사용자 행동 대시보드로 참여도 모니터링하기
Published: 2024-03-27 12:02:47

사용자 행동 대시보드를 사용하면 사용자가 능동적 또는 수동적으로 콘텐츠에 얼마나 오래 참여하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 인기 있는 콘텐츠와 인기 없는 콘텐츠를 세분화하여 이탈을 줄이거나 가장 유용한 기능에 리소스를 집중할 수 있는 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.

사용자 행동 대시보드는 다음 항목의 일부입니다. [펍넙 인사이트](https://www.pubnub.com/docs/pubnub-insights/dashboards)의 일부로, 계정과 모든 앱의 데이터를 집계하여 '큰 그림'을 보기 어려울 때 데이터에 대한 _인사이트를_ 제공하는 기능입니다(이름에서 알 수 있듯이). 사용자 행동 대시보드에 대한 자세한 설명이 필요한 경우, 사용자 행동 대시보드의 [대시보드 문서](https://www.pubnub.com/docs/pubnub-insights/dashboards/user-behavior) 에서 각 차트의 의미를 설명하며, 이 글에서는 사용자 행동 대시보드가 다양한 솔루션에 어떻게 유용한지, 그리고 만든 앱의 유형에 따라 데이터를 해석하는 방법을 살펴봅니다.

사용자 행동 대시보드 개요
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사용자 행동 대시보드를 사용하면 시간이 지남에 따라 사용자가 채널에 접속하는 시간을 확인할 수 있습니다. '사용자'의 정의와 '채널'의 정의는 애플리케이션과 사용 사례에 따라 달라집니다.

PubNub을 사용하는 고객들이 인기리에 구축한 네 가지 솔루션을 살펴보고, 사용자 행동 대시보드가 이러한 고객들에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아봅시다:

-   [인앱 채팅](https://www.pubnub.com/solutions/chat/) - 1:1 또는 그룹 채팅, 메시지 전송 및 파일 교환.
    
-   [라이브 이벤트](https://www.pubnub.com/solutions/live-audience-engagement/) - 실시간 스트림을 시청하고 실시간 투표 및 반응과 같은 기타 대화형 콘텐츠를 통해 대규모 채팅을 진행하세요.
    
-   [지리적 위치 및 파견](https://www.pubnub.com/solutions/geolocation/) - 차량 또는 주문을 추적하고 실시간으로 조치를 취하여 효율적인 경로 설정과 운전자 커뮤니케이션을 보장하세요.
    
-   [IoT 디바이스 제어](https://www.pubnub.com/solutions/iot-device-control/) - 센서로부터 실시간 데이터를 수신하고 디바이스의 상태를 파악하세요.
    

사용자 행동 대시보드는 Insights 프리미엄 고객만 사용할 수 있습니다.

평균 사용자 시간
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대시보드 상단의 섹션에는 선택한 날짜 범위 내에서 시간별로 분류된 평균 사용자 지속 시간이 표시됩니다. 숫자 옆의 백분율은 선택한 시간과 이전 시간 사이의 변화를 비교합니다.

![User Behavior Dashboard blog 1](https://www.pubnub.com/cdn/3prze68gbwl1/4PwKFogBPhP5iSVyhri0Nb/ad9ea42cb53fced87c79cc77e8c7a1e8/1_User_Duration_Overview.png)

따라서 가로축은 시간이며 각 막대는 한 시간을 나타냅니다. 세로축은 해당 시간 내의 평균 사용자 지속 시간(분)입니다. 따라서 0300시와 0400시 사이에 두 사용자가 각각 20분과 30분 동안 애플리케이션과 상호작용한 경우 막대의 값은 25가 됩니다.

**질문: 어떤 기간인가요?**

대시보드는 사용자 연결, 특히 사용자가 애플리케이션에 [구독](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/subscribe) 채널에 [채널](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/overview)이 대시보드는 사용자가 _어떤_ 채널에 연결되어 있는지 세분화하지 않고 최대값만 고려하므로 한 채널에 10분 동안, 다른 채널에 20분 동안 연결되어 있으면 해당 사용자에 대해 '20'이라는 값이 표시됩니다.

