaign 통합: 양식 분석을 마케팅 캠페인 성과와 상호 연결
- A/B 테스트 통합: analytics를 사용하여 테스트 변형을 측정하고 지속적으로 최적화합니다.
실제 양식 Analytics 구현 시나리오
특정 구현 시나리오를 이해하면 조직이 다양한 비즈니스 컨텍스트에서 양식 분석을 효과적으로 적용하는 데 도움이 됩니다. 이러한 실제 사례는 양식 성능 추적 및 전환 최적화가 측정 가능한 비즈니스 결과를 제공하는 방법을 보여 줍니다.
전자 상거래 체크아웃 최적화
시나리오: 체크아웃 중에 온라인 retailer에서 장바구니 포기가 많이 발생했습니다.
- 양식 분석 구현: 필드별 분석을 사용하여 양식 수준에서 장바구니 포기를 추적합니다.
- 주요 결과: 신용 카드 확인 단계에서 결제 양식 완료가 크게 감소했습니다.
- 전환 최적화 전략: 간소화된 결제 양식, 추가된 진행률 표시기, 최적화된 모바일 경험
- 결과: 양식 포기 및 수익 증가
- 사용자 동작 분석: 식별된 모바일 사용자가 중단 비율이 높아서 모바일에서 먼저 다시 디자인할 수 있습니다
리드 생성 양식 최적화
시나리오: 연락처 양식의 낮은 품질의 리드로 어려움을 겪고 있는 B2B 소프트웨어 회사
- 양식 성능 문제: 높은 양식 완료율이지만 리드-고객 전환 수준이 낮음
- Analytics 솔루션: 양식 완료 동작을 잠재 고객 품질 및 판매 결과와 상호 연관시킵니다.
- 최적화 방법: 점진적 프로파일링 및 잠재 고객 점수 책정 통합 구현
- 비즈니스 영향: 리드 품질의 상당한 향상과 판매 자격을 갖춘 리드의 증가
- 전환 최적화: 리드 자격을 개선하는 동안 양식 포기를 줄였습니다.
등록 및 온보딩 최적화
시나리오: 온보딩 프로세스 중 등록 포기가 많은 SaaS 플랫폼
- 사용자 동작 분석: 등록 완료율을 추적하고 온보딩 병목 현상을 식별합니다
- Form Analytics 인사이트: 계정 확인 단계에서 중요한 사용자 포기가 발생했습니다.
- 최적화 전략: 확인 프로세스 간소화, 저장 및 다시 시작 기능 추가
- 결과: 등록 완료율이 크게 향상되었으며 사용자 활성화 속도가 개선되었습니다.
- 장기적인 영향: 더 나은 온보딩 완료와 더 높은 고객 라이프타임 값의 상관 관계가 있음
Adobe Analytics의 양식 분석 기능
Adobe Analytics은 조직에서 해당 양식과의 사용자 상호 작용에 대한 자세한 통찰력을 캡처할 수 있도록 하는 엔터프라이즈급 양식 추적 기능을 제공합니다. AEM Forms과의 원활한 통합은 강력한 즉시 사용 가능한 분석과 비즈니스 요구 사항에 따라 확장할 수 있는 정교한 사용자 지정 옵션을 모두 제공합니다.
Form Analytics용 Adobe Analytics을 선택하는 이유
엔터프라이즈급 성능
Adobe Analytics은 성능 저하 없이 수백만 개의 양식 상호 작용을 처리하므로 트래픽이 많은 웹 사이트 및 복잡한 엔터프라이즈 환경에 적합합니다. 플랫폼의 강력한 인프라는 피크 사용 기간에도 안정적인 데이터 수집을 보장합니다.
고급 세분화 기능
기본 양식 분석 도구와 달리 Adobe Analytics은 행동, 인구 통계, 트래픽 소스 및 사용자 지정 비즈니스 기준을 기반으로 정교한 사용자 세분화를 지원합니다. 이를 통해 특정 사용자 그룹 및 시나리오를 처리하는 타겟팅된 최적화 전략을 사용할 수 있습니다.
실시간 인사이트 및 경고
실시간 대시보드 및 자동 경고 기능을 통해 양식 성능을 모니터링합니다. 문제를 즉시 파악하고 대응하여 양식 문제 또는 성능 저하로 인한 잠재적 매출 손실을 방지합니다.
기본 추적 기능
AEM Forms은 Adobe Analytics과(와) 원활하게 통합되어 게시된 양식의 성능 지표를 자동으로 캡처하고 추적합니다. 추가 구성 없이 인증된 사용자와 익명의 사용자 모두의 동작을 모니터링할 수 있습니다.
양식 분석을 구현하기 전에 AEM Forms 환경이 올바르게 구성되었는지, 핵심 구성 요소 또는 기초 구성 요소를 사용하여 적응형 양식을 만들었습니다.
포괄적인 양식 이벤트 추적:
Adobe Analytics은 사용자 양식 인터랙션의 전체 그림을 자동으로 캡처합니다.
- 양식 렌더링: 도달 및 초기 참여를 이해하기 위해 양식 노출 횟수 및 보기를 추적합니다.
- 양식 제출: 자세한 제출 컨텍스트 및 사용자 여정 데이터를 사용하여 완료 모니터링
- 양식 포기 분석: 필드 수준 세부 기간 및 사용자 세션 컨텍스트로 정확한 포기 지점을 캡처합니다.
- 유효성 검사 오류 추적: 오류 유형, 빈도 및 해결 패턴을 기록하여 유용성 문제를 식별합니다
- 도움말 콘텐츠 사용: 사용자가 도움말 리소스에 액세스할 때 혼동 또는 복잡함을 나타내는 모니터링
- 필드 수준 상호 작용: 개별 필드 참여, 체류 시간 및 상호 작용 패턴을 추적합니다.
- 초안 저장 동작: 저장 및 다시 시작 사용 패턴을 통해 사용자 의도와 양식 복잡성을 이해합니다
- 세션 간 추적: 여러 양식 세션에서 사용자를 팔로우하여 완료 여정을 이해합니다.
고급 동작 통찰력:
- 현장 분석 시간: 복잡성 문제를 식별하기 위해 사용자가 각 양식 필드에 얼마나 오래 사용하는지 측정합니다.
- 마우스 움직임 패턴: 커서 동작 분석을 통해 사용자 망설임 및 참여를 추적합니다.
- 스크롤 깊이 추적: 사용자가 긴 양식을 탐색하고 최적의 양식 길이를 식별하는 방법을 이해합니다.
- 오류 복구 패턴: 사용자가 유효성 검사 오류에 응답하고 복구하는 방법을 분석합니다.
사용자 지정 이벤트 추적
표준 양식 이벤트 외에도 Adobe Analytics은 정교한 사용자 지정 추적을 활성화합니다.
