퍼널

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퍼널 분석을 이용하면 주요 워크플로 전반의 전환율을 추적하여 엔드투엔드 사용자 여정에서 발생하는 병목 현상을 파악하고 이를 해결할 수 있습니다. 구체적으로 다음을 할 수 있습니다.

웹사이트 성능 저하로 인해 특정 지점에서 고객이 이탈하는지 확인
새로운 기능이 구축되고 시간이 지남에 따라 전환율이 어떻게 변화하는지 추적
워크플로에 새 단계를 추가하면 이탈률에 어떤 영향을 미치는지 평가
평균 전환 시간 측정
퍼널의 각 단계에서 개별 이벤트 필터링
주어진 단계 내에서 여러 이벤트를 결합(최종 사용자가 서로 다른 흐름을 통해 동일한 결과를 얻는 방식이 다를 수 있기 때문)

퍼널 차트 생성

Product Analytics에서 Create New > Funnel을 선택합니다.
퍼널을 시작하는 사용자 단계를 선택하고 Add step을 사용하여 단계를 추가합니다. 퍼널에서 단계의 순서를 변경하려면 단계를 끌어서 놓습니다.

필터 추가

사용자를 전체적으로 필터링하거나 특정 단계에서 필터링할 수 있습니다.

퍼널 전체에 전역 필터를 적용하려면 Filter by를 선택하고 옵션을 선택하세요.
개별 단계에서 사용자를 필터링하려면 해당 단계의 필터 아이콘을 선택하고 옵션을 선택하세요. 단계별 필터링을 통해 특정 제약 조건에 따라 사용자 행동이 어떻게 변화하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 장치, 운영 체제 또는 지리적 위치가 해당 단계에서의 전환에 어떤 영향을 미치는지 확인하려고 할 수 있습니다.

이벤트 결합

최종 사용자가 서로 다른 흐름을 통해 동일한 결과에 도달하는 경우를 반영할 수 있도록 하나의 퍼널 단계에 여러 이벤트를 결합할 수 있습니다. 이벤트를 결합할 때, ‘or’ 로직을 사용하면 포함된 모든 이벤트로 단계 전환을 트리거할 수 있습니다. 결합된 단계에 대한 퍼널 차트에는 해당 단계에 포함된 모든 이벤트의 데이터가 표시됩니다.

단계에 여러 이벤트를 추가하려면 기존 이벤트 옆에 있는 or 버튼을 클릭하세요.

데이터 비교

Compare를 선택한 후 아래 옵션 중 하나를 선택하여 다양한 방식으로 퍼널 데이터를 비교하세요.

By breakdown: 데이터를 장치 유형 또는 지리적 위치와 같은 특정 속성 기준으로 그룹화합니다. 속성 내에서 최상위(가장 일반적) 또는 최하위(가장 덜 일반적) 값을 표시할지, 값을 몇 개나 포함할지도 조정할 수 있습니다.

Compare By breakdown(분석 내용 기준으로 비교) 보기. 국가별 전환 소스 상위 5개를 표시하도록 구성했습니다.

By property or segment: 여러 사용자 세그먼트 또는 사용자 속성을 나란히 비교합니다.

사용자 세그먼트를 비교하려면 비교하려는 세그먼트를 선택하세요.
사용자 속성을 비교하려면 속성(예: 브라우저 이름 또는 국가)을 선택한 다음 비교할 값(예: Firefox, Chrome, Safari)을 선택합니다.

Compare By property or segment(속성 또는 세그먼트 기준으로 비교) 보기. 선택한 브라우저 이름 다섯 개를 나란히 놓고 비교한 결과를 표시했습니다.

By time: 기간별 전환 데이터를 나란히 비교합니다.

전환 인사이트 세분화

퍼널 페이지의 정보를 추가로 분석해 사이트가 전환을 유도하는 데 얼마나 효과적인지 파악할 수 있습니다. 전환은 사용자가 퍼널에 정의된 마지막 단계를 완료할 때 발생합니다.

