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iOS 앱 사용자 행동 분석: Mixpanel 통합

2024-09-18 21:00:24

재능넷
조회수 409 댓글수 0

iOS 앱 사용자 행동 분석: Mixpanel 통합 🚀📊

 

 

모바일 앱 개발 시장이 급속도로 성장하면서, 사용자 행동 분석의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 특히 iOS 플랫폼에서는 사용자 경험을 최적화하고 앱의 성능을 향상시키기 위해 정확한 데이터 분석이 필수적입니다. 이러한 맥락에서 Mixpanel은 강력한 분석 도구로 주목받고 있죠.

본 가이드에서는 iOS 앱에 Mixpanel을 통합하고, 이를 통해 사용자 행동을 심층적으로 분석하는 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다. 개발자부터 마케터, 제품 관리자까지 모든 이해관계자들이 이해하기 쉽도록 설명하겠습니다.

재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들에게 이 지식은 매우 유용할 것입니다. 사용자 행동 분석을 통해 앱의 가치를 높이고, 클라이언트에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있기 때문이죠.

그럼 지금부터 iOS 앱에서 Mixpanel을 활용한 사용자 행동 분석의 세계로 함께 떠나볼까요? 🎢🔍

1. Mixpanel 소개 및 기본 개념 이해 📚

Mixpanel은 웹사이트와 모바일 앱의 사용자 행동을 추적하고 분석하는 강력한 도구입니다. 단순한 페이지뷰나 클릭 수 측정을 넘어서, 사용자의 행동 패턴과 전환율을 심층적으로 분석할 수 있게 해줍니다.

1.1 Mixpanel의 주요 특징

  • 실시간 분석: 사용자의 행동을 실시간으로 추적하고 분석합니다.
  • 세그먼테이션: 사용자를 다양한 기준으로 그룹화하여 분석할 수 있습니다.
  • 퍼널 분석: 사용자의 전환 과정을 단계별로 추적하고 최적화할 수 있습니다.
  • 리텐션 분석: 사용자의 재방문율과 충성도를 측정합니다.
  • A/B 테스팅: 다양한 버전의 앱을 테스트하여 최적의 사용자 경험을 찾을 수 있습니다.

1.2 Mixpanel의 핵심 개념

Mixpanel을 효과적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념을 이해해야 합니다.

  • 이벤트(Events): 사용자가 앱 내에서 수행하는 모든 액션을 의미합니다. 예를 들어, '버튼 클릭', '페이지 조회', '구매 완료' 등이 이벤트가 될 수 있습니다.
  • 속성(Properties): 이벤트와 관련된 추가 정보를 제공합니다. 예를 들어, '구매 완료' 이벤트의 경우 '구매 금액', '상품 카테고리' 등이 속성이 될 수 있습니다.
  • 프로필(Profiles): 개별 사용자에 대한 정보를 저장합니다. 사용자의 기본 정보부터 앱 사용 패턴까지 다양한 데이터를 포함할 수 있습니다.
  • 코호트(Cohorts): 특정 조건을 만족하는 사용자 그룹을 의미합니다. 예를 들어, '지난 7일 동안 앱을 3번 이상 실행한 사용자'와 같은 그룹을 만들 수 있습니다.
Mixpanel Events Properties Profiles Cohorts

이러한 개념들을 잘 이해하고 활용하면, Mixpanel을 통해 앱의 성능을 정확하게 측정하고 개선할 수 있습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들에게는 이러한 분석 능력이 큰 경쟁력이 될 수 있습니다.

1.3 Mixpanel vs 다른 분석 도구

Mixpanel은 Google Analytics나 Flurry와 같은 다른 분석 도구들과 비교했을 때 몇 가지 독특한 장점을 가지고 있습니다.

  • 이벤트 중심 분석: 페이지뷰 중심의 다른 도구들과 달리, Mixpanel은 사용자의 모든 행동을 이벤트로 추적합니다. 이는 앱 내에서의 사용자 행동을 더 정확하게 분석할 수 있게 해줍니다.
  • 강력한 세그먼테이션: Mixpanel의 세그먼테이션 기능은 매우 상세하고 유연합니다. 이를 통해 특정 사용자 그룹의 행동을 심층적으로 분석할 수 있습니다.
  • 사용자 중심 데이터: Mixpanel은 개별 사용자 프로필을 만들어 장기적인 사용자 행동을 추적할 수 있습니다.
  • 실시간 데이터: Mixpanel은 실시간으로 데이터를 제공하여 즉각적인 의사결정을 가능하게 합니다.

물론, 각 도구마다 장단점이 있으므로 앱의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 도구를 선택해야 합니다. Mixpanel은 특히 사용자 행동의 세부적인 분석이 필요한 경우에 강점을 발휘합니다.

이제 Mixpanel의 기본 개념을 이해했으니, 다음 섹션에서는 실제로 iOS 앱에 Mixpanel을 통합하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🛠️👨‍💻

2. iOS 앱에 Mixpanel 통합하기 🔧

iOS 앱에 Mixpanel을 통합하는 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다: Mixpanel SDK 설치, 초기화, 그리고 이벤트 추적 설정입니다. 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

2.1 Mixpanel SDK 설치

Mixpanel SDK를 설치하는 방법은 여러 가지가 있지만, 가장 일반적인 두 가지 방법을 소개하겠습니다.

2.1.1 CocoaPods를 이용한 설치

CocoaPods는 iOS 개발에서 가장 널리 사용되는 의존성 관리자입니다. Mixpanel SDK를 CocoaPods를 통해 설치하려면 다음 단계를 따르세요:

  1. 터미널을 열고 프로젝트 디렉토리로 이동합니다.
  2. Podfile이 없다면 pod init 명령어로 생성합니다.
  3. Podfile을 열고 다음 라인을 추가합니다:
    pod 'Mixpanel-swift'
  4. 터미널에서 pod install 명령어를 실행합니다.
  5. 이제부터는 .xcworkspace 파일을 사용하여 프로젝트를 열어야 합니다.

