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Braze 학습 과정사용자 지정 속성

사용자 지정 속성은 사용자의 고유한 특성을 모아 놓은 것입니다. 커스텀 속성은 사용자에 대한 속성이나 애플리케이션 내에서 가치가 낮은 작업에 대한 정보를 저장하는 데 가장 적합합니다.

이러한 특성을 Braze에 저장하면 Liquid를 사용하여 오디언스 세그먼트를 구축하고 메시징을 개인화하는 데 사용할 수 있습니다. 커스텀 속성에 대해서는 시계열 정보를 저장하지 않으므로 커스텀 이벤트에서와 같이 이를 기반으로 한 그래프를 얻을 수 없다는 점을 염두에 두어야 합니다.

사용자 지정 속성 관리

대시보드에서 사용자 지정 속성을 만들고 관리하려면 데이터 설정 > 사용자 지정 속성으로 이동합니다.

부울인 네 가지 사용자 지정 속성.

마지막으로 업데이트된 열에는 사용자 지정 속성을 마지막으로 편집한 시간(예: 차단 목록 또는 활성화로 마지막으로 설정한 시간)이 나열됩니다.

이 페이지에서 기존 커스텀 속성을 확인, 관리, 생성 또는 차단 목록에 추가할 수 있습니다. 다음 작업을 수행하려면 사용자 지정 속성 옆의 메뉴를 선택합니다:

차단 목록에 추가 중

커스텀 속성은 작업 메뉴를 통해 개별적으로 차단하거나 최대 10개의 속성을 선택하여 일괄적으로 차단할 수 있습니다. 커스텀 속성을 차단하면 해당 속성과 관련된 데이터가 수집되지 않으며, 다시 활성화하지 않는 한 기존 데이터를 사용할 수 없고, 차단된 속성은 필터나 그래프에 표시되지 않습니다. 또한 해당 속성이 현재 Braze 대시보드의 다른 영역에 있는 필터나 트리거에서 참조되고 있는 경우, 해당 속성을 참조하는 필터나 트리거의 모든 인스턴스가 제거되고 보관된다는 경고 모달이 표시됩니다.

PII로 표시

관리자는 이 페이지에서 사용자 지정 속성을 생성하고 이를 PII로 표시할 수도 있습니다. 이러한 속성은 ‘PII로 표시된 사용자 지정 속성 보기’ 권한이 있는 관리자와 대시보드 사용자만 볼 수 있습니다.

설명 추가하기

Manage Events, Attributes, Purchases 사용자 권한이 있는 경우 사용자 지정 속성을 만든 후 설명을 추가할 수 있습니다. 사용자 지정 속성을 편집하고 팀에 대한 메모 등 원하는 내용을 입력하세요.

태그 추가하기

“이벤트, 속성, 구매 관리” 사용자 권한이 있는 경우 커스텀 속성이 생성된 후 태그를 추가할 수 있습니다. 그런 다음 태그를 사용하여 속성 목록을 필터링할 수 있습니다.

사용자 지정 속성 제거하기

사용자 프로필에서 사용자 지정 속성을 제거하는 방법에는 두 가지가 있습니다:

사용량 보고서 보기

사용량 보고서에는 특정 커스텀 속성을 사용하는 모든 캔버스, 캠페인 및 세그먼트가 나열됩니다. 이 목록에 Liquid 사용은 포함되지 않습니다.

각 커스텀 속성 옆의 확인란을 선택한 다음 사용량 보고서 보기를 선택하면 한 번에 최대 10개의 사용량 보고서를 볼 수 있습니다.

데이터 내보내기

커스텀 속성 목록을 CSV 파일로 내보내려면 페이지 상단에서 모두 내보내기를 선택합니다. CSV 파일이 생성되고 다운로드 링크가 이메일로 전송됩니다.

사용자 지정 속성 설정

다음은 커스텀 속성을 설정하는 데 사용되는 다양한 플랫폼의 메서드 목록입니다.

플랫폼별 설명서 확장

사용자 지정 속성 저장소

커스텀 속성 데이터를 포함하여 고객 프로필에 저장된 모든 데이터는 각 프로필이 활성화되어 있는 한 무기한 보관됩니다.

사용자 지정 속성 데이터 유형

커스텀 속성은 뛰어난 타겟팅을 가능하게 하는 매우 유연한 도구입니다.

사용자 지정 속성으로 저장할 수 있는 데이터 유형은 다음과 같습니다:

부울(참/거짓)

부울 속성은 구독 상태와 같은 사용자에 대한 간단한 이진 데이터를 저장하는 데 유용합니다. 변수가 명시적으로 참 또는 거짓 값으로 설정된 사용자와 해당 속성에 대한 기록이 아직 기록되지 않은 사용자를 찾을 수 있습니다.

