평균 이상의 인사이트를 얻기 위해 분석에서 막대 그래프의 영향을 알아봅니다. 막대 그래프는 고객 행동, 방문자 참여, 기술 성능 및 양식 오류의 데이터 패턴을 보여 주므로 Adobe Workspace에서 더 깊은 인사이트를 얻고 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

바로 들어가죠. 히스토그램을 사용해야 합니다. 그 이유를 설명하겠지만 첫 번째 질문에 답하고 싶습니다. 히스토그램이란 도대체 무엇일까요? 알겠어요. 대부분 막대가 많이 올라가는 것을 보면 막대 그래프라고 생각할 수도 있습니다. 예, 히스토그램은 비슷해 보이지만 확실히 다르네요. 막대 그래프는 항목을 비교하는 반면 히스토그램은 변수가 발생한 빈도를 보여줍니다. 다음 항목을 살펴보세요. 다음은 막대 그래프입니다.

6개의 모델이 있고 각 모델의 수익을 비교할 수 있습니다. 요하네스버그 모델의 수익이 가장 높고 베를린 모델의 수익이 가장 적다는 것을 알 수 있습니다.

이제 히스토그램을 살펴보겠습니다.

x축의 하단에는 각 고객이 구매한 단위 수가 표시됩니다. 첫 번째 막대는 고객이 한 개 단위를 구입한 빈도를 나타내고, 두 번째 막대는 두 개 단위를 구입한 고객 수 등을 표시하며, 이러한 방식으로 최대 10개 이상의 단위를 구입하는 고객까지 표시됩니다.

그렇다면, 이것이 어떻게 유용할까요? 음, 대부분의 사람들이 한 개씩만 구매하는 것을 볼 수 있어요. 5개가 될 때까지 계속 줄어들고 있어요. 그런 다음 10개가 될 때까지 다시 감소합니다. 이는 고객이 5배수로 구매하는 것을 정말 좋아한다는 사실을 나타내며, 이 점을 활용하기 위해 특별 가격이나 포장을 제공해야 할 수도 있습니다. 하지만 확실히 다른 용도도 많이 있습니다.

방문자 참여 이해

사이트나 앱이 반복 트래픽에 의존하는 경우 재방문하는 방문자 수와 빈도를 알고 싶을 것입니다. 사용할 수 있는 가장 간단한 히스토그램 중 하나는 두 번 이상 재방문하는 방문자 수를 알아내는 것입니다. 시간이 지남에 따라 히스토그램을 추적하면 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 오른쪽 막대는 더 커지고 왼쪽 막대는 더 짧아지기를 바랍니다.

아마도 사람들이 사이트에 계속 머물면서 기사를 읽고 싶을 수도 있습니다. 다양한 수의 기사를 읽는 방문자 수를 보여주는 히스토그램을 통해 참여 수준에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 도움이 되는 이유는 무엇인가요? 대부분의 방문자가 기사 하나를 읽고 떠나지만, 참여도가 높은 일부 방문자는 기사 세 개를 읽고 떠난다고 가정해 보겠습니다. 유용한 정보입니다! 이제 방문자가 기사를 하나 더 읽을 수 있도록 하기 위해 첫 번째와 세 번째 기사의 페이지를 개인화해야 한다는 것을 알았습니다.

고객 행동 이해

병원 시스템의 환자 기록 제품 사용자가 저에게 몇 가지 데이터를 요청했습니다. 의료 기록을 얻기 위해 선택할 수 있는 지역은 6개였습니다. 그녀는 몇 명이 둘 이상을 클릭하는지 알고 싶었습니다. 얼마나 많은 방문자가 1, 2, 3, 4, 5 또는 6개의 옵션을 클릭했는지 보여주는 히스토그램을 만들었습니다. 이는 과도해 보일 수도 있지만 방문자의 절반 이상이 최소한 두 가지 옵션을 클릭했고 전체 3.2%의 방문자가 6가지 옵션을 모두 클릭했습니다. 앞에 있는 히스토그램을 통해 그녀는 즉시 로드맵을 재정비하고 옵션을 2개로 단순화했습니다. 이로 인해 환자의 경험이 훨씬 단순해졌습니다.

