퍼널¶
개요¶
퍼널은 애널리틱스가 수집한 이벤트를 기반으로 각 구간별 전환 및 이탈을 분석하는 기능입니다.
유저가 순차적으로 수행하는 이벤트를 구간으로 설정하고, 각 구간별 전환율/이탈율을 확인하여 이탈하기 쉬운 잠재적인 문제 영역을 식별할 수 있습니다.
무엇을 할 수 있나요?¶
사업/마케팅 담당자¶
- 유저 획득부터 첫 결제까지의 전환 흐름을 퍼널로 정의해 어느 구간에서 가장 많이 이탈하는지 파악할 수 있습니다.
- 국가별 필터로 지역에 따른 전환율 차이를 비교해 지역별 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.
- 캠페인 전후 기간을 다르게 설정해 퍼널 전환율 변화를 수치로 비교할 수 있습니다.
데이터 분석가¶
- 여러 퍼널을 생성해 유저 유형별(국가별, OS별) 전환율 차이를 심층 비교할 수 있습니다.
- 구간별 필터와 추적 기간을 조합해 구체적인 이탈 원인을 세분화할 수 있습니다.
- 퍼널 결과를 대시보드에 추가해 정기 모니터링 체계를 구축할 수 있습니다.
개발자¶
- 특정 이벤트 간 연결이 올바른지 검증할 때 퍼널을 활용할 수 있습니다.
- 신규 기능 출시 후 해당 기능의 이벤트를 퍼널로 추적해 전환 흐름을 검증할 수 있습니다.
빠르게 시작하기¶
처음 퍼널을 만드는 경우, 아래 단계를 따라 첫 번째 퍼널을 생성해보세요.
- 상단 Create 버튼 클릭 후 퍼널을 선택합니다.
- 상단에서 퍼널을 저장할 워크스페이스를 선택합니다.
- [설정] 탭에서 분석할 프로젝트와 날짜 범위를 설정합니다.
- [섹션] 탭에서 구간 영역에서 이벤트를 순서대로 선택합니다. 필요한 경우 우측의
+버튼을 클릭하여 구간을 추가합니다.(최소 2구간 이상) - 유저 추적의 기준이 되는 식별자(계정 기준(userId) / 단말 기준(deviceId))를 선택합니다.
- 미리보기 버튼을 클릭하여 수치를 확인합니다.
- 하단 저장 버튼을 클릭하고 퍼널 정보를 입력합니다.
Note
구간별 필터·추적 기간·시각화 설정 등 세부 설정은 전체 기능을 참고하세요.
전체 기능¶
주요 개념¶
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| 퍼널 구간 | 유저가 순서대로 거쳐야 하는 이벤트 목록 |
| 전환율 | 이전 구간에서 다음 구간으로 진행한 유저 비율 |
| 이탈율 | 특정 구간에서 다음 구간으로 진행하지 않은 유저 비율 |
| 식별자 | 유저 식별 키(계정 기준인 경우 userId, 단말 기준인 경우 deviceId) |
| 추적 기간 | 기준 유저가 퍼널 목표를 달성하는 데 허용되는 기간. 시작 이벤트 이후 며칠까지의 진행을 집계할지 결정합니다. |
| 기준 기간 | 분석 대상 유저를 추출하는 단위 기간. 조회 기간을 이 단위로 나누어 구간별로 비교합니다. |
[설정] 탭¶
퍼널의 기본 정보를 입력합니다. 
| 항목 | 필수 여부 | 설명 |
|---|---|---|
| 프로젝트 | 필수 | 분석 대상 프로젝트 선택(단일 선택) |
| 날짜 범위 | 필수 | 분석할 시작일과 종료일 선택 |
날짜 범위 선택시 빠른 선택 버튼을 활용하거나, 달력 버튼을 통해 직접 날짜를 선택할 수 있습니다.
빠른 선택 버튼의 최근과 지난은 기준일이 다르게 동작합니다.
| 유형 | 기준일 | 예시 |
|---|---|---|
| 최근 N일 | 오늘 날짜 기준으로 계산 | 최근 7일 → 오늘 포함 7일 |
| 지난 N일 | 어제 날짜 기준으로 계산 | 지난 7일 → 어제 포함 7일 |
[섹션] 탭¶
섹션 탭은 공통과 구간 영역으로 구성됩니다.
공통¶
전체 퍼널에 적용할 비교 방법을 선택합니다.
| 비교 방법 | 설명 |
|---|---|
| 이전 단계 비교 | 이전 구간을 기준으로 현재 구간에 도달한 유저의 비율을 나타냅니다. 시작 구간부터 종료 구간까지 전체적인 유저 잔존율 또는 이탈율을 확인할 때 유용합니다. |
| 첫 단계 비교 | 첫 번째 구간을 기준으로 각 구간에 도달한 유저의 비율을 나타냅니다. 하나의 기준 구간으로 여러 구간에 도달한 유저를 나눠서 볼 때 유용합니다. |
구간¶
퍼널 구간 구성¶
- 구간 영역 우측
+버튼으로 구간을 추가합니다. - 각 구간에서 추적할 이벤트를 선택합니다.
- 구간 순서는 드래그 앤 드롭으로 변경할 수 있습니다.
- 최소 2개 이상의 구간을 설정해야 합니다.
