이벤트 택소노미 설계하기
Last updated
Last updated
택소노미(Taxonomy)란 디파이너리에서 정의한 바에 따라 데이터를 분류하는 일관된 체계를 의미합니다. 이는 데이터를 체계적으로 분류하고 관리하는 것을 목적으로 하는 기준입니다. 체계적인 이벤트 및 속성 데이터의 택소노미를 설계하는 것은 DFINERY를 이용하기 위한 '첫 단추'입니다. 서비스 초기 단계부터 어떤 데이터를 연동할지 명확히 결정하고, 이를 분석과 CRM에 효과적으로 활용할 수 있도록 계획하는 것이 중요합니다.
사전에 정의된 체계를 통해 데이터를 수집하면, 내부에서 혼선이 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.
명확한 기준과 합의 없이 데이터가 연동되면 문제가 발생할 수 있으며, 이를 사전에 방지하는 것으로 자칫 번거롭고 복잡할 수 있는 재연동 작업을 피할 수 있습니다.
데이터를 어떤 기준과 방식으로 수집하는지 명확히 알 수 있어, CRM 캠페인 등 추가적인 활용 계획을 세우는 데 도움을 줍니다.
df_sign_up
회원가입
유저가 서비스에 회원으로 가입하는 동작
df_logout
로그아웃
유저가 앱에서 로그아웃하는 동작
df_login
로그인
유저가 앱에 로그인하는 동작
df_add_payment_info
구매 정보 입력
유저가 구매 정보를 입력하는 동작
df_view_cart
장바구니 조회
유저가 장바구니를 조회하는 동작
df_remove_cart
장바구니 삭제
유저가 장바구니에서 상품을 삭제하는 동작
df_view_list
상품 목록 조회
유저가 상품 목록을 조회하는 동작
df_share_product
상품 공유하기
상품유저가 상품을 공유하는 동작
df_view_search_result
상품 검색하기
상유저가 상품을 검색하여 결과를 확인하는 동작
df_refund
주문 취소하기
유저가 주문을 취소하는 동작
df_add_to_wishlist
관심 상품 추가
유저가 상품을 관심 목록에 추가하는 동작
df_add_to_cart
장바구니 담기
유저가 상품을 장바구니에 담는 동작
df_view_product_details
상품 상세 보기
유저가 특정 상품의 상세 정보를 조회하는 동작
df_view_home
홈 화면 조회
유저가 앱 또는 웹의 홈 화면을 조회하는 동작
df_purchase
구매
유저가 상품이나 서비스를 구매하는 동작
df_end_session
세션 종료
세션이 종료되는 동작(SDK 전용)
df_start_session
세션 실행
세션이 실행되는 동작(SDK 전용)
df_delivery_charge
배송료
Double
주문에 부과된 배송료
df_payment_method
결제 방법
String
주문에 사용된 결제 방법
df_order_id
주문 번호(ID)
String
주문을 식별하는 고유한 번호 또는 ID
df_sign_channel
회원가입 채널
String
회원가입에 사용된 채널
df_total_purchase_amount
주문 총액
Double
주문의 총액
df_total_refund_amount
환불(취소) 총액
Double
주문에 대한 총 환불 또는 취소 금액
df_discount
상품 할인가
Double
상품에 적용된 할인가
df_sharing_channel
상품공유 채널
String
상품 공유에 사용된 채널
df_keyword
검색 키워드
String
주문이 이뤄진 시점에 사용된 검색 키워드
df_items
상품
List of Object
각 상품의 정보를 담고 있는 배열
df_items.[n].df_item_id
상품 번호(ID)
String
df_items의 하위 속성 각 상품을 식별하는 고유한 번호 또는 ID
df_items.[n].df_item_name
상품명
String
df_items의 하위 속성 각 상품의 이름
df_items.[n].df_quantity
상품 수량
Long
df_items의 하위 속성 각 상품의 주문 수량
df_items.[n].df_price
상품 단가
Double
df_items의 하위 속성 각 상품의 단가
df_items.[n].df_discount
상품 할인가
Double
df_items의 하위 속성 상품에 적용된 할인가
df_items.[n].df_category1
상품 카테고리1
String
df_items의 하위 속성 상품의 다중 카테고리 분류를 위한 속성
df_items.[n].df_category2
상품 카테고리2
String
df_items의 하위 속성 상품의 다중 카테고리 분류를 위한 속성
df_items.[n].df_category3
상품 카테고리3
String
df_items의 하위 속성 상품의 다중 카테고리 분류를 위한 속성
df_items.[n].df_category4
상품 카테고리4
String
df_items의 하위 속성 상품의 다중 카테고리 분류를 위한 속성
df_items.[n].df_category5
상품 카테고리5
String
df_items의 하위 속성 상품의 다중 카테고리 분류를 위한 속성
df_name
이름
String
유저의 이름입니다. 보통 실명 또는 사용자가 지정한 닉네임이 저장됩니다.
