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Amplitude

고객 행동의 측정 기준을 세우고, 팀이 같은 숫자로 결정하도록 돕습니다.

OFFICIAL PRODUCT INTERFACEAMPLITUDE · WEB ANALYTICS
Amplitude Web Analytics에서 캠페인별 트래픽과 핵심 성과를 분석하는 공식 제품 화면
THIS SCREEN ANSWERS어떤 캠페인이
실제 전환을 만들었는가?
01행동을 수집하고02퍼널·리텐션으로 읽고03다음 결정을 만듭니다
FOR
제품·그로스·마케팅·데이터 팀
FOCUS
측정 설계 · 구현 품질 · 행동 분석
RESULT
팀이 믿고 바로 쓰는 의사결정 데이터

THE PROBLEM

도구는 있는데,
답은 여전히 흐린가요?

01

같은 지표를 서로 다르게 해석합니다.

활성 사용자와 전환의 기준이 달라 숫자부터 다시 맞춥니다.

02

이벤트를 믿을 수 없습니다.

누락과 중복 때문에 대시보드를 만들고도 원본을 확인합니다.

03

분석이 행동으로 이어지지 않습니다.

차트는 많지만 무엇을 바꿀지는 선명하지 않습니다.

WHAT WE DO

데이터를 믿고,
더 자주 활용할 수 있도록.

질문에 맞는 측정 구조를 설계하고, 수집 품질과 팀의 활용 방식까지 살펴봅니다.

01

질문과 데이터 진단

제품 여정, 핵심 지표와 Amplitude 활용 수준을 살펴봅니다.

  • 비즈니스 질문과 우선순위
  • 이벤트·대시보드 품질 점검
02

측정 체계 설계

제품 목표를 측정 가능한 행동 기준으로 바꿉니다.

  • 성장 지표와 KPI 정의
  • 이벤트·프로퍼티 구현 명세
03

구현 검수와 QA

데이터가 실제 환경에서 정확하게 들어오는지 검증합니다.

  • SDK·GTM·CDP 연동 검토
  • 누락·중복·식별자 점검
04

분석과 운영 정착

데이터가 반복되는 의사결정에 쓰이도록 사용 방식을 정리합니다.

  • 퍼널·리텐션·코호트 분석
  • 대시보드·워크숍·운영 기준

SELECTED PROJECT · AMPLITUDE

무신사와 함께
Amplitude 프로젝트를
진행했습니다.

CLIENT
MUSINSA
SOLUTION
Amplitude
STATUS
Project reference
AMPLITUDE · PRODUCT INTERFACE
Amplitude 제품 분석 화면 예시
CLIENT × SOLUTIONMUSINSA
× AMPLITUDE
도구를 도입하는 것보다,
팀의 질문과 연결하는 일이 중요합니다.

제품 데이터가 실제 의사결정에 쓰일 수 있도록 Amplitude 프로젝트를 함께했습니다. 구체적인 수행 범위와 공개 가능한 결과는 확인 후 이 영역에 보완합니다.

WHAT YOU GET

프로젝트가 끝난 뒤에도
팀에 남는 기준을 만듭니다.

01Data Audit Report

현재 데이터 품질, 활용 상태와 우선 해결 과제

02Measurement Map

고객 여정과 KPI를 연결한 측정 구조

03Tracking Plan

개발팀이 바로 구현할 수 있는 이벤트 명세

04QA Log

이벤트별 검수 결과와 수정 이력

05Decision Dashboard

역할과 질문에 맞춘 핵심 분석 화면

06Governance Playbook

네이밍, 요청, 변경 관리와 운영 기준

ENGAGEMENT

함께 살펴보고,
팀 안에 정착시킵니다.

  1. 01Diagnose

    목표, 고객 여정과 현재 데이터를 진단합니다.

  2. 02Design

    측정 기준과 구현 가능한 명세를 설계합니다.

  3. 03Verify

    실제 수집 데이터와 분석 결과를 검증합니다.

  4. 04Enable

    팀이 스스로 분석하고 관리하도록 전환합니다.

진단만 필요한 팀, 신규 구축이 필요한 팀, 이미 구축한 환경을 다시 정리해야 하는 팀에 따라 범위와 순서를 조정합니다.

GOOD FIT

이런 고민이 있다면
함께 살펴보겠습니다.

  • Amplitude를 도입했지만 팀의 실제 사용이 늘지 않는 경우
  • 제품 개편이나 신규 출시 전에 측정 구조를 다시 잡아야 하는 경우
  • 이벤트 품질 문제로 분석 결과를 신뢰하기 어려운 경우
  • 그로스·제품 팀이 반복해서 사용할 분석 체계를 만들고 싶은 경우

OTHER SOLUTIONS

분석과 실험,
고객 경험은 이어져 있습니다.

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데이터가 많은데도,
답을 찾기 어려우신가요?

현재 데이터 환경과 가장 답답한 지점을 알려주세요.
어디서부터 살펴보면 좋을지 함께 정리하겠습니다.

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