# 이벤트 택소노미의 정의와 CASE STUDY

이벤트 택소노미의 정의와 절차 3단계, 그리고 회원가입·고객 취향 조사 두 가지 CASE STUDY로 ‘보고 싶은 것’이 어떻게 이벤트 + 속성의 데이터 설계로 옮겨지는지를 따라갑니다.

- 카테고리: Amplitude 이벤트 택소노미
- 소요 시간: 약 9분
- 난이도: 입문
- 업데이트: 2026.06.01
- 원문: /wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/amplitude-event-taxonomy-case-study

## 목차

- [이벤트 택소노미란?](#what)
- [택소노미 만드는 절차](#process)
- [CASE STUDY 1 — 회원가입](#case1)
- [CASE STUDY 2 — 취향 조사](#case2)
- [자주 묻는 질문](#faq)

앞에서 우리는 ‘이벤트’와 ‘속성’이 무엇이고 어떻게 구성되는지를 봤습니다. 이번에는 그 도구를 가지고 실제 데이터를 설계하는 일 — **이벤트 택소노미** 자체의 정의와 절차를 짚고, 회원가입·고객 취향 조사 두 가지 사례를 통해 ‘머릿속의 궁금한 것’이 어떻게 이벤트 + 속성의 데이터로 옮겨지는지를 따라갑니다.

## 이벤트 택소노미란?

우리 사이트에는 **어떤 이벤트가 필요한지**, 또 이벤트별로 **어떤 속성이 들어가야 할지** 고민하고, 데이터를 설계하는 작업을 우리는 **이벤트 택소노미(Taxonomy)**라고 부릅니다. 택소노미란 ‘**분류 체계**’를 의미하는 용어로, 생물학에서 생물을 분류하기 위해 자주 사용되었던 단어입니다.

이벤트 택소노미

우리 비즈니스에서는 **어떤 이벤트**가 필요하지? 이벤트에 **어떤 속성**이 필요하지?

## 택소노미를 만드는 절차 — 3단계

이벤트 택소노미를 만드는 절차는 단순합니다. 일단은 보고 싶은 것이 무엇인지, 궁금한 것이 무엇인지 정의할 필요가 있습니다.

이벤트 택소노미 절차

① 보고 싶은 결과물 상상하기 · 궁금한 것을 열거하기 ↓ ② 이벤트 이름 정하기 ↓ ③ 속성 정하기

간단한 두 가지 사례를 통해 살펴봅시다.

## CASE STUDY 1 — 회원가입 데이터 설계하기

### 1궁금한 것 상상하기

이 경우, 마케터인 저는 **어느 방식으로 가입하는 비율이 많을까** 고민을 시작했습니다. 그래서 머릿속으로 회원가입 방식별로 가입자들의 수를 추후에 시각화된 데이터로 보고 싶은 마음이 들었습니다. 이렇게 궁금한 것에 대한 정의를 마쳤습니다.

> **팁**
>
> 우리 사이트의 회원가입 화면에는 ‘**구글로 시작하기**’, ‘**카카오로 시작하기**’, ‘**애플로 시작하기**’, ‘**이메일로 시작하기**’ 네 가지 방식이 있다고 합시다. 머릿속에서는 이런 표가 그려져야 합니다 — “설계가 끝나고 데이터가 쌓이면 이런 화면을 보고 싶다”.

| 가입 방식 (method) | 가입자 수 | 비율 |
| --- | --- | --- |
| kakao | 5,612 | 56.1% |
| google | 2,447 | 24.5% |
| email | 1,196 | 12.0% |
| apple | 744 | 7.4% |

‘머릿속에 그린’ 가입 방식별 분포 표. 아직 데이터를 수집하기 *전*이지만, 이런 결과물을 보고 싶다는 그림이 분명하면 이제 ‘무엇을 이벤트로 보내야 할지’가 자연스럽게 따라옵니다.

### 2이벤트 이름 정하기

회원가입 이벤트이기 때문에, 회원가입이 발생할 시점에 `sign_up`이라는 이벤트를 전송하기로 했습니다.

sign_up

### 3속성 정하기

가입 방식별로 필요한 속성을 상상합니다. `method`라는 가입 방식을 의미하는 이벤트 속성(임의로 지어 준 이름)을 배치하고, 그에 맞게 *value*가 들어갈 것을 상상합니다.

3단계: 속성 정해 주기

amplitude.track('sign_up', {method: {google · kakao · apple · email} ← 사용자의 실제 선택});

속성 이름(`method`)은 **우리가 임의로 지어 주는 이름**입니다. 값(value)은 사용자의 실제 가입 방식에 따라 들어옵니다.

이벤트 이름 `sign_up` 하나와 속성 `method` 하나만 정해 두면, 이후 가입자가 어떤 방식으로 가입했는지가 그대로 데이터로 쌓이고, 1단계에서 상상한 ‘가입 방식별 분포 표’를 Amplitude의 Event Segmentation 차트에서 그대로 만들 수 있습니다.

## CASE STUDY 2 — 고객 취향 조사 데이터 설계하기

우리 비즈니스에는 고객의 취향에 따라 제품을 추천해 주는 **취향 조사 모듈**이 있다고 합시다. **총 8단계**로 이루어져 있으며, 고객의 응답에 따라 다른 제품을 추천합니다.

