앞선 글에서 이벤트 택소노미가 무엇인지, 왜 이벤트 택소노미 기반의 일관되게 이벤트를 정의하는 것이 중요한지를 살펴보았다.
이벤트 택소노미는 결국 '데이터를 신뢰할 수 있는 상태로 만들기 위한 기준'이며,
이것을 바탕으로 실제 이벤트를 설계하는 과정이 '로그 설계'이다.
이번 포스팅에서는 이벤트 택소노미가 실무에서는 어떻게 활용되어 이벤트 정의가 되는지,
그리고 많은 기업들이 활용하는 분석 도구인 Amplitude에서는 어떻게 구현하는지를 살펴보자.
목차
1. Amplitude (앰플리튜드)란?
2. 이벤트 택소노미 (Event Taxonomy) 구축
3. 로그 설계
4. E-commerce 사례
1. Amplitude (앰플리튜드)란?
웹/앱 서비스 내에서 사용자 행동 데이터를 기반으로 제품의 성과를 분석하고,
전환/리텐션/코호트/퍼널 등을 쉽게 분석할 수 있도록 도와주는 제품 분석 (Product Analytics) 도구이다.
그래서 Amplitude는 데이터 분석가, 기획자, PM 등 비개발 조직이 직접 사용자 행동 데이터를 분석할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 많은 기업들이 활용하고 있다.
2. 이벤트 택소노미 (Event Taxonomy) 구축
이벤트 택소노미는 '어떤 이벤트를 어떤 기준으로 정의할지'를 구조화하는 것으로,
이벤트 택소노미를 기반으로 로그 설계를 하면 분석이 더 쉬워지며, 데이터 오류가 발생하는 것을 방지할 수 있다.
Amplitude에서 로그 설계에 앞서 이벤트 택소노미를 구축하기 위한 가이드라인을 제시하고 있다.
이벤트 택소노미를 구축하는 총 3단계가 있다.
이 3단계는 이벤트를 '많이'가 아닌, '올바르게' 만드는데 필요한 기본 구조이다.
- 1단계 : 비즈니스 목표 정의
- 2단계 : 주요 지표 분석
- 3단계 : 이벤트 및 속성 최적화
[1단계] 비즈니스 목표 정의
목표(goal)와 지표(metric)를 먼저 정의하면, 가장 중요한 목표의 우선순위를 정하는데 도움이 된다.
- 조직 내 목표가 무엇인지?
- 어떤 지표에 최적화하려고 하는지?
- 데이터를 통해 얻고자 하는 인사이트가 무엇인지?
Amplitude 고객이 추구하는 일반적인 목표는 다음과 같다.
- acquisition ROI(Return On Investment) 향상
- 제품 내 아하모먼트 찾기
- 전환 최적화
- 유저 리텐션, LTV(Lifetime Value) 향상
위와 같이 조직 내 궁극적인 목표를 파악한 후에 세부적인 지표로 세분화하면 원하는 결과를 측정하기 쉬워진다.
예를 들어, 이커머스에서 구매를 늘리는 것이 목표라면 아래의 지표를 정의할 수 있다.
- 구매 흐름 (패턴)을 통해 유저의 전환율 높이기
- 여러 번 구매하는 유저 수 늘리기
- 앱에 접속하는 유저 수 늘리기
[2단계] 주요 지표 분석
조직 내 궁극적인 목표를 파악하고, 목표를 달성하는 방법에 대한 몇 가지 가설을 세웠으니, 지표를 더욱 세부적으로 분석할 수 있게 된다. 여기서 유저는 어떤 경로로 이용하는지, 각 지표는 어떻게 활용될지 등에 대해 분석해야 한다.
(예시) 지표 : 구매 패턴을 통해 유저의 전환율 높이기
- Search completed : 구매할 제품을 검색하다
- Product details viewed : 제품의 세부 정보를 확인하다
- Product added : 구매하기 위한 제품을 담다
- Order reviewed : 구매하기 전 주문한 제품을 확인하다
- Order completed : 구매를 하고 주문을 완료하다
위와 같이 정의한 지표를 측정하기 위해서 어떤 이벤트를 수집해야 할지에 대해 정의해야 한다.
이벤트 정의 후에, 각 이벤트 별로 확인할 수 있는 세부 정보들이 있다.
예를 들어, 구매한 제품을 검색할 때 어떤 단어로 검색했는지, 제품의 세부 정보를 확인할 때 가격은 얼마인지 등의 정보를 속성에 포함할 수 있다.
