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고객 경험을 그대로 따라갈 수 있도록

서비스 실행부터 종료까지, 고객이 남긴 데이터로 뚜렷한 니즈를 파악해볼까요?
다양한 시각화로 체류시간은 높이고 이탈율은 낮춰보세요.

시작하기

퍼널에 따른

원클릭 타겟 생성

단계별 퍼널(컨버전)을 설정하여 전환 및 이탈 세션수를 확인하고,

전환 및 이탈 유저를 오디언스로 저장하거나 CSV로 추출합니다.

단계별 퍼널(컨버전)을 설정하여 전환 및 이탈 세션수를 확인하고,

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행동 패턴 분석

단편적인 수치가 제시하지 못한 행동 경로를 플로우 형태로 바라보며
특정 이벤트 전후의 연관관계를 파악하세요.

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티어별 고객이 가져오는 매출을 확인하세요

구매력에 따른 티어별 주요 결제 금액을 직관적으로 파악하고
오디언스를 추출해 가장 적합한 리타겟팅 캠페인을 시행합니다.

Tier 1

Tier 2

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데이터를 펼쳐 해석 오류없이

이벤트 수행 간격과 체류시간을 제한없이 펼쳐 전체 분포, 평균 중간값을 분석하고

아웃라이어 확인을 통해 데이터 해석 오류를 방지합니다.

앱 실행 간격

평균 2,347분

앱 실행 간격

평균 2,347분

앱 실행 간격

평균 2,347분

구매 간격

2862분

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평균 앱 실행

2회

평균 앱 실행

2회

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평균 (39h)

중간 (61h)

0h

4h

8h

12h

16h

20h

24h

28h

32h

36h

40h

44h

48h

52h

56h

60h

64h

23-06-12 ~ 23-06-18

23-05-12 ~ 23-05-18

어디에서 유입되어도

정량적인 데이터 분석이 가능합니다

150%

DAU(일 평균 활성 유저)

2배

주요 KPI 성과

퍼널분석으로 이탈원인을 파악해 신규 프로모션을 성공시킬 수 있었습니다

어디에서 유입되어도 정량적인 데이터 분석이 가능합니다

150%

DAU(일 평균 활성 유저)

2배

주요 KPI 성과

퍼널분석으로 이탈원인을 파악해 신규 프로모션을 성공시킬 수 있었습니다

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퍼널분석으로 이탈원인을 파악해 신규 프로모션을 성공시킬 수 있었습니다

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