Retentioneering

Retentioneering은 클릭스트림 및 사용자 경로 분석에 중점을 두고 이벤트 로그 데이터를 사용하여 성장 팀, 데이터 분석가, 제품 분석가 및 개발자가 사용자 행동을 깊이 이해할 수 있도록 합니다.

주요 기능

• 경로 분석: 경로는 분석의 단위이며, 원시 이벤트 로그는 이벤트당 한 행입니다. add_to_cart->purchase 또는 add_to_cart->[^support_chat]*->purchase와 같은 복잡한 이벤트 시퀀스 패턴을 정의할 수 있습니다.
• 세그먼트 비교: add_segment를 통해 세그먼트(예: 장치 유형)를 정의합니다. 거의 모든 비자명한 분석은 비교이며, 세그먼트는 비교 대상을 정의합니다.
• 전환 및 이탈 분석: 모든 이벤트에 분석을 고정하고, 이탈 직전에 발생하는 일을 확인하며, 추상적인 "전환 감소"를 시나리오가 무너지는 구체적인 화면까지 추적합니다.
• 전환 그래프 및 병목 분석: 전환 그래프를 구축하고 주요 병목을 분석합니다.
• 클러스터 분석: 메트릭을 클러스터링 기능으로 사용하고 결과 클러스터의 개요 메트릭으로도 사용합니다. 클러스터는 세그먼트로 유지될 수 있으며 diff 모드 및 기타 세그먼트 인식 도구에서 사용할 수 있습니다.
• 에이전트 스킬: Claude Code 또는 Codex와 같은 코딩 에이전트에게 저장소를 복제하지 않고 Retentioneering 코드를 직접 작성하고 실행하는 방법을 가르칩니다.
• MCP 통합: 설치, 커널 및 데이터가 필요 없는 MCP 서버를 제공하며, 모든 MCP 클라이언트에 연결하면 에이전트가 문서를 검색하고 읽을 수 있습니다.

사용

방법 사용자는 Python 코드를 통해 Retentioneering 함수를 직접 호출하거나 에이전트 스킬을 사용하여 코딩 에이전트가 분석 코드를 자동으로 생성하도록 할 수 있습니다. 이 도구는 저장소 복제에서 실행 및 MCP 통합을 지원합니다.