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.
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 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 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 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 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 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.
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이벤트 분석
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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.
리텐션 분석
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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
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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.
경로
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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.
간격
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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.
어트리뷰션
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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.
속성
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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.
분포
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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.
히트맵
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히트맵은 시간, 구간, 위치 등 다양한 기준에서 유저 활동의 밀집도를 색상으로 표현합니다. 이를 통해 유저가 특정 시간대나 콘텐츠에 몰리는 패턴을 파악할 수 있습니다.
랭킹
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랭킹 분석은 매출, 이용 빈도, 전환율 등 주요 지표를 기준으로 개별 사용자 또는 그룹의 순위를 산출합니다. 상위 고객이나 우수 지점, 성과 높은 캠페인 등을 식별하고 그 특성을 분석함으로써 성공 요인을 파악하고 유사 사례를 확장할 수 있습니다.
코호트
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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.
태그
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태그 분석은 특정 행동(예: 최근 7일 이내 구매), 속성(예: 프리미엄 회원), 조건(예: 특정 이벤트 참여) 등을 기준으로 사용자를 자동 분류합니다. 유저 세그먼트를 손쉽게 구성하고, 개인화된 마케팅, 서비스 운영, 리텐션 전략 등에 활용할 수 있습니다.
SQL
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제공하는 분석 모델외에 더 복잡하고 깊은 분석 시나리오가 필요하다면, SQL 모델을 활용할 수 있습니다.
SQL을 사용하여 쿼리를 실행하고, 동적 파라미터를 통해 쿼리 코드를 유연하게 조정할 수 있습니다.
Verify
360도 고객 행동 분석
다양한 외부 플랫폼과 씽킹데이터의 연동을 통해 주요 전환율과 리텐션 데이터를 한 곳에서 평가하고 개선점을 발견할 수 있습니다.
캠페인 성과를 비교하며 최적의 전략을 도출하세요
Track
알림으로 즉시 캐치하는 중요한 변화
사용자 행동 변화나 성과 지표 이상을 실시간 알림으로 받아 중요한 데이터 포인트를 놓치지 않고 신속하게 대응할 수 있습니다. 자동화된 모니터링으로 더 효율적인 운영이 가능합니다
Collaborate
간편한 공유로 효율적인 ‘협업’
대시보드와 보고서를 클릭 한 번으로 팀과 공유하고
팀원 간의 통합된 데이터 공유로 의사결정 속도를 높일 수 있습니다
Analyze
그외 주요 기능
권한 관리
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사용자별로 세분화된 권한을 부여함으로써 정보 공개의 유연성과 기밀성을 양립할 수 있습 니다.
가상 이벤트
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지정된 기준에 따라 기존 데이터에서 가상 이벤트를 생성하여 데이터 분석에 높은 유연성 을 제공합니다.
지표 관리
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반복하는 지표를 지정의 조건으로 작성해 관리하는 것으로, 정의의 흔들림을 방지합니다.
날짜 주석
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그래프에 데이터의 변동 요인이 될 수 있는 날짜를 주석으로 넣는 것으로 시사의 추출을 용 이하게 합니다.
환율 변환
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환율 환산 기능을 활용하여 글로벌 전개하고 있는 앱의 매출을 순식간에 파악.
템플릿 센터
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일반적으로 자주 사용하는 분석 패턴을 신속하게 적용하여 활용 장애물을 낮춥니다.
Improve
액션으로 이어지는 분석
분석한 데이터를 기반으로 타겟 맞춤형 인앱 푸시 등 효율적인 운영전략을 실행해
데이터 중심의 접근법으로 유저 경험을 개선하고 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다
데이터를 움직이게 하는 전 과정을
단 하나로 연결합니다
10배 더 빠른 실행
X10
2배 더 높은 성과
X2
유저 행동을 데이터로 읽고,
비즈니스 성장으로 연결하세요!
전체 코드 예시
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