**질문: 사용자란 무엇인가요?**

사용자는 다음을 의미합니다. [펍넙 사용자](https://www.pubnub.com/docs/general/setup/users-and-devices)즉, 고유한 사용자 ID를 가진 클라이언트를 의미합니다.

**인앱 채팅의 경우**: 채널은 2명 이상의 참가자 간의 대화를 나타냅니다. 평균 사용자 지속 시간은 사용자가 애플리케이션에 참여하는 시간을 측정합니다. 예를 들어 고객 지원 애플리케이션의 경우 이 수치는 사용자의 문제를 해결하는 데 걸린 시간과 그 기간이 24시간 동안 일정한지 여부를 측정할 수 있습니다. 또한 사용자가 하루 중 특정 시간대에 더 오래 참여할 가능성이 높은지 조사할 수도 있습니다.

**라이브 이벤트의 경우**: 이벤트에 따라 모든 참가자를 하나의 채널에 모을 수도 있고, 여러 채널에 분산시킬 수도 있지만 이 대시보드에서는 모든 사용자를 단일 보기로 집계합니다. 다른 스트림과 비교하여 스트림의 인기도, 즉 사용자가 메시지를 보내거나 반응하는 등 라이브 채팅 스트림에 얼마나 오래 참여했는지 측정할 수 있습니다.

위치 정보**및 디스패치의 경우**: 지리적 위치 고객이 PubNub을 사용하여 위치 정보(위도/경도)를 채널의 메시지로 보고하는 것은 매우 일반적이며, 각 채널은 다른 차량을 나타냅니다. 이 경우 운전자의 근무 시간 동안 채널에서 지속적인 활동이 예상되며, 사용자 지속 시간이 시간당 60분 미만으로 떨어지면 메시지가 수신되지 않는 이유를 이해하기 위해 조사가 필요합니다(아마도 터널이 많아서일 수 있음).

**IoT 디바이스 제어의 경우**: 각 IoT 디바이스는 고유한 '사용자'로 간주되며, 각각 채널을 통해 센서 판독값을 보고합니다. 여러 디바이스가 단일 채널을 공유하거나 각 디바이스가 자체 채널을 가질 수 있습니다. 하지만 제대로 작동하는 솔루션에서는 평균 사용자 지속 시간이 일정하거나 적어도 예측 가능해야 합니다. 평균 사용자 지속 시간이 예상 보고 주기에서 벗어난다면 IoT 디바이스가 오작동하고 있음을 의미할 수 있습니다.

기간별 고유 사용자 수
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기간별 순 사용자 수 그래프는 애플리케이션에 참여한 순 사용자 수를 시간별로 분류하고 해당 참여가 지속된 시간을 보여줍니다. 예를 들어 주어진 시간 동안 15~20분 동안 얼마나 많은 사용자가 연결했는지 확인할 수 있습니다.

![User Behavior Dashboard blog 2](https://www.pubnub.com/cdn/3prze68gbwl1/5f8DZlTqqk0UOuasgJKYhF/c4bfacbb644444d583f6a045be084aac/2_Unique_Users_1.png)

**Q: 기간이란 무엇인가요? 고유 사용자란 무엇인가요?**

'기간'과 '사용자'의 정의는 이전 그래프에서 사용된 정의와 동일합니다. 이 대시보드는 고유한 [고유한 펍넙 사용자](https://www.pubnub.com/docs/general/setup/users-and-devices) 가 [구독한](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/subscribe)_구독한_ 기간을 측정합니다. [채널](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/overview) 을 구독하고 있습니다.

**인앱 채팅의 경우**: 이 그래프는 채팅이 예측 가능한 시간 동안 지속되는지 파악하는 데 매우 유용합니다. 앞서 예로 든 고객 지원 애플리케이션의 경우 이 대시보드를 사용하여 "각 지원 요청을 처리하는 데 거의 동일한 시간이 걸리는가?", "일부 지원 요청을 해결하는 데 오랜 시간이 걸리는 이상값이 있는가?", "시간대에 따라 요청 해결에 걸리는 시간이 달라지는가?" 등의 질문에 답할 수 있습니다.

