프로덕트 분석
앰플리튜드·믹스패널
한 줄 정의
앱·웹 서비스 안에서 사용자가 어떤 행동(이벤트)을 어떤 순서로 했는지 쌓아 두고, 가입·구매·재방문 같은 흐름을 분석하는 일입니다. 대표 도구가 앰플리튜드(Amplitude)와 믹스패널(Mixpanel)이라 실무에서는 "앰플리튜드 붙인다", "믹스패널로 퍼널 본다"처럼 도구 이름으로 부르기도 합니다.
어떻게 작동하나
두 도구 공식 문서는 같은 뼈대로 데이터를 설명합니다.
| 개념 | 뜻 | 예시 |
|---|---|---|
| 이벤트 (Event) | 사용자가 제품에서 한 행동 하나 | 회원가입 완료, 장바구니 담기, 결제 완료 |
| 이벤트 속성 (Event property) | 그 행동의 세부 정보 | 결제 금액, 상품 카테고리, 결제 수단 |
| 사용자 (User) | 행동을 한 개인. 고유 ID로 구분 | user_10293 |
| 사용자 속성 (User property) | 그 사람에 대한 정보 | 가입 경로, 등급, 나이대 |
- 흐름: 앱·웹에 SDK나 코드를 심어 이벤트를 보내면 → 도구가 사용자별로 쌓고 → 리포트(차트)로 묶어 봅니다.
- 믹스패널 리포트: 공식 문서는 기본 리포트로 Insights(추이), Funnels(단계별 전환), Flows(행동 경로), Retention(재방문)을 듭니다.
- 앰플리튜드 세션: 앱을 화면에 띄워 쓰거나 웹사이트를 열어 둔 기간을 세션으로 보고, 같은 세션 안의 이벤트는 같은 세션 ID를 공유합니다.
- 속성으로 쪼개 보기: 이벤트·사용자 속성을 기준으로 사용자 그룹(코호트)을 만들거나 필터를 걸어 비교합니다.
예시(가상 숫자): '상품 보기' 1,000명 → '장바구니 담기' 300명 → '결제 완료' 90명이면, 상품 보기 대비 결제 전환율은 90 ÷ 1,000 × 100 = 9%, 장바구니 대비 결제는 90 ÷ 300 × 100 = **30%**입니다. (검산: 1,000 × 0.3 × 0.3 = 90)
쉽게 풀어 말할 때
"GA가 '손님이 어디서 들어왔나'를 보는 데 강하다면, 앰플리튜드나 믹스패널은 '들어온 손님이 가게 안에서 뭘 했나'를 보는 데 강해요. 회원가입하고, 상품 보고, 장바구니 담고, 결제하는 걸 한 명 한 명 행동 기록으로 남겨서, 어디서 제일 많이 빠지는지 찾아내는 거죠."
업계 말로 말할 때
- "이벤트 택소노미부터 정리하죠. 같은 결제 완료가 purchase, order_complete로 두 개 찍히고 있어요."
- "앰플리튜드 퍼널 보니까 장바구니에서 결제 단계 이탈이 제일 커요. 결제 페이지 UX부터 손보겠습니다."
- "첫 주에 위시리스트 쓴 코호트가 4주 리텐션이 높게 나와서, 온보딩에 위시리스트 유도를 넣어 보려고요."
실무 팁
- 이벤트 이름 규칙(택소노미)을 먼저 정합니다. 이벤트 이름·속성 이름이 팀마다 다르면 같은 행동이 여러 개로 쪼개져 집계됩니다. 이름 규칙과 정의를 문서로 남기고, 개발 전에 기획·개발·마케팅이 함께 확인합니다.
- 처음부터 모든 행동을 찍지 않습니다. 핵심 퍼널(가입 → 핵심 행동 → 결제)과 재방문을 판단할 이벤트부터 정하고 늘려 갑니다. 쓸데없는 이벤트가 많으면 분석이 오히려 느려집니다(퍼널, 리텐션율 항목).
- 유입 분석 도구와 역할을 나눕니다. 광고·채널별 유입 성과는 GA4·MMP 쪽에서, 서비스 안 행동·리텐션은 프로덕트 분석 도구에서 보는 식으로 기준을 정해 두면 숫자 싸움이 줄어듭니다(MMP, 유입 경로 항목).
헷갈리기 쉬운 말
확인 퀴즈
믹스패널·앰플리튜드 공식 문서 기준으로, '결제 완료'라는 행동에 붙는 '결제 금액 39,000원'은 무엇에 해당할까요?
정답과 풀이 보기
정답: 3번. 결제 완료는 이벤트, 그 결제의 금액은 이벤트를 설명하는 이벤트 속성입니다. 2번 사용자 속성은 가입 경로·등급처럼 사람 자체를 설명하는 정보입니다.