2.1.2 Swift Package Manager를 이용한 설치

Xcode 11 이상을 사용하고 있다면, Swift Package Manager를 통해 Mixpanel SDK를 설치할 수 있습니다:

  1. Xcode에서 프로젝트를 엽니다.
  2. File > Swift Packages > Add Package Dependency를 선택합니다.
  3. https://github.com/mixpanel/mixpanel-swift.git URL을 입력합니다.
  4. 버전 선택 화면에서 최신 버전을 선택합니다.
  5. 'Finish'를 클릭하여 설치를 완료합니다.

2.2 Mixpanel 초기화

SDK 설치가 완료되면, 앱에서 Mixpanel을 초기화해야 합니다. 이는 주로 AppDelegate.swift 파일에서 수행됩니다.


import Mixpanel

class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
    func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
        Mixpanel.initialize(token: "YOUR_PROJECT_TOKEN")
        return true
    }
}

여기서 "YOUR_PROJECT_TOKEN"은 Mixpanel 대시보드에서 확인할 수 있는 프로젝트 토큰입니다. 이 토큰은 여러분의 앱에서 발생하는 이벤트를 올바른 Mixpanel 프로젝트로 전송하는 데 사용됩니다.

2.3 기본 이벤트 추적 설정

Mixpanel 초기화가 완료되면, 앱에서 발생하는 다양한 이벤트를 추적할 수 있습니다. 가장 기본적인 이벤트 추적 방법은 다음과 같습니다:


Mixpanel.mainInstance().track(event: "Button Clicked")

이 코드는 "Button Clicked"라는 이벤트를 추적합니다. 이벤트에 추가 정보를 포함시키고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다:


Mixpanel.mainInstance().track(event: "Item Purchased", properties: ["Item Name": "Premium Subscription", "Price": 9.99])

이렇게 하면 "Item Purchased" 이벤트와 함께 구매한 아이템의 이름과 가격 정보가 함께 전송됩니다.

2.4 사용자 프로필 설정

Mixpanel의 강력한 기능 중 하나는 개별 사용자 프로필을 만들고 관리할 수 있다는 것입니다. 사용자 프로필을 설정하는 방법은 다음과 같습니다:


let mixpanel = Mixpanel.mainInstance()
mixpanel.identify(distinctId: "user123")
mixpanel.people.set(properties: ["$name": "John Doe", "$email": "john.doe@example.com"])

이 코드는 "user123"이라는 고유 ID를 가진 사용자의 프로필을 생성하고, 이름과 이메일 정보를 설정합니다.

iOS App Mixpanel SDK Event Tracking Data Flow

이제 Mixpanel을 iOS 앱에 성공적으로 통합했습니다! 🎉 다음 섹션에서는 Mixpanel을 사용하여 더 복잡하고 유용한 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들에게 유용한 고급 분석 기법들을 소개하겠습니다. 🚀📊

3. 고급 사용자 행동 분석 기법 🕵️‍♀️

Mixpanel의 기본적인 설정이 완료되었다면, 이제 더 심층적인 사용자 행동 분석을 수행할 준비가 되었습니다. 이 섹션에서는 Mixpanel의 고급 기능들을 활용하여 사용자 행동을 더욱 정확하게 이해하고 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

3.1 퍼널 분석 (Funnel Analysis)

퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 구매 완료)에 도달하기까지의 단계별 전환율을 분석하는 기법입니다. 이를 통해 사용자 이탈이 많이 발생하는 지점을 파악하고 개선할 수 있습니다.

Mixpanel에서 퍼널을 설정하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 'Funnels' 섹션으로 이동합니다.
  2. 'Create New Funnel'을 클릭합니다.
  3. 퍼널의 각 단계에 해당하는 이벤트를 순서대로 추가합니다.
  4. 필요한 경우, 각 단계에 대한 속성 필터를 설정합니다.
  5. 'Run Funnel'을 클릭하여 분석을 시작합니다.

예를 들어, 앱 실행부터 구매 완료까지의 퍼널을 다음과 같이 설정할 수 있습니다:

  1. App Open
  2. Product View
  3. Add to Cart
  4. Checkout Initiated
  5. Purchase Completed
Purchase Funnel App Open (100%) Product View (75%) Add to Cart (50%) Purchase Completed (25%)

이러한 퍼널 분석을 통해 어느 단계에서 사용자 이탈이 많이 발생하는지 파악할 수 있으며, 해당 단계를 개선하여 전환율을 높일 수 있습니다.

3.2 코호트 분석 (Cohort Analysis)

코호트 분석은 특정 기준으로 그룹화된 사용자들의 행동을 시간에 따라 추적하는 기법입니다. 이를 통해 사용자 유지율(Retention Rate)을 측정하고 개선할 수 있습니다.

Mixpanel에서 코호트 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 'Cohorts' 섹션으로 이동합니다.
  2. 'Create New Cohort'를 클릭합니다.
  3. 코호트의 기준이 되는 이벤트나 속성을 선택합니다.
  4. 코호트의 시간 범위를 설정합니다.
  5. 'Create Cohort'를 클릭하여 코호트를 생성합니다.
  6. 'Retention' 섹션에서 생성한 코호트를 선택하여 분석을 시작합니다.

예를 들어, "최근 30일 내에 가입한 사용자" 코호트를 만들고, 이 사용자들의 주간 재방문율을 분석할 수 있습니다.

Cohort Retention Analysis Week 0 Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 100% 80% 60% 40% 20%

이러한 코호트 분석을 통해 시간이 지남에 따라 사용자 유지율이 어떻게 변화하는지 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 사용자 유지 전략을 수립할 수 있습니다.

