이벤트 데이터의 구성 요소는 무엇입니까?

이것은 고객 데이터에 대한 5부작 시리즈 중 4부입니다. 다음은 1부, 2부, 3부입니다.

고객 데이터는 이벤트 데이터와 엔터티 데이터로 구성됩니다. 1부(고객 데이터란?)를 살펴봤다면 이미 알고 있을 것입니다.

이 가이드에서는 이벤트 데이터의 구성 요소, 이벤트를 정의하기 위해 선호하는 명명 규칙, 엔터티 데이터의 범주 및 엔터티의 두 가지 주요 유형에 대해 학습합니다.

이벤트 데이터

온라인에서 물건을 구입했을 것이므로 전자 상거래의 예부터 시작하겠습니다.

전자 상거래 앱(웹 또는 모바일)과 상호 작용할 때 일반적으로 장바구니에 제품을 추가하고 결제를 진행하고 결제를 완료하여 제품을 구매합니다. 앱.

그러나 구매자 여정은 그렇게 간단하지 않으며 다음과 같은 몇 가지 다른 이벤트가 발생할 수 있습니다.

• 상품을 본다
• 카트가 보입니다
• 장바구니에서 제품이 제거되었습니다.
• 쿠폰이 적용됩니다
• 주소가 선택됨
• 지불 방법이 선택됩니다
• 주문이 완료되었습니다

등등.

장바구니에 담기, 결제 진행하기, 결제 하기와 같은 일반적인 이벤트는 즉시 생각나지만 사용자 행동을 이해하려면 위에서 언급한 것과 같은 다른 이벤트도 추적해야 합니다.

추적할 이벤트를 결정하고 적절한 명명 규칙을 사용하여 이벤트의 이름을 지정하는 것은 이벤트 데이터 수집 프로세스의 처음 두 단계입니다.

다음 두 단계는 무엇입니까?

물어봐주셔서 기뻐요!

각 이벤트에는 이벤트에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 이벤트 속성 (또는 이벤트 속성 )이 수반됩니다. 이벤트와 연결할 속성 을 결정하고 해당 속성의 이름을 지정하는 것은 이벤트 데이터 수집 프로세스의 다음 두 단계입니다.

이름에 무엇이 있습니까?

데이터와 관련하여 모든 것.

적절한 명명 규칙 또는 분류는 좋은 데이터를 나쁜 데이터와 구별하고 이해 관계자가 보고 있는 내용을 이해할 수 있도록 합니다. 반면에 표준화된 분류 체계를 유지하지 않는 것은 중복으로 인해 데이터 세트가 왜곡되거나 부풀려지는 주요 원인 중 하나입니다.

또한 고객 데이터로 작업할 때 이벤트 및 이벤트 속성의 이름을 지정할 때 대소문자를 동일하게 유지하지 않는 것은 가장 큰 실수 중 하나이며 장기적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 좋은 명명 규칙에는 항상 엄격한 대소문자 지침이 따라야 합니다.

이유는 다음과 같습니다.

장바구니에 추가, added_to_cart, productAdded, 장바구니에 추가, 장바구니에 추가, 제품 추가 는 동일한 이벤트를 정의하는 다른 방법입니다.

이들 중 어느 것도 그 자체로 잘못된 것은 없고 이벤트 및 속성 이름 지정과 관련하여 정해진 규칙도 없지만 다음을 고려해야 하는 모범 사례가 있습니다.

객체-액션 명명 규칙은 거의 업계 표준이 되었으며 그만한 이유가 있습니다. 이미 발생한 작업을 명확하게 설명합니다. 제품 추가 는 확실히 개체(제품) 뒤에 작업(추가됨)이 온다는 의미입니다.

이벤트에 대한 일관된 분류를 설정하는 방법에 대해 자세히 알아보세요 .

이벤트 데이터의 구성 요소

이벤트에는 엔터티(하나 이상)와 이벤트 속성이라는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다.

user_id 와 같은 엔터티 데이터를 이벤트와 연결하면 이벤트를 수행한 사용자에 대한 정보가 제공됩니다.

user_id 와 같은 고유 식별자가 없는 경우 이벤트 데이터는 익명으로 유지되며 해당 이벤트를 수행한 사람을 알 수 있는 방법이 없습니다. 유사하게, 사용자가 잠재적으로 여러 조직의 일부일 수 있는 B2B SaaS 컨텍스트에서 이벤트가 발생하는 위치를 알기 위해 organization_id 가 이벤트와 연결되어야 합니다.

엔터티 외에도 이벤트 발생 시 분석 및 세분화를 위해 수집할 수 있는 다른 정보가 있습니다.