- 비즈니스별 지표: 규칙 편집기를 사용하여 조직별 양식 상호 작용을 추적하는 사용자 지정 이벤트를 정의합니다.
- 사용자 여정 매핑: 사용자 지정 이벤트를 만들어 여러 단계의 양식을 통해 복잡한 사용자 경로를 추적합니다.
- 전환 단계 분석: 특정 전환 지점 및 드롭오프 단계를 측정하도록 사용자 지정 이벤트를 설정합니다.
- 통합 이벤트: 외부 시스템 및 API와의 양식 상호 작용 추적
고급 보고 기능
Adobe Analytics은 양식 성능을 위한 엔터프라이즈급 보고 기능을 제공합니다.
- 실시간 대시보드: 양식 성능 및 사용자 상호 작용 발생 시 모니터링
- 세그먼테이션 분석: 다양한 사용자 그룹, 트래픽 소스 및 인구 통계에서 양식 성능 분석
- 단계 시각화: 여러 단계 양식을 통해 사용자 진행 상황을 시각화하고 최적화 기회를 식별합니다
- 집단 분석: 시간 경과에 따른 양식 성능 향상을 추적하고 최적화 영향을 측정합니다.
- 장치 간 추적: 사용자가 다양한 장치 및 세션에서 양식과 상호 작용하는 방법을 이해합니다.
통합의 이점
Adobe Analytics 및 AEM Forms 통합은 다음과 같은 고유한 이점을 제공합니다.
- 통합 데이터 플랫폼: 양식 분석을 더 광범위한 웹 사이트 및 마케팅 분석과 결합
- Adobe Experience Cloud 통합: Adobe Target, Campaign 및 기타 Experience Cloud 솔루션과의 연결 활용
- 엔터프라이즈 보안: 데이터 개인 정보 보호 규정 및 엔터프라이즈 보안 요구 사항을 기본으로 준수
- 확장 가능한 아키텍처: 성능에 영향을 주지 않고 대량 양식 상호 작용을 처리합니다.
- 전문 지원: Adobe의 엔터프라이즈 지원 및 최적화 서비스에 액세스
이 문서에 설명된 통합 단계를 구현한 후 다음 비디오에 표시된 대로 Adobe Analytics에서 포괄적인 보고서를 구성하고 볼 수 있습니다.
추적할 주요 양식 분석 지표
양식 분석을 성공적으로 구현하려면 비즈니스 결과에 직접 영향을 주는 지표에 집중해야 합니다. 우선 순위를 지정할 지표를 이해하면 조직에서 데이터 중심의 결정을 내리고 양식 성능을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
기본 성능 지표
양식 전환율
- 정의: 성공적으로 제출한 양식 보기의 비율입니다.
- 계산: (양식 제출/양식 보기) × 100
- 비즈니스 영향: 리드 생성 및 매출 목표와 직접 상관 관계
- 최적화 대상: 업계 및 양식 복잡성에 따라 다릅니다
양식 포기 비율
- 정의: 양식을 시작하지만 완료하지 않는 사용자의 비율
- 계산: (양식 시작 - 양식 완료)/양식 시작 × 100
- 중요 인사이트: 사용자 경험 문제 및 최적화 기회를 식별합니다
- 벤치마크: 포기 비율이 높으면 일반적으로 사용성에 심각한 문제가 있음을 나타냅니다.
평균 완료 시간
- 정의: 사용자가 처음부터 제출까지 양식을 완료하는 데 소비하는 평균 시간
- Analysis Focus: 시간이 너무 오래 걸리고 사용자를 실망시킬 수 있는 양식을 식별합니다
- 최적화 목표: 사용자 경험 효율성과 철저함 조화
- 세그먼테이션: 장치, 사용자 유형 및 트래픽 원본 간의 완료 시간 비교
필드 수준 분석
필드 포기 비율
- 측정: 특정 필드에 양식을 포기하는 사용자의 비율
- 최적화 값: 단순화 또는 제거가 필요한 문제 필드를 식별합니다
- 일반적인 문제: 복잡한 유효성 검사 요구 사항, 명확하지 않은 지침 또는 기술적인 문제
- 작업 항목: 중단률이 가장 높은 필드에 최적화 작업의 우선 순위 지정
필드 상호 작용 패턴
- 클릭스루 비율: 특정 양식 필드를 사용하는 사용자의 비율입니다.
- Time-On-Field: 사용자가 개별 필드에 소비한 평균 시간
- 오류율: 특정 필드의 유효성 검사 오류 빈도
- 도움말 사용: 사용자가 특정 필드의 도움말 콘텐츠에 액세스하는 빈도
필드 완료율
- 점진적 분석: 사용자가 양식 필드를 이동할 때 완료율 추적
- 드롭오프 ID: 사용자가 양식을 포기하는 정확한 위치를 지정합니다.
- 최적화 우선 순위: 완료율 감소가 가장 빠른 필드에 대한 포커스 개선
사용자 경험 지표
오류율 분석
- 유효성 검사 오류: 양식 유효성 검사 실패 빈도 및 유형
- 기술 오류: 양식 기능에 영향을 주는 시스템 수준 문제
- 사용자 오류 패턴: 사용자가 양식을 완료할 때 저지르는 일반적인 실수
- 해상도 추적: 오류율 개선이 전체 전환에 미치는 영향을 모니터링합니다.
모바일과 데스크톱 성능 비교
모바일 양식은 일반적으로 데스크탑 버전에 비해 30% 더 높은 포기율을 경험하므로 디바이스별 최적화가 중요합니다.
- 장치별 전환율: 장치 유형 간에 양식 성능 비교
- 응답형 디자인 영향: 모바일 최적화가 완료율에 미치는 영향 측정
- 터치 인터페이스 유용성: 모바일 특정 상호 작용 패턴 분석
- 장치 간 여정: 한 장치에서 양식을 시작하고 다른 장치에서 완료한 사용자를 추적합니다.
페이지 로드 및 성능 지표
3초 이내에 로드되는 Forms은 느린 양식보다 완료 속도가 70% 더 높습니다.
- 양식 로드 시간: 양식을 완전히 렌더링하고 대화형으로 만드는 데 필요한 시간
- 필드 응답 시간: 사용자 입력과 시스템 응답 사이의 대기 시간
- 제출 처리 시간: 양식 제출에서 확인까지의 기간
- 성능 영향: 로드 시간과 중단율 간의 상관 관계
고급 Analytics 지표
사용자 세분화 분석
- 트래픽 Source 성능: 마케팅 채널 간 양식 전환율 비교
- 지리적 성능: 위치 및 언어별 양식 완료율 분석
- 사용자 유형 분석: 새 사용자와 재방문 사용자 간의 성능 비교
- 인구 통계 인사이트: 다양한 사용자 그룹이 양식과 상호 작용하는 방법을 이해합니다.
