클릭스트림 데이터 분석 주제들

출처 : Medium.com “Managing clickstream datasets in the real-world”

마케팅 관련 주제 >

1. increasing sales monetization
2. improving customer retention
3. extending brand reach

클릭스트림 데이터 분석이 잘 되기 위해서는(그리고 real-world 문제들)>

- 이벤트 속성 표준 standards of event properties and attributes 있어야 깔끔하게 유지 됨

- 이벤트 스트림과 배치 데이터간의 복잡한 상관 관계 분석 필요  

- sessionization : 사용자의 행동을 시작과 끝이 있는 일련의 이벤트가 차례대로 발생, 웹 분석에서 특정 방문 중 사용자의 행동을 나타냄 ; 가장 자주 구매하는 경로, 특정 페이지로 이동하는 방법, 사용자가 이탈하는 시기와 이유, 일부 acquisition 웝경로가 다른 것보다 더 효율적인지 여부

- 사용자 식별하기
1) sessionization
2) account sign-ins(a samll subset of users)
3) cookie identification : 단 크로스 디바이스 환겨에서는 작동되지 않음, deletion/expiration/blocking 있을 수 있음
4) device fingerprinting : 유저를 식별하기 위한 확률론적 방법
5) IP matching : dynamic and shared IPs 로 문제를 일으킬 수 있다
6) identity stitching : 고객이 디바이스를 바꿔가며 탐색/구매할 수 있다. 단일 파이프라인에서 모든 이벤트를 추적하여 동일한 IP 주소를 통해 고객 이벤트를 상호 연관시키거나

- 실시간 대시보드 : 고객 온라인 여정에서 최종 구매결정에 영향을 미치는 수십 개의 서로 다른 접점과 채널의 영향을 보여주기 위해서는 엄청나게 복잡(하고 시차도 생길 듯)


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