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[씽킹데이터 기능] - 유저 태그 (Tag)

유저 태그는 씽킹데이터가 제공하는 기능 중 하나로 유저 데이터를 세분화하는 데 사용됩니다.

April 21, 2024
유저 태그는 씽킹데이터가 제공하는 기능 중 하나로 유저 데이터를 세분화하는 데 사용됩니다.

유저 태그는 유저를 설명하는 데 사용되는 속성으로 간주될 수 있으며, [성별], [나이], [계좌 잔액]과 같은 속성을 포함합니다. 일상적인 운영에서는 [성별: 남성], [나이: 40-50], [계좌 잔액: 5,000만원 이상]과 같은 다수의 속성을 사용하여 유저를 설명할 수 있습니다. 시스템에서는 유저 태그의 값으로 유저를 식별하고, 이러한 태그를 사용하여 유저를 선별하거나 그룹별 통계 분석을 위해 사용할 수 있습니다. 다양한 태그 값에 기반하여 여러 유형의 유저로 분류될 수 있습니다.

예를 들어, [성별] 태그 아래에서는 각각 [성별: 남성] 및 [성별: 여성] 태그 값이 사용됩니다. 다른 태그 값들 사이에 계층적 또는 숫자적 진행 관계가 있다면, 태그는 유저 계층화의 관점으로도 취급될 수 있습니다. 예를 들어 [결제 횟수별: 1-3/3-6/6-9/...].

결제 횟수별 유저 태그
결제 횟수별 유저 태그

* 태그에 대한 자세한 내용이 궁금하다면 코호트 vs 태그 글을 참조하세요

유저 태그 생성

유저 → 태그 → 태그 생성에서, 여러 가지 방법으로 유저 태그를 생성할 수 있습니다.

씽킹데이터 태그 유형

조건 태그를 생성하는 방법을 말씀드리겠습니다. 분석할 대상을 먼저 설정하고, 분석할 시간대를 선택합니다.

  • 분석대상 : 장치 ID, 계정 ID, 단말기 ID 등 (기본 제공되는 것 외에는 프로젝트 관리에서 추가 가능)
  • 시간대 : 기본 이벤트 조건의 시간 범위는 태그 시간대 하에 있는 시간 범위여야 합니다. 만약 보고된 이벤트가 다른 시간대에서 온 경우, 이벤트 시간대는 먼저 변환된 후 관련 조건이 충족되었는지 판단됩니다. 예를 들어, 표시된 시간대가 UTC+10이고 정의의 조건이 어제의 결제라면, 결제 행동의 시간을 UTC+10으로 변환한 후에 행동이 어제 발생했는지 판단해야 합니다.

*대시보드 및 리포트를 보는 동안 다른 표시 시간대를 선택하더라도 사용되는 태그 데이터는 원래 시간대의 결과이며, 정산 시간대는 변경되지 않는다는 점에 유의하십시오.

분석대상 설정

그런 다음 태그의 이름을 설정하고 조건을 부여합니다. 그리고 저장을 누르면 태그가 생성됩니다. 태그는 하나만 생성할 수도 혹은 여러개를 묶어서 생성하는 것도 가능합니다.

  • 한개만 생성 : VIP 유저
  • 여러개를 묶어 생성 : 결제 유형별 유저 - VIP, 일반, 소액
태그 조건 설정

태그 생성유형에 대한 자세한 내용은 다음 표를 참조하십시오:

항목

태그 유형

설명

ID 태그

(유저와 태그 값 기반의 식별 관계가 태그 정의로 저장됩니다. 이런 방식으로 정의된 태그는 식별자 범위의 변화가 거의 없습니다.)

ID 태그

  • ID 또는 속성과 태그 값 사이의 식별 관계를 포함하는 파일을 가져와 태그를 생성합니다.