전환 단계 분석
- 여러 단계 양식 진행률: 복잡한 양식을 통해 사용자 진행 상황을 추적합니다.
- 단계별 전환: 각 양식 단계에서 완료율을 측정합니다.
- 단계 최적화: 양식 진행에서 병목 현상을 식별하고 해결합니다.
- A/B 테스트 통합: 양식 변형 간 단계 성능 비교
비즈니스 영향 지표
- 잠재 고객 품질 점수: 양식 완료 동작을 잠재 고객 전환율과 상호 연관시킵니다.
- 매출 기여도: 양식 제출을 실제 비즈니스 결과에 연결합니다.
- 고객 생애 가치: 다른 양식을 통해 얻은 사용자의 장기적인 가치를 분석합니다.
- 획득당 비용: 양식 성능 데이터를 기반으로 마케팅 효율성 계산
다음 그림은 Adobe Analytics에서 보고서를 보기 전에 수행해야 하는 작업을 보여 줍니다.
AEM Forms용 양식 분석 설정
Adobe Analytics 및 AEM Forms을 사용하여 양식 분석을 구현하려면 여러 구성 요소에 걸쳐 체계적인 구성이 필요합니다. 이 섹션에서는 성공적인 구현을 위한 포괄적인 설정 지침, 사전 요구 사항 및 모범 사례를 제공합니다.
사전 요구 사항 및 요구 사항
양식 분석 구현을 시작하기 전에 환경이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.
Adobe Experience Cloud 액세스
- Adobe Analytics 라이선싱이 있는 유효한 Adobe Experience Cloud 조직
- Adobe Analytics 및 AEM Forms 환경에 대한 관리 액세스
- 태그 관리 및 구성을 위한 Adobe Launch(데이터 수집) 액세스
AEM Forms 환경
- AEM Forms as a Cloud Service 또는 AEM Forms 6.5+(온-프레미스/AMS 설치)
- Forms 작성 및 게시 기능 활성화됨
- AEM 환경에서 Forms 옵션을 사용할 수 있는지 확인
- 적응형 Forms 핵심 구성 요소 또는 기초 구성 요소 사용 가능
기술 요구 사항
- 양식 분석 추적에 JavaScript이 활성화된 최신 웹 브라우저
- 보안 데이터 전송을 위한 HTTPS 프로토콜 구현
- Adobe Analytics 데이터 수집을 위한 적절한 방화벽 및 네트워크 구성
권한 및 액세스
- 보고서 세트 구성에 대한 Adobe Analytics 관리자 역할
- 양식 구성 및 게시를 위한 AEM Forms 작성자 권한
- 태그 구현 및 규칙 생성을 위한 Adobe Launch 개발자 액세스
단계별 구현 안내서
1. Adobe Analytics 구성 Configure-adobe-analytics
Adobe Analytics을(를) 구성하기 전에 다음을 만드십시오.
- Adobe Experience Cloud에 로그온할 Adobe ID.
- 보고서 세트.
AEM Forms 및 Adobe Analytics 확장 설치 install-extensions
AEM Forms 및 Adobe Analytics 확장을 구성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
Adobe Experience Cloud에 로그온하고 회사에 적합한 이름을 선택합니다.
-
실행/데이터 수집 을 선택하고 실행/데이터 수집으로 이동 을 선택합니다.
-
새 속성 을 선택하고 구성 이름을 지정하십시오.
-
도메인 이름을 지정하고 저장 을 선택하여 속성을 저장합니다.
-
태그 속성 목록에서 사용할 수 있는 구성 이름을 선택합니다.
-
작성 섹션에서 확장 을 선택합니다.
-
카탈로그 를 선택하고 Adobe Experience Manager Forms 확장에 대해 설치 를 선택합니다. Adobe Experience Manager Forms 이(가) 설치됨 탭에서 사용할 수 있는 설치된 확장 목록에 표시됩니다.
-
Adobe Analytics 확장에 대해 설치 를 선택합니다.
-
개발 보고서 세트, 스테이징 보고서 세트 및 제품 보고서 세트 드롭다운 목록에서 보고서 세트 이름을 선택하고 저장 을 선택하여 확장을 저장합니다.
데이터 요소 구성 configure-data-elements
이벤트에 대해 만들어진 규칙에서 구성된 데이터 요소를 선택할 수 있습니다. 적응형 양식에서 이벤트가 발생하면 AEM Forms에서 이러한 데이터 요소를 Adobe Analytics(으)로 보냅니다.
Adobe Experience Manager Forms 확장을 설치한 후 다음 데이터 요소를 만들 수 있습니다.
데이터 요소를 구성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
작성 섹션에서 데이터 요소 를 선택합니다.
-
새 데이터 요소 만들기 를 선택합니다.
-
데이터 요소의 이름을 지정합니다. 예: FormTitle 데이터 요소 유형에 대한 Form Title.
-
Adobe Experience Manager Forms 을(를) 확장 이름으로 지정하십시오.
-
데이터 요소 형식 을(를) 선택하십시오.
-
데이터 요소를 저장하려면 저장 을(를) 선택하십시오.
규칙 구성 configure-rules
Adobe Experience Manager Forms 확장을 기반으로 규칙을 만들려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
작성 섹션에서 규칙 을(를) 선택합니다.
-
새 규칙 만들기 를 선택합니다.
-
규칙 이름을 지정합니다. 예를 들어 양식 제출을 사용하여 양식 제출을 기록할 수 있습니다.
-
이벤트 섹션에서 추가 를 선택합니다.
-
Adobe Experience Manager Forms 을(를) 확장 이름으로 지정하십시오.
-
이벤트 유형을 선택합니다. 이름 필드에 대한 입력은 선택한 이벤트 유형에 따라 자동으로 채워집니다.
-
이벤트를 저장하려면 변경 내용 유지 를 선택하십시오.
-
작업 섹션에서 추가 를 선택합니다.
-
Adobe Analytics 을(를) 확장 이름으로 지정하십시오.
-
변수 설정 을(를) 작업 유형으로 선택합니다. 드롭다운 목록에서 사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.
-
변수 설정: 이 작업 형식을 사용하여 선택한 데이터 요소를 AEM Forms에서 Adobe Analytics(으)로 보내는 이벤트 형식을 정의합니다.
-
비콘 보내기: 이 작업 형식을 사용하여 AEM Forms에서 Adobe Analytics(으)로 데이터를 보냅니다.
-
변수 지우기: 이벤트가 Adobe Analytics에 한 번만 등록되도록 데이터 추적을 지우려면 이 작업 유형을 사용하십시오.
