이벤트 분석은 유저의 모든 행동을 추적하고 시각화하여 명확한 인사이트를 제공합니다. 로그인 추세부터 결제 비율까지 다양한 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 맞춤형 필터링과 그룹화를 통해 필요한 정보를 정밀하게 추출하고, 직관적인 차트로 효과적으로 전달합니다. 이를 통해 유저의 행동 패턴을 이해하고 전략을 최적화하세요.
잔존
고객 유지율을 극대화하는 데이터 기반 전략!
잔존 분석은 신규 유입된 유저의 재방문 패턴을 추적하여 유지율을 높이는 데 필수적입니다. 특정 기간 동안의 유저 잔존율을 분석해 재방문을 유도하는 전략을 세울 수 있습니다. 시각적인 차트를 통해 각 유저 그룹의 행동을 명확히 파악하고, 이를 바탕으로 효율적인 유저 유지 방안을 수립하세요.
퍼널
유저 전환을 극대화하는 비밀을 발견하세요!
퍼널 분석은 유저의 전환 과정을 단계별로 시각화하여 최적의 전환율을 도출합니다. 유저 여정에서 이탈이 발생하는 지점을 파악하고 개선할 수 있습니다. 다차원 분석 기능을 통해 다양한 시나리오를 비교하고, 최적의 유저 흐름을 만들어 전환율을 극대화하세요.
간격
행동 간의 시간을 분석하여 유저 경험을 최적화하세요!
간격 분석은 두 이벤트 사이의 시간을 분석하여 유저 행동 패턴을 이해합니다. 이를 통해 등록 후 첫 결제까지의 평균 시간, 앱 설치 후 실제 사용까지의 시간 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 유저 경험의 문제점을 파악하고 개선할 수 있습니다.
분포
유저 행동을 범주별로 분석하여 인사이트를 얻으세요!
분포 분석은 유저 행동 데이터를 범주별로 나누어 이해하기 쉽게 시각화합니다. 로그인 일수, 결제 금액, 게임 재화 사용 등 다양한 범주로 데이터를 나누어 유저의 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 특정 범주의 유저 비율과 행동을 분석하고, 전략을 최적화할 수 있습니다.
경로
유저 여정을 추적하여 최적의 경로를 발견하세요!
경로 분석은 유저가 어떤 경로를 통해 이동하는지 시각적으로 보여줍니다. 특정 이벤트 간의 흐름을 파악하고, 주요 이탈 지점을 식별하여 유저의 경험을 개선할 수 있습니다. 다양한 경로를 비교 분석해 최적의 유저 여정을 설계하세요.
속성
유저 속성을 분석하여 맞춤형 경험을 제공하세요!
속성 분석은 유저 데이터를 속성별로 분석하여 세분화된 인사이트를 제공합니다. 유저의 인구통계학적 정보, 행동 패턴 등을 바탕으로 유저 그룹을 나누고, 각 그룹에 맞는 전략을 세울 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 유저 경험을 제공하고, 참여도를 높일 수 있습니다.
어트리뷰션
이벤트 기여도 분석으로 유저의 전환 경로를 최적화하세요!
어트리뷰션 분석은 다양한 이벤트가 최종 전환에 미치는 영향을 분석합니다. 첫 클릭, 마지막 클릭, 선형 등 다양한 기여도 모델을 사용하여, 각 이벤트의 전환 기여도를 평가합니다. 이를 통해 어떤 이벤트가 유저 전환에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하고, 마케팅 및 제품 전략을 최적화할 수 있습니다.
이벤트 분석은 유저의 모든 행동을 추적하고 시각화하여 명확한 인사이트를 제공합니다. 로그인 추세부터 결제 비율까지 다양한 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 맞춤형 필터링과 그룹화를 통해 필요한 정보를 정밀하게 추출하고, 직관적인 차트로 효과적으로 전달합니다. 이를 통해 유저의 행동 패턴을 이해하고 전략을 최적화하세요.
잔존 분석은 신규 유입된 유저의 재방문 패턴을 추적하여 유지율을 높이는 데 필수적입니다. 특정 기간 동안의 유저 잔존율을 분석해 재방문을 유도하는 전략을 세울 수 있습니다. 시각적인 차트를 통해 각 유저 그룹의 행동을 명확히 파악하고, 이를 바탕으로 효율적인 유저 유지 방안을 수립하세요.
어트리뷰션 분석은 다양한 이벤트가 최종 전환에 미치는 영향을 분석합니다. 첫 클릭, 마지막 클릭, 선형 등 다양한 기여도 모델을 사용하여, 각 이벤트의 전환 기여도를 평가합니다. 이를 통해 어떤 이벤트가 유저 전환에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하고, 마케팅 및 제품 전략을 최적화할 수 있습니다.
분포 분석은 유저 행동 데이터를 범주별로 나누어 이해하기 쉽게 시각화합니다. 로그인 일수, 결제 금액, 게임 재화 사용 등 다양한 범주로 데이터를 나누어 유저의 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 특정 범주의 유저 비율과 행동을 분석하고, 전략을 최적화할 수 있습니다.
코호트 분석은 특정 시점이나 조건에서 유입된 사용자 또는 고객 그룹을 기준으로 이탈, 유지, 재방문 등 행동 변화를 시간 흐름에 따라 비교합니다. 예를 들어 가입 주차별 재방문율, 프로모션 이후 행동 변화 등 다양한 생애 주기를 분석할 수 있어 고객 관리 및 전략적 의사결정에 유용합니다.
Sleep AI technology: Autonomous sleep technology that tracks and analyzes user's sleep to provide optimal sleep solutions
Experience a new kind of sleep through Sleep AI technology. Continuously learning and improving based on your age, gender, sleep records, and local weather conditions, it tailors the optimal sleep experience just for you.
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