  • 오프라인 마케팅 캠페인에서 획득한 휴대폰 번호와 유저 관심 카테고리 사이의 식별 관계나, 서드파티 시스템에서 내보낸 유저 목록과 유저 신용 사이의 식별 관계를 시스템에 가져와 태그를 생성하는 데 일반적으로 사용됩니다.

  • 기본적으로, 개인이 생성할 수 있는 코호트의 한도는 50입니다.

데이터 조건
(유저와 태그 값에 의해 식별된 계산 규칙이 태그로 저장됩니다. 각 규칙 기반 계산에서, 현재 조건의 충족 여부가 식별을 위한 판단 기준으로 사용됩니다.

조건 태그

  • 이벤트가 발생했는지, 또는 일련의 이벤트가 연속해서 발생했는지 여부에 기반하여 유저에게 태그를 부여합니다.

  • 행동 태그는 일반적으로 유저의 행동이나 보고된 유저 속성에 의해 유저를 세분화하는 시나리오에서 사용됩니다. 다른 태그 값은 각각 다른 규칙으로 구성되어 있기 때문에, 여러 행동이나 속성을 결합하여 태그를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, [VIP 유저] 태그 중 [VIP 유저: 최근 결제액 500위안 이상], [VIP 유저: 최근 활동량 80% 이상] 등의 첫 두 태그는 유저 결제 이벤트에 의해 정의되고, 마지막 태그는 유저의 활동 행동에 의해 정의됩니다.

첫 번째/마지막 태그

  • 유저가 지정된 이벤트를 처음 또는 마지막으로 수행할 때, 이벤트의 속성 값이 유저의 태그 값으로 지정됩니다.

  • 이러한 태그는 유저가 처음으로 대상 행동을 할 때의 유저 속성이나 환경 상태를 라벨링하거나, 유저가 마지막으로 대상 행동을 할 때의 유저의 레벨과 같은 유저 속성이나 환경 상태를 라벨링하는 데 일반적으로 사용됩니다.

지표 값 태그

  • 특정 기간 동안 유저의 이벤트 속성의 집계 계산 결과가 유저의 태그 값으로 라벨링됩니다.

  • 어제의 활동 기간, 지난 30일간의 결제 금액과 같이 특정 기간 동안 유저의 행동 정산을 라벨링하는 데 일반적으로 사용됩니다.

SQL 태그

  • SQL 문을 사용하여 정의된 유저와 태그 값 사이의 식별 관계.

  • 일반적으로, 복잡한 논리를 포함하는 유저 태그 정의와 관련하여, 「행동 태그」, 「첫 번째 및 마지막 태그」, 「측정 값 태그」를 통해 구성할 수 없는 복잡한 데이터 규칙이 있는 경우 SQL 태그를 사용할 수 있습니다.

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유저 태그 업데이트

유저 태그는 사전 계산형 데이터입니다(즉석 쿼리형과 구분). 즉, 시스템은 유저 태그를 사전에 계산하고, 그 결과 데이터를 후속 분석과 조작에서 사용합니다. 사용할 때마다 태그를 다시 계산하는 것이 아니라는 점에 주의해야 합니다. 사전 계산은 사용 시 계산량을 크게 줄이고 반복 계산을 줄여 데이터 사용 효율을 향상시키지만, 동시에 데이터의 실시간성이 하락합니다. 대부분의 분석 상황에서는 일 단위로 업데이트되는 태그로도 요구를 충족할 수 있습니다.

데이터 조건으로 정의한 태그의 경우, 시스템은 다음에 설명하는 여러 업데이트 방법을 지원합니다.

업데이트 방식

설명

자동

태그를 생성하거나 편집할 때, 행동, 첫 번째 및 마지막, 측정 값 및 SQL 태그의 자동 업데이트를 활성화하면, 시스템은 사전에 예약된 시간에 매일 자동으로 태그를 업데이트합니다. 이러한 업데이트 모드는 ID 태그에는 지원되지 않습니다.