권장 접근 방법은 변수 설정 작업 유형을 사용하여 이벤트 및 데이터 요소를 구성한 다음, 비콘 보내기 를 사용하여 데이터를 보낸 다음, 변수 지우기 를 사용하여 데이터 추적을 지우는 것입니다.
-
-
Props 섹션에서 드롭다운 목록에서 사용할 수 있는 보고서 세트 옵션을 데이터 요소 구성을 사용하여 정의된 데이터 요소와 매핑합니다.
예를 들어 양식을 제출할 때 양식 제목 데이터 요소를 AEM Forms에서 Adobe Analytics(으)로 보내려면 다음을 수행하십시오.
-
Prop 섹션에서 보고서 세트에서 사용할 수 있는 양식 제목에 대한 prop을 선택한 다음
-
목록에 더 많은 데이터 요소를 추가하려면 다른 항목 추가 를 선택하십시오.
-
-
이벤트 섹션에서 보고서 세트에 있는 옵션에서 이벤트를 선택하고 변경 내용 유지 를 선택합니다.
-
작업 섹션에서 +를 선택하고 Adobe Analytics 을(를) 확장 이름으로 지정합니다.
-
작업 유형으로 비콘 보내기 를 선택합니다. 오른쪽 창에서 s.t() 을(를) 선택하여 Adobe Analytics에 데이터를 보내고 페이지 보기로 처리하거나 s.tl() 을(를) 선택하여 Adobe Analytics에 데이터를 보내고 페이지 보기로 처리하지 않습니다. 변경 내용 유지 를 선택합니다.
-
작업 섹션에서 +를 선택하고 Adobe Analytics 을(를) 확장 이름으로 지정합니다.
-
변수 지우기 를 작업 유형으로 선택합니다. 변경 내용 유지 를 선택합니다. 이 단계를 수행하면 작업 섹션이 다음과 같이 표시됩니다.
요구 사항에 따라 작업 섹션을 사용자 지정합니다. 예를 들어, 작업 흐름에서 두 개의 비콘 보내기 단계를 정의하여 Adobe Analytics에 데이터를 보내고 한 단계에서 페이지 보기로 취급한 다음 Adobe Analytics에 데이터를 보내고 두 번째 단계에서는 페이지 보기로 취급하지 않을 수 있습니다.
-
규칙을 저장하려면 저장 을(를) 선택하십시오.
중단, 오류, 필드 방문, 도움말, 렌더링, 저장 및 제출과 같은 모든 이벤트 유형에 대한 규칙을 만들 수 있습니다.
플로우 게시 publish-flow
데이터 요소를 만들어 규칙에 사용한 후 구성을 게시하여 Adobe Analytics에서 양식 데이터를 수집합니다.
구성을 게시하려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
게시 섹션에서 게시 흐름 을 선택합니다.
-
라이브러리 추가 를 선택하고 이름을 지정한 다음 라이브러리의 환경을 선택하십시오.
-
변경된 모든 리소스 추가 를 선택한 다음 개발에 저장 및 빌드 를 선택합니다.
-
개발 섹션에서
-
변경 내용과 게시 흐름이 곧 게시됨 섹션에 표시되는지 확인하십시오.
2. AEM Forms 구성 configure-aem-forms
Adobe Launch 구성을 만들기 전에 Adobe Launch를 클라우드 솔루션으로 사용하여 Adobe IMS 구성을 만드십시오.
Adobe Launch 구성 만들기 create-adobe-launch-configuration
Adobe Launch 구성을 만들려면 다음 단계를 수행하십시오.
-
AEM Forms 작성자 인스턴스에서 도구 > 클라우드 서비스 > Adobe Launch 구성 으로 이동합니다.
-
구성을 만들 폴더를 선택하고 만들기 를 선택합니다.
-
제목 필드에 구성의 제목을 지정합니다.
-
연결된 Adobe IMS 구성을(를) 선택하십시오.
-
Adobe Analytics을 구성하는 동안에 사용된 회사 이름을 선택하십시오.
-
Adobe Analytics을 구성하는 동안만든 속성의 이름을 선택하십시오.
-
저장 후 닫기 를 선택합니다.
-
구성을 게시합니다.
적응형 양식에 Adobe Analytics 사용 enable-analytics-adaptive-form
기존 적응형 양식에서 Adobe Launch 구성을 사용하려면:
- AEM Forms 작성자 인스턴스에서 Adobe Experience Manager > Forms > Forms 및 문서 로 이동합니다.
- 적응형 양식을 선택하고 속성 을 선택합니다.
- 기본 탭에서 Adobe Launch 구성을 만드는 동안 사용되는 구성 컨테이너를 선택합니다.
- 저장 및 닫기 를 선택합니다. Adobe Analytics에 대해 적응형 양식을 사용할 수 있습니다.
- 양식을 게시합니다.
적응형 양식에 대해 Adobe Analytics을(를) 사용하도록 설정한 후 AEM Forms과 사이에 적절한 데이터 이벤트 흐름이 있으면유효성 검사Adobe Analytics할 수 있습니다. AEM Forms과 Adobe Analytics 통합이 완료되었습니다. 이제 Adobe Analytics에서 보고서를 구성하고 볼 수 있습니다.
사용자 지정 이벤트 캡처를 위한 규칙 만들기(선택 사항) capture-custom-events
규칙 편집기를 사용하여 적응형 양식의 특정 필드에 대한 규칙을 만들어 적응형 양식에서 Adobe Analytics(으)로 Analytics 데이터를 보냅니다.
2단계 프로세스에서는 적응형 양식의 필드에 규칙을 정의합니다. 규칙이 이벤트를 전달합니다. 이벤트 이름은 Adobe Launch의 사용자 지정 캡처 이벤트에 매핑됩니다.
적응형 양식에서 규칙 편집기를 사용하여 규칙을 만들려면 다음 작업을 수행하십시오.
- 필드를 선택하고
- 규칙의 When 섹션에서 조건을 정의합니다.
- 규칙의 Then 섹션에서 작업 선택 드롭다운 목록에서 이벤트 발송 을 선택합니다.
- 이벤트 이름 입력 필드에 이벤트 이름을 지정하십시오.
예를 들어 생년월일이 특정 날짜 이전인 경우 AEM Forms은 보안 이벤트를 발송합니다.
이벤트를 Adobe Analytics의 사용자 지정 캡처 이벤트에 매핑하려면 다음을 수행하십시오.
3. Adobe Analytics에서 보고서 구성 및 보기 view-reports-adobe-analytics
이벤트 데이터를 Adobe Analytics에 보내도록 적응형 양식을 구성한 후 Adobe Analytics에서 보고서를 볼 수 있습니다.
