6. 24 수
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사용자 행동 데이터 분석하기 #2
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구글 애널리틱스의 데이터 수집/가공 방식 이해하기 및 탐색적 분석
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강규영
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- Understanding GA’s data gathering and processing method and exploratory analysis [Gyuyoung Kang@Box and Whisker, Founder]
- lesson:
- key GA concepts:
- log: e.g. time, user CID (client ID), document path (e.g. URL/screen name), type (screenview/pageview, event), IP address, location data (e.g. city)
- metric and dimension
- metric (blue color in GA): numbers containing unit info (e.g. % Exit , Bounce Rate, Pageviews; 1,300 person, 1,300 USD, 1,300 clicks)
- pageview: to make PV useful, add dimension (e.g. content, time and location access) to metrics
- active user: differs depending on company’s business decision (e.g. Beat’s count AU
- dimension (e.g. green color in GA): “~별” e.g. Date, App ID
- event related term: c.f. event category (folder-like: e.g. gesture), action (verb: e.g. eat), label (object: e.g. item), value (number: e.g. 10 apple, 100 apple)
- Hypercube (or OLAP (online analytical process) (c.f. OLTP or online transaction process)) (c.f. OLAP cube: slicing, dicing, drill-up, drill-down)
- game application data analysis
- improving game metrics (ask which data is missing to make a decision-making and why do you want to know the data?):
- where people die
- which one killed them
- when do they play
- which device (screen size)/browser/language users use
- any areas users being misled
- 터치 vs. 키보드 조작의 난이도 -> 조작계 바꿔야 하는지 결정하기 위해
- average-time-on page
- player-eat-apple
- 언어 설정별 행동 차이 -> i18l, l10n 할지 결정하기 위해
- 첫 방문 세션에서의 도움말 페이지에서 exit rate
- en
- else
- 첫 방문 세션에서의 첫 플레이에 걸린 시간
- 첫 방문 세션에서의 첫 플레이에 먹은 사과 개수
- e.g. 얼마나 빨라지면 사람들이 그만두는가? -> 너무 빠르게 어려워지면 사람들이 게임을 다시 하지 않으니까
- 3분 이상 플레이를 한다 goal 달성률이 20% -> 난이도가 너무 높다 -> 난이도를 낮춰야 또는 골 수정하거나
- 난이도가 어느 정도이어야 사람들이 재플레이를 많이 할까?
- 3일 연속 접속자 없음
- 튕기는 사람 by 디바이스 -> 디바이스 별 설명 추가
- personal takeaway:
- game should reflect real-life: e.g. game difficulty setting can follow real life distribution in wealth
- watch out for positive feedback loop, redefine key metrics and provide negative feedback loop
- reduce retire people, provide matching