[3단계] 이벤트 및 속성 최적화
이벤트와 속성을 마음대로 정의하는 것이 아니라, 일관된 규격으로 중복되지 않고 명확하게 정의하는 것이 매우 중요하다.
어떻게 이벤트와 속성을 정의해야 하는지 하나씩 살펴보자.
1) 지표를 기반으로 비슷한 행동에 하나의 이벤트를 설계해야 함
여기서 지표는 '구매 패턴 별 전환율’이기 때문에 ‘주문을 완료했다 (Order Completed)’라는 이벤트로 정의하면 된다.
만약 이 이벤트에서 결제 수단이 중요하다고 한들,
'Credit Card Order Completed' / 'Apple Pay Order Completed'와 같이 결제 수단 별로 별도 이벤트로 정의한다면,
새로운 결제 수단이 생길 때마다 매번 전체 업데이트를 해야 하는 문제가 발생하기 때문에 이와 같이 설계하는 것을 추천하지 않는다.
그 대신 ‘주문을 완료했다 (Order Completed)’로 이벤트를 정의하고 결제 수단을 속성으로 추가하는 방식으로 진행하면 된다
2) 이벤트 속성명을 동일하게 정의해야 함
이벤트 속성은 각 이벤트마다 상이하지만, 전체 택소노미에서는 일관되게 정의해야 한다. (표준화)
예를 들어, ‘결제 유형’을 나타내는 속성을 Item Type, Payment Type 등 동일한 성격의 속성인데 이벤트마다 상이하게 속성명을 정의해서는 안 된다는 것이다.
그래서 속성 내 '결제 유형'은 Payment Type이라고 고정하여 정의해야 한다.
3) 관련된 이벤트 간 공통 속성을 동일하게 정의해야 함
이벤트 간의 속성을 동일하게 정의해야, 관련된 데이터임을 알 수 있다.
퍼널에서 1단계 : Product Detail Viewed / 2단계 : Product Added 인 경우,
2가지 이벤트에 동일한 속성 (ex. Product ID)이 있어야 특정 제품의 퍼널임을 알 수 있다.
그렇기 때문에 특정 퍼널의 모든 이벤트에 동일한 속성이 있어야 퍼널 분석이 가능하다.
- 1단계 : Product Detail Viewed (속성 : Product ID = 3345)
- 2단계 : Product Added (속성 : Product ID = 3345, quantity = 1)
이렇게 이벤트 택소노미를 구축했다면, 이를 기반으로 로그를 설계해보자.
3. 로그 설계
로그 설계를 처음 시작할 때, 일단 데이터가 많이 있으면 어디서든 쓰이겠지 라는 생각으로 데이터를 많이 수집하는 경우가 있다.
하지만 많은 이벤트를 수집한다고 좋은 것이 아니다.
그 이유는 데이터가 너무 많으면 인사이트가 흐려지고, 실제로 알 필요가 없는 이벤트와 속성에 가려지기 때문이다.
특히 이벤트가 많아질수록 데이터 유지 비용, QA 비용 등 모두 증가하기 떄문에 '적게 잘 정의하는 것'이 훨씬 중요하다.
그렇기에 제품의 복잡성, 어떤 종류의 인사이트를 얻고 싶은지 고민을 하여 이벤트 양을 정해야 한다.
그리고 어떤 이벤트를 설계해야 할지 고민해야 한다.
결국은 우리의 서비스에서 알고 싶은 가설 등을 명확히 정의하고 이를 기반으로 이벤트를 설계해야 한다.
서비스 산업 별로 설계할 수 있는 이벤트와 속성이 상이한데,
Amplitude에서는 산업에 따라 일반적으로 확인하는 이벤트, 속성 예시를 제공해주고 있다.
로그 설계에 대해 이해하기 쉽게 몇 가지 예시를 살펴보자.
1) 전체 산업
페이지뷰, 세션 등 전반적인 이용률 파악을 위한 이벤트이며, 이벤트 별로 세부 정보를 파악할 수 있다. (URL, 채널 등)
- 이벤트 : Page View
- 속성 : url, channel, Event hour of the day
2) E-Commerce
어떤 채널을 통해 유입되었는지, 어떤 상품을 조회, 구매했는지 등 유입부터 상품 탐색, 구매까지를 파악하기 위함이다.
- 이벤트 : Page View / 속성 : utm_source
- 이벤트 : View Item / 속성 : product_id
3) Finance
어떤 채널을 통해 유입되고 가입했는지, 자동 이체, 송금 등을 얼마나 이용했는지를 파악하기 위한 이벤트이다.