식별자 설정¶
유저 추적의 기준이 되는 식별자를 선택합니다.
| 식별자 | 설명 |
|---|---|
| userId | 계정 기준으로 유저를 추적합니다. |
| deviceId | 단말 기준으로 유저를 추적합니다. |
구간별 필터¶
각 구간에 개별 필터를 설정하여 특정 조건을 만족하는 이벤트만 해당 구간의 데이터로 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 1구간에 hive_app_login 이벤트의 newUser 속성을 Y 로 추가하면, 신규 유저를 대상으로한 퍼널 데이터 확인이 가능합니다.
필터 대상 속성은 선택한 이벤트의 속성을 기준으로 노출되며, 선택 가능한 조건 연산자는 아래와 같습니다.
| 연산자 | 설명 |
|---|---|
| 같음 | 입력한 값과 정확히 일치하는 데이터만 포함합니다. 예: 국가가 "한국", "일본"인 유저만 보기 |
| 같지 않음 | 입력한 값과 일치하지 않는 데이터만 포함합니다. 예: OS가 "Android", "PC"가 아닌 유저만 보기 |
| 이하 | 입력한 값보다 작거나 같은 데이터를 포함합니다. 예: 결제 금액이 10,000원 이하인 경우만 보기 |
| 이상 | 입력한 값보다 크거나 같은 데이터를 포함합니다. 예: 레벨이 50 이상인 유저만 보기 |
| 구간 | 입력한 두 값 사이에 해당하는 데이터를 포함합니다. 예: 결제 금액이 1,000원 이상 10,000원 이하인 경우만 보기 |
| 값 없음 | 해당 속성에 값이 기록되지 않은 데이터를 포함합니다. 예: 국가 정보가 없는 유저만 보기 |
| 값 있음 | 해당 속성에 값이 하나라도 기록된 데이터를 포함합니다. 예: 국가 정보가 있는 유저만 보기 |
Note
이상, 이하, 구간 연산자는 속성의 자료형이 문자형인 경우 표시되지 않습니다.
- 여러 필터 조건을 AND / OR 연산자로 조합할 수 있습니다.
- AND: 두 조건을 모두 만족하는 데이터만 포함합니다.
- OR: 두 조건 중 하나라도 만족하는 데이터를 포함합니다.
[차트] 탭¶
퍼널 미리보기 그래프 형태와 표시 방식을 설정합니다.
차트 유형¶
| 유형 | 주요 용도 |
|---|---|
| 퍼널 | 구간별 달성/미달성 현황을 백분율로 변환하여 세로 형태의 그래프로 표시합니다. |
| 테이블 | 기준 기간의 그룹을 구간별로 추적 기간만큼 달성/미달성 현황을 수치와 비율로 표시합니다. |
| 바 | 구간별 달성/미달성 현황을 백분율로 변환하여 가로 형태의 그래프로 표시합니다. |
| 라인 | 일자별로 모든 구간을 달성한 유저의 달성/미달성 현황을 백분율로 변환하여 그래프로 표시합니다. |
시각화 세부 설정¶
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 전환 여부 | 전환 또는 미전환 선택 |
| 표기 방식 | 유저 수 또는 유저 비율(%) 선택 |
추적 기간¶
기준 유저가 퍼널 목표를 달성하는 데 허용되는 기간입니다. 시작 이벤트가 발생한 날로부터 며칠까지의 진행 수치를 집계할지 결정합니다. 
Example
조회 기간 1월 1일 ~ 1월 5일, 추적 기간 10일로 설정하면
- 1월 1일 기준 유저 → 1월 10일까지 진행한 수치 집계
- 1월 2일 기준 유저 → 1월 11일까지 진행한 수치 집계
단, 설정한 추적 기간이 현재 시점보다 미래라면 조회하는 시점까지의 수치만 표시됩니다.
Tip
구매 퍼널처럼 즉각적인 의사결정이 필요한 경우에는 짧게, 온보딩처럼 시간이 걸리는 흐름 분석에는 길게 설정하세요.
기준 기간¶
분석 대상 유저를 추출하는 단위 기간입니다. 조회 기간을 이 단위로 나누어 구간별 유저 그룹을 따로 비교할 수 있습니다. 
Example
조회 기간 1월 1일 ~ 1월 5일, 기준 기간 3일로 설정하면
- 첫 번째 구간: 1월 1일 ~ 1월 3일
- 두 번째 구간: 1월 4일 ~ 1월 5일
마지막 구간이 기준 기간보다 짧더라도, 조회 기간 마지막 날까지의 유저만 포함됩니다.
퍼널 수정¶
- 모든 콘텐츠에서 수정할 퍼널의 제목을 클릭하여 수정 페이지로 진입합니다.
- 원하는 탭에서 설정을 변경합니다.
- 하단 저장 버튼을 클릭합니다.
주의사항 & Tips¶
- 퍼널은 순서가 중요합니다. 유저가 반드시 정의된 순서대로 이벤트를 발생시켜야 전환으로 카운트됩니다.
- 이벤트가 전송되지 않은 기간이 포함된 날짜 범위를 설정하면 해당 기간의 데이터는 표시되지 않습니다.
- 구간 수가 많을수록 전환율이 낮아지는 것은 자연스러운 현상입니다. 핵심 구간만 포함하여 분석하세요.