Find your Taste (1/8 → 8/8)

[1/8 옷 스타일] → [2/8 휴양지] → [3/8 향 종류] → [4/8 컬러] → [5/8 이미지] → [6/8 선호 장소] → [7/8 과일] → [8/8 향수 느낌]

8단계로 구성된 ‘Find your Taste’ 취향 조사 모듈. 각 단계마다 고객의 응답이 누적됩니다.

### 1궁금한 것 상상하기

저는 각 단계별로 고객들이 취향 조사를 잘하는지에 대한 **단계별 이탈률**을 보고 싶습니다. 또, ** 어떤 응답들이 가장 많았는지**를 체크할 수 있는 응답 데이터를 시각화하여 보고 싶습니다.

### 2이벤트 이름 정하기

다음 버튼을 누를 때마다 `try_survey`라는 이벤트를 보내기로 결정하였습니다.

try_survey

### 3속성 정하기

총 8단계로 구성되어 있기 때문에 각각의 단계를 넘어갈 때마다 1·2·3 ~ 8까지의 단계 데이터를 볼 수 있도록 `step` 속성을 추가했습니다.

또 고객이 어떤 선택지를 선택하는지 보고 싶어, 각 단계마다 반응하게 되는 응답 선택지를 `response`라는 속성 안에 넣었습니다.

try_survey 이벤트 + 속성 설계

amplitude.track('try_survey', {step: 1 ~ 8, response: 사용자가 선택한 응답});

실제로 데이터가 발생하면 다음과 같은 두 가지 시각화를 Amplitude에서 만들 수 있습니다.

| step | 도달한 사용자 | 이탈률 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 12,847 | — |
| 2 | 10,322 | 19.7% |
| 3 | 8,756 | 15.2% |
| 4 | 7,124 | 18.6% |
| 5 | 6,021 | 15.5% |
| 6 | 5,388 | 10.5% |
| 7 | 4,902 | 9.0% |
| 8 | 4,612 | 5.9% |

`step` 속성을 Funnel Analysis의 단계 또는 Event Segmentation의 분류축으로 두면 단계별 이탈률을 한 화면에 볼 수 있습니다.

> **완료**
>
> **요점.** 처음 1단계 ‘무엇이 궁금한지’를 명확히 하니, 2·3단계의 이벤트 이름과 속성이 거의 기계적으로 결정됐습니다. [로그와 이벤트](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-logs-and-events)에서 말한 ‘질문 먼저’의 효과를 그대로 보여 주는 사례입니다.

## 자주 묻는 질문

### 왜 처음 단계가 ‘궁금한 것 상상하기’인가요?

데이터 그 자체에는 정답이 없기 때문입니다(→ [로그와 이벤트](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-logs-and-events)). “이런 표·차트가 보고 싶다”가 분명하면 그것을 만들기 위한 이벤트와 속성이 자연스럽게 따라옵니다. 거꾸로 “일단 다 보내자”로 시작하면 운영 단계에서 정작 필요한 속성이 빠져 있거나, 분석에 안 쓰는 데이터만 쌓이기 쉽습니다.

### 이벤트는 적게 두고 속성을 많이 두는 게 좋다고 들었는데, 맞나요?

**맞습니다.** 회원가입 사례에서 `signup_google`, `signup_kakao`, `signup_apple` 세 이벤트로 쪼개도 같은 분석은 가능하지만, 차트에서 셋을 합쳐 보거나 Funnel의 한 단계로 묶기가 번거롭습니다. `sign_up` 한 이벤트 + `method` 한 속성이 더 깔끔합니다. 자세한 기준은 [이벤트 세분성](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/how-to-decide-amplitude-event-granularity)에서 다룹니다.

### 1단계에서 ‘머릿속 표’를 어떻게 그리나요?

실제 종이나 슬라이드에 표 모양을 그려 보는 걸 권장합니다. ‘X축에 뭐, Y축에 뭐, 셀에는 어떤 숫자’가 비어 있는 상태로요. 그 표를 채우려면 어떤 KEY가 필요한지가 바로 보입니다.

### 이미 운영 중인 서비스인데 처음부터 다시 택소노미를 짜야 하나요?

처음부터 다 갈아엎을 필요는 없습니다. 이미 들어오는 이벤트 중 *가장 자주 분석에 쓰는 이벤트* 부터 ‘1단계 질문 → 2단계 이벤트 이름 → 3단계 속성’ 흐름으로 점검해 보세요. 그 과정에서 빠진 속성을 찾아 추가하고, 중복되는 이벤트를 합치는 식으로 점진적으로 정리하는 것이 안전합니다.

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### Amplitude 이벤트 택소노미

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- [Amplitude의 로그와 이벤트](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-logs-and-events)
- [Amplitude 이벤트의 구조](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-event-structure)
- [이벤트 택소노미의 정의와 CASE STUDY](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/amplitude-event-taxonomy-case-study) (현재 문서)
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- [Amplitude 속성 이름과 표기법](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/how-to-name-amplitude-properties)
- [Amplitude 속성의 타입](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/how-to-choose-amplitude-property-types)
- [Amplitude의 이벤트와 속성 4계층](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-event-and-properties)
- [Amplitude의 사용자 식별 — Device ID · User ID · Amplitude ID](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/what-is-amplitude-identity)
- [Amplitude Identify call — set·setOnce·add·append·unset](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/how-to-use-amplitude-identify-call)
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- [Amplitude 전자상거래 이벤트 구현](/wiki/playbook/amplitude-event-taxonomy-checklist/how-to-implement-amplitude-ecommerce)