이상치 탐지

통계 모델링과 머신 러닝을 기반으로 데이터에서 예기치 못한 이상치를 자동으로 찾으며, 방대한 양의 데이터를 분석하여 비즈니스에 영향을 미치는 요소를 즉시 식별합니다.

이상치가 발생하는 즉시 식별

데이터에서 발견되는 이상치는 좋은 것일 수도, 나쁜 것일 수도 있습니다. 다시 말해 캠페인이 예상보다 효과적인 것일 수 있고 문제를 야기시키는 버그, 태그 오류, 스파이 행위 등이 발견된 것일 수도 있습니다. 이상치의 원인이 긍정적이든, 부정적이든 이상치를 신속하게 식별하는 것이 중요합니다. 그러나 이전에는 데이터를 정리하고 보고서를 준비하는 데 많은 시간과 리소스가 필요했습니다.

Adobe Analytics의 이상치 탐지 기능을 사용하면 특정 기간 동안 통계적으로 중요한 데이터 이상치를 자동으로 탐지하고, 명확한 시각화를 통해 예상치 못한 트래픽 증감을 확인할 수 있습니다. 또한 Analysis Workspace에서 기여도 분석 기능을 사용하면 이상치가 발생하는 시점과 그 이유를 확인할 수 있습니다.

시간 경과에 따라 이상치 분석

분석을 시간별, 일별, 주별 보기에서 월간 보기로 확대하여 캠페인의 장기 비전과 시간이 지남에 따라 이상치가 발생하는 위치를 파악합니다.

휴일 또는 특별 행사 보고

Analysis Workspace에서 이상치 탐지 기능이 활성화되면 블랙 프라이데이, 방학 또는 휴일 기간 등 시즌 행사에 대해 보고합니다.

인공 지능으로 인사이트 확보

이상치 탐지는 Adobe Sensei의 고유한 머신 러닝 및 자동화 알고리즘을 사용하여 가치 있는 인사이트를 빠르게 도출합니다.

지능형 경고를 통해 즉시 확인

지능형 경고를 통해 주요 지표와 세그먼트의 중요한 변경 사항을 이메일이나 텍스트로 즉시 알 수 있습니다.

이상치 발생 원인 파악

기여도 분석을 통해 한 번의 클릭만으로 이상치를 유발한 원인을 파악할 수 있습니다.