예측 결과 살펴보기

Firebase 예측을 설정하면 예측된 행동을 기반으로 사용자가 여러 그룹으로 동적으로 세분화됩니다. Firebase 예측에는 이러한 예측에 잠재적으로 사용할 수 있는 광범위한 신호가 있는데, 여기에는 자동으로 로깅되는 애널리틱스 이벤트와 내가 명시적으로 로깅한 애널리틱스 이벤트, 사용자의 기기 구성, 앱의 기본 속성(예: 바이너리 크기)이 포함됩니다. 그러나 어떠한 예측을 선택하든 사용 가능한 신호 중 일부만 관련성이 있습니다.

가령, 사용자의 지출 가능성을 예측한다면 최근 사용자 지출 행동의 관련성은 매우 높겠지만 바이너리 크기는 그렇지 않을 것입니다. 하지만 실제 상황에서 의외의 신호가 예측 관련성이 있는 때가 많고 시간에 따라 바뀔 수 있습니다.

예측에 정확히 어떤 데이터가 사용되었는지 알아보려면 Firebase 콘솔에서 예측 결과를 살펴볼 수 있습니다.

예측의 세부정보 페이지 열기

예측을 살펴보려면 다음 안내를 따르세요.

  1. Firebase 콘솔의 예측 섹션을 엽니다.

  2. 콘솔 상단에 있는 드롭다운 메뉴에서 내가 관심이 있는 앱과 플랫폼이 선택되어 있는지 확인합니다.

    선택한 앱에 대한 예측을 설정했다면 사전 정의된 예측 및 앱에서 내가 만든 맞춤 예측에 관한 정보 카드가 포함된 페이지가 표시됩니다.

  3. 살펴보려는 예측에 관한 카드에서 작업 선택 > 예측 살펴보기를 클릭합니다.

예측 세부정보 페이지가 열립니다.

이 예측을 만드는 데 사용된 항목

예측 세부정보 페이지의 이 예측을 만드는 데 사용된 항목 섹션을 펼치면 최근 28일 동안 예측과 비교해 선택한 예측을 만드는 데 사용된 데이터를 확인할 수 있습니다(정확한 기간은 페이지의 오른쪽 상단에 나와 있음).

28일간 각 활성 사용자가 문제의 행동을 할 것으로 예측되었는지 여부를 결정하는 데 이 섹션에 나온 신호가 모두 사용된 것입니다. 또한 선택한 위험 허용 범위를 근거로 행동을 할 것으로 예측된 모든 사용자의 신호 평균 값과 값 범위도 나와 있습니다. 다양한 위험 허용 범위 수준을 선택하면 각 신호의 값이 예측 신뢰도에 어떠한 영향을 주었는지 확인할 수 있습니다.

이 페이지에는 예측 모델이 사용하는 신호가 대부분 나와 있지만 모델은 빈번한 업데이트와 개선을 거치므로 일부 신호는 아직 포함되지 않았을 수 있습니다.

예측에 사용된 데이터는 4가지 주요 범주, 즉 사용자 참여도 측정항목, 이벤트 빈도, 사용자 속성, 앱 속성으로 분류됩니다. 일부 예측은 한 범주의 신호를 전혀 사용하지 않을 수도 있는데 이 경우에는 그 범주 아래에 항목이 없습니다.

다음 섹션에는 각 범주 아래에 나타날 수 있는 신호가 설명되어 있습니다.

사용자 참여도 측정항목

사용자 참여도 측정항목은 여러 기간 동안 사용자가 얼마나 앱을 사용했는지 측정합니다.

활성 사용자

지정된 기간 동안 사용자가 활성 상태였는지 여부입니다.

지정된 기간 동안 사용자 활동을 나타내는 애널리틱스 이벤트를 한 번 이상 트리거한 사용자는 활성 상태로 간주됩니다. 활동을 나타내는 가장 일반적인 이벤트는 user_engagement입니다. 모든 이벤트가 사용자 활동을 나타내는 것은 아닙니다. 예를 들어 알림을 받는다고 사용자가 반드시 앱에서 활성 상태인 것은 아닙니다. 또한 예측은 활성 사용자만 트리거할 수 있는 맞춤 이벤트를 판단할 수 없기 때문에 맞춤 애널리틱스 이벤트는 현재 사용자 활동을 나타내는 것으로 간주되지 않습니다.

