성과 보고서

성과 보고서는 의사결정 에이전트가 대조군과 비교하여 어떤 성과를 보이는지 보여줍니다. 이 가이드에서는 보고서의 각 섹션이 무엇을 나타내는지, 측정기준이 어떻게 계산되는지, 그리고 결과를 어떻게 해석하는지 설명합니다.

보고서 구성 방식

성과 보고서는 여러 계층으로 구성되며, 사용 사례에 맞게 완전히 커스텀됩니다. 팀과 협력하여 다음과 같이 진행합니다.

1. Braze가 액션으로 간주할 항목(예: 발송, 클릭, 구매, 전환)을 정의합니다.
2. Braze가 해당 액션을 일별로 측정하는 방식(볼륨, 매출, 고유 사용자 수 등)을 정의합니다.
3. Braze가 확인하려는 비즈니스 측정기준(예: 전환율 또는 사용자당 매출)을 정의합니다.
4. 시간 규칙과 세분화가 적용됩니다.
5. 성과 탭에 결과가 표시됩니다.

대시보드는 새로운 데이터를 생성하지 않습니다. 이러한 정의를 바탕으로 저장된 일별 결과를 시각화할 뿐입니다.

날짜 범위 및 비교 그룹

대시보드 상단에서 다음 항목을 선택합니다.

• 날짜 범위: 보고서의 기간입니다.
• 비교 그룹: 비교할 그룹입니다(예: Decisioning Studio와 Business as Usual 비교).
• 집계: 차트 집계 설정입니다(일별, 7일 이동, 30일 이동).
• Segments: 적용된 Segments입니다. AI Decisioning Services 팀과 함께 커스텀 구성합니다.
• 타임라인 이벤트: 구성된 타임라인 이벤트를 차트에 오버레이할지 여부입니다. 성능에 영향을 줄 수 있는 변화나 이벤트를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 선택에 따라 포함되는 날짜, 비교되는 그룹, 추세선을 평활화하는 방식, 조회하는 모집단이 결정됩니다.

날짜 선택기에서 최근 날짜를 선택할 수 없다면, 구성된 데이터 지연으로 인해 해당 날짜가 비활성화되었을 가능성이 높습니다. 날짜 선택을 제한할 수 있는 지연에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 데이터 파이프라인 지연: 고객 데이터 플랫폼에서 Decisioning Studio Pro로 데이터를 수집하고 처리하는 데 걸리는 시간입니다. 보고서에는 완전하고 신뢰할 수 있는 데이터만 표시됩니다.
• 추천 활성화 지연: Decisioning Studio Pro 엔진이 추천을 예측한 시점부터 Campaigns에서 해당 추천을 활성화하는 시점까지의 시간입니다. 아직 추천이 활성화되지 않은 날짜는 보고서에 포함되지 않습니다.

이러한 지연은 사용 사례에 맞게 구성됩니다. 구체적인 보고 기간을 확인해야 한다면 AI Success Manager에게 문의하세요.

KPI 카드

리포트 기본 영역에 표시되는 KPI 카드는 사용 사례에 맞게 구성된 핵심 성과 지표(KPI)를 보여줍니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 증분 LTV / 고객
• 전환 / 고객
• 탈퇴 / 고객

각 카드는 선택한 전체 기간에 걸쳐 한 번 계산된 KPI를 나타냅니다. 예를 들어 “증분 LTV / 고객 = 3.192”가 표시된다면, 이는 선택한 기간 전체의 성과를 반영한 값입니다.

KPI 추세 차트

차트를 사용하면 시간에 따른 추세, 성능 변화, 계절성 또는 타이밍 효과를 파악할 수 있습니다. KPI 카드를 사용하면 전체 기간에 걸친 전반적인 영향을 파악할 수 있습니다. 가운데 차트는 상단 카드와 동일한 KPI를 보여 주지만, 일별로 계산된 값입니다. 각 지점은 해당 날짜의 KPI 값을 나타냅니다. 7일 이동 평균을 선택한 경우 각 지점은 이동 평균을 반영하므로 일별 변동성이 완화됩니다.

차트와 KPI 카드는 서로 다른 내용을 보여 주도록 설계되었습니다. 차트는 일별 성능(“매일 성과가 어땠나요?”)을 보여 줍니다. KPI 카드는 전체 기간의 성능(“전체 기간 동안 성과가 어땠나요?”)을 보여 줍니다. 비율 측정기준의 경우 두 요소는 서로 다른 질문에 답합니다.

다음과 같은 전환율이 있는 예시를 살펴보세요.

