how to visualize the customer page visit pattern on app?

고객이 앱에서 페이지 방문 패턴을 시각화하는 방법을 한국어로 설명드릴게요.

### 1. **데이터 수집 및 준비**
   - **데이터 로깅**: 사용자의 페이지 방문, 타임스탬프, 사용자 ID, 세션 ID, 페이지 체류 시간 등과 같은 중요한 상호작용 데이터를 기록해야 합니다.
   - **데이터 정리**: 각 세션을 사용자가 방문한 페이지 순서와 타임스탬프로 정리하여 사용자 경로를 명확히 파악할 수 있도록 합니다.

### 2. **주요 시각화 기법**

   #### a. **Sankey 다이어그램 (흐름 차트)**
   - **목적**: 고객이 앱에서 각 페이지 간 어떻게 이동하는지를 보여줍니다. 첫 번째로 방문한 페이지와 이후에 어떻게 이동했는지, 이탈하는 지점을 확인할 수 있습니다.
   - **도구**: D3.js, Plotly (Python), Power BI 등에서 Sankey 다이어그램을 만들 수 있습니다.
   - **예시**: 사용자가 첫 페이지에서 두 번째 페이지로 얼마나 이동했는지, 특정 페이지에서 많이 이탈하는지 등을 보여줍니다.

   #### b. **히트맵 (Heatmap)**
   - **목적**: 특정 페이지 내에서 사용자가 가장 많이 상호작용하는 부분을 색상으로 시각화합니다. 예를 들어, 버튼 클릭이나 스크롤 등 특정 요소의 사용 빈도를 볼 수 있습니다.
   - **도구**: Google Analytics, Hotjar 같은 도구를 사용하거나, Matplotlib와 Seaborn 같은 라이브러리로 직접 히트맵을 만들 수 있습니다.
   - **예시**: 사용자들이 특정 페이지에서 가장 많이 클릭하는 영역을 시각화하여 중요한 행동을 분석할 수 있습니다.

   #### c. **순차 패턴 분석 (Sequential Pattern Analysis)**
   - **목적**: 사용자가 앱에서 페이지를 방문하는 순서를 분석하고, 자주 발생하는 패턴을 찾아냅니다. 이를 통해 사용자가 주로 어떤 경로로 앱을 사용하는지 파악할 수 있습니다.
   - **도구**: Markov Chain 모델이나 Python의 `mlxtend` 라이브러리를 사용해 분석할 수 있습니다.
   - **예시**: 사용자가 홈 페이지 → 제품 페이지 → 결제 페이지로 이동하는 빈도를 분석할 수 있습니다.

### 3. **실행 방법**
   - 데이터를 적절히 정리한 후, 위에 언급된 시각화 도구와 기법을 사용하여 고객의 앱 내 페이지 방문 패턴을 시각화할 수 있습니다. 
   - 이러한 시각화는 고객의 이동 경로, 이탈 지점, 주요 상호작용 포인트를 명확히 보여주어 UX 개선이나 마케팅 전략에 중요한 인사이트를 제공합니다.

이해가 쉽게 되었나요? 추가로 궁금한 부분이 있으면 알려주세요!

순차 패턴 분석(Sequential Pattern Analysis)은 사용자가 특정 순서대로 어떤 페이지를 방문하는지 분석하는 데 유용합니다. 파이썬에서는 `mlxtend` 라이브러리를 사용하여 간단한 연관 규칙 기반의 순차 패턴 분석을 수행할 수 있습니다. 여기서는 **Markov Chain 모델**을 기반으로 하는 순차 패턴 분석의 예제를 살펴보겠습니다.

### 1. **설치**
먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다:

```bash
pip install mlxtend
```

### 2. **데이터 준비**
사용자 세션 데이터를 리스트로 정리해봅니다. 각 사용자가 페이지를 방문한 순서에 따라 데이터를 정리해야 합니다.

#### 예시 데이터 (사용자 ID별 페이지 방문 순서):
```python
# 예제: 사용자별 페이지 방문 기록
sessions = [
    ['home', 'product', 'cart', 'checkout'],  # 세션 1
    ['home', 'search', 'product', 'checkout'],  # 세션 2
    ['home', 'product', 'checkout'],  # 세션 3
    ['home', 'search', 'product'],  # 세션 4
    ['product', 'cart', 'checkout'],  # 세션 5
    ['home', 'cart', 'checkout'],  # 세션 6
]
```

### 3. **순차 패턴 분석: Markov Chain**
Markov Chain 모델은 사용자가 현재 상태에서 다음 상태로 이동할 확률을 계산하는 데 적합합니다. 여기서는 각 페이지에서 다른 페이지로 이동할 확률을 계산하는 예제를 살펴봅니다.

#### 단계별로 수행되는 과정:

```python
import pandas as pd
from collections import defaultdict

# 데이터: 사용자 방문 기록
sessions = [
    ['home', 'product', 'cart', 'checkout'],
    ['home', 'search', 'product', 'checkout'],
    ['home', 'product', 'checkout'],
    ['home', 'search', 'product'],
    ['product', 'cart', 'checkout'],
    ['home', 'cart', 'checkout'],
]

# 페이지 전환 횟수 계산
transitions = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

for session in sessions:
    for i in range(len(session) - 1):
        current_page = session[i]
        next_page = session[i + 1]
        transitions[current_page][next_page] += 1

# 전환 확률 계산
transition_probabilities = defaultdict(dict)

for current_page, next_pages in transitions.items():
    total_visits = sum(next_pages.values())
    for next_page, count in next_pages.items():
        transition_probabilities[current_page][next_page] = count / total_visits

# 결과 출력
df = pd.DataFrame(transition_probabilities).fillna(0)
print(df)
```

### 4. **결과 분석**
이 코드는 각 페이지에서 다른 페이지로 이동할 확률을 계산합니다. 예를 들어, 사용자가 'home'에서 'product'로 이동할 확률과 'home'에서 'search'로 이동할 확률을 보여줍니다.

#### 예시 출력:

```
           cart  checkout  product  search
cart        0.0      1.00     0.00    0.00
checkout    0.0      0.00     0.00    0.00
home        0.2      0.00     0.60    0.20
product     0.5      0.50     0.00    0.00
search      0.0      0.00     1.00    0.00
```

#### 해석:
- `home` 페이지에서 `product`로 이동할 확률은 60%, `search`로 이동할 확률은 20%입니다.
- `product`에서 `checkout`으로 이동할 확률은 50%, `cart`로 이동할 확률은 50%입니다.

### 5. **시각화 (선택 사항)**
Markov Chain 모델을 시각화하기 위해 네트워크 그래프를 그릴 수 있습니다.

```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 생성
G = nx.DiGraph()

# 엣지 추가 (페이지 간 확률 기반)
for current_page, next_pages in transition_probabilities.items():
    for next_page, prob in next_pages.items():
        G.add_edge(current_page, next_page, weight=prob)

# 시각화
pos = nx.spring_layout(G)
edges = G.edges(data=True)
weights = [edge[2]['weight'] for edge in edges]

nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color='skyblue', font_size=10, width=weights)
plt.show()
```

이 코드를 실행하면 페이지 간 이동 확률을 시각화한 네트워크 그래프가 표시됩니다. 각 페이지는 노드로 표현되고, 이동할 확률은 엣지의 두께로 표시됩니다.

### 결론
위 코드를 통해 사용자가 앱 내에서 어떻게 페이지를 이동하는지, 어떤 페이지 간 이동이 자주 발생하는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 이탈 지점을 분석하거나, 주요 페이지 경로를 최적화할 수 있습니다.