수동

[조건 태그], [첫 번째/마지막 태그], [측정 값 태그] 및 [SQL 태그]는 수동으로 업데이트할 수 있습니다. 현재 태그 데이터를 보려면, 수동으로 업데이트를 트리거할 수 있습니다. ID 태그는 새 파일을 다시 가져오는 방식으로 업데이트됩니다.

계산 생성

모든 태그가 생성될 때, 즉시 계산이 실행됩니다.

계산 편집

조건과 시간대가 변경된 후, 즉시 계산이 실행됩니다.

시스템의 유저 및 이벤트 데이터는 실시간으로 업데이트됩니다. 태그 정의에서 "오늘" 이벤트 조건을 사용하여 계산 시점까지의 오늘의 데이터만 사용할 수 있습니다. 하루 전체 데이터를 사용해야 하는 경우, 전날의 이벤트 조건을 사용하십시오. 히스토리 데이터를 분석할 때, 특정 과거 기간의 유저 태그 값이 필요할 수 있으며, 태그는 특정 날짜의 유저 값 형태로 「태그의 날짜」를 저장합니다.

유저 태그 관리

유저 태그 인터페이스에서 태그를 편집, 삭제, 다운로드(단, ID 태그만 해당) 및 업데이트할 수 있습니다. 태그가 리포트, 코호트(운영 모듈에 의해 생성됨) 및 알림과 같은 리소스에 의해 사용될 수 있기 때문에, 태그의 수정 및 삭제는 이러한 리소스의 데이터 변동성을 초래하고 심지어 비계산 가능성을 초래할 수 있습니다. 삭제되거나 편집된 태그가 자산에 의존하는 경우, 그 영향 범위는 시스템에 의해 통지되며, 운영자는 진행 중인 작업을 진행하기 전에 영향을 먼저 판단해야 합니다.

유저 태그 관리

유저 태그의 상세

유저 태그 이름을 클릭하면 태그 세부 사항을 볼 수 있습니다. 태그 세부 사항은 태그 정의와 태그 데이터의 두 부분으로 구성됩니다:

유저 태그 상세
유저 태그 상세데이터

유저 수를 클릭하면 해당 날짜의 태그 값으로 식별된 유저 목록으로 드릴다운 할 수 있습니다.

드릴다운

테이블은 최대 1,000줄의 유저 데이터를 표시합니다. 더 많은 데이터가 표시되기를 원한다면, 테이블 오른쪽 상단의 다운로드 버튼을 클릭하세요. 최대 500,000줄의 유저 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 유저 목록 페이지의 테이블 오른쪽 상단에 있는 "업데이트"를 클릭하는 것은 태그 자체의 재계산을 트리거하는 것이 아니라 태그 결과의 재조회만을 트리거한다는 점에 유의하십시오. 그러나, 태그의 유저 속성 데이터는 업데이트될 것입니다.

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왜 ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’ 인가?

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[플레이북의 주요 내용]

프롤로그
• 리텐션 데이터의 중요성 이해
• 게임의 순위에 따른 평균 리텐션율

1. 실전에서의 데이터 분석 사례
• 분석 주제 명확히 세우기
• 합리적인 가정 제시하기
• 데이터로 가설 세우기

2. 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석
• 플레이어 행동 지표와 목표 파악
• 게임 진행 단계별 플레이어 목표 분석
• 분석 방법
• 신규 운영 전략의 아이디어 발굴 및 실행

3. 데이터 계산시 주의사항
• 유저의 식별 기준과 식별 규칙
• 초기 이벤트와 복귀 이벤트의 정의
• 유저의 시간대와 잔존 기간의 처리

4. 결론

Check - Elements Webflow Library - BRIX Templates

제출해주셔서 감사합니다.

입력해주신 이메일로 플레이북 전달드릴 예정입니다
폼을 제출하는 중에 오류가 발생했습니다. 다시 시도부탁드립니다.