숫자

숫자 속성에는 정수와 부동 소수점이 포함되며 다양한 사용 사례가 있습니다. 증분 숫자 커스텀 속성은 데이터 한도에 포함되지 않고 특정 작업이나 이벤트가 발생한 횟수를 저장하는 데 유용합니다. 표준 번호는 녹음 등 다양한 용도로 사용됩니다:

  • 신발 사이즈
  • 허리 사이즈
  • 사용자가 특정 제품 기능 또는 카테고리를 조회한 횟수

번호 속성 세부 정보

  • “정확히 0” 및 “미만” 필터에는 NULL 필드가 있는 사용자가 포함됩니다.
    • 사용자 지정 속성에 대한 값이 없는 사용자를 제외하려면 비어 있지 않음 필터를 포함해야 합니다.

문자열(영숫자)

문자열 속성은 즐겨 찾는 브랜드, 전화번호 또는 애플리케이션 내에서 마지막으로 검색한 문자열과 같은 사용자 입력을 저장하는 데 유용합니다. 문자열 속성은 최대 255자까지 입력할 수 있습니다.

단어 사이, 앞, 뒤에 공백이 있는 값을 입력하면 Braze에서도 동일한 공백이 있는지 확인합니다.

배열

배열 속성은 사용자에 대한 관련 정보 목록을 저장하는 데 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 마지막으로 시청한 100개의 콘텐츠를 배열에 저장하면 특정 관심사를 세분화할 수 있습니다.

기본적으로 속성에 대한 배열의 최대 길이는 25로 설정되어 있으며 개별 배열의 경우 100까지 늘릴 수 있습니다. 예를 들어 ‘영화 시청 횟수’와 같은 속성을 100으로 설정하여 전송하는 경우 사용자가 101번째 영화를 시청하면 배열에서 첫 번째 영화가 제거되고 가장 최근 영화가 추가됩니다.

이 최대치를 늘리려면 고객 성공 관리자에게 문의하세요. 그런 다음 대시보드 관리자는 설정 관리 페이지의 사용자 지정 속성 탭에서 개별 배열의 최대 길이를 100 이상으로 늘릴 수 있습니다.

단어 사이, 앞, 뒤에 공백이 있는 값을 입력하면 Braze에서도 동일한 공백이 있는지 확인합니다.

시간

시간 속성은 특정 작업이 마지막으로 수행된 시간을 저장하는 데 유용하므로 사용자에게 콘텐츠별 재참여 메시지를 제공할 수 있습니다.

상대 날짜(예: 1일 이상 이전, 2일 미만 이전)를 사용하는 시간 필터는 하루를 24시간으로 계산합니다. 이 필터를 사용하여 실행하는 모든 캠페인에는 24시간 단위로 모든 사용자가 포함됩니다. 예를 들어 last used app more than 1 day ago는 캠페인이 실행되는 정확한 시간부터 “24시간 이상 앱을 마지막으로 사용한” 모든 사용자를 캡처합니다. 더 긴 날짜 범위로 설정된 캠페인도 마찬가지입니다. 활성화 후 5일은 이전 120시간을 의미합니다.

예를 들어, 향후 24시간에서 48시간 사이의 시간 속성을 가진 사용자를 타겟팅하는 세그먼트를 구축하려면 in more than 1 day in the future 및 in less than 2 days in the future 필터를 적용합니다.

시간 속성 세부 정보

  • 반복 이벤트의 날짜
    • “반복 이벤트의 날짜” 필터를 사용하는 경우 “반복 이벤트의 달력 날짜”를 선택하라는 메시지가 표시되면 IS LESS THAN 또는 IS MORE THAN을 선택하면 해당 세분화 필터에 현재 날짜가 계산됩니다.
    • 예를 들어 2020년 3월 10일에 속성의 날짜를 LESS THAN ... March 10, 2020으로 선택한 경우 속성은 2020년 3월 10일까지의 날짜로 간주됩니다.
  • X일 전: “X일 전 미만” 필터에는 X일 전과 현재 날짜/시간 사이의 날짜가 포함됩니다.
  • 앞으로 X일 미만: 현재 날짜/시간과 미래 X일 사이의 날짜를 포함합니다.

개체

중첩된 사용자 지정 속성을 사용하여 객체를 사용자 지정 속성의 데이터 유형으로 보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 중첩 커스텀 속성을 참조하세요.

객체 배열

객체 배열을 사용하여 관련 속성을 그룹화합니다. 자세한 내용은 객체 배열에 대한 문서를 참조하세요.

통합 운영자

속성 필터, 사용자 지정 속성 필터, 중첩된 사용자 지정 속성 필터에 사용할 수 있는 연산자 목록이 통합되었습니다. 이러한 연산자를 사용하는 기존 필터가 있는 경우 새 연산자를 사용하도록 필터가 자동으로 업데이트됩니다.

구매 및 수익 추적

구매 방법을 사용하여 인앱 구매를 기록하면 각 개별 고객 프로필에 대한 생애주기 가치(LTV)가 설정됩니다. 이 데이터는 수익 페이지에서 시계열로 볼 수 있습니다.

사용자 지정 속성의 데이터 유형을 변경할 수 있지만 데이터 유형을 변경하면 어떤 영향이 있는지 알고 있어야 합니다.

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