3.3 세그먼트 분석 (Segment Analysis)

세그먼트 분석은 특정 기준에 따라 사용자를 그룹화하고, 각 그룹의 행동을 비교 분석하는 기법입니다. 이를 통해 다양한 사용자 그룹의 특성과 니즈를 파악할 수 있습니다.

Mixpanel에서 세그먼트 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 원하는 분석 리포트(예: Insights, Funnels 등)를 선택합니다.
  2. 'Segmentation' 옵션을 선택합니다.
  3. 세그먼트의 기준이 되는 속성이나 이벤트를 선택합니다.
  4. 'Apply'를 클릭하여 세그먼트 분석을 시작합니다.

예를 들어, 사용자의 연령대나 지역에 따라 앱 사용 패턴이 어떻게 다른지 분석할 수 있습니다.

User Segments by Age 18-25 (40%) 26-35 (32%) 36+ (28%)

이러한 세그먼트 분석을 통해 각 사용자 그룹의 특성과 행동 패턴을 이해하고, 이에 맞춘 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다.

3.4 실시간 분석 (Real-time Analysis)

Mixpanel의 실시간 분석 기능을 활용하면 사용자의 행동을 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 대응을 할 수 있습니다. 이는 특히 새로운 기능 출시나 마케팅 캠페인 진행 시 매우 유용합니다.

실시간 분석을 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 'Live View' 섹션으로 이동합니다.
  2. 모니터링하고자 하는 이벤트를 선택합니다.
  3. 필요한 경우, 특정 속성에 대한 필터를 설정합니다.
  4. 실시간으로 발생하는 이벤트를 관찰합니다.

예를 들어, 새로운 기능 출시 직후 해당 기능의 사용률을 실시간으로 모니터링하여 초기 반응을 즉각적으로 파악할 수 있습니다.

Real-time Event Tracking Time Event Count

이러한 실시간 분석을 통해 사용자의 즉각적인 반응을 파악하고, 필요한 경우 신속하게 대응할 수 있습니다.

3.5 A/B 테스팅

Mixpanel의 A/B 테스팅 기능을 활용하면 앱의 다양한 버전을 테스트하고 최적의 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 UI/UX 개선, 기능 최적화 등에 매우 유용합니다.

A/B 테스팅을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 'Experiments' 섹션으로 이동합니다.
  2. 'Create New Experiment'를 클릭합니다.
  3. 테스트할 변수(예: 버튼 색상, 텍스트 등)와 각 변형을 설정합니다.
  4. 목표 지표(예: 클릭률, 전환율 등)를 설정합니다.
  5. 테스트 기간과 대상 사용자 그룹을 설정합니다.
  6. 'Start Experiment'를 클릭하여 테스트를 시작합니다.

예를 들어, 앱의 메인 CTA(Call-to-Action) 버튼의 색상을 테스트하여 어떤 색상이 더 높은 클릭률을 보이는지 확인할 수 있습니다.

A/B Testing: Button Color Version A Version B Click Rate: 5.2% Click Rate: 6.8%

이러한 A/B 테스팅을 통해 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있으며, 지속적인 최적화를 통해 앱의 성능을 개선할 수 있습니다.

3.6 사용자 행동 흐름 분석 (User Flow Analysis)

사용자 행동 흐름 분석은 사용자가 앱 내에서 어떤 경로를 따라 이동하는지를 시각화하여 보여줍니다. 이를 통해 사용자의 탐색 패턴을 이해하고 UX를 개선할 수 있습니다.

Mixpanel에서 사용자 행동 흐름을 분석하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 대시보드에서 'Flows' 섹션으로 이동합니다.
  2. 시작점이 될 이벤트를 선택합니다.
  3. 필요한 경우, 특정 사용자 세그먼트나 시간 범위를 설정합니다.
  4. 'Create Flow'를 클릭하여 분석을 시작합니다.

이를 통해 사용자들이 주로 어떤 경로를 따라 앱을 사용하는지, 어느 지점에서 이탈이 많이 발생하는지 등을 파악할 수 있습니다.

User Flow Analysis App Open Home Screen Search Product Page Cart Checkout

이러한 고급 분석 기법들을 활용하면 사용자의 행동을 더욱 깊이 있게 이해하고, 이를 바탕으로 앱의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들에게는 이러한 분석 능력이 큰 경쟁력이 될 수 있습니다. 🚀📊

다음 섹션에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 실제 앱을 어떻게 개선할 수 있는지, 그리고 Mixpanel 데이터를 다른 도구들과 어떻게 통합하여 더욱 포괄적인 분석을 수행할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 🛠️🔍

4. 분석 결과의 활용 및 앱 개선 전략 🚀

Mixpanel을 통해 얻은 분석 결과는 단순히 데이터로 남겨두는 것이 아니라, 실제 앱 개선에 적극적으로 활용해야 합니다. 이 섹션에서는 분석 결과를 바탕으로 앱을 개선하는 전략과 방법에 대해 알아보겠습니다.

4.1 사용자 경험 (UX) 최적화

사용자 행동 흐름 분석과 퍼널 분석 결과를 바탕으로 앱의 UX를 최적화할 수 있습니다.

  • 복잡한 프로세스 간소화: 퍼널 분석에서 특정 단계에서 이탈률이 높다면, 해당 프로세스를 간소화하는 것을 고려해볼 수 있습니다.
  • 직관적인 네비게이션 설계: 사용자 행동 흐름 분석을 통해 사용자들이 주로 이용하는 경로를 파악하고, 이를 바탕으로 더욱 직관적인 네비게이션을 설계할 수 있습니다.
  • 개인화된 경험 제공: 세그먼트 분석 결과를 바탕으로 각 사용자 그룹에 맞춤화된 UI/UX를 제공할 수 있습니다.
UX Optimization Process Analyze Data Identify Issues Implement Changes Measure Results

4.2 기능 우선순위 설정

이벤트 트래킹과 세그먼트 분석 결과를 바탕으로 앱의 기능 개발 우선순위를 설정할 수 있습니다.

