분포 시각화

소수의 고액 주문이 평균을 대부분 고객의 구매액보다 높게 만들 수 있습니다. 구매액을 백분위수별로 그려 중앙값, 분포 범위, 가장 큰 주문을 확인하세요.

무엇을 구축할 것인가

개별 구매 금액을 기록하고, 모든 백분위수에서 값을 쿼리하고, 결과를 차트로 표시합니다. 평균과 달리 이 곡선은 다음과 같은 질문에 답합니다.

• 일반 고객은 얼마를 지출합니까? P50(중앙값) 근처를 살펴보세요.
• 고가치 고객은 어디에서 시작되나요? P75, P90, P95를 비교해 보세요.
• 긴 꼬리는 얼마나 극단적입니까? P99를 중앙값과 비교합니다.

백분위수는 수익 지분이 아닌 기준점입니다. P90이 $148인 경우 구매의 90%가 $148 이하이고 10%가 그 이상입니다.

전제 조건

• Telemetry에 대한 유효한 API 키
• JavaScript 및 Node.js에 대한 기본 이해
• 전자상거래 플랫폼 또는 고객 구매를 추적하는 시스템

1. Telemetry SDK를 설치합니다.

먼저 프로젝트에 Telemetry SDK를 설치해야 합니다. 아직 실행하지 않았다면 다음 명령을 실행하세요.

npm install telemetry-sh

2. Telemetry 초기화

SDK를 설치한 후 프로젝트에서 Telemetry를 가져와 초기화합니다. YOUR_API_KEY를 실제 Telemetry API 키로 교체하세요.

import telemetry from "telemetry-sh";

telemetry.init("YOUR_API_KEY");

3. 구매금액 로그

고객의 구매 금액 분포를 시각화하려면 구매가 이루어질 때마다 금액을 기록해야 합니다. 다음은 이 데이터를 기록하는 함수의 예입니다.

const logPurchaseAmount = (customerId, purchaseAmount) => {
  telemetry.log("customer_purchases", {
    customer_id: customerId,        // The ID of the customer
    purchase_amount: purchaseAmount, // The purchase amount in dollars
    currency: "USD",
    status: "completed"
  });
};

// Example usage
logPurchaseAmount("customer_123", 49.99);  // Log a purchase amount for a customer
logPurchaseAmount("customer_456", 120.50); // Log another purchase amount for a different customer

4. 악기 구매 완료

거래가 완료될 때마다 구매 금액이 자동으로 기록되도록 시스템을 설정해야 합니다. 이는 결제 또는 결제 처리 시스템에 로깅 기능을 통합하여 수행할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

const processPurchase = (customerId, amount) => {
  // Additional logic for processing the purchase

  // Log the purchase amount
  logPurchaseAmount(customerId, amount);
};

// Example transactions
processPurchase("customer_123", 75.00);    // Log a purchase of $75
processPurchase("customer_789", 300.00);   // Log a purchase of $300

5. 분포 쿼리

충분한 데이터를 기록한 후에는 Telemetry의 UI를 사용하여 백분위수에 따른 구매 금액 분포를 시각화할 수 있습니다.

1. 백분위수 쿼리 만들기:

   • Telemetry UI에서 쿼리 섹션으로 이동합니다.

   • 백분위수 데이터를 생성하려면 다음 SQL와 유사한 쿼리를 사용하십시오.

     WITH purchases AS (
       SELECT purchase_amount
       FROM customer_purchases
       WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '90 days'
         AND currency = 'USD'
         AND status = 'completed'
     )
     SELECT 50 AS percentile,
       approx_percentile_cont(purchase_amount, 0.50) AS purchase_amount
     FROM purchases
     UNION ALL
     SELECT 75, approx_percentile_cont(purchase_amount, 0.75)
     FROM purchases
     UNION ALL
     SELECT 90, approx_percentile_cont(purchase_amount, 0.90)
     FROM purchases
     UNION ALL
     SELECT 95, approx_percentile_cont(purchase_amount, 0.95)
     FROM purchases
     UNION ALL
     SELECT 99, approx_percentile_cont(purchase_amount, 0.99)
     FROM purchases
     ORDER BY percentile;
     

   • 이 쿼리는 대부분의 팀이 사용하는 백분위수에서 간결한 곡선을 생성합니다. 더 부드러운 곡선이 결정을 실질적으로 변경하는 경우 더 많은 고정 백분위수 행을 추가합니다.

2. 데이터 시각화:
   • UI에서 X축에 percentile가 있고 Y축에 purchase_amount가 있는 꺾은선형 차트를 만듭니다.
   • 이를 통해 다양한 고객 백분위수에 따라 구매 금액이 어떻게 다른지 보여주는 분포 곡선이 제공되어 고객 기반 내 지출 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

곡선 해석

일반적인 구매를 이해하려면 P50부터 시작한 다음 P90 및 P99와 비교해 보세요. 오른쪽 가장자리 근처의 급격한 상승은 지출이 작은 부분을 나타냅니다. 곡선이 더 평평할수록 지출이 더 균등하게 분배된다는 의미입니다. 결과에 따라 조치를 취하기 전에 환불을 필터링하고 거래를 테스트하고, 통화 단위를 일관되게 유지하고, 세그먼트 전체에서 동일한 기간을 비교하세요.