전환 상관관계

캠페인 분석 페이지의 전환 상관관계 분석은 어떤 사용자 속성과 동작이 캠페인에 설정한 결과에 도움이 되거나 방해가 되는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

개요

모든 캠페인에 대해 Braze는 속성 및 사용자 동작 목록을 확인하고, 사용자가 캠페인에 선택한 각 전환 이벤트의 증가 또는 감소와 통계적으로 유의미한 연관이 있는지 계산합니다. 또한 해당 속성이나 동작을 가진 사용자가 전환할 가능성이 얼마나 더 높거나 낮은지 계산하고, 유의미한 경우 테이블의 해당 측면에 표시합니다. 관심 있는 각 속성이나 동작을 가진 사용자는 전체 캠페인 오디언스의 비율과 비교됩니다. 전환과 유의미한 상관관계가 없는 동작 및 속성은 테이블에 표시되지 않습니다.

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

무엇을 확인하나요?

다음 속성을 범주형 변수로 취급하여 확인합니다. 즉, 사용자가 이러한 속성의 각 가능한 값을 가지고 있거나 가지고 있지 않으며, 이것이 전환율에 영향을 미치는지 테스트합니다.

• 국가
• 언어
• 성별

또한 다음 항목이 전환율에 영향을 미치는지 확인합니다:

• 커스텀 이벤트 수행 여부
• 지난 30일 동안 수신한 캠페인 및 캔버스(현재 평가 중인 캠페인 제외)

마지막으로, 여러 값을 가질 수 있는 몇 가지 동작 변수를 확인합니다. 다음 항목을 네 개의 버킷 또는 사분위수로 나눈 후, 해당 사분위수에 속하는 것이 전환 증가 또는 감소와 어떤 연관이 있는지 측정합니다:

• 연령
• 총 지출 금액
• 세션 수

이 분석은 언제 확인할 수 있나요?

이 분석은 캠페인이 발송을 시작한 후 최소 24시간이 지나야 사용할 수 있으며, 지난 30일 동안 발생한 발송만 확인합니다. 캠페인의 전환 이벤트와 유의미한 상관관계가 있는 동작이나 속성이 없는 경우, 드롭다운 메뉴가 비활성화되고 해당 사실을 알리는 메시지가 표시됩니다.

Braze가 유의성을 확인하는 방법

윌슨 신뢰 구간을 사용하여 통계적 유의성을 확인합니다. 95% 신뢰 수준에서 전체 캠페인 오디언스가 전환한 비율을 결정합니다. 이를 기본 비율이라고 합니다.

그런 다음, 각 변수에 대해 해당 특정 속성이나 관심 동작을 가진 사용자가 95% 신뢰 수준에서 전환한 비율도 계산합니다. 이를 기본 비율로 나누면 비율을 측정할 수 있습니다. 이 값이 1보다 훨씬 크면 해당 속성이나 동작을 가진 사용자가 전환할 가능성이 더 높습니다. 1보다 훨씬 작으면 전환할 가능성이 더 낮습니다. 비율 값 자체가 테이블에 표시됩니다. 이 값은 95% 신뢰 수준에서 유의미할 만큼 1에서 충분히 벗어난 경우에만 표시됩니다.