앱·웹 성능 모니터링 솔루션 MAXY

장애 디버깅 가이드는 앱에서 발생하는 오류와 Crash, ANR을 실시간으로 수집하고, 원인을 찾는 데 필요한 것을 크래시 상세 한곳에 모읍니다. Stack Trace와 발생 환경, 그리고 크래시 직전에 앱이 남긴 이벤트 이력까지입니다. 같은 오류가 몇 번, 어느 앱 버전에서 났는지는 타겟 분석이 집계하므로, 수십 건의 로그 중 무엇을 먼저 봐야 하는지가 바로 드러납니다. 오류 정보를 해석하는 데 쓰이던 시간 자체가 줄어듭니다.

고객 세션 리플레이는 오류를 겪은 손님이 그 직전에 어떤 화면을 거쳐 무엇을 눌렀는지를 시간순으로 되짚어 보여줍니다. 오류가 발생했다는 사실만으로는 재현이 어렵지만, 손님이 실제로 지나온 경로가 남아 있으면 문제 상황을 그대로 다시 만들어 볼 수 있습니다. 특정 손님의 특정 시각을 지정해 그 순간의 페이지 로딩 시간과 발생한 오류를 확인하고, 단말·통신 환경은 같은 세션의 상세 정보에서 이어서 볼 수 있어, 민원 대응의 근거 데이터가 됩니다.

고객 행동 분석은 손님 한 명의 한 세션이 어떤 페이지를 어떤 순서로 지나갔는지를 흐름으로 펼쳐 보여줍니다. 페이지마다 머문 시간과 활성 시간을 따로 재기 때문에, 열려 있기만 했던 화면과 손님이 붙들려 있던 화면이 구분됩니다. 그 자리에서 난 에러와 Crash, ANR, 백그라운드 전환까지 같은 흐름 위에 얹히므로, 민원이 들어왔을 때 그 손님이 어디서 무엇을 겪었는지를 페이지 단위로 되짚을 수 있습니다.

퍼널 분석은 서비스 이용 과정을 단계로 나누어 각 단계의 전환율과 이탈률을 수치로 보여줍니다. 손님이 어느 단계까지 진행하다 멈추는지가 드러나면 어느 화면을 먼저 손봐야 하는지에 대한 판단 근거가 생깁니다. 단계마다 이탈률이 나란히 놓이므로 어디서 가장 많이 빠져나가는지를 비교할 수 있고, 개선 과제의 우선순위를 근거를 갖고 정할 수 있습니다.

코호트 분석은 가입 시점이나 특정 행동을 기준으로 사용자를 묶어, 시간이 지나면서 얼마나 남는지를 비교합니다. 어떤 그룹이 서비스에 계속 남고 어떤 그룹이 떠나는지, 특정 시점의 변화가 이후 이용에 어떤 영향을 주었는지를 확인할 수 있습니다. 캠페인이나 서비스 개편의 효과를 집행 시점의 클릭 수가 아니라 그 이후 몇 주간의 실제 이용 행동으로 검증하는 기준이 마련됩니다.