- 앱 탐색, 비교, 구매, 사용, 피드백까지 고객이 서비스와 만나는 모든 접점을 시간순으로 추적하는 분석
- 어느 경로에서 이탈이 많은지, 어떤 경로를 거친 고객의 전환율이 높은지를 파악하는 것이 핵심
- 이탈 지점 파악/개선, 타겟 마케팅 전략 설계, 최적 고객 경험 설계에 활용
- 프로세스는 데이터 수집 → 분석 도구 적용 → 고급 분석 기법 순으로 이어짐
데이터 수집 : 고객의 클릭, 페이지 이동, 검색, 장바구니 담기, 구매 완료 등 행동이 시간순으로 기록된 로그 데이터를 수집. 고객 ID, 이벤트 시간, 이벤트 이름 형태로 구성
분석 도구 : 상용 도구로는 Google Analytics, Mixpanel, Amplitude 등이 있고 대시보드 설정만으로 시각화 가능. 오픈소스로는 pandas(데이터 처리/집계), plotly(인터랙티브 시각화, Sankey 다이어그램), networkx(경로 관계 분석)를 조합해 사용. pandas로 원데이터를 처리하고, networkx로 관계 구조를 분석한 후, plotly로 결과를 시각화하는 흐름
고급 분석 기법 : 단순 경로 분석을 넘어 앞으로 어떤 행동을 할지 예측하는 방향으로 발전 중. 딥러닝 시퀀스 모델(RNN/Transformer)은 행동 순서를 문장처럼 처리해 다음 행동을 예측. 마르코프 체인 모델은 현재 상태에서 다음 상태로 넘어갈 확률을 계산해 이탈 지점과 전환 경로를 수치로 분석