df_gender
성별
String (Enum)
유저의 성별을 의미하며 주로 여성, 남성 혹은 기타와 같은 값이 저장됩니다. 지원 값: Male, Female, NonBinary, Other
df_birth
생년월일
Datetime
유저의 생년월일을 의미하며 주로 YYYY-MM-DD 형식이나 일반적인 날짜 형식으로 저장됩니다.
df_membership
회원 등급
String
주로 유저의 활동이나 구매 이력에 따라 결정되며, 회원에 따라 다양한 혜택을 제공할 수 있습니다.
df_age
만 나이
Long
생년월일 정보를 사용하여 계산된 값으로, 주로 정수 형태로 저장됩니다. ※ 해당 속성은 최초 생년월일 수집 시 계산되며 이후 월마다 자동 계산됩니다.
df_age_group
연령대
String (Enum)
유저의 연령을 연령대로 그룹화한 정보를 의미합니다. ※ 해당 속성은 최초 생년월일 수집 시 계산되며 이후 월마다 자동 계산됩니다. 지원 값: ~12 13~18 19~24 25~29 30~34 35~39 40~44 45~49 50~54 55~59 60~64 65~
df_unified_id
통합 ID
String
여러 가지 개인 식별 정보를 하나의 ID로 통합하여 유저를 고유하게 식별하기 위한 식별자
df_external_id
외부 ID
String
외부의 모든 시스템 형식을 따르는 고유한 ID 식별자 ※ 보안을 위해 내부에서 관리 목적으로 활용하는 고유 번호를 연동해주시기 바랍니다. ( ex. 외부 ID가 dfinery123이더라도, 1230102301과 같이 데이터 연동이 필요함)
df_phone_no
전화번호
String
식별자로 사용되는 전화번호
df_email
이메일
String
식별자로 사용되는 이메일
df_kakao_user_id
카카오 ID
String
카카오톡 메신저나 다른 카카오 서비스에서 사용되는 고유한 식별자
df_line_user_id
라인 ID
String
라인 메신저나 다른 라인 서비스에서 사용되는 사용자의 고유한 식별자
(필독) 마케팅 수신 동의 참고
null과 true일 때 발송이 가능합니다.
false일 경우 발송이 불가합니다.
수신 동의 값이 없을 경우(null) 메시지가 발송될 수 있으므로, 값(true 또는 false)을 디파이너리로 정확히 전달해주어야 합니다.
마케팅 수신 동의 여부 값은 API를 통해 최신화된 상태를 유지해주시기 바랍니다.
오프라인 데이터 연동 시에도 마케팅 수신 동의 값에 유의해주시기 바랍니다.
df_push_optin
푸시 수신 동의
Boolean
유저가 애플리케이션 또는 웹사이트로부터 푸시 메세지의 정보성 알림 수신에 대한 동의 여부 기본값 : null
df_push_ads_optin
푸시 수신 동의 (광고)
Boolean
유저가 애플리케이션 또는 웹사이트로부터 푸시 메세지의 광고성 알림 수신에 대한 동의 여부 기본값 : null
df_sms_ads_optin
문자 수신 동의 (광고)
Boolean
유저가 SMS를 통한 광고성 알림 수신에 대한 동의 여부 기본값 : null
df_kakao_ads_optin
카카오 친구톡 수신 동의 (광고)
Boolean
유저가 카카오(Kakao) 메시징 서비스를 통한 광고성 알림 수신에 대한 동의 여부 카카오 ‘친구톡’만 광고성 수신 동의 flag가 필요 → 명확하게 ‘친구톡’ 채널 명시 기본값 : null
df_push_night_ads_optin
야간 푸시 수신 동의 (광고)
Boolean
유저가 밤 시간에 푸시 메시지 형태의 광고성 알림을 받는 것에 동의 여부 (오후 9시 ~ 익일 오전 8시) 기본값 : null
추천 이벤트 및 속성 예시
get_coupon
쿠폰 발급
유저가 쿠폰을 발급받음
쿠폰가액
쿠폰 할인률
remove_from_cart
장바구니 삭제
유저가 특정 상품을 장바구니에서 삭제하는 동작
상품명
상품 가격
상품 카테고리
상품 브랜드
상품 컬러
연동 시에도 관련 개발 문서를 반드시 참고하여 진행해주시기 바랍니다.
표준 이벤트
필요한 이벤트 선택하여 생성
표준 이벤트 속성
필요한 이벤트 속성 선택하여 생성
표준 유저 프로필 속성
필요한 표준 유저 프로필 속성 선택하여 생성
필요에 따라 자사 서비스에 맞는 커스텀 이벤트 생성
필요에 따라 자사 서비스에 맞는 커스텀 이벤트 속성 생성
필요에 따라 자사 서비스에 맞는 커스텀 유저 프로필 속성 생성
1단계와 2단계에서 등록한 이벤트 및 속성들을 개발팀을 통해 실제 데이터연동