• 1일 차: 고객 100명 중 전환 10건 = 10%
• 2일 차: 고객 10명 중 전환 2건 = 20%

차트에는 두 날짜의 일별 비율이 모두 표시됩니다. KPI 카드는 두 날짜를 하나의 비율로 합산합니다. 전환 12건 / 고객 110명 = 10.9%.

업리프트 차트

업리프트 차트는 비교 그룹 간의 백분율 차이를 보여줍니다. 계산식은 (기본 그룹 - 비교 그룹) / 비교 그룹입니다. 이 값은 KPI 차트 값을 기반으로 동적으로 계산됩니다.

집계 테이블

보고서 하단의 테이블에는 선택한 기간 전체의 원시 합계가 표시되며, 예를 들면 다음과 같습니다.

• 총 증분 LTV
• 총 고객 수
• 파생 KPI 값

이 섹션은 서로 다른 보기 간의 관계를 명확히 보여줍니다.

• KPI 카드는 기간 단위로 계산됩니다.
• 차트는 일 단위로 계산됩니다.
• 테이블은 KPI를 산출하는 기본 합계를 보여줍니다.

드라이버 트리

드라이버 트리는 KPI를 구성 드라이버로 분해합니다. 예를 들어 증분 LTV / 고객은 다음과 같이 분해될 수 있습니다.

• 전환 / 고객
• 전환당 매출

드라이버 트리는 대시보드의 나머지 부분과 동일한 KPI 정의를 사용하며 새로운 계산 방식을 도입하지 않습니다. 드라이버 트리는 무엇이 성능을 이끌고 있는지 설명하는 데 도움이 됩니다. KPI 정의가 변경되면 차트, 카드, 업리프트, 드라이버 트리가 모두 함께 업데이트됩니다.

자주 묻는 질문

Segments는 어떻게 작동하나요?

Segments를 사용하면 인게이지먼트 수준, 고객 특성, 기기 유형 또는 기타 구성된 기능 등 정의된 그룹별로 성과를 나누어 볼 수 있습니다.

Segment 멤버십은 사용 사례에 맞게 커스텀 구성되며 매일 계산됩니다. 즉, 고객의 과거 Segment는 해당 날짜에 그 고객이 어떤 상태였는지를 반영합니다. 이후 고객의 행동이 바뀌더라도 과거 날짜의 데이터는 변경되지 않습니다. 이렇게 하면 과거 데이터의 정확성이 유지되고, 보고서가 소급하여 바뀌는 것을 방지할 수 있습니다.

최근 날짜 중 일부를 선택할 수 없는 이유는 무엇인가요?

날짜 선택기에서 가장 최근 며칠은 선택하지 못할 수 있습니다. 이는 의도된 동작입니다. 보고서는 불완전하거나 불안정한 데이터가 표시되지 않도록 다음과 같은 제약을 적용할 수 있습니다.

• 데이터 파이프라인 지연: 고객 데이터 플랫폼(CDP)에서 데이터를 수집하고 처리하는 데 걸리는 시간을 고려하도록 구성됩니다. 이를 통해 특정 날짜의 모든 데이터가 완전히 준비된 후에만 해당 날짜가 보고서에 표시됩니다.
• 추천 활성화 지연: 추천이 생성된 시점과 Campaigns에서 활성화되는 시점 사이의 지연을 고려하도록 구성됩니다. 추천이 아직 활성화되지 않은 날짜는 보고서에 표시되지 않습니다.
• 명시적으로 제외된 날짜: 보고 설정에서 직접 제외한 날짜입니다.

특정 보고 기간이나 데이터 가용성 규칙에 대해 자세히 알고 싶다면 AI Success Manager에게 문의하세요.

“볼륨” KPI와 “비율” KPI의 차이점은 무엇인가요?

KPI는 일반적으로 두 가지 범주로 나뉩니다.

• 볼륨 측정기준(예: 총 전환 수, 총 매출, 총 클릭 수)은 “얼마나 많이 발생했는가?”에 답합니다.
• 비율 측정기준(예: 전환율, 사용자당 매출, 클릭률)은 “얼마나 효율적으로 발생했는가?”에 답합니다.

볼륨과 비율은 서로 다른 이야기를 들려줍니다. Campaign은 볼륨은 더 높지만 효율성은 더 낮을 수 있고, 그 반대일 수도 있습니다. 결과를 해석할 때는 항상 어떤 유형의 KPI를 보고 있는지 확인하세요.

“고유”(또는 “구별”) 는 무엇을 의미하나요?

