인프런 커뮤니티 질문&답변
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이벤트 정의 문서를 만들면서 궁금한점이 있습니다!
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안녕하세요! 강의를 듣고 2번째로 다시 들으며 데이터 분석환경 세팅중에 궁금한점이 있어서 질문드립니다!
'도입문의'버튼이 메인페이지 상단에도 있고, 중간에도 있고, 숨김메뉴안에도 있고 여러군데에 있을경우 각각 이벤트를 따로 만들어야 하는지 궁금합니다!
모달 내의 확인, 취소등의 버튼들도 전부 이벤트를 만들어야할까요?
A화면의 어떤 상품구입 버튼을 클릭해서 B화면으로 이동하게 되는데 이럴경우 View_pageA, click_상품구입버튼, view_pageB 이런식으로 전부 이벤트를 만들어야하나요?
유저프로퍼티는 각 이벤트마다 다르게 만들어야할까요?
가입날짜는 string인가요? int인가요?
처음부터 해보려니 강의를 잘 들었음에도 막막한 느낌은 있는것 같습니다.
열심히 해보겠습니다~~
답변 2
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안녕하세요. 양승화입니다.
주말이 있어서 답변이 늦었네요~
결국 이벤트를 정의한다는 건 내가 그 기준에 따라서 유저의 행동을 본다는 의미이기 때문에, '도입문의' 이벤트를 그냥 묶어서 봐도 되는지, 혹은 어떤 flow에서 '도입문의' 버튼을 클릭하는지까지 확인하는 게 필요한지에 따라 자유롭게 결정하시면 됩니다. (가능하다면 유입 경로까지 세세하게 남기는 게 좋긴 하지만, 오버스펙이라고 생각되면 굳이 그러지 않아도 된다는 의미)
유입 경로를 구분해서 남기는 경우, 별도의 이벤트로 분리할 수도 있지만 이벤트명은 동일하게 유지하고 이벤트 프로퍼티 레벨에서 구분하는 편이 더 좋습니다. (가령 entry_point 같은 이름의 프로퍼티를 남기면 되겠죠)
이것도 정답이 없는 질문인데요. '내가 어떤 데이터를 보고 싶은가'에 따라 결정하시면 됩니다. 가령 모달 팝업에서의 CTR을 알고 싶다면, 모달 팝업이 뜨는 이벤트와 확인을 누르는 이벤트 두 가지를 각각 남겨야겠죠.
말씀하신 flow라면 저는 다 남기는 편입니다. 단, 여기서 A화면에서의 클릭과 B화면에서의 PV는 동시에 발생하는 이벤트라서 하나만 남기는 사례도 본 적이 있는데, 이건 꼭 답이 정해진 건 아닙니다. (저는 시점이 동일하더라도 PV와 Click은 성격이 다르다고 생각해서 각각 남기는 걸 선호합니다)
유저 DB가 잘 정의되어 있다면, 별도의 유저 프로퍼티를 복잡하게 남기지 않고 user_id 정도만 남겨두면 유저의 속성정보를 매핑해서 분석하는 게 가능합니다. (단, 시점이 중요한 데이터의 경우 구체적인 user_property를 남기는 게 좋음) 아래 AI 인턴이 말한 대로, 다르게 남겨도 상관없지만 가능하면 일관성을 유지하는 게 좋다... 정도로 의견 드리겠습니다.
보통 날짜는 Date 또는 Timestamp 형태로 남깁니다.
도움이 되셨길 바랍니다!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
제공된 정보에는 강의 내용에 대한 직접적인 답변이 포함되어 있지 않아, 구체적으로 강의 내용에 대해 안내드릴 수 없음을 양해 부탁드립니다. 하지만, 여러분이 질문하신 데이터 분석 환경 설정과 관련된 이벤트 트래킹 방법에 대해 일반적인 지침을 안내드리겠습니다.
동일한 기능을 하는 버튼이 여러 곳에 배치된 경우, 버튼의 위치에 따라 사용자의 클릭 패턴을 분석할 수 있는 가치가 있다면 각각 별개의 이벤트로 만드는 것이 좋습니다. 위치별로 어느 버튼이 더 많이 클릭되는지 파악할 수 있어, UI/UX 개선에 도움이 될 수 있습니다.
모달 내의 확인, 취소 등의 버튼들의 클릭도 주요 사용자의 의사결정 과정을 이해하는 데 중요할 수 있으므로, 해당 이벤트들을 트래킹하는 것이 좋습니다. 사용자가 어떤 선택을 주로 하는지, 모달을 통한 전환율은 어떻게 되는지 등을 분석할 수 있게 됩니다.
A화면에서 B화면으로 이동하는 과정에서의 각 단계도 중요한 사용자의 행동이므로 별도의 이벤트로 만드는 것이 좋습니다. 사용자의 흐름을 파악하고, 어느 단계에서 사용자가 떠나는지 등의 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
유저 프로퍼티는 사용자의 특성이나 상태를 기록하기 위한 것이므로, 필요에 따라 각 이벤트별로 다르게 설정할 수 있지만, 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 모든 이벤트에 걸쳐 특정 유저 프로퍼티(예: 사용자 등급)를 일관되게 기록한다면, 이를 통해 분석을 진행할 때 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다.
가입 날짜와 같은 시간에 관련된 데이터는 일반적으로 문자열(string) 또는 타임스탬프(timestamp) 형태로 저장하는 경우가 많습니다. 데이터베이스나 데이터 처리 시스템에 따라 최적의 형식을 선택할 수 있습니다. 문자열 형태로 저장할 경우, 일관된 포맷을 유지하는 것이 중요합니다.
강의와 직접적으로 관련된 구체적인 내용이 필요하시면, 강의 제공 플랫폼의 수강 전 문의 게시판이나 강의 페이지에 있는 질문 기능을 활용해보시기 바랍니다. 데이터 분석 환경 세팅은 초기에 막막함을 느낄 수 있으나, 실제로 여러 이벤트를 정의하고 추적해보면서 점차 익숙해지실 겁니다.
열심히 하시는 모습이 인상적입니다. 분석을 통해 서비스 성장에 기여할 수 있는 인사이트를 얻으시길 바랍니다!