전환 세분화 드롭다운. 고유한 전환 또는 전체 전환 기준으로 분석 옵션이 포함되어 있습니다.

차트 사이드 패널 위의 드롭다운을 사용해 다양한 전환 분석 보기를 선택하세요. 다음을 기준으로 전환을 분석할 수 있습니다.

Unique converted sessions: 모든 단계가 동일한 @session.id로 완료된 전환입니다.
Unique converted users: 동일한 개별 사용자(@user.id로 추적)가 모든 단계를 완료한 전환입니다.
Unique converted accounts: 동일한 계정(@account.id로 추적)이 모든 단계를 완료한 전환입니다. 이 분석은 로그인한 사용자가 @user.id 패싯이 지속되는 시간보다 오랜 기간에 걸쳐 완료한 전환을 파악하는 데 유용합니다.
Total conversions: 세션, 사용자 또는 계정 전체에서 발생한 총 전환수입니다.
Time to convert: 세션, 사용자 또는 계정별 전환을 나타내는 시계열 보기입니다.

모든 전환 분석 보기에서, 전환을 개수 또는 비율로 보기로 선택할 수 있고, 모든 단계 또는 개별 단계의 데이터를 조회할 수도 있습니다. 사용자 또는 계정별 전환 보기의 경우, 전환이 발생해야 하는 시간 프레임을 조정할 수 있습니다.

전환 계산 메트릭

Datadog이 전환 메트릭을 계산하는 방법

퍼널이 이벤트 A → B → C 및 이벤트 단계 A, A, A, B, C, C로 구성되어 있다고 가정하겠습니다.

이 경우, Datadog은 전환이 한 개 발생한 것으로 간주합니다. 각 A가 독자적인 시도를 시작합니다. 세 번의 시도가 모두 동일한 C 이벤트에서 완료되기 때문에, Datadog은 가장 이른 시도만 계수합니다.

좀 더 자세히 설명하자면, 사용자가 이벤트 시퀀스 A, A, A, B, C, C, A, B, C를 수행하는 경우 Datadog은 전환이 두 개 발생한 것으로 간주합니다. 첫 번째 전환은 A, A, A, B, C 시퀀스로 완료되고, 두 번째 전환은 그다음 A, B, C 시퀀스로 완료됩니다.

퍼널 단계와 일치하지 않는 모든 작업이나 조회는 단계별 또는 전체 전환율에 영향을 미치지 않습니다. 모든 퍼널 단계가 전환 기간 내에 올바른 순서로 발생하면 Datadog은 해당 세션을 한 번의 전환 세션으로 간주합니다.

Datadog은 각 전환의 첫 번째 단계부터 마지막 단계까지 걸린 총시간을 전체 단계 수로 나누어 단계 간 평균 소요 시간을 계산합니다.

퍼널을 사용자 또는 계정별로 분석하는 경우, 첫 번째 이벤트가 발생한 시점부터의 전환 시간 프레임을 시간 또는 일 단위로 정의할 수 있습니다. 전환의 기본 시간 프레임은 하루(역일이 아니라 24시간)로, 이 기간 안에 전환이 발생했는지 판별합니다.

전환 계수 방법

전환을 계산할 때, 전환 시각화에서 고유한 전환 옵션(세션, 사용자 또는 계정) 또는 Total Conversion Count 옵션을 선택해 전환을 어떻게 계수할지 선택합니다.

Unique: 세션, 사용자 또는 계정별로 전환을 한 번만 계수합니다. 예를 들어, 사용자가 동일한 세션 내에서 A → B → C 퍼널 시퀀스를 여러 번 완료하면(A, B, C, A, B, C), 한 번의 전환으로 계산됩니다.
Total: 동일한 세션 ID, 사용자 또는 계정이 정의된 퍼널을 완료할 때마다 전환을 계수합니다. 이 방법의 경우 동일한 예시를 사용해(A, B, C, A, B, C) 전환을 두 개로 계수합니다. Total 설정은 중간 단계가 반복된 횟수가 아니라 완료된 흐름의 수를 계산합니다.