활성 사용자를 클릭하면 선택된 위험 허용 범위를 기반으로 앱에서 활동을 할 것으로 예측된 모든 사용자 중 실제로 활성 상태였던 사용자의 비율을 며칠 및 일주일 간격으로 각각 확인할 수 있습니다.

예를 들어 'not_churn—낮은 위험 허용 범위'를 선택했고 히스토그램에 일주일 전 활성 사용자가 97%인 것으로 나타난다면, 앱을 제거하지 않을 것으로 확실히 예측된 모든 사용자 중 97%가 지난 주에 활성 상태였다는 의미입니다.

지난 7일 동안 연속 활성 일수 지난 7일 동안 사용자가 연속으로 활성 상태였던 일수입니다.
지난 4주 동안 연속 활성 주수 지난 4주 동안 사용자가 연속으로 활성 상태였던 주수입니다.
지난 7일 동안 활성 일수 지난 7일 동안 사용자가 활성 상태였던 일수입니다.
지난 4주 동안 활성 주수 지난 4주 동안 사용자가 활성 상태였던 주수입니다.
지난 7일 동안 연속 비활성 일수 지난 7일 동안 사용자가 연속으로 비활성 상태였던 일수입니다.
지난 4주 동안 연속 비활성 주수 지난 4주 동안 사용자가 연속으로 비활성 상태였던 주수입니다.
지난 7일 동안 비활성 일수 지난 7일 동안 사용자가 비활성 상태였던 일수입니다.
지난 4주 동안 비활성 주수 지난 4주 동안 사용자가 비활성 상태였던 주수입니다.
최초 활성일 이후 경과 일수 사용자가 앱에 처음 활동을 로깅한 이후의 경과 일수입니다.

이벤트 빈도

Firebase 예측은 Firebase SDK에서 자동으로 로깅하는 이벤트이든, 내가 명시적으로 로깅하는 이벤트이든 상관없이 앱에서 로깅하는 모든 애널리틱스 이벤트를 예측을 만드는 데 잠재적으로 사용할 수 있습니다.

여기에 표시된 각 애널리틱스 이벤트는 예측에 사용된 것입니다. 이러한 이벤트를 클릭하면 이벤트와 함께 로깅된 가장 일반적인 매개변수 값과 함께, 선택된 위험 허용 범위를 기반으로 행동을 할 것으로 예측된 모든 사용자 중 실제로 이벤트를 트리거한 사용자의 비율을 며칠 및 일주일 간격으로 각각 확인할 수 있습니다. 해당 기간의 간격 중 하나가 비활성화된다면 이벤트가 관련성이 있다고 보기에 너무 적은 사용자가 이벤트를 트리거한 것입니다.

예를 들어 'not_churn—낮은 위험 허용 범위'를 선택했고 히스토그램에 일주일 전 spend_virtual_currency 이벤트를 트리거한 사용자가 77%인 것으로 나타난다면, 앱을 제거하지 않을 것으로 확실히 예측된 모든 사용자 중 77%가 지난 주에 spend_virtual_currency 이벤트를 트리거했다는 의미입니다.

사용자 속성

Firebase 예측은 사용자 기기의 속성을 사용하여 사용자의 향후 행동을 예측합니다.

OS 최신 상태

사용자 기기의 운영체제가 얼마나 최근에 업데이트되었는지에 관한 정보입니다.

예측 세부정보 페이지는 선택한 예측과 위험 허용 범위 세그먼트에 속한 모든 사용자의 평균 OS 최신 상태를 0.0~1.0 범위의 척도로 측정해 보여줍니다.

앱 최신 상태

사용자가 얼마나 최근에 앱의 새 버전으로 업그레이드했는지에 관한 정보입니다.

예측 세부정보 페이지는 선택한 예측과 위험 허용 범위 세그먼트에 속한 모든 사용자의 평균 앱 최신 상태를 0.0~1.0 범위의 척도로 측정해 보여줍니다.

사용자 기본 언어 사용자 기기에서 구성된 기본 언어입니다.

앱 속성

Firebase 예측은 사용자의 향후 행동을 예측하기 위해 앱의 정적 속성을 사용합니다.

앱 크기 기기의 앱 크기입니다.
앱 ID 앱의 고유 ID입니다.

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