**라이브 이벤트의 경우**: 라이브 이벤트가 2시간 동안 진행된다고 가정하면 이 대시보드를 통해 전체 스트림에 참여한 사람 수와 초반에만 참여한 사람 수에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 참가자들이 짧은 시간 동안 참여했음을 나타내는 데이터의 스파이크를 볼 수 있으며, 이를 사용하여 스트림의 어느 부분이 가장 많이 참여했는지 검토하여 향후에 반복할 수 있습니다. 최고 피크의 높이는 내 스팀에 참여한 총 사용자 수를 나타냅니다.

**지리적 위치 및 디스패치의 경우**: 이전 대시보드에 대해 설명할 때 PubNub을 사용하여 위치 데이터를 교환하는 경우 위치 데이터가 정기적으로 수신될 것으로 예상되므로 거의 지속적인 연결을 기대할 수 있다고 말씀드렸습니다. 이 그래프는 예를 들어 평균 사용자 시간이 시간당 60분 미만인 경우 0-5분 버킷에서 데이터를 왜곡하는 몇 가지 이상값으로 인한 것인지, 전체 운전자 기반이 어떤 이유로 30-40분 버킷에 머무르는 것인지 등 이상 징후를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

**IoT 디바이스 제어의 경우**: 이전 대시보드에서는 "평균 사용자 지속 시간이 일정하거나 적어도 예측 가능해야 합니다." 이 그래프를 통해 데이터가 '예측 가능한지', 즉 IoT 센서가 매시간 두 번만 '집으로 전화'할 것으로 예상되는 경우 모든 사용자가 0-5분 버킷 내에 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 5-10분 버킷에 있는 장치가 표시되면 조사해야 하는 오작동 장치가 있는 것입니다.

시간별 사용자 체류 시간 상위 20개 채널
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앞의 두 대시보드는 애플리케이션의 모든 채널에서 사용자 체류 시간을 집계한 것입니다. 마지막 대시보드를 사용하면 드릴다운하여 **어떤** 채널이 해당 사용자 지속 시간 집계에 기여하는지 파악할 수 있습니다.

대시보드는 언뜻 보기에 다소 압도적일 수 있지만, 다양한 관점에서 볼 수 있는 유용한 정보가 많이 포함되어 있습니다.

**몇 가지 팁을 알려드리겠습니다:**

-   특정 시간에만 관심이 있는 경우**'날짜 및 시간' 드롭다운을 사용하세요**.
    
-   페이지 맨 오른쪽 하단의**시간대 선택기를 사용하면** 특히 전 세계 고객을 대상으로 하는 경우 이벤트와 관련된 시간을 확인할 수 있습니다.
    
-   제목을 선택하고 오름차순 또는 내림차순 데이터의 화살표가 가리키는 방향을 확인하여**열의 순** 서를 변경하면 '상위 20개 채널'에 영향을 줄 수 있습니다. **주의하세요**: 한 번에 하나의 열에만 순서를 지정해야 하며, 다른 열에 순서를 적용하기 전에 반드시 한 열의 순서를 제거해야 합니다.
    
-   **카테고리 선택기를 사용하여** 데이터를 그룹화합니다. 예를 들어 와일드카드 채널(Channel.\*)이 있는 경우 테이블에 이러한 채널에 대한 여러 행이 표시되며, 카테고리를 선택하면 해당 행을 축소할 수 있습니다.
    
-   '평균 지속 시간(분)' 열의 막대는 0-60 범위의 분을 나타내며 '평균 사용자 지속 시간' 대시보드와 동일합니다. 다른 열은 해당 5분 버킷에 해당하는 사용자 수를 나타내므로 첫 번째 열은 다른 열과 직접 비교할 수 없습니다.
    