-
-
프로젝트 만들기 를 선택하고 빈 프로젝트 를 선택합니다.
-
자유 형식의 오른쪽 상단에 있는 드롭다운 목록에서 보고서 세트 이름을 선택합니다.
-
모든 양식 제목을 보려면 차원 항목 검색 텍스트에서 양식 제목 을 지정하십시오.
-
적응형 양식 제목을 여기에 세그먼트(또는 다른 구성 요소) 놓기 텍스트 상자에 놓습니다.
-
지표 섹션에서 추적할 이벤트를 여기에 지표(또는 다른 구성 요소) 놓기 텍스트 상자에 놓습니다.
-
-
Ctrl + S 키를 선택하고 프로젝트를 저장할 이름을 지정합니다.
고급 양식 분석 구성
기본 설정 외에도 Adobe Analytics은 정교한 양식 추적 및 분석 기능을 사용할 수 있는 고급 구성 옵션을 제공합니다. 이러한 고급 기능은 조직에서 보다 심층적인 통찰력을 얻고 복잡한 분석 시나리오를 구현하는 데 도움이 됩니다.
사용자 지정 이벤트 및 추적
사용자 지정 양식 이벤트 만들기
사용자 지정 이벤트를 사용하면 표준 양식 분석을 능가하는 비즈니스별 상호 작용을 추적할 수 있습니다.
- 비즈니스 프로세스 이벤트: 특정 비즈니스 워크플로에 맞는 양식 상호 작용을 추적합니다.
- 사용자 참여 이벤트: 양식 미리 보기, 필드 도움말 사용 또는 섹션 완료와 같은 고급 사용자 동작을 측정합니다.
- 통합 이벤트: 외부 시스템, API 또는 타사 서비스와의 양식 상호 작용을 모니터링합니다.
- 성능 이벤트: 양식 로드 시간 또는 필드 응답률과 같은 사용자 지정 성능 지표를 추적합니다.
구현 방법
- 비즈니스 요구 사항 정의: 비즈니스 가치를 제공하는 특정 양식 상호 작용 식별
- 사용자 지정 변수 만들기: 비즈니스별 데이터를 위해 Adobe Analytics에서 사용자 지정 eVar 및 prop을 설정합니다.
- 규칙 편집기 구성: AEM Forms 규칙 편집기를 사용하여 양식 상호 작용에 따라 사용자 지정 이벤트를 트리거합니다.
- Analytics 이벤트에 매핑: 사용자 지정 양식 이벤트를 Adobe Analytics 이벤트 추적에 연결
- 구현 유효성 검사: 정확한 데이터 수집 및 보고를 위해 사용자 지정 이벤트를 테스트합니다.
고급 보고 설정
다차원 분석 구성
- 양식 간 분석: 다양한 양식 유형 및 비즈니스 프로세스 간 성능 비교
- 사용자 여정 매핑: 여러 양식 및 터치포인트에서 사용자 상호 작용을 추적합니다.
- 속성 모델링: 다양한 마케팅 채널이 양식 완료에 기여하는 방식 이해
- 집단 분석: 시간 및 사용자 세그먼트에 따른 양식 성능 개선 사항 분석
실시간 보고 구성
- 실시간 대시보드 설정: 실시간 양식 성능 모니터링 구성
- 경고 구성: 양식 성능 문제 또는 예외 항목에 대한 자동 경고를 설정합니다.
- 성능 임계값: 허용되는 성능 범위 및 모니터링 트리거를 정의합니다.
- 관련자 보고: 다양한 조직 역할 및 책임에 대한 자동화된 보고서 만들기
다른 Adobe 도구와 통합
Adobe Target 통합
- 양식 A/B 테스트: 다양한 양식 변형을 테스트하고 성능에 미치는 영향을 측정합니다.
- Personalization: 사용자 동작 및 분석 데이터를 기반으로 개인화된 양식 경험을 제공합니다.
- 최적화: Analytics 인사이트를 사용하여 Target 최적화 전략에 알립니다.
- 전환 최적화: 더 광범위한 전환 최적화 노력과 양식 분석을 결합하십시오
Adobe Campaign 통합
- 잠재 고객 양육: 양식 분석 데이터를 사용하여 이메일 마케팅 및 잠재 고객 양육 캠페인을 알리십시오
- 세그먼테이션: 양식 완료 동작 및 참여 패턴을 기반으로 사용자 세그먼트를 만듭니다.
- 캠페인 속성: 마케팅 캠페인이 양식 성과 및 완료율에 미치는 영향을 추적합니다.
- 라이프사이클 마케팅: 양식 분석을 더 광범위한 고객 라이프사이클 마케팅 전략과 통합
양식 분석 보고서 및 통찰력
양식 분석 데이터를 해석하고 작업하는 방법을 이해하는 것은 성공적인 최적화를 위해 중요합니다. 이 섹션에서는 주요 보고서, 대시보드 구성 및 실행 가능한 인사이트 추출을 다룹니다.
Analytics 대시보드 이해
주요 성과 지표(KPI) 대시보드
- 양식 전환 단계: 양식 완료 프로세스를 통해 사용자 진행 시각화
- 포기 분석: 사용자가 양식을 완료하지 않은 특정 지점을 식별합니다
- 성능 트렌드: 시간 경과에 따른 양식 성능 변화를 추적하고 패턴을 식별합니다
- 비교 분석: 다양한 양식, 기간 및 사용자 세그먼트 간의 성능 비교
운영 지표 대시보드
- 실시간 양식 활동: 현재 양식 사용 및 완료율 모니터링
- 오류율 모니터링: 양식 성능에 영향을 주는 유효성 검사 오류 및 기술 문제를 추적합니다.
- 장치 및 브라우저 성능: 다양한 기술 환경에서 양식 성능 분석
- 지리적 성능: 위치 및 언어별로 양식 성능이 어떻게 다른지 이해합니다.