측정기준이 “고유”로 정의되어 있으면 특정 식별자(일반적으로 고객)를 사용해 개인을 중복 제거합니다. 각 개인은 하루에 한 번씩 집계됩니다.

“일별 고유”는 “전체 날짜 범위에서의 고유”와 다릅니다. 여러 날짜에 걸친 일별 고유 수를 합산하면 동일한 개인이 두 번 이상(참여한 날마다 한 번씩) 나타날 수 있습니다. 이는 의도된 동작입니다.

설정에서 고유성이 어떻게 정의되었는지 알고 싶다면 AI Success Manager에게 문의하세요.

이 보고서가 다른 시스템과 다를 수 있는 이유는 무엇인가요?

성과 보고서가 다른 대시보드(예: ESP, 분석 도구, 내부 BI 보고서)와 일치하지 않는다고 해서 반드시 문제가 있는 것은 아닙니다. 시스템마다 서로 다른 정의와 규칙을 적용하는 경우가 많습니다. 일반적인 이유는 다음과 같습니다.

• 기여도 규칙: 일부 측정기준은 기여도 로직을 적용하므로 정의된 기준을 충족하는 활동만 집계됩니다. 다른 시스템이 기여도 로직 없이 모든 활동을 집계한다면 합계가 다를 수 있습니다.
• 머신 및 봇 인게이지먼트 필터링: 성과가 실제 사람의 행동을 반영하도록 알려진 머신 또는 봇 기반 인게이지먼트(예: 자동화된 보안 스캔이나 사람이 아닌 클릭)는 필터링됩니다. 일부 플랫폼은 이러한 상호작용을 합계에 포함합니다.
• “고유”에 대한 다른 정의: 이 보고서에서는 일반적으로 고유성이 일별로 적용됩니다. 다른 시스템은 전체 Campaign 기간에 걸쳐 고유성을 계산할 수 있습니다. 이는 서로 다른 비즈니스 질문이며 서로 다른 수치를 만들어 냅니다.
• 날짜 범위 및 데이터 가용성 규칙: 보고서는 활성화 지연, 데이터 가용성 지연 또는 제외된 날짜를 적용할 수 있습니다. 다른 시스템은 아주 최근 데이터나 불완전한 데이터를 포함할 수 있어 일시적인 불일치가 생길 수 있습니다.
• 볼륨과 비율의 차이: 한 시스템은 총 볼륨(예: 총 전환 수)을 표시하고, 다른 시스템은 비율(예: 고객당 전환 수)을 표시할 수 있습니다. 항상 같은 유형의 측정기준을 비교하고 있는지 확인하세요.

차트의 숫자가 요약 카드와 일치하지 않는 이유는 무엇인가요?

차트와 요약 카드는 서로 다른 질문에 답합니다.

• 차트: 일별 성과를 보여줍니다. 각 지점은 해당 날짜에 대해 계산된 KPI를 반영합니다.
• 요약 카드: 전체 기간의 성과를 보여줍니다. 선택한 전체 날짜 범위에 걸쳐 KPI를 다시 계산합니다.

차트는 일별 변동성, 타이밍 효과, 시간에 따른 성과 변화를 파악하는 데 사용하세요. 요약 카드는 기간 전체의 종합적인 영향을 파악하는 데 사용하세요.

다음 전환율 예시를 살펴보세요.

• 1일 차: 고객 100명 중 전환 10건 = 10%
• 2일 차: 고객 10명 중 전환 2건 = 20%

차트에는 1일 차에 10%, 2일 차에 20%가 표시됩니다. 요약 카드는 두 날짜를 합산합니다. 고객 110명 중 총 전환 12건 = 10.9%입니다.

“고유” 집계에 권장되는 접근 방식은 무엇인가요?

고유 행동(예: 고유 클릭자 또는 전환자)을 측정할 때는 고유성이 일별로 적용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 1일 차: 클릭한 고객: A, B, C = 고유 3명
• 2일 차: 클릭한 고객: B, C, D = 고유 3명

차트에는 1일 차에 3, 2일 차에 3이 표시됩니다. 두 날짜를 합치면 3 + 3 = 6으로 볼 수 있습니다. 고객 B와 C는 하루에 한 번씩 집계되며, 이는 의도된 동작입니다.

이 구성은 여러 날짜에 걸쳐 고유 고객 인게이지먼트가 몇 번 발생했는지를 집계합니다.

목표가 기간 수준의 고유성(전체 Campaign 또는 분기 동안의 고유 개인)이라면, 이는 다른 모델링 접근 방식입니다. 이를 설계하는 방법에 대한 안내가 필요하다면 AI Success Manager에게 문의하세요.