전자 상거래의 예로 돌아가서 제품을 구매할 때 누가 구매했는지 아는 것 외에도 최소한 어떤 제품 이 어떤 가격에 언제 구매되었는지 알아야 합니다.

이러한 추가 정보는 이벤트 속성 의 형태로 수집됩니다.

이 시리즈의 1부에서 이벤트 데이터는 세 가지 핵심 요소로 구성된다고 언급했습니다.

• 일어난 행동 이나 사건
• 이벤트가 발생한 타임스탬프 또는 정확한 날짜 및 시간
• 이벤트와 관련된 상태 또는 기타 모든 속성(이벤트 속성이라고 함)

Product added 이벤트( Add to Cart 이벤트에 대한 개체 작업 프레임워크에 따른 적절한 경우의 이름)를 살펴보고 2020년 1월 1일 오전 10시 UTC에 사용자가 수행했다고 가정하겠습니다. 이벤트가 발생했을 때 수집된 데이터에는 다음이 포함됩니다.

• 작업: 제품 추가됨
• 타임스탬프: 1577872800 ( ABZ 7.99 ( 상태: 0123 ABZ 7.99 ( 2 이 예에 따라 제품 추가됨 이벤트와 관련된 속성은 user_id, product_id, price 및 quantity 이며, 각각은 이벤트에 대한 추가 정보를 제공합니다. 타임스탬프 는 이벤트가 발생한 시간을 알기 위해 이벤트와 연결됩니다.

  본질적으로 이벤트 속성인 타임스탬프의 이름을 지정하는 것도 유용합니다. 표준 관행은 데이터를 타사 도구로 보낼 때 모든 이벤트에 타임스탬프 를 타임스탬프로 연결하는 것이기 때문에 반드시 수행해야 하는 것은 아닙니다. 그러나 타임스탬프를 저장하는 속성에 대해 고유한 이름을 지정하면 과거 이벤트 데이터로 작업해야 할 때 장기적으로 도움이 될 수 있습니다.

  타임스탬프에 대해 권장되는 분류는 "at"이 뒤에 오는 이벤트 이름입니다. 제품 추가됨 이벤트의 경우 product_added_at 입니다.

  이벤트 속성과 이벤트 이름을 쉽게 구별할 수 있도록 이벤트 속성을 정의하는 데 snake_case 가 사용된다는 사실을 이미 눈치채셨을 것입니다. 즉, 여기에는 사전 정의된 규칙이 없으며 귀하와 귀하의 팀에 가장 적합한 것을 선택해야 합니다.

  다음은 제품 추가됨 이벤트와 관련된 속성 및 각 속성의 데이터 유형에 대한 최종 보기입니다.

  

  각 속성에 대한 데이터 유형을 지정하면 데이터의 일관성이 보장되고 계측 프로세스가 더 쉬워집니다.

  참고 사항: 이제 이벤트 데이터 수집이 다음 단계로 구성된다는 것이 분명해야 합니다.

  • 추적할 이벤트 결정
  • 적절한 명명 규칙을 사용하여 이벤트 이름 지정
  • 각 이벤트와 연결할 속성 결정
  • 적절한 명명 규칙을 사용하여 속성 이름 지정

  이 시리즈의 다음(그리고 마지막) 부분에서는 추적할 이벤트와 수집할 데이터를 결정하는 프로세스를 다룹니다.

  

  그러나 이벤트 데이터를 볼 때 예상되는 사항에 대해 잘 알고 있어야 합니다(측정 이전의 추적 계획이든 제품 분석 도구와 같은 데이터 대상 내부이든).

  몇 가지 일반적인 이벤트 및 해당 속성

  계속 진행하기 전에 대부분의 기술 제품에서 추적하는 몇 가지 일반적인 이벤트 및 속성을 살펴보십시오.

  

  엔티티 유형

  이제 다양한 엔터티와 해당 속성에 대해 자세히 알아볼 차례입니다. 아직 하지 않았다면 이 가이드를 통해 엔터티 데이터가 이벤트 데이터와 어떻게 관련되는지 이해하십시오.

  이 시리즈의 첫 번째 부분에서는 사용자가 공유하는 데이터가 엔터티 데이터에 속한다고 언급했습니다. 사실이지만 모든 엔터티 데이터를 사용자 자신이 공유하는 것은 아닙니다. 엔터티 데이터도 생성할 수 있습니다.

  엔터티 데이터는 엔터티와 관련된 속성으로 구성됩니다. 사용자가 엔터티인 경우 사용자 에 대한 모든 정보가 사용자 속성 형식으로 수집됩니다.