![User Behavior Dashboard blog 3](https://www.pubnub.com/cdn/3prze68gbwl1/3VE4hspzU7oFNS8z4e3LKG/6c72d128628fe870f6f3863134188cf7/3_Top_20_Channels.png)

**인앱 채팅의 경우**: 인앱 채팅 애플리케이션은 개별 채널을 사용하여 각 대화를 유지 관리합니다. 앞서 사용한 지원 애플리케이션의 예를 계속 이어가려면 예측 가능한 [채널 명명 규칙](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/channel-naming)이라고 가정하면 이 대시보드에서 채널 ID를 기준으로 뛰어난 지원 담당자를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 짧은 시간 내에 지속적으로 효율적으로 채팅을 완료하는 지원 상담원은 물론 필요한 사람들에게 더 인내심을 갖고 더 긴 지원 기간을 제공할 수 있는 상담원도 식별할 수 있습니다.

**실시간 이벤트의 경우**: 대부분의 라이브 이벤트는 특히 이벤트 규모가 커질수록 모든 참가자를 동일한 채널에 추가하지는 않지만 언어나 지원하는 팀 등의 속성을 기준으로 참가자를 그룹화합니다. 청중이 그룹화되면 별도의 채널을 사용하게 되며, 이를 통해 더 큰 인사이트를 얻을 수 있습니다(예: 한 언어를 사용하는 청중이 다른 언어를 사용하는 청중보다 더 많이 기여하는가?).채널은 오디언스를 분리하는 데만 사용되는 것이 아니라 다양한 채널을 사용하여 설문조사나 기타 대화형 기능을 제공할 수 있으며, 이 대시보드를 사용하여 이러한 대화형 기능이 얼마나 많은 참여를 받았는지 평가할 수 있습니다.

**지리적 위치 및 디스패치의 경우**: 앞의 두 대시보드에서는 PubNub을 사용하여 차량 위치 데이터(위도/경도)를 교환하는 방법에 대해 설명했지만, 운송 및 물류 솔루션에서는 경로 정보, 경로 변경 요청, 운전자 채팅 및 피드백, 푸시 알림 및 지오펜싱 알림과 같은 다른 데이터도 PubNub을 사용하여 교환합니다. 위치 외 데이터는 여러 PubNub 채널을 통해 교환되므로 이 대시보드를 사용하여 차량 위치 업데이트에 압도되지 않고 교환되는 모든 데이터를 필터링하고 인사이트를 확보할 수 있습니다.

**IoT 디바이스 제어용**: 채널 토폴로지를 선택할 때 [명명 규칙](https://www.pubnub.com/docs/general/channels/channel-naming)각 디바이스에 고유한 채널을 할당하되, 효율적으로 구독할 수 있도록 채널에 네임스페이스를 지정하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 위 스크린샷에서는 'device.\*'로 디바이스를 그룹화하여 'device.sim\_1', 'device.sim\_2' 등의 디바이스를 볼 수 있습니다. 여기서 설명한 다른 대시보드에서는 솔루션에 대한 전체적인 보기만 제공했지만, 이 대시보드에서는 개별 디바이스를 드릴다운할 수 있어 비정상적인 데이터를 조사할 때 특히 유용합니다.

요약
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어떤 종류의 애플리케이션을 개발했는지에 관계없이 사용자 행동 대시보드를 사용하면 사용자가 능동적으로(그룹 채팅의 메시지 등) 또는 수동적으로(IoT 센서의 데이터 보고 등) 콘텐츠에 참여하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 사용자를 더 잘 이해하고 이상 데이터를 조기에 식별함으로써 이탈을 줄이고 사용자 기반이 가장 가치 있다고 생각하는 기능에 개발 노력을 집중할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요. [사용자 행동 대시보드 문서](https://www.pubnub.com/docs/pubnub-insights/dashboards/user-behavior)도움말이나 지원이 필요하면 언제든지 다음 [전담 지원팀](https://support.pubnub.com/hc/en-us) 또는 개발자 관계 팀에 이메일을 보내주세요. [devrel@pubnub.com](mailto:devrel@pubnub.com)

#### 목차

[사용자 행동 대시보드 개요평균](#h-0)[사용자 지속](#h-1)[시간기간별](#h-2)[고유](#h-1)[사용자시간별 사용자 지속](#h-3) 시간이 있는[상위](#h-2)[20개](#h-3)[채널요약](#h-4)

펍넙이 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
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이 문서는 원래 [PubNub.com에](https://www.pubnub.com/blog/monitor-engagement-with-the-user-behavior-dashboard/) 게시되었습니다.

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