  • 인기 기능 강화: 가장 많이 사용되는 기능을 파악하고, 이를 더욱 강화하거나 확장할 수 있습니다.
  • 불필요한 기능 제거: 거의 사용되지 않는 기능은 제거하거나 간소화하여 앱을 더욱 직관적으로 만들 수 있습니다.
  • 새로운 기능 개발: 사용자들의 행동 패턴을 분석하여 새로운 기능의 필요성을 파악하고 개발할 수 있습니다.

4.3 타겟 마케팅 전략 수립

세그먼트 분석과 코호트 분석 결과를 활용하여 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

  • 맞춤형 프로모션: 특정 세그먼트의 사용자들에게 맞춤형 프로모션을 제공할 수 있습니다.
  • 리텐션 캠페인: 코호트 분석을 통해 이탈 가능성이 높은 사용자 그룹을 파악하고, 이들을 대상으로 한 리텐션 캠페인을 실행할 수 있습니다.
  • 사용자 획득 전략: 가장 가치 있는 사용자 세그먼트를 파악하고, 이와 유사한 특성을 가진 새로운 사용자를 획득하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다.
Targeted Marketing Strategy Segment A Age: 18-25 Interest: Gaming Strategy: Social Media Ads Segment B Age: 26-40 Interest: Productivity Strategy: Email Marketing Segment C Age: 41+ Interest: News Strategy: Display Ads

4.4 성능 최적화

실시간 분석과 에러 트래킹을 통해 앱의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.

  • 버그 수정: 자주 발생하는 에러나 크래시를 신속하게 파악하고 수정할 수 있습니다.
  • 로딩 시간 개선: 특정 화면이나 기능의 로딩 시간이 길다면, 이를 개선하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
  • 리소스 사용 최적화: 앱의 배터리 소모나 데이터 사용량을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.

4.5 A/B 테스트를 통한 지속적인 개선

Mixpanel의 A/B 테스팅 기능을 활용하여 다양한 변경사항의 효과를 검증하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

  • UI 요소 최적화: 버튼의 색상, 텍스트의 문구, 아이콘의 디자인 등 다양한 UI 요소를 테스트하여 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.
  • 기능 출시 전 테스트: 새로운 기능을 전체 사용자에게 출시하기 전에 일부 사용자를 대상으로 테스트하여 그 효과를 미리 검증할 수 있습니다.
  • 가격 정책 최적화: 다양한 가격 정책이나 구독 모델을 테스트하여 최적의 수익 모델을 찾을 수 있습니다.
A/B Testing Process Hypothesis Test Design Analysis Continuous Improvement

4.6 데이터 기반의 제품 로드맵 수립

Mixpanel의 다양한 분석 결과를 종합하여 장기적인 제품 로드맵을 수립할 수 있습니다.

  • 사용자 니즈 예측: 현재의 사용 패턴을 바탕으로 향후 사용자들이 필요로 할 기능이나 개선사항을 예측할 수 있습니다.
  • 시장 트렌드 대응: 업계의 트렌드와 사용자들의 행동 변화를 연계하여 앱의 장기적인 발전 방향을 설정할 수 있습니다.
  • 리소스 할당 최적화: 각 기능이나 개선사항의 중요도와 시급성을 데이터에 기반하여 판단하고, 이에 따라 개발 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다.

이러한 전략들을 통해 Mixpanel의 분석 결과를 실제 앱 개선에 효과적으로 활용할 수 있습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들은 이러한 데이터 기반의 개선 전략을 통해 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것입니다. 🚀📈

다음 섹션에서는 Mixpanel 데이터를 다른 도구들과 통합하여 더욱 포괄적인 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 앱의 성능을 더욱 종합적으로 이해하고 개선할 수 있을 것입니다. 🔗🔍

5. Mixpanel 데이터의 통합 및 확장 🔗

Mixpanel은 강력한 분석 도구이지만, 다른 도구들과 통합하여 사용하면 더욱 포괄적이고 깊이 있는 분석이 가능합니다. 이 섹션에서는 Mixpanel 데이터를 다른 도구들과 통합하고 확장하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

5.1 CRM 시스템과의 통합

Mixpanel 데이터를 CRM(Customer Relationship Management) 시스템과 통합하면 사용자의 앱 내 행동과 고객 정보를 연결하여 더욱 전체적인 고객 프로필을 구축할 수 있습니다.

  • Salesforce 통합: Mixpanel의 Salesforce 통합을 통해 앱 사용 데이터를 Salesforce의 고객 프로필과 연결할 수 있습니다.
  • HubSpot 통합: Mixpanel 데이터를 HubSpot과 연동하여 마케팅 자동화와 고객 관리를 개선할 수 있습니다.
  • Zendesk 통합: 고객 지원 데이터와 앱 사용 데이터를 연결하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
Mixpanel CRM Integration Mixpanel Salesforce HubSpot

5.2 마케팅 자동화 도구와의 통합

Mixpanel 데이터를 마케팅 자동화 도구와 연동하면 더욱 정교하고 개인화된 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

  • Mailchimp 통합: 사용자의 앱 내 행동에 기반한 타겟 이메일 캠페인을 실행할 수 있습니다.
  • Braze 통합: 실시간 사용자 행동 데이터를 바탕으로 맞춤형 푸시 알림을 보낼 수 있습니다.
  • Facebook Ads 통합: Mixpanel의 사용자 세그먼트를 Facebook 광고 타겟팅에 활용할 수 있습니다.

5.3 BI(Business Intelligence) 도구와의 통합

Mixpanel 데이터를 BI 도구와 연동하면 더욱 심층적인 데이터 분석과 시각화가 가능합니다.