  User_id 는 기본적으로 모든 사용자에 대해 생성되어 사용자를 식별하고 이벤트의 식별자 역할을 합니다.

  즉, 당분간 이벤트는 잊어버리고 사용자와 독점적으로 관련된 다양한 정보에 대해 생각하고 사용자의 특성에 대해 알려줍니다.

  엔터티 데이터 유형

  엔터티 데이터는 다음 버킷으로 분류할 수 있습니다(이 시리즈의 3부에서도 언급됨).

  • 이름, 이메일, 전화번호 와 같은 개인 식별 정보
  • 연령, 성별, 위치 와 같은 인구통계
  • 업종, 직무, 목표 등의 페르소나 .
  • 브랜드, 장르 및 제품 카테고리와 같은 기본 설정 .
  • 구매한 제품, 사용한 앱, 소요 시간 및 구독 유형 과 같은 제품 별 데이터 입니다.

  각 버킷의 데이터 조각은 사용자 속성에 속합니다. 즉, 사용자 속성은 사용자에 대한 다양한 세부 정보와 특성을 저장하므로 사용자를 식별하고 사용자에 대해 더 많이 알 수 있습니다.

  대부분의 정보는 사용자로부터 직접 제공되지만 특정 사용자 속성은 제품 사용의 결과로 시간이 지남에 따라 자동으로 생성됩니다.

  그런데 제품 사용으로 인해 이벤트 데이터도 생성되지 않나요?

  사용자 속성은 이벤트가 발생할 때 수집되는 이벤트와 관련된 추가 세부 정보입니다. Signed Up 이벤트와 해당 속성을 살펴보겠습니다.

  

  보시다시피 이 이벤트와 관련된 모든 속성은 사용자에 대한 세부정보를 제공합니다. 세부정보는 사용자가 공유하는 세부정보( 이름, 성, 이메일, 전화번호, 국가 ) 또는 자동으로 생성되는 세부정보( signed_up_at, user_id )입니다.

  다음 사항을 염두에 두는 것이 좋습니다.

  • 가입 또는 타임스탬프와 식별자를 금지하는 대부분의 사용자 속성은 변경될 수 있습니다. 사용자는 이름, 이메일, 전화번호, 위치, 업종, 직무 등을 변경할 수 있습니다. 단, 가입시점(signed_up_at)이나 고유식별자(user_id)는 변경할 수 없습니다.

  사용자 속성 대 조직 속성

  소비자 앱의 경우 소비 시간, 구매한 제품, 재생한 노래 또는 시청한 동영상이 사용자 와 관련된 속성으로 사용자 속성으로 저장되며, 이 속성의 값은 사용량이 증가함에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

  B2B SaaS의 맥락에서 사용자와 조직은 주요 엔터티이며 수집된 이벤트는 사용자 또는 조직 (또는 둘 다)에 연결됩니다.

  대부분의 생산성 도구와 마찬가지로 특정 데이터 조각이 연결된 팀 이나 프로젝트 와 같은 다른 그룹 엔터티가 있을 수 있습니다. 이러한 경우 조직 데이터를 수집하는 프로세스도 적용할 수 있습니다.

  B2B SaaS 제품과 관련된 몇 가지 일반적인 사용자 속성을 살펴보겠습니다.

  

  사용자가 조직 의 일부인 경우 많은 중요한 정보가 사용자가 아니라 조직에 연결됩니다.

  몇 가지 일반적인 조직 속성( 그룹 속성 이라고도 함)은 다음과 같습니다.

  

  organization_id 는 식별자 역할도 하며 특정 이벤트가 발생한 조직을 알기 위해 이벤트와 연결되어야 함을 명심하는 것이 중요합니다.

  다음 내용을 염두에 두시면 사용자 속성과 조직 속성을 구분하는 데 도움이 됩니다.

  • 사용자 집단을 정의하는 데 도움이 되는 모든 정보(사용자가 어디에서 왔는지, 누구인지, 목표가 무엇인지, 제품 내에서 수행하는 작업)는 사용자 속성 으로 저장됩니다.
  • 계정 또는 조직 을 세분화하는 데 도움이 되는 모든 정보(계정 유형, 계정에서 발생하는 수익, 사용하는 제품 또는 기능, 소비하는 리소스 또는 계정에 속한 사용자 수)는 조직 자산 ( 또는 그룹 속성).

  위의 항목을 구분할 수 있게 되면 새로운 엔터티(예: 팀 또는 프로젝트)를 쉽게 혼합할 수 있습니다.

  다음 단계

  이제 이벤트 및 관련 속성을 정의하고 각 엔터티(사용자 및 조직)의 속성을 지정하는 방법을 명확하게 이해해야 합니다.

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