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# 룰 세그먼트

> 룰 필터를 통해 직접 유저를 타겟팅 해보세요

<Info>
  룰 세그먼트를 통해서 원하는 조건에 해당하는 유저 집단을 뽑을 수 있습니다.

  특정 상품을 구매한 유저, 특정 쿠폰을 보유한 유저와 같은 조건을 직접 설정해야 할 때 사용해보세요!
</Info>

<Frame caption="룰 오디언스 생성 화면">
  <img src="https://mintcdn.com/blux/3xdkiIblCm0x0jvU/4.audience/imgs/rule_audience_first.png?fit=max&auto=format&n=3xdkiIblCm0x0jvU&q=85&s=6a3daa2e945ef6c435713f1ee542114e" alt="" width="2514" height="1578" data-path="4.audience/imgs/rule_audience_first.png" />
</Frame>

***

## 룰 세그먼트 사용하기

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/blux/iuI5olOEC88DPM0q/4.audience/imgs/rule_segment_example.png?fit=max&auto=format&n=iuI5olOEC88DPM0q&q=85&s=648686f73a74a07ae7a136052d108198" alt="Rule Segment Example Pn" width="1718" height="674" data-path="4.audience/imgs/rule_segment_example.png" />
</Frame>

필터로는 **이벤트 속성, 유저 속성, 캠페인 수신, 결제 금액**을 기준으로 조건을 추가할 수 있습니다.

* 유저 속성: 유저의 나이, 보유하고 있는 포인트 등 유저 데이터를 기반으로 조건을 설정할 수 있습니다.
* 캠페인 수신: 특정 캠페인을 수신 했거나 수신하지 않은 경우로 조건을 설정할 수 있습니다.
* 결제 금액: 유저의 결제 금액(order로 계산)을 기준으로 조건을 설정할 수 있습니다.

### 룰 세그먼트 종류

룰 세그먼트로 추가할 수 있는 조건은 총 4가지 종류가 있습니다.

* 이벤트 속성
* 유저 속성
* 캠페인 수신 기준
* 결제 금액 기준

룰 필터별 세부 설명은 [\[룰 필터 설정하기\]](/4.audience/5.filter)를 참고해주세요.

***

## 예상 모수 확인하기

유저 수 확인하기 버튼을 클릭해 채널별 예상 발송 수 계산이 가능합니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/blux/wkpuogVJfz1d0RO2/4.audience/imgs/expected_audience.png?fit=max&auto=format&n=wkpuogVJfz1d0RO2&q=85&s=ab12789130eb53ea953fbaa7e412fa3e" alt="expected audience" width="1804" height="766" data-path="4.audience/imgs/expected_audience.png" />
</Frame>

예상 모수는 아래 순서에 따라 계산됩니다.

1. 캠페인에서 설정한 **룰 필터 조건**을 충족하는 유저를 먼저 선별합니다 (이벤트 발생 여부, 사용자 속성, 기간 조건 등)
2. 선별된 유저를 **회원 / 비회원**으로 구분합니다
   * user\_id 존재 → 회원 유저
   * user\_id 미존재 → 비회원 유저
3. **채널별 발송 가능 여부**를 각각 확인합니다
   * 앱푸시: 모바일 디바이스 정보 및 푸시 토큰 존재 여부
   * 카카오 메시지(브랜드 메시지, 친구톡 등): 마케팅 수신 동의 및 카카오 친구 추가 여부(친구추가 여부는 발송 이력을 기반으로 계산됩니다)
   * 문자(SMS/LMS): 광고성 문자 수신 동의 여부
4. 최근 발송 이력을 기준으로 **채널별 발송 실패 상태**를 함께 고려합니다
   * 직전 발송에서 해당 채널로 정상 발송되지 않은 유저는 해당 채널의 예상 모수에서 제외됩니다

위 조건을 모두 만족한 유저가 각 채널의 예상 모수에 포함됩니다.

<Warning>
  유저 수가 많으면 정확한 숫자를 계산하는 데 시간이 오래 소요될 수 있으며, 예상모수의 오차범위는 시간이 지날 수록 0으로 수렴하여 더욱 정확해집니다.
</Warning>