- 사용자 속성 : utm_source (어떤 채널을 통해 가입했는지, 전환했는지 등)
- 이벤트 : Account Signed Up, Bank Connected (bank name), Automatic Transfer Created, Transfer Submitted (Transfer amount)
이렇게 산업의 특성 별로 서비스 내 특정 기능을 대상으로 이벤트를 수집할 수 있다.
4. E-commerce 사례
Amplitude는 데모 워크스페이스를 통해 E-commerce 관점에서 어떤 이벤트들이 정의되어 있는지 보여준다.
이 사례는 실제 로그 설계를 이해하는데 매우 도움이 된다. (⭐실무자들 반드시 참고하세요! 정말 도움됩니다!!)
(E-commerce 이외에 다른 산업들도 가이드가 있음)
🛒 E-Commerce Implementation Guide 🛍
Amplitude Link
app.amplitude.com
첫번째로 이벤트, 이벤트 속성, 사용자 속성을 정의하기 위해 Use Case를 리스트업한다.
- Understanding revenue and conversion drivers (비용, 전환율 이해)
- How are users interacting with our site? (유저가 사이트에서 어떻게 상호작용하는지)
- Understanding user acquisition and conversion initiatives (사용자 확보 및 전환 계획 이해)
- Cross-selling related products (관련 상품 교차 판매)
두번째, Use Case 기반으로 이벤트와 속성을 정의한다.
Amplitude에서 제공하는 이벤트 택소노미 구조는 다음과 같다.
| 택소노미 구조 | 예시 | |
| Events | Event Category | Signup |
| Event Name | account created | |
| Trigger + Event Description | 유저가 성공적으로 계정을 생성했을 때 | |
| Properties | Property Type | User |
| Property Name | account creation date | |
| Sample Values | YYYY-MM-DD | |
| Property Description | 유저가 계성을 생성한 날짜 | |
| Platform | All (Web + Mobile App) | |
| Implemented? | Yes / No | |
이벤트(Event)와 속성(Property)를 나누며, 각각 세부적인 정보를 정의하여 수집한다.
속성의 경우, 내가 원하는 정보를 수집할 수 있다.
이벤트 택소노미 구조를 기반으로 원하는 이벤트를 위와 같이 하나씩 정의하면 된다.
행동에 기반한 이벤트명만 정의하면 되는 것이 아닌, 이벤트 발생 시점부터 함께 저장해야 하는 여러 속성들도 정의해야 한다.
마지막으로, 이벤트 택소노미와 데이터를 QA 해야 한다.
사실 이벤트 택소노미, 로그 설계만큼이나 중요한 단계가 바로 QA이다.
데이터가 정상적으로 수집되는지를 확인해야 하는 단계로, 잘못된 데이터를 찾아내서 수정할 수 있는 단계이기 때문이다.
Amplitude에서 제공하는 QA 리스트는 아래의 주제별로 QA할 수 있도록 정리되어 있다.
- 일반 사례, 사용자 식별 및 측정
- 이벤트
- 이벤트 속성, 사용자 속성
- 이벤트 수집양
이렇게 산업 별로 이벤트 택소노미, 로그 설계, QA까지 어떻게 해야할지를 잘 알려주는 가이드가 있다.
Amplitude를 처음 쓰거나, 이벤트 택소노미, 로그 설계가 처음이라면 이 가이드만큼 잘 알려주는 문서는 없는 듯하다.
[참고] 산업별 로그 설계 가이드
이벤트 택소노미와 로그 설계는 데이터 분석의 시작점이자, 프로덕트 개선의 출발점이다.
이를 어떠한 구조로 설계를 하고 정의해야 하는지, 또 실무에서는 어떻게 적용되는지를 Amplitude에 기반하여 살펴보았다.
이제는 이것을 실제 서비스에 적용해보는 일만 남았다.
다음 포스팅에서는 특정 서비스 (ex. 이커머스, 콘텐츠 등)를 하나 선정하여 로그를 설계해보려고 한다!
개인적으로 공부하고 정리하기 위해 작성한 포스팅으로 잘못된 부분이 있으면 댓글 주시면 감사하겠습니다 :)!
참고 자료
Plan your taxonomy | Amplitude
This article helps you: Understand the basics of users, events, and properties Learn techniques for planning your taxonomy Using Amplitude effectively requires you to first identify the events and properties you want to track. Designing a solid, scalable t
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What events will you need? | Amplitude
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