앰플리튜드에서는 이벤트와 함께 수집한 다양한 Property를 활용하여서, 차트 내의 Group By 기능으로 세분화된 분석을 할 수 있는 것이 큰 강점입니다. 그런데 우리는 종종 개별의 Property 별 분석이 아니라, 여러 개의 Property를 묶어서 분석해야 할 때가 있습니다.
예를 들어서 우리 서비스를 위한 다양한 마케팅 활동을 했을 때, CRM과 페이드 광고, 그리고 오가닉 성과를 나눠서 분석해야 성과를 바탕으로 전체적인 마케팅 방향성을 잡을 수 있겠죠. 또한, 수많은 나라들에서 다양한 유저들이 사용하는 글로벌 서비스의 경우에는 나라별로 Group By 할 경우 너무 많은 그래프가 생겨서 유의미한 분석이 어려울 수 있습니다. 대륙별로 묶어서 분석하던가, 제공되는 서비스 별로 국가들을 묶어서 차트를 생성해보고 싶을 것입니다.
이러한 상황을 해결할 수 있는 기능이 Amplitude에 있는데요. 바로 Channel Classifier이라는 기능입니다.
Channel Classifier란?
Channel Classifier는 Amplitude에서 마케팅 유입 채널을 직접 정의하고, 트래픽 소스를 효율적으로 분석할 수 있게 해주는 기능입니다. UTM 파라미터, referrer을 포함한 Property를 조합해 원하는 기준으로 채널을 직접 정의할 수 있습니다.
Data > Channel > Properties > Channels에 들어가면 Channel Classifier을 생성할 수 있습니다. 하단의 [+ Add Channel Classifier]을 클릭하거나, 우측 상단의 [+ Create Channel] 버튼을 통해서 새로운 Channel을 정의할 수 있습니다.
Channel Classifier 정의하는 법
Channel 정의하는 화면에 들어오면, 크게 두 가지 영역으로 나뉘어져 있는 것을 확인할 수 있습니다. 예를 들어서 현재 우리가 진행하고 있는 마케팅 성과를 종류에 따라서 분류한다고 가정해보겠습니다.
Channel 명
정의하고자 하는 채널 이름을 정할 수 있습니다. 검색광고, 소셜광고, 디스플레이 광고 등으로 카테고리를 묶어서 별도의 채널로 분석하고 싶은 니즈가 있다고 할 때, 실제 차트에서 Group By로 설정해서 보고자 하는 채널명을 기재합니다. 예시에서는 [마케팅 채널 종류]로 설정해두었습니다. 추가적으로 해당 채널명에 대한 상세 설명 기재가 필요할 경우, [Enter a description…] 부분에 추가해둘 수 있습니다.
Channel 분류 상세
위에서 정의한 Channel 명에 따라서, 실제로 어떻게 분류해서 볼지를 정할 수 있습니다. 검색광고, 소셜광고, 디스플레이 광고, 오가닉 검색 등이 여기에 해당됩니다.
Channel 분류 조건
[Channel 분류 상세]를 묶어서 보고 싶은 상세 조건을 정의합니다. Paid Search의 경우 utm_medium이 cpc, ppc, paidsearch인 경우이므로, [contains]를 활용하여서 추가해두었습니다. 여기서 정하는 조건은 모든 Event Property, User Property를 사용할 수 있으며, 조건 또한 Contain 뿐만 아니라 is, is not, less 등 다양한 조건부 수식을 사용할 수 있습니다. 한 가지 조건 뿐만 아니라 [+ Add Property]를 활용하여서 AND 조건으로 여러 개의 조건을 활용하여서 Channel 분류 조건을 설정할 수도 있습니다.
Channel Classifier 사용 예시
여러개의 나라를 대륙으로 묶어서 분석하기
글로벌 서비스 A는 굉장히 많은 국가에서 사용자에게 서비스를 제공하고 있습니다. 그래서 Country로 그룹바이를 했을 때, 유의미한 데이터를 확인하기가 어려웠습니다.
그래서 A사는 각 대륙별로 나라들을 묶어서 Channel을 정의했습니다. 그 결과 필요에 따라 대륙별로 묶여진 데이터를 손쉽게 분석할 수 있게 되었습니다.
여러개의 도메인을 쇼핑 포털별로 묶어서 분석하기
B사는 각 포털에서 발생하는 referrer domain들을 묶어서 분석하고 싶었습니다. 그래서 각 포털 별로 루트 도메인을 공유하는 도메인들을 해당하는 포털의 Channel로 묶어서 관리하게 되었습니다.
그 결과 B사 서비스에 유입되는 경로를 보다 정확한 기준으로 분류할 수 있게 되었고, 분석 결과에 따라 유입 경로에 따른 적절한 마케팅을 수행할 수 있게 되었습니다.
수집하고 있지 않은 가입 연월 프로퍼티 생성하여 이탈 시점 분석하기
그 외에도 C사에서는 월 별로 서비스에 가입한 유저들의 리텐션 분석이 중요했습니다. 가입부터 이탈까지 걸리는 시간, 그리고 이탈 사유 서베이 정보 등의 분석이 굉장히 중요했는데요. 문제는 온보딩 과정에서 택소노미를 설계할 때 회원가입 연, 월 관련 Property를 별도로 정의하지 않았습니다.
그래서 회원가입 시 기록되는 Datetime 값을 활용할 수 있는 방법이 없을까 고민하였고, Channel Classifier 기능을 활용해서 가입 연월을 별도의 Property로 생성하였습니다. 그로 인해 정확한 가입 시점을 체크하여서, 해당 유저들의 이탈 관련 분석을 원하는대로 수행할 수 있게 되었습니다.
이처럼 다양한 고객사들이 Channel Classifier 기능을 활용하여서 현재 수집하고 있지 않은 커스텀한 Property를 다양한 조건으로 생성하여서 분석을 진행하고 있습니다.
현재 우리 회사가 Amplitude에서 수집하고 있지 않은 수집하고는 있지만 원하는 체계로 카테고라이징이 되지 않은 Property로 인해 필요한 분석을 못하고 계셨다면 지금 바로 Channel Classifier를 사용해보세요! 어려웠던 분석을 더 편하게 하실 수 있습니다. 아래 뉴닉의 구체적인 활용 사례도 확인해보세요!