모니터링할 주요 보고서
일별 성과 보고서
- 양식 완료 요약: 양식 제출, 포기 비율 및 전환 지표에 대한 일일 개요
- 오류 분석: 양식 오류, 유효성 검사 문제 및 기술적 문제에 대한 일일 추적
- 트래픽 Source 성능: 다양한 마케팅 채널이 양식 완료를 유도하는 방식에 대한 분석
- 모바일 성능과 데스크톱 성능 비교: 장치 유형 간 양식 성능 비교 분석
주별 트렌드 분석
- 성능 추세 확인: 폼 성능 개선 또는 감소에 대한 주 단위 분석
- 사용자 동작 패턴: 매주 사용자 상호 작용 패턴 및 참여 트렌드 분석
- 최적화 영향 측정: 형식 변경이 성능 지표에 미치는 영향에 대한 평가
- 경쟁업체 벤치마킹: 업계 표준 및 벤치마크와 양식 성능 비교
월별 전략 보고서
- ROI 분석: 양식 분석이 비즈니스 결과 및 매출에 미치는 영향에 대한 월별 평가
- 사용자 경험 인사이트: 사용자 경험 개선 사항 및 최적화 기회에 대한 포괄적인 분석
- 통합 성능: 양식 분석 통합이 더 광범위한 마케팅 및 비즈니스 프로세스에 미치는 영향에 대한 분석
- 전략 권장 사항: 양식 최적화 및 비즈니스 프로세스 개선을 위한 데이터 기반 권장 사항
실행 가능한 인사이트 추출
성능 최적화 인사이트
- 필드 수준 최적화: 개선 또는 제거가 필요한 특정 양식 필드를 식별합니다
- 사용자 경험 개선 사항: 사용자 경험 문제를 검색하고 타깃팅된 개선 사항을 구현합니다.
- 전환율 최적화: 분석 데이터를 사용하여 양식 완료율을 개선하는 변경 사항을 구현합니다
- 기술 성능 최적화: 양식 로드 및 제출 성능에 영향을 주는 기술 문제를 해결합니다.
비즈니스 프로세스 인사이트
- 리드 품질 분석: 양식 완료 동작이 리드 품질 및 전환과 어떻게 상관되는지 이해합니다.
- 마케팅 속성: 고품질 양식 제출을 유도하는 마케팅 채널 및 캠페인을 식별합니다
- 고객 여정 최적화: 양식 분석을 사용하여 더 광범위한 고객 확보 및 유지 프로세스를 개선합니다.
- 리소스 할당: 양식 최적화 리소스에 투자할 위치에 대해 데이터 중심의 결정을 내립니다.
양식 분석 문제 해결
신중하게 구현하더라도 양식 분석 구성에서 데이터 수집 및 보고 정확도에 영향을 주는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 섹션에서는 일반적인 문제에 대한 체계적인 문제 해결 지침을 제공합니다.
일반적인 설정 문제
데이터 수집 문제
- 양식 데이터 누락: Adobe Launch 구성을 확인하고 올바른 태그 배포를 확인하십시오.
- 미완료 이벤트 추적: 규칙 구성을 확인하고 모든 양식 이벤트가 올바르게 매핑되었는지 확인하십시오.
- 데이터 지연: 일반적인 데이터 처리 지연을 이해하고 비정상적인 보고 지연을 식별합니다
- 도메인 간 추적: 다른 도메인 또는 하위 도메인에서 양식 분석 문제를 해결합니다.
구성 문제
- 보고서 세트 매핑: 양식에서 올바른 Adobe Analytics 보고서 세트로 데이터를 보내는지 확인
- 변수 구성: 사용자 지정 변수(eVars, props)가 올바르게 구성 및 매핑되었는지 확인
- 규칙 논리 문제: 올바르게 트리거되지 않을 수 있는 Adobe Launch 규칙을 디버깅하십시오.
- 권한 문제: 올바른 구성 또는 데이터 보기를 방해하는 액세스 문제를 해결합니다.
데이터 불일치 해결
분석 및 양식 시스템 불일치
- 전송 수 차이: Adobe Analytics과 AEM Forms 전송 수 차이를 조정합니다
- 사용자 동작 추적: 시스템 간 사용자 인터랙션 추적의 불일치 문제 해결
- 표준 시간대 및 날짜 문제: 표준 시간대 구성 차이로 인한 보고 불일치 해결
- 데이터 샘플링: Adobe Analytics 데이터 샘플링이 양식 분석 정확도에 영향을 주는 시기와 방법을 이해합니다.
플랫폼 간 데이터 일관성
- 모바일과 데스크톱 추적 비교: 다양한 장치 유형 및 플랫폼에서 일관된 데이터 수집을 보장합니다
- 브라우저 호환성: 특정 브라우저 또는 브라우저 버전에 관련된 추적 문제 해결
- 타사 통합: 외부 시스템 및 통합에서 데이터 일관성 문제 해결
- 실시간 데이터와 이전 데이터 비교: 실시간 데이터와 처리된 이전 데이터 간의 차이점을 이해하고 해결합니다.
성능 최적화
Analytics 성능 영향
- 페이지 로드 성능: 분석 추적이 양식 로드 시간에 미치는 영향을 최소화합니다.
- 데이터 수집 효율성: 데이터 수집을 최적화하여 대역폭 사용량을 줄이고 사용자 환경을 개선합니다.
- 실시간 처리: 시간에 민감한 양식 분석 요구에 대한 실시간 분석 처리를 구성합니다.
- 확장성 고려 사항: Analytics 구성이 성능 저하 없이 대량 양식 사용을 처리할 수 있는지 확인하십시오.
시스템 통합 성능
- API 성능: AEM Forms과 Adobe Analytics 간의 통합을 최적화하여 성능을 개선합니다.
- 데이터 처리 효율성: 데이터 처리 워크플로우를 개선하여 지연을 줄이고 보고 적시성을 개선합니다.
- 리소스 사용률: 분석 데이터 수집 및 처리를 위해 시스템 리소스 사용을 모니터링하고 최적화합니다.
- 네트워크 최적화: 시스템 간의 데이터 전송을 최적화하도록 네트워크 설정을 구성합니다.
양식 분석 우수 사례
양식 분석을 성공적으로 구현하려면 정확한 데이터 수집, 의미 있는 통찰력 및 지속 가능한 최적화 프로세스를 보장하는 다음과 같은 확립된 모범 사례가 필요합니다.
구현 지침
전략 계획
- 비즈니스 목표 정렬: 양식 분석 구현이 특정 비즈니스 목표 및 KPI에 맞게 조정되도록 합니다.
- 관련자 참여: 분석이 조직 요구 사항을 충족하도록 계획하는 데 주요 관련자를 참여시킵니다.
- 단계별 구현: 복잡성을 관리하고 성공적인 배포를 보장하기 위해 양식 분석을 단계적으로 구현합니다.
- 성공 지표 정의: 성공의 모양과 측정 방법을 명확히 정의합니다.
기술 구현
- 구성 설명서: 나중에 참조하고 문제를 해결하기 위해 분석 구성에 대한 포괄적인 설명서를 유지 관리합니다.
- 테스트 프로토콜: 프로덕션 배포 전에 정확한 데이터 수집을 위해 철저한 테스트 절차를 구현합니다.
- 버전 제어: 문제가 발생하는 경우 롤백을 사용하려면 analytics 구성 변경 내용에 버전 제어를 사용하십시오
- 성능 모니터링: 분석 구현 성능 및 양식 기능에 미치는 영향을 지속적으로 모니터링합니다.