  • Tableau 통합: Mixpanel 데이터를 Tableau로 내보내 더욱 다양한 형태의 데이터 시각화를 수행할 수 있습니다.
  • Looker 통합: Mixpanel 데이터를 Looker와 연동하여 사용자 정의 대시보드를 만들고 팀 전체가 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 합니다.
  • Power BI 통합: Microsoft Power BI와 연동하여 Mixpanel 데이터를 다른 비즈니스 데이터와 함께 분석할 수 있습니다.
Mixpanel BI Tool Integration Mixpanel Tableau Power BI

5.4 개발 도구와의 통합

Mixpanel을 개발 도구와 통합하면 개발 프로세스를 개선하고 버그를 더 빠르게 발견하고 수정할 수 있습니다.

  • Jira 통합: Mixpanel에서 발견된 이슈를 자동으로 Jira 티켓으로 생성할 수 있습니다.
  • GitHub 통합: 특정 이벤트나 에러가 발생했을 때 자동으로 GitHub 이슈를 생성할 수 있습니다.
  • Slack 통합: 중요한 이벤트나 지표 변화를 실시간으로 Slack 채널에 알림으로 보낼 수 있습니다.

5.5 데이터 웨어하우스와의 통합

Mixpanel 데이터를 데이터 웨어하우스로 내보내면 더욱 복잡한 데이터 분석과 장기적인 데이터 저장이 가능합니다.

  • Amazon Redshift 통합: Mixpanel 데이터를 Redshift로 내보내 대규모 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
  • Google BigQuery 통합: Mixpanel 데이터를 BigQuery로 내보내 머신러닝 모델을 적용하거나 다른 데이터 소스와 결합할 수 있습니다.
  • Snowflake 통합: Mixpanel 데이터를 Snowflake로 내보내 확장성 있는 데이터 분석 환경을 구축할 수 있습니다.

5.6 커스텀 통합 개발

Mixpanel은 RESTful API를 제공하여 개발자들이 필요에 따라 커스텀 통합을 개발할 수 있게 합니다.

  • 데이터 내보내기: Mixpanel API를 사용하여 정기적으로 데이터를 내보내고 자체 시스템에서 처리할 수 있습니다.
  • 데이터 가져오기: 외부 소스의 데이터를 Mixpanel로 가져와 더욱 풍부한 분석을 수행할 수 있습니다.
  • 실시간 액션 트리거: 특정 조건이 충족될 때 자동으로 액션을 트리거하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
Mixpanel API Integration Mixpanel API Custom App 1 Custom App 2 Custom App 3

이러한 통합을 통해 Mixpanel 데이터의 가치를 극대화하고, 앱의 성능을 더욱 종합적으로 분석하고 개선할 수 있습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들은 이러한 통합 능력을 통해 클라이언트에게 더욱 포괄적이고 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것입니다. 🚀🔍

다음 섹션에서는 Mixpanel을 사용할 때 주의해야 할 점들과 데이터 프라이버시 관련 고려사항에 대해 알아보겠습니다. 이는 앱 개발자들이 반드시 알아야 할 중요한 내용입니다. 🔒📊

6. Mixpanel 사용 시 주의사항 및 데이터 프라이버시 🔒

Mixpanel은 강력한 분석 도구이지만, 사용 시 주의해야 할 점들이 있습니다. 특히 데이터 프라이버시와 관련된 문제는 매우 중요하며, 개발자들이 반드시 숙지해야 합니다.

6.1 데이터 수집 동의

사용자의 데이터를 수집하기 전에 반드시 명시적인 동의를 받아야 합니다.

  • 투명한 정보 제공: 어떤 데이터를 수집하는지, 어떻게 사용되는지 명확하게 설명해야 합니다.
  • 옵트인 메커니즘: 사용자가 데이터 수집에 동의할 수 있는 명확한 옵션을 제공해야 합니다.
  • 옵트아웃 기능: 언제든지 데이터 수집을 중단할 수 있는 옵션을 제공해야 합니다.

6.2 개인 식별 정보(PII) 처리

개인을 식별할 수 있는 정보는 특별히 주의해서 다뤄야 합니다.

  • 최소한의 PII 수집: 꼭 필요한 개인 정보만 수집하고, 가능한 한 익명화된 데이터를 사용합니다.
  • 데이터 암호화: 수집된 PII는 반드시 암호화하여 저장해야 합니다.
  • 접근 제한: PII에 대한 접근 권한을 엄격히 관리해야 합니다.

6.3 데이터 보관 및 삭제

수집된 데이터의 보관 기간과 삭제 정책을 명확히 해야 합니다.

  • 보관 기간 설정: 데이터 유형별로 적절한 보관 기간을 설정하고 이를 준수해야 합니다.
  • 자동 삭제 메커니즘: 보관 기간이 지난 데이터는 자동으로 삭제되도록 시스템을 구축해야 합니다.
  • 사용자 요청 시 삭제: 사용자가 요청할 경우 해당 사용자의 모든 데이터를 삭제할 수 있어야 합니다.

6.4 데이터 전송 보안

데이터가 전송되는 과정에서의 보안도 매우 중요합니다.

  • HTTPS 사용: 모든 데이터 전송은 반드시 HTTPS를 통해 이루어져야 합니다.
  • API 키 관리: Mixpanel API 키는 안전하게 관리되어야 하며, 공개되지 않도록 주의해야 합니다.
  • 네트워크 보안: 가능한 경우 VPN이나 전용선을 사용하여 데이터를 전송합니다.
Data Privacy and Security Data Collection Data Storage Data Transfer Data Deletion Encryption & Security

6.5 규정 준수

데이터 수집 및 처리와 관련된 각종 규정을 준수해야 합니다.

  • GDPR 준수: 유럽 사용자의 데이터를 다룰 경우 GDPR(일반 데이터 보호 규정)을 준수해야 합니다.
  • CCPA 준수: 캘리포니아 사용자의 데이터를 다룰 경우 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)를 준수해야 합니다.
  • 산업별 규정: 금융, 의료 등 특정 산업의 경우 해당 산업의 데이터 보호 규정을 추가로 준수해야 합니다.

