전환 상관관계

캠페인 분석 페이지의 전환 상관관계 분석을 통해 어떤 사용자 속성과 행동이 캠페인에 대해 설정한 결과에 도움이 되거나 해가 되는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

개요

모든 캠페인에 대해 Braze는 속성 및 사용자 행동 목록을 확인하고 캠페인에 대해 선택한 각 전환 이벤트에서 사용자가 통계적으로 유의미한 증가 또는 감소와 관련이 있는지 계산합니다. 또한 특정 속성이나 행동을 가진 사용자가 전환할 가능성이 얼마나 높은지 또는 낮은지도 계산하여 유의미한 경우 표의 해당 면에 표시합니다. 각 속성 또는 관심 행동을 가진 사용자를 전체 캠페인 오디언스 전체의 비율과 비교합니다. 전환과 유의미한 상관관계가 없는 행동 및 속성은 표에 표시되지 않습니다.

전환 상관관계 분석을 실행하려면 드롭다운 메뉴에서 관심 있는 전환 이벤트를 선택합니다.

무엇을 확인하나요?

다음 속성을 범주형 변수로 처리하여 확인합니다. 즉, 사용자가 이러한 속성의 각 가능한 값을 가지고 있거나 가지고 있지 않은 경우, 해당 속성이 전환율에 영향을 미치는지 테스트합니다.

• 국가
• 언어
• 성별

또한 다음 사항이 전환율에 영향을 미치는지 확인합니다:

• 사용자 지정 이벤트 수행
• 지난 30일 동안 접수된 캠페인 및 캔버스(현재 평가 중인 캠페인 제외)

마지막으로 여러 값을 가질 수 있는 여러 행동 변수를 확인합니다. 다음을 4개의 버킷 또는 사분위수로 나눈 다음, 해당 사분위수에 속하는 것과 전환율의 증가 또는 감소 간의 연관성을 측정합니다:

• 연령
• 총 소비 금액(달러)
• 세션 수

이 분석은 언제 확인할 수 있나요?

이 분석은 캠페인 전송이 시작된 후 최소 24시간이 지나면 사용할 수 있으며 지난 30일 동안 발생한 전송만 살펴봅니다. 캠페인의 전환 이벤트와 유의미한 상관 관계가 있는 행동이나 속성이 없는 경우, 드롭다운 메뉴가 비활성화되고 이를 알리는 메시지가 표시됩니다.

Braze가 중요도를 확인하는 방법

윌슨 신뢰 구간을 사용하여 통계적 중요성을 확인합니다. 전체 캠페인 오디언스의 전환율을 95% 신뢰도로 결정합니다. 이를 기본 요율이라고 합니다.

그런 다음 각 변수에 대해 해당 특정 속성 또는 관심 행동을 가진 사용자가 95% 신뢰도로 전환한 비율도 계산합니다. 이를 기본 이자율로 나누면 비율을 측정할 수 있습니다. 이 값이 1보다 훨씬 크면 해당 속성이나 행동을 가진 사용자가 전환할 가능성이 높다는 뜻입니다. 그보다 훨씬 적으면 가능성이 적습니다. 비율 자체의 값을 표에 표시합니다. 이 값은 95% 신뢰 수준에서 유의미할 정도로 1에서 충분히 멀리 떨어져 있는 경우에만 표시됩니다.