개인 정보 고려 사항
데이터 개인 정보 보호 규정 준수
- GDPR 준수: 양식 분석 구현이 유럽 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인
- CCPA 규정 준수: 양식 데이터 수집 및 사용자 권한에 대한 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 요구 사항 구현
- 업종별 규정: 의료(HIPAA), 재무(PCI DSS) 및 기타 업종별 개인 정보 보호 요구 사항 해결
- 사용자 동의 관리: 분석 데이터 수집 및 처리에 대한 적절한 동의 메커니즘을 구현합니다.
데이터 보안
- 데이터 암호화: 모든 양식 분석 데이터가 전송 중이거나 사용하지 않을 때 암호화되어 있는지 확인하십시오.
- 액세스 제어: 분석 데이터 및 보고에 적합한 액세스 제어 구현
- 데이터 보존: 양식 분석 정보에 적절한 데이터 보존 정책을 설정하고 적용합니다.
- 감사 추적: 분석 데이터 액세스 및 구성 변경에 대한 감사 추적 유지
최적화 전략
지속적인 개선 프로세스
- 정기적인 성과 검토: 정기적인 검토 주기를 설정하여 양식 분석 성능을 평가하고 최적화 기회를 식별합니다
- A/B 테스트 통합: 양식 분석 데이터를 사용하여 A/B 테스트 전략을 알리고 최적화 영향을 측정합니다.
- 사용자 피드백 통합: 포괄적인 최적화 통찰력을 위해 정량적 분석 데이터와 정성적 사용자 피드백을 결합하십시오
- 다양한 기능의 Collaboration: 전체적인 최적화를 위해 마케팅, UX, 개발 및 분석 팀 간의 공동 작업을 촉진합니다.
고급 분석 사용률
- 예측 분석: 이전 양식 분석 데이터를 사용하여 사용자 동작을 예측하고 사전 예방적으로 양식 경험을 최적화합니다
- 머신 러닝 통합: 머신 러닝 기능을 활용하여 양식 분석 데이터에서 패턴 및 최적화 기회를 식별합니다
- 실시간 최적화: 현재 분석 성능 및 사용자 동작을 기반으로 실시간 양식 최적화를 구현합니다.
- 크로스 채널 통합: 포괄적인 사용자 환경 최적화를 위해 양식 분석을 더 광범위한 고객 여정 분석과 통합
자주 묻는 질문 (FAQ)
이 포괄적인 FAQ 섹션에서는 모든 경험 수준에서 사용자를 지원할 수 있도록 양식 분석 구현, 문제 해결 및 최적화에 대한 일반적인 질문을 다룹니다.
시작 질문
Q: 양식 분석과 일반 웹 사이트 분석의 차이점은 무엇입니까?
A: Form Analytics는 특히 양식 내의 사용자 상호 작용에 중점을 두며 필드 수준 동작, 완료 패턴 및 포기 지점에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 일반 웹 사이트 분석에서는 페이지 보기 수 및 전체 사용자 여정을 추적하는 반면, 양식 분석에서는 양식별 사용자 경험, 유효성 검사 오류, 필드 완료 시간 및 양식 자체 내의 전환 단계 분석에 대한 세분화된 데이터를 제공합니다.
Q: Adobe Analytics으로 양식 분석을 구현하는 데 기술 전문 지식이 필요합니까?
A: 기본 구현은 중간 정도의 기술 지식으로 수행할 수 있지만 고급 구성은 기술 전문 지식의 이점을 얻습니다. Adobe은 Experience Cloud 설정 자동화를 통해 보다 간단한 구현을 위해 자동화된 설정 옵션을 제공합니다. 사용자 지정 이벤트 및 고급 보고가 있는 복잡한 엔터프라이즈 배포의 경우 개발자 또는 Adobe 컨설턴트와의 협업이 권장됩니다.
Q: 양식 분석에서 의미 있는 데이터를 보려면 얼마나 걸립니까?
답변: 초기 데이터는 구현 후 24-48시간 이내에 표시되지만, 의미 있는 통찰력은 일반적으로 패턴과 트렌드를 식별하기 위해 2-4주의 데이터 수집이 필요합니다. A/B 테스트 및 최적화 결정에서 통계적 중요도를 위해 양식 트래픽 볼륨에 따라 4~6주의 데이터 수집을 허용합니다.
Q: 효과적인 양식 분석에 필요한 최소 트래픽 볼륨은 얼마입니까?
A: 양식 분석은 모든 트래픽 수준에서 값을 제공할 수 있지만 최적화 결정에 대한 통계적 중요성은 일반적으로 매주 100개 이상의 양식 제출을 요구합니다. A/B 테스트 및 고급 분석을 위해 매주 500건 이상의 제출을 통해 보다 안정적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 트래픽이 낮은 양식에서는 사용자 동작 패턴 및 오류 식별에 대한 질적 통찰력을 여전히 활용할 수 있습니다.
구현 및 구성 관련 질문
Q: 여러 도메인 또는 하위 도메인에서 양식을 추적할 수 있습니까?
A: 예. Adobe Analytics은 Adobe Analytics 추적 코드 및 Adobe Launch 구현의 적절한 구성을 통해 도메인 간 양식 추적을 지원합니다. 일관된 보고서 세트 구성 및 도메인 간 추적 설정을 보장하여 다양한 도메인에서 데이터 무결성을 유지합니다.
Q: 여러 단계 또는 마법사 형식의 폼에 대한 폼 분석을 어떻게 처리합니까?
A: 여러 단계 양식에는 각 단계를 통한 진행률을 추적하기 위한 특별한 구성이 필요합니다. 단계 완료를 위한 사용자 지정 이벤트를 구현하고, 단계 간 드롭오프점을 시각화하도록 단계 분석을 구성하고, 사용자 지정 변수를 사용하여 양식 마법사를 통해 사용자 경로를 추적합니다. Adobe Analytics은 다중 페이지 양식 추적에 대한 특정 지침을 제공합니다.
Q: 사용자가 오프라인에서 양식을 작성하거나 JavaScript이 비활성화된 경우 analytics 데이터에 어떻게 됩니까?
A: Adobe Analytics은 데이터 수집을 위해 JavaScript이 필요하므로 JavaScript이 비활성화된 사용자는 추적되지 않습니다. 오프라인 시나리오의 경우, 대체 추적 메커니즘 또는 서버측 분석 컬렉션을 구현하십시오. 데이터 완전성에 미치는 영향을 고려하고 중요한 비즈니스 프로세스에 대한 대체 추적 방법을 구현합니다.
Q: 다양한 장치와 브라우저에서 양식 성능을 어떻게 추적합니까?