6.6 데이터 정확성 유지

수집된 데이터의 정확성을 유지하는 것도 중요합니다.

  • 데이터 검증: 수집된 데이터의 정확성을 주기적으로 검증해야 합니다.
  • 중복 제거: 중복된 데이터를 식별하고 제거하는 프로세스를 구축해야 합니다.
  • 데이터 정제: 오류가 있는 데이터를 식별하고 수정하는 프로세스를 마련해야 합니다.

6.7 사용자 교육

Mixpanel을 사용하는 팀원들에게 데이터 프라이버시와 보안의 중요성에 대해 교육해야 합니다.

  • 정기적인 교육: 데이터 처리 관련 법규와 모범 사례에 대해 정기적으로 교육을 실시해야 합니다.
  • 접근 권한 관리: 필요한 최소한의 사람만 민감한 데이터에 접근할 수 있도록 권한을 관리해야 합니다.
  • 보안 의식 고취: 팀원들이 데이터 보안의 중요성을 인식하고 일상적인 업무에서 이를 실천하도록 해야 합니다.

이러한 주의사항들을 철저히 지키면서 Mixpanel을 사용하면, 강력한 분석 능력을 안전하게 활용할 수 있습니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들은 이러한 데이터 프라이버시와 보안 관련 지식을 갖추고 있음을 클라이언트에게 보여줌으로써 신뢰를 얻을 수 있습니다. 🛡️🔒

다음 섹션에서는 Mixpanel을 활용한 실제 사례 연구를 통해, 이 강력한 도구가 어떻게 앱의 성능을 개선하고 비즈니스 성과를 높이는 데 기여할 수 있는지 알아보겠습니다. 이는 개발자들에게 실질적인 인사이트를 제공할 것입니다. 📊💡

7. Mixpanel 활용 사례 연구 📊

이 섹션에서는 실제 기업들이 Mixpanel을 어떻게 활용하여 앱의 성능을 개선하고 비즈니스 성과를 높였는지 살펴보겠습니다. 이를 통해 Mixpanel의 실질적인 가치와 활용 방법을 더 깊이 이해할 수 있을 것입니다.

7.1 사례 1: 이커머스 앱의 전환율 개선

기업: 글로벌 패션 이커머스 앱

문제점: 높은 장바구니 포기율과 낮은 구매 전환율

Mixpanel 활용:

  • 퍼널 분석을 통해 사용자들이 가장 많이 이탈하는 지점을 파악
  • 세그먼트 분석을 통해 구매 전환율이 높은 사용자 그룹의 특성 파악
  • A/B 테스트를 통해 체크아웃 프로세스의 다양한 변형을 테스트

결과:

  • 장바구니 포기율 20% 감소
  • 전체 구매 전환율 15% 증가
  • 평균 주문 금액 10% 상승
E-commerce App Conversion Improvement 15% Conversion Rate Increase Before vs After Mixpanel Optimization

7.2 사례 2: 모바일 게임의 사용자 유지율 개선

기업: 인기 모바일 퍼즐 게임 개발사

문제점: 낮은 장기 사용자 유지율

Mixpanel 활용:

  • 코호트 분석을 통해 장기 사용자들의 특성과 행동 패턴 파악
  • 사용자 행동 흐름 분석을 통해 게임 내 주요 동선 파악
  • 실시간 분석을 통해 새로운 기능과 이벤트의 효과 즉시 측정

결과:

  • 30일 사용자 유지율 25% 증가
  • 일일 활성 사용자 수 30% 증가
  • 인앱 구매 매출 40% 상승
Mobile Game Retention Improvement Day 1 Day 7 Day 14 Day 21 Day 30 25% Increase in 30-day Retention

7.3 사례 3: 금융 앱의 사용자 경험 개선

기업: 모바일 뱅킹 및 투자 앱

문제점: 복잡한 UI로 인한 낮은 기능 사용률

Mixpanel 활용:

  • 이벤트 트래킹을 통해 가장 많이 사용되는 기능과 거의 사용되지 않는 기능 파악
  • 사용자 세그먼트 분석을 통해 다양한 사용자 그룹의 니즈 파악
  • A/B 테스트를 통해 새로운 UI 디자인의 효과 검증

결과:

  • 주요 기능 사용률 50% 증가
  • 사용자 만족도 30% 상승
  • 신규 사용자 온보딩 완료율 40% 증가
Financial App UX Improvement Before After 50% Increase in Key Feature Usage

7.4 사례 4: 음악 스트리밍 앱의 구독 전환율 향상

기업: 글로벌 음악 스트리밍 서비스

문제점: 무료 사용자의 유료 구독 전환율 저조

Mixpanel 활용:

  • 사용자 행동 흐름 분석을 통해 유료 구독으로 전환되는 주요 경로 파악
  • 세그먼트 분석을 통해 유료 구독 가능성이 높은 사용자 그룹 식별
  • A/B 테스트를 통해 다양한 구독 프로모션의 효과 비교
  • 실시간 분석을 통해 마케팅 캠페인의 즉각적인 효과 측정

결과:

  • 유료 구독 전환율 35% 증가
  • 무료 체험 기간 중 이탈률 20% 감소
  • 전체 매출 25% 상승
Music Streaming App Subscription Conversion Free Users Paid Subscribers 35% Increase in Conversion Rate

7.5 사례 5: 식사 배달 앱의 주문 빈도 증가

기업: 지역 기반 식사 배달 서비스

문제점: 낮은 재주문율과 주문 빈도

Mixpanel 활용:

  • 코호트 분석을 통해 장기적으로 활발한 주문 활동을 보이는 사용자 그룹의 특성 파악
  • 이벤트 트래킹을 통해 주문으로 이어지는 주요 앱 내 활동 식별
  • 푸시 알림 캠페인의 효과를 실시간으로 측정하고 최적화
  • 지역별, 시간대별 주문 패턴을 분석하여 타겟 마케팅에 활용

결과:

  • 월간 활성 사용자당 평균 주문 횟수 40% 증가
  • 첫 주문 후 30일 이내 재주문율 50% 상승
  • 푸시 알림을 통한 주문 전환율 30% 개선
Food Delivery App Order Frequency Increase Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 Week 5 40% Increase in Average Orders per User

7.6 사례 연구의 시사점

이러한 사례 연구들은 Mixpanel이 다양한 산업과 앱 유형에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다. 주요 시사점은 다음과 같습니다:

  • 데이터 기반 의사결정: 모든 사례에서 Mixpanel을 통한 데이터 분석이 중요한 의사결정의 기반이 되었습니다.
  • 사용자 중심 접근: 사용자의 행동과 니즈를 깊이 이해하고 이에 맞춰 제품을 개선하는 것이 성공의 핵심이었습니다.
  • 지속적인 최적화: A/B 테스트와 실시간 분석을 통해 지속적으로 제품을 개선하는 과정이 중요했습니다.
  • 세그먼트별 전략: 모든 사용자를 동일하게 대하지 않고, 세그먼트별로 다른 전략을 적용하는 것이 효과적이었습니다.
  • 다각도 분석: 퍼널 분석, 코호트 분석, 행동 흐름 분석 등 다양한 분석 기법을 복합적으로 활용하는 것이 중요했습니다.

이러한 사례 연구들은 재능넷과 같은 플랫폼에서 앱 개발 서비스를 제공하는 개발자들에게 큰 영감을 줄 수 있습니다. Mixpanel을 활용한 데이터 기반 접근법이 어떻게 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는지를 보여주기 때문입니다. 개발자들은 이러한 사례를 참고하여 자신이 개발하는 앱에 Mixpanel을 효과적으로 적용할 수 있을 것입니다. 📊🚀

다음 섹션에서는 Mixpanel을 활용한 iOS 앱 개발의 미래 전망과 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 이는 개발자들이 앞으로의 방향성을 설정하는 데 도움이 될 것입니다. 🔮📱

8. Mixpanel을 활용한 iOS 앱 개발의 미래 전망 🔮

Mixpanel과 같은 고급 분석 도구의 활용은 iOS 앱 개발 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 섹션에서는 Mixpanel을 활용한 iOS 앱 개발의 미래 전망과 주요 트렌드에 대해 살펴보겠습니다.

8.1 AI와 머신러닝의 통합

Mixpanel의 데이터 분석 능력과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 앱 개발에 혁명을 가져올 것으로 예상됩니다.

  • 예측 분석: 사용자의 행동을 예측하고 선제적으로 대응하는 앱 개발이 가능해질 것입니다.
  • 자동화된 최적화: AI가 자동으로 A/B 테스트를 수행하고 최적의 사용자 경험을 제공하는 시스템이 등장할 것입니다.
  • 개인화 강화: 머신러닝을 통해 각 사용자에게 더욱 정교하게 개인화된 경험을 제공할 수 있을 것입니다.
AI and Machine Learning Integration Mixpanel AI ML Enhanced App Performance

8.2 실시간 대응 시스템

Mixpanel의 실시간 분석 기능을 활용한 즉각적인 대응 시스템이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

  • 실시간 개인화: 사용자의 현재 상황과 행동에 따라 실시간으로 앱의 콘텐츠와 기능을 조정합니다.
  • 즉각적인 문제 해결: 앱 성능 이슈나 사용자 불만 사항을 실시간으로 감지하고 해결합니다.
  • 동적 리소스 할당: 사용자 트래픽에 따라 서버 리소스를 실시간으로 조정합니다.

8.3 크로스 플랫폼 분석

iOS 앱과 다른 플랫폼 간의 연계된 분석이 더욱 중요해질 것입니다.

  • 옴니채널 경험: iOS 앱, 웹사이트, 실제 매장 등 다양한 채널에서의 사용자 경험을 통합적으로 분석합니다.
  • 디바이스 간 연계: iPhone, iPad, Apple Watch 등 다양한 애플 기기 간의 사용자 행동을 연계하여 분석합니다.
  • 크로스 플랫폼 최적화: iOS와 안드로이드 앱의 성능을 비교 분석하여 양쪽 모두를 최적화합니다.
Cross-Platform Analysis iOS App Web Android App Unified Analytics Platform

8.4 프라이버시 중심 분석

애플의 강화된 개인정보 보호 정책에 맞춰, 프라이버시를 중시하는 분석 방식이 더욱 중요해질 것입니다.

  • 익명화 기술 발전: 개인을 식별하지 않으면서도 유의미한 인사이트를 얻을 수 있는 기술이 발전할 것입니다.
  • 온디바이스 분석: 민감한 데이터를 서버로 전송하지 않고 기기 내에서 처리하는 방식이 늘어날 것입니다.
  • 사용자 동의 기반 분석: 더욱 투명하고 사용자 친화적인 데이터 수집 동의 프로세스가 개발될 것입니다.

8.5 확장 현실(XR) 분석

AR과 VR 기술의 발전에 따라, 이러한 확장 현실 경험에 대한 분석도 Mixpanel을 통해 이루어질 것입니다.

  • AR 상호작용 분석: 증강현실 기능에서의 사용자 행동과 상호작용을 심층적으로 분석합니다.
  • VR 경험 최적화: 가상현실 환경에서의 사용자 경험을 분석하고 최적화합니다.
  • 혼합 현실 데이터 통합: 실제 세계와 가상 세계에서의 사용자 행동 데이터를 통합적으로 분석합니다.

8.6 생태계 전체 분석

앱 자체뿐만 아니라 앱이 속한 전체 생태계를 분석하는 방향으로 발전할 것입니다.

  • API 사용 분석: 앱이 사용하는 다양한 API와 서드파티 서비스의 성능과 영향을 분석합니다.
  • 경쟁사 벤치마킹: 익명화된 업계 데이터를 활용해 경쟁사와의 성능을 비교 분석합니다.
  • 생태계 영향 분석: 앱스토어 순위, 리뷰, 평점 등 앱 생태계 전반의 데이터를 통합 분석합니다.
Ecosystem Analysis App App Store APIs Competitors Users

이러한 미래 전망은 iOS 앱 개발자들에게 새로운 기회와 도전을 제시합니다. Mixpanel과 같은 고급 분석 도구를 효과적으로 활용하는 능력은 앞으로 더욱 중요한 경쟁력이 될 것입니다. 특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 활동하는 개발자들은 이러한 트렌드를 선제적으로 이해하고 적용함으로써 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것입니다. 🚀📱

이러한 미래 전망을 바탕으로, 개발자들은 지속적인 학습과 실험을 통해 Mixpanel을 활용한 데이터 기반 앱 개발 능력을 향상시켜 나가야 할 것입니다. 이는 단순히 기술적 역량을 넘어, 사용자의 니즈를 깊이 이해하고 비즈니스 가치를 창출하는 전략적 사고 능력을 요구합니다. 앞으로의 iOS 앱 개발은 더욱 데이터 중심적이고, 사용자 중심적이며, 지능적인 방향으로 진화할 것입니다. 🌟💡

9. 결론 및 요약 📝

이 가이드를 통해 우리는 Mixpanel을 활용한 iOS 앱의 사용자 행동 분석에 대해 깊이 있게 살펴보았습니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다:

  1. Mixpanel 소개 및 기본 개념: Mixpanel의 주요 특징과 핵심 개념에 대해 알아보았습니다.
  2. iOS 앱에 Mixpanel 통합: SDK 설치부터 이벤트 추적 설정까지, Mixpanel을 iOS 앱에 통합하는 과정을 단계별로 살펴보았습니다.
  3. 고급 사용자 행동 분석 기법: 퍼널 분석, 코호트 분석, 세그먼트 분석 등 Mixpanel의 고급 분석 기능들을 자세히 알아보았습니다.
  4. 분석 결과의 활용 및 앱 개선 전략: Mixpanel을 통해 얻은 인사이트를 실제 앱 개선에 활용하는 방법에 대해 논의했습니다.
  5. Mixpanel 데이터의 통합 및 확장: Mixpanel 데이터를 다른 도구들과 통합하여 더욱 포괄적인 분석을 수행하는 방법을 살펴보았습니다.
  6. 주의사항 및 데이터 프라이버시: Mixpanel 사용 시 주의해야 할 점들과 데이터 프라이버시 관련 고려사항에 대해 알아보았습니다.
  7. 활용 사례 연구: 실제 기업들이 Mixpanel을 어떻게 활용하여 앱의 성능을 개선했는지 사례를 통해 살펴보았습니다.
  8. 미래 전망: Mixpanel을 활용한 iOS 앱 개발의 미래 트렌드에 대해 예측해보았습니다.
Mixpanel for iOS App Analysis Mixpanel User Behavior App Improvement Data Privacy Future Trends

Mixpanel은 iOS 앱 개발자들에게 강력한 도구를 제공합니다. 사용자의 행동을 깊이 있게 이해하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내리며, 지속적으로 앱을 개선할 수 있게 해줍니다. 그러나 이러한 강력한 기능은 책임감 있게 사용되어야 합니다. 사용자의 프라이버시를 존중하고, 데이터 보안을 철저히 지키는 것이 무엇보다 중요합니다.

앞으로 iOS 앱 개발 분야는 더욱 데이터 중심적이고 사용자 중심적으로 발전할 것입니다. AI와 머신러닝의 통합, 실시간 대응 시스템, 크로스 플랫폼 분석, 확장 현실 분석 등 새로운 트렌드가 등장할 것입니다. 이러한 변화에 발맞추어 Mixpanel과 같은 분석 도구를 효과적으로 활용하는 능력은 앞으로 iOS 앱 개발자들에게 더욱 중요한 경쟁력이 될 것입니다.

특히 재능넷과 같은 플랫폼에서 활동하는 개발자들에게 이 가이드가 유용한 자료가 되기를 바랍니다. Mixpanel을 활용한 데이터 기반 앱 개발 능력은 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공하고, 더 나은 프로젝트를 수주하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 단순히 기술적 역량을 넘어, 비즈니스 가치를 창출하고 사용자의 니즈를 깊이 이해하는 전략적 사고 능력을 요구합니다.

마지막으로, Mixpanel을 활용한 iOS 앱 개발은 지속적인 학습과 실험의 과정입니다. 새로운 기능과 트렌드가 계속해서 등장하므로, 개발자들은 항상 최신 동향을 파악하고 새로운 기술을 습득하는 데 노력을 기울여야 합니다. 이러한 노력을 통해 더 나은 앱을 개발하고, 궁극적으로는 사용자에게 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것입니다.

앞으로의 iOS 앱 개발 여정에서 Mixpanel이 여러분에게 강력한 도구가 되기를 바랍니다. 데이터를 통해 사용자를 이해하고, 앱을 개선하며, 비즈니스 성과를 높이는 여정에 이 가이드가 도움이 되기를 희망합니다. 함께 더 나은 앱 생태계를 만들어 나가는 여정을 기대합니다. 🚀📱💡

추가 자료 및 참고 링크 📚

Mixpanel과 iOS 앱 개발에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면, 다음의 자료들을 참고하시기 바랍니다:

이러한 자료들을 통해 여러분의 iOS 앱 개발 skills과 Mixpanel 활용 능력을 더욱 향상시킬 수 있을 것입니다. 지속적인 학습과 실험을 통해 더 나은 개발자로 성장하시기를 바랍니다. 화이팅! 🎉👨‍💻👩‍💻

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