사용자 보존

사용자 유지 보고서는 앱이 사용자의 요구와 기대를 충족하는지 파악하는 데 도움이 되며, 최적화 노력이 사용자 유지에 미치는 영향을 측정할 수 있도록 합니다.

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필요한 역할: analytics_admin, mobile_analytics_admin, web_analytics_admin 또는 portal_analytics_admin

이 태스크 정보

현재 있는 새 사용자 수, 재방문하지 않은 사용자 수, 다음 날 재방문한 사용자 수와 같은 데이터를 보십시오. 또한 사용자 보존 데이터는 사용자 세션의 빈도와 특정 시간 버킷에 지정된 세션 간 평균 시간을 나타냅니다. 사용자 보존 분석은 다음과 같은 작업에 도움을 줄 수 있습니다.

• 코호트 분석을 사용하여 유지율이 낮은 월, 주 또는 일을 식별합니다.
• 버전 및 장치 전반의 보존 분석을 비교합니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 플랫폼 분석 > 사용자 경험 분석.
2. 모든 애플리케이션 목록에서 보존을 검토할 애플리케이션을 선택합니다.
3. 데이터를 필터링합니다.
   기본 필터는 집계 (매일, 매주 또는 매월), 날짜 범위 및 국가입니다. 의 사용자 경험 분석필터에 대한 자세한 내용은 를 참조하십시오 페이지 필터링.

   표 1. 보존 KPI

   KPI	설명
   새 사용자	지정한 시간 버킷 내 새 사용자 수입니다.
   재방문 안 함	초기 세션 후 앱을 다시 사용하지 않은 사용자의 비율입니다.
   하루/1주/한 달 후 재방문	초기 세션 후 지정된 집계 기간에 앱을 사용한 사용자 수입니다.
   두 번째 세션까지 시간	첫 번째 세션과 두 번째 세션 사이의 평균 시간 간격입니다.
   세션 빈도	선택한 시간 버킷(일별/주별/월별) 내의 평균 세션 수를 측정합니다. 예를 들어, 25%의 사용자는 하루에 두 번 앱을 사용했습니다.
   세션 간 평균 시간	초기 세션과 후속 세션 사이의 평균 시간입니다.

4. 다양한 메트릭을 사용하여 유지 코호트를 표시합니다.
   유지 코호트는 지정된 집계를 사용하여 지정된 날짜 범위 동안 앱을 사용하기 시작한 사용자의 수 또는 비율을 보여주는 히트맵입니다. 이 예에서 집계 는 매주이고, 날짜 범위는지난 30일이고, 측정값은 백분율입니다.
   
   

보존 계산 방법

사용자 및 동작 보존을 계산하는 방법을 사용자 경험 분석 이해합니다.

사용자 보존

사용자 보존 분석은 총 사용자 수가 아니라 새 사용자를 그룹화합니다. 코호트는 정의된 시간 범위 내 그리고, 선택한 날짜 버킷(일별/주별/월별) 내에서 앱을 사용하는 모든 새 사용자를 포함합니다. 새 사용자는 코호트당 한 번만 계산되지만, 둘 이상의 코호트에 포함될 수 있습니다.

예를 들어 주간 코호트를 살펴보는 경우 유지 코호트 보고서 상단에 <1주, 1주차, 2주차, 3주차로 표시된 숫자는 주간 버킷을 나타냅니다. 주별 버킷 아래의 백분율은 해당 특정 버킷 중 애플리케이션을 사용하기 위해 되돌아온 사용자 수를 나타냅니다.

각 버킷의 시작과 끝은 코호트의 신규 사용자마다 다릅니다. <1주로 표시된 버킷은 사용자의 초기 세션 후 첫 번째 주 전의 기간을 나타냅니다. 주가 시작되는 날짜는 시각화의 왼쪽에 있습니다. 예를 들어 사용자의 첫 번째 세션이 11월 16일에 시작되고 첫 번째 전체 주가 11월 18일에 시작되는 경우 그 사이의 기간에 대한 보존 정보는 <1주 열에 있습니다.

동작 보존

보존 코호트 분석은 전체 애플리케이션 사용자 수가 아니라, 코호트에 대해 정의된 첫 번째 동작을 수행한 사용자 수를 그룹화합니다. 코호트에는 앱을 사용하고 정의된 시간 범위 및 날짜 버킷(매일/매주/매월) 내에서 첫 번째 작업을 수행하는 모든 사용자가 포함됩니다.

예를 들어, 주간 코호트를 살펴볼 경우, 보존 보고서 맨 위에 1, 2, 3으로 표시된 숫자는 주간 버킷을 나타냅니다. 주별 버킷 아래의 백분율은 해당 특정 버킷 중 애플리케이션을 사용하기 위해 되돌아와서 두 번째 동작을 수행한 사용자 수를 나타냅니다.

각 버킷의 시작과 끝은 코호트의 신규 사용자마다 다릅니다. '1'로 표시된 버킷은 사용자의 초기 세션 후 7일 간의 시간 범위를 나타냅니다. 예를 들어 사용자의 초기 세션이 일요일 10:00에 시작된 경우 버킷1은 다음 주 일요일 10:00에 시작됩니다. 사용자의 버킷 1은 초기 세션에서 7일에서 13일로 연장됩니다.

새 사용자는 코호트당 한 번만 계산되지만, 둘 이상의 코호트에 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 주별 코호트가 로그인 이벤트를 기준으로 하는 경우, 매주 최소 한 번 로그인하는 고객이 모든 코호트에 나타납니다.

사용자가 두 번째 작업을 수행하면 최근 작업뿐만 아니라 해당 기간 내에 수행된 모든 첫 번째 작업에 대해 계산됩니다. 각 코호트 셀은 고유합니다. 사용자가 동일한 버킷 내에서 두 번째 작업을 두 번 수행하면 한 번 계산됩니다. 두 단계가 비슷한 코호트를 생성할 때, 모든 동작은 첫 번째 동작과 두 번째 동작으로 모두 작동됩니다.

예를 들어, 코호트는 두 개의 유사한 로그인 동작을 정의했습니다. 사용자가 일요일, 월요일, 화요일에 세 번 로그인한 경우, 월요일에 수행한 동작이 일요일의 로그인에 대한 두 번 째 동작으로 계산됩니다. 또한 화요일 동작이 완료되는 새 코호트를 엽니다.

애플리케이션 버전으로 필터링할 때, 분석은 선택한 버전에서 첫 번째 동작을 수행한 사용자만 나타냅니다.