A: Adobe Analytics은 양식 분석 데이터를 사용하여 장치 및 브라우저 정보를 자동으로 캡처합니다. 사용자 정의 보고서를 구성하여 장치 유형, 브라우저, 운영 체제 및 화면 해상도별로 양식 성능을 분석합니다. 이 데이터를 사용하여 디바이스별 최적화 기회를 식별하고 플랫폼 간에 일관된 양식 환경을 제공합니다.
데이터 분석 및 최적화 질문
Q: 문제가 있다고 생각되는 양식 포기 비율은 무엇입니까?
A: 양식 포기 비율은 업종과 양식 복잡성에 따라 크게 다릅니다. 간단한 연락처 양식은 일반적으로 포기율이 낮은 반면 복잡한 다단계 양식 및 전자 상거래 체크아웃 프로세스는 포기율이 높은 경향이 있습니다. 특정 양식 유형 및 업계에 대한 중단률이 비정상적으로 높으면 최적화 기회가 있음을 나타냅니다.
Q: 가장 많은 포기를 유발하는 양식 필드를 식별하려면 어떻게 해야 합니까?
A: Adobe Analytics 필드 수준 추적을 사용하여 각 양식 필드에 대한 완료율을 분석합니다. 특정 필드에서 상당한 감소, 특정 필드에서 평균보다 긴 체류 시간, 특정 필드 유형에 대한 높은 오류율을 찾습니다. 열 매핑 및 사용자 세션 기록은 필드 수준 최적화를 위한 추가 컨텍스트를 제공할 수 있다.
Q: 양식 완료 속도나 철도에 최적화해야 합니까?
A: 잔액은 비즈니스 목표에 따라 다릅니다. 리드 생성의 경우 리드 품질을 유지하면서 완료를 최적화합니다. 세부 데이터 수집(설문 조사, 애플리케이션)의 경우 데이터 품질을 그대로 유지하면서 마찰을 줄이는 사용자 경험 개선에 초점을 맞추십시오. A/B 테스트를 사용하여 특정 사용 사례에 맞는 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.
Q: 양식 분석 구현의 ROI를 어떻게 측정합니까?
A: 전환율, 리드 품질 및 운영 효율성의 개선 사항을 측정하여 ROI를 계산합니다. 다음과 같은 지표를 추적합니다. 양식 완료율 증가, 양식 문제와 관련된 지원 티켓 감소, 고객 대 고객 전환율 개선 및 고객 확보 비용 감소. 분석 구현 및 지속적인 최적화 노력의 비용에 대해 이러한 개선 사항을 수량화합니다.
기술 및 문제 해결 질문
Q: Adobe Analytics과 양식 시스템 제출 수가 일치하지 않는 이유는 무엇입니까?
A: 일반적인 원인은 다음과 같습니다. 분석 추적을 방지하는 JavaScript 오류, 사용자가 양식을 여러 번 제출함, 한 시스템에 영향을 주지만 다른 시스템에는 영향을 주지 않는 봇 트래픽, 보고의 시간대 차이 및 데이터 처리 지연. 유효성 검사 규칙, 보트 필터링을 구현하고 시스템 전체에서 일관된 시간대 설정을 확인합니다.
Q: 단일 페이지 애플리케이션(SPA)에 대한 양식 분석을 어떻게 처리합니까?
A: SPA에서는 기존 페이지 로드 이벤트가 발생하지 않으므로 양식 분석에 대한 특수 구성이 필요합니다. 양식 상호 작용에 대한 사용자 지정 이벤트 추적을 구현하고, Adobe Analytics SPA 추적 기능을 사용하고, 양식 단계에 대한 가상 페이지 보기를 구성하고, 동적 양식 요소에 대해 적절한 이벤트가 실행되도록 합니다.
Q: 양식 분석이 페이지 로드 성능에 영향을 주는 경우 어떻게 해야 합니까?
A: 분석 스크립트를 비동기적으로 로드하고, 중요하지 않은 추적을 위해 소극적 로드를 구현하고, 사용자 지정 변수 및 이벤트 수를 줄이고, Adobe Launch에서 효율적인 규칙 구성을 사용하고, Core Web Vitals를 모니터링하여 분석이 사용자 경험에 부정적인 영향을 주지 않도록 하여 분석 구현을 최적화합니다.
Q: 양식 분석 시 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
A: 분석 추적에 대한 적절한 사용자 동의 얻기, 개인 데이터의 익명화 또는 가명화, 데이터 보존 정책 구현, 옵트아웃 메커니즘 제공, 데이터 수집 및 처리에서 GDPR/CCPA 준수 보장, 규정 준수를 보장하기 위해 법률팀과 작업 등을 통해 개인 정보 보호 규정 준수를 구현합니다.
고급 구현 질문
Q: 양식 분석을 다른 Adobe Experience Cloud 솔루션과 통합할 수 있습니까?
A: 예. Adobe Analytics은 다른 Experience Cloud 솔루션과 원활하게 통합됩니다. 양식 A/B 테스트 및 개인화를 위해 Adobe Target과 연결하고, 양식 동작을 기반으로 리드 양성을 위해 Adobe Campaign과 통합하고, 고급 세분화를 위해 Adobe Audience Manager을 사용하고, 포괄적인 고객 여정 분석을 위해 Adobe Experience Platform을 활용합니다.
Q: 양식 포기에 대한 예측 분석을 설정하려면 어떻게 합니까?
A: 예측 분석을 구현합니다. 이를 통해 포괄적인 사용자 행동 데이터 수집, Adobe Analytics 머신 러닝 기능 사용, 실시간 채점 모델 구현, 고위험 포기 시나리오에 대한 자동화된 개입 설정 및 성능 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 세분화할 수 있습니다.
Q: 모바일 앱에서 양식 분석을 추적하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
A: 모바일 앱 양식 분석을 사용하려면 Adobe Analytics Mobile SDK 구현이 필요합니다. 모바일 특정 이벤트 및 변수를 구성하고, 오프라인 데이터 수집 및 동기화를 구현하고, 모바일 특정 상호 작용(터치 이벤트, 장치 방향)을 추적하고, 앱 세션 및 웹 상호 작용 간에 적절한 속성을 확인합니다.
Q: 다른 이해 당사자를 위한 사용자 지정 대시보드를 만들려면 어떻게 해야 합니까?
A: 각 관련자 그룹(경영진, 마케터, 개발자)에 대한 주요 지표를 식별하고, Adobe Analytics Workspace을 사용하여 사용자 정의 시각화를 구축하고, 자동화된 보고 일정을 구현하고, 세부 분석을 위한 드릴다운 기능을 만들고, 대시보드 해석 및 사용에 대한 교육을 제공하여 역할별 대시보드를 만듭니다.
문제 해결 빠른 수정
일반적인 문제 및 해결 방법: