이벤트 및 속성 생성

디파이너리 서비스 이용을 위해 반드시 필요한 이벤트 및 속성 데이터 생성 및 연동에 관한 문서입니다.

데이터 연동이란?

데이터 연동이란 디파이너리에서 분석 또는 캠페인에 활용할 데이터를 가져오는 출처(앱, 웹, API)와 디파이너리를 연결하는 작업을 의미합니다. 니즈에 따라 2가지 이상의 방식으로 연동이 가능하며 이벤트와 속성 데이터를 연동하여 다양한 캠페인에 활용하실 수 있습니다.

이벤트 미등록 시 실질적인 서비스 활용이 크게 제한됩니다.

앱(Android, iOS) 연동이 필요한 경우 : 앱 서비스의 데이터를 수집, 분석, 활용해 캠페인을 진행할 경우
웹(Web) 연동이 필요한 경우 : 웹 서비스의 데이터를 수집, 분석, 활용해 캠페인을 진행할 경우
API 연동이 필요한 경우 : SDK 연동으로 수집 및 분석이 어려운 클라이언트(App & Web) 이외의 영역의 데이터를 연동해야 할 경우(POS 데이터, 외부 고객센터 데이터, 오프라인 데이터 등이 해당)

(권장) 데이터 연동 우선순위

SDK를 활용하여 클라이언트에서 발생하는 이벤트를 연동
API를 활용하여 시스템 발생 이벤트(클라이언트에서 발생하는 이벤트 외)를 연동

S2S(Server to Server) API 활용 목적

클라이언트에서 추적이 불가능한 이벤트를 추가로 연동할 수 있도록 합니다.

단, 클라이언트에서 확보가 가능한 정보는 획득이 불가하며, S2S API로 수집한 이벤트의 경우 온사이트 캠페인의 트리거로 설정 및 활용할 수 없습니다.

*온사이트 캠페인(인앱 메시지)은 SDK를 통해 노출되는 방식 *오프사이트 캠페인의 경우 DFN 서버에서 발송하기에 무방함

이벤트 생성 및 연동의 기본 순서

콘솔 내 이벤트 관리 페이지에서 이벤트 직접 생성
SDK or API 연동()

디파이너리 데이터 기본 개념

데이터의 종류

이벤트

회원가입, 장바구니 담기, 구매 등 엔드 유저의 행동 데이터

이벤트 속성

회원가입 채널, 장바구니에 담은 상품의 유형, 구매한 상품의 브랜드명 등 개별 행동 데이터에 속하는 상세 데이터

유저 프로필 속성

엔드 유저의 닉네임, 성별, 연령대, 멤버십 등급 등 엔드 유저 한 명 당 부여되는 고유한 데이터로, 조회 기간 또는 시점의 영향을 받지 않는 최신 데이터

데이터 연동 전 명확하고 체계적인 택소노미 설계를 권장드립니다. 택소노미 설계에 대한 지원이 필요하실 경우 디파이너리팀의 전문 컨설팅 서비스를 이용해 보시기 바랍니다. 자세한 사항은 dfn@igaworks.com으로 문의 남겨주시기 바랍니다.

이벤트(Event) : 앱 또는 웹 내에서의 고객 행동

구분

설명

예시

표준 이벤트 (standard event)

디파이너리에서 정의한 15개의 주요 고객 행동 데이터를 표준 이벤트로 제공

로그인, 회원 가입, 구매 등

커스텀 이벤트 (custom event)

표준 이벤트 외 고객 행동 데이터를 새로 정의하고 직접 생성 가능

비회원 구매 방법, 포인트 결제 등

표준 이벤트 목록

디파이너리에서 제공되는 표준 이벤트 목록입니다.

카테고리

이벤트명

표기명

User

df_login

로그인

User

df_logout

로그아웃

Common

df_sign_up

회원 가입

Common

df_purchase

구매

ECommerce

df_view_home

홈 화면 조회

ECommerce

df_view_product_details

상품 상세 보기

ECommerce

df_add_to_cart

장바구니 담기

ECommerce

df_add_to_wishlist

관심 상품 추가

ECommerce

df_refund

주문 취소하기

ECommerce

df_view_search _result

상품 검색하기

ECommerce

df_share_product

상품 공유하기

ECommerce

df_view_list

상품 목록 조회

ECommerce

df_view_cart

장바구니 조회

ECommerce

df_add_payment_info

구매 정보 입력

ECommerce

df_remove_cart

장바구니 삭제

시스템 이벤트 목록

디파이너리에서 SDK 수집 시 자동으록 등록 되는 시스템 이벤트 목록입니다. 서비스 생성 시 자동으로 등록되며, 수집 상태는 항상 활성 상태입니다.

카테고리

이벤트명

표기명

System

df_start_session

세션 실행

System

df_end_session

세션 종료

속성(Property) : 사용자 및 이벤트 세부 정보

구분

구분 상세

설명

예시

이벤트 (Event)

표준 이벤트 속성

디파이너리에서 제공하는 이벤트 데이터를 구성하는 속성

구매 금액, 배송료, 상품명 등

커스텀 이벤트 속성

고객이 직접 추가한 이벤트 데이터를 구성하는 속성

포인트 결제 금액, 내부 주문 코드 등

유저 프로필 (User Profile)

표준 유저 프로필 속성

디파이너리에서 정의한 6개의 주요 고객 속성 데이터를 표준 유저 프로필 속성으로 제공

이름, 성별, 회원 등급 등

커스텀 유저 프로필 속성

고객이 직접 추가하는 고객 속성

가입 채널, 추천인 정보 등

표준 이벤트 속성 목록

디파이너리에서 제공하는 표준 이벤트 속성 목록입니다.

이벤트/속성명

데이터 타입

표기명

df_delivery_charge

Double

배송료

df_payment_method

String

결제 방법

df_order_id

String

주문 번호(ID)

df_sign_channel

String

회원가입 채널

df_total_purchase_amount

Double

주문 총액

df_total_refund_amount

Double

환불(취소) 총액

df_discount

Double

상품 할인가

df_sharing_channel

String

상품공유 채널

df_keyword

String

검색 키워드

df_items* 자세한 내용은 다음 단락을 참고해주세요.

List of Object

상품

df_items.[n].df_item_id

String

상품 번호(ID) df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_item_name

String

상품명 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_quantity

Long

상품 수량 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_price

Double

상품 단가 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_discount

Double

상품 할인가 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_category1

String

상품 카테고리1 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_category2

String

상품 카테고리2 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_category3

String

상품 카테고리3 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_category4

String

상품 카테고리4 df_items의 하위 속성

df_items.[n].df_category5

String

상품 카테고리5 df_items의 하위 속성

df_items 속성

커스텀 이벤트 속성 ‘df_items’ 속성에 관한 이해

df_items는 ECommerce 관련 표준 이벤트 등록 시 자동으로 생성되는 표준 이벤트 속성입니다. df_items는 다른 속성과 다르게 2depth 구조를 가지고 있습니다. df_items(상품) 속성 하위에 상품 번호, 상품 단가 등 상품과 관련된 속성 정보가 있습니다. df_items(상품) 속성 하위에도 커스텀 속성 추가가 가능합니다.

ex) 티셔츠 > 티셔츠 색상, 티셔츠 브랜드 등

디파이너리에서 기본으로 제공하는 df_items 하위 속성들이 있으니 별도로 필요하신 상품 관련 속성이 있을 경우 생성하여 활용해주시기 바랍니다.

표준 유저 프로필 속성 목록

디파이너리에서 제공하는 표준 유저 프로필 속성 목록입니다.

유저 프로필 속성명

데이터 타입

표기명

df_name

String

이름

df_gender

String

성별

df_membership

String

회원 등급

df_birth

Datetime

생년월일

df_age_group

String

연령대

df_age

Long

만 나이

이벤트 생성 방법

경로

부가 설정 > 데이터 연동 > 이벤트 관리 > 이벤트 목록 > 이벤트 생성

이벤트 생성

이벤트 타입을 선택합니다. (표준 이벤트 / 커스텀 이벤트)
표준 이벤트 선택 시 디파이너리에서 미리 정의한 이벤트 목록을 확인 후 원하는 이벤트를 선택하여 생성합니다. (단, 한 번 생성된 이벤트는 삭제가 불가능합니다.)
커스텀 이벤트 선택 시 직접 이벤트명을 지정하여 생성할 수 있습니다.

