retentioneering/retentioneering-tools

해결하는 문제

Retentioneering은 이벤트 로그를 분석하여 분석가와 제품 관리자가 사용자 행동을 이해하도록 돕습니다. 사용자가 제품의 어디에서 막히는지, 성공적인 사용자 여정과 실패한 여정의 차이, 다양한 사용자 그룹이나 기간에 걸쳐 나타나는 행동 패턴을 식별하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 Eventstream 클래스를 사용하여 이벤트 수준 데이터(사용자/세션 ID, 이벤트 이름, 타임스탬프만 필요)를 처리합니다. 여정을 필터링하고 세그먼트화하기 위한 데이터 프로세서 파이프라인과 이러한 경로를 시각화하기 위한 일련의 대화형 위젯을 제공합니다. 전통적인 사용자 여정뿐만 아니라 AI 에이전트의 도구 호출 및 재시도와 같은 비인간 시퀀스도 분석할 수 있습니다.

대상 사용자

GA4, Amplitude, Mixpanel과 같은 플랫폼에서 이벤트 로그에 접근할 수 있고, 단순한 퍼널 지표를 넘어선 심층 행동 분석을 수행하려는 데이터 분석가, 제품 관리자, 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 대화형 시각화: 전환 그래프, 단계 매트릭스, 생키 다이어그램, 퍼널을 포함합니다.
• 행동 클러스터링: 실루엣 점수를 사용하여 행동 지표에 따라 사용자 또는 세션을 자동으로 그룹화합니다.
• 차이 모드: 두 개의 다른 세그먼트 간의 경로 확률을 직접 비교할 수 있습니다(예: 모바일 vs. 데스크톱, 성공 vs. 실패 실행).
• 경로 패턴 매칭: 정규식과 유사한 패턴을 사용하여 특정 작업 시퀀스를 필터링합니다.
• 에이전트 분석: AI 에이전트의 실행 추적을 분석하여 루프, 오류, 복구 패턴을 식별할 수 있습니다.