기술 성능 이해

얼마나 많은 방문자가 얼마나 많은 기술적 오류를 경험하는지에 대한 히스토그램을 설정하면 사이트가 기술적으로 어떻게 작동하는지 잘 이해할 수 있습니다. 많은 기술적 오류를 경험하는 많은 방문자는 이러한 기술적 수정의 우선 순위를 정하기 시작한다는 신호입니다.

양식 성능 이해

양식의 오류 메시지는 다른 문제입니다. 이는 방문자 오류이지 귀하의 오류가 아닙니다. 그러나 얼마나 많은 방문자가 얼마나 많은 오류를 경험하고 있는지 보여주는 히스토그램을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 수많은 방문자가 많은 오류를 경험하고 있음을 나타내는 히스토그램이 표시되면 방문자의 잘못이 아닐 수도 있습니다. 이는 양식에 필드 이름이 잘못 지정되었거나 지침이 불분명하거나 필수 필드를 숨기는 디자인이 있음을 나타내는 훌륭한 표시입니다.

계산된 지표가 아닌 이유는 무엇입니까?

단순히 계산된 지표를 갖는 것과 이것이 어떻게 다릅니까? 안녕하세요, 계산된 지표를 정말 좋아합니다. 계산된 지표가 사이트의 성능을 이해하는 데 절대적으로 필수적인 도구라고 생각합니다. 하지만 제가 나열한 많은 사용 사례의 문제는 평균이 문제의 크기를 보여줄 수 있지만 문제의 범위를 모호하게 한다는 것입니다. 히스토그램이 위의 일부 사용 사례에 대한 추가 정보를 제공하는 방법을 살펴보겠습니다.

• 방문자 참여 - 평균 1.2개의 기사를 읽었으면 첫 번째 기사를 개인화하는 것이 매우 분명합니다. 히스토그램을 보면 세 번째 기사를 읽은 후 이탈하는 또 다른 대규모 그룹이 있다는 사실을 놓칠 것입니다.

• 기술적 오류 - 방문자당 평균 8.7개의 오류가 표시되면 문제가 있음을 알 수 있습니다. 히스토그램은 방문자의 97%가 한 개 이하의 오류를 경험하지만 소수의 이상치가 평균을 높이는 것을 보여줍니다. 그런 다음 작은 이상치 그룹에 대한 경험을 개선하는 데 많은 시간을 투자하는 것이 가치가 없다고 결정할 수도 있습니다.

• 양식 오류 - 방문자당 평균 3.6개의 양식 오류 메시지가 있는 경우 이는 문제가 있음을 나타냅니다. 기술적 오류와 동일한 이상치 문제가 있을 수 있지만 특정 오류 수에서 히스토그램의 급증을 확인하면 인사이트를 얻을 수도 있습니다. 한 번의 오류로 엄청난 급증이 발생했습니까? 이는 모든 방문자가 경험하는 일반적인 문제일 수도 있고, 한 번은 모두 다른 오류가 발생한 것일 수도 있습니다. 3개의 오류에서 엄청난 급증이 발생했습니까? 아, 이제 흥미롭네요. 조사 결과 동일한 3개의 오류가 있다는 것이 밝혀지면 방문자에 대한 이해를 제공하고 상호 관련된 문제 그룹을 해결하는 데 도움이 되는 데이터에 초점을 맞춘 것입니다.

보시다시피, 히스토그램은 고유한 용도가 있을 뿐만 아니라 평균을 통해 얻을 수 있는 인사이트를 심화시켜 줍니다. Adobe Analytics의 기본 시각화이며 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 사용 사례가 귀하에게 도움이 되거나 영감을 줄 수 있기를 바랍니다. 행복한 시각화를 즐겨보세요!