이벤트명 입력 조건

소문자, 숫자, -, _만 입력 가능
DFN 전용 접두사 df_ 입력 제한
중복 입력 금지
최소 2자 이상 ~ 최대 32자 입력 가능

표기명 표기명 설정시 콘솔에서 사용되는 이벤트 데이터 영역이 표기명으로 대체되어 노출됩니다.

이벤트명 및 표기명 예시 open_a_bank_account(이벤트명) : 계좌 개설(표기명)

이벤트 속성 생성 방법

경로

부가 설정 > 데이터 연동 > 속성 관리 > 이벤트 속성 목록

커스텀 이벤트 속성 생성

이벤트 속성명 및 속성 데이터 타입을 지정합니다.
List(목록) 속성 타입 최대 생성 개수는 20개이며, 일괄 활성 가능 수는 10개입니다.

구분

Data Type

상황 예시

데이터 예시

문자

String

정수

Long

실수

Double

날짜 및 시간

Datetime

참/거짓

Boolean

문자 목록

List of String

정수 목록

List of Long

실수 목록

List of Double

안내사항

표준 이벤트 생성시 하위 표준 이벤트 속성들이 자동 생성되며, 하위 표준 이벤트 속성들은 표준 이벤트에 따라 상이합니다.
표준 이벤트 속성 외 추가 필요 속성 데이터는 커스텀 속성으로 직접 생성할 수 있습니다.
생성 된 커스텀 이벤트 속성은 모든 이벤트(표준/커스텀) 하위 속성에 추가 가능합니다.

df_items 속성 생성

커스텀 이벤트 속성 ‘df_items’ 속성에 관한 이해

ex) 티셔츠 > 티셔츠 색상, 티셔츠 브랜드 등

디파이너리에서 기본으로 제공하는 df_items 하위 속성들이 있으니 별도로 필요하신 상품 관련 속성이 있을 경우 생성하여 활용해주시기 바랍니다.

경로

부가 설정 > 데이터 연동 > 속성 관리 > df_items 하위 속성 생성

이벤트 속성명 및 속성 데이터 타입을 지정합니다.
List(목록) 속성 타입 최대 생성 개수는 20개이며, 일괄 활성 가능 수는 10개입니다.

df_items 하위 표준 속성 목록(참고)

df_items 속성명

데이터 타입

표기명

df_items.[n].df_item_id

String

상품 번호(ID)

df_items.[n].df_item_name

String

상품명

df_items.[n].df_price

Double

상품 단가

df_items.[n].df_quantity

Long

상품 수량

df_items.[n].df_discount

Double

상품 할인가

df_items.[n].df_category1

String

상품 카테고리1

df_items.[n].df_category2

String

상품 카테고리2

df_items.[n].df_category3

String

상품 카테고리3

df_items.[n].df_category4

String

상품 카테고리4

df_items.[n].df_category5

String

상품 카테고리5

유저 프로필 속성 생성 방법

경로

부가설정 > 데이터 연동 > 속성 관리 > 유저 프로필 속성 목록 > 유저 프로필 속성 생성

유저 프로필 속성 생성

표준 유저 프로필 속성에서 디파이너리가 기본으로 제공하는 표준 유저 프로필 속성에서 필요한 속성들을 선택하여 생성합니다.
커스텀 유저 (프로필) 속성에서유저 프로필 속성명 및 속성 데이터 타입을 지정합니다.
List(목록) 속성 타입 최대 생성 개수는 20개이며, 일괄 활성 가능 수는 10개입니다.

참고

df_age_group(연령대)과 df_age(만 나이)는 df_birth(생년월일) 속성의 하위 속성으로, 수집된 df_birth(생년월일) 데이터를 통해, df_age_group(연령대)와 df_age(만나이) 값을 디파이너리에서 자동 계산하여 제공합니다.