서비스 핵심 성과 지표 정의
와이즈트래커에 쓰이는 핵심 성과 지표에 대해 설명합니다.
Last updated
와이즈트래커에 쓰이는 핵심 성과 지표에 대해 설명합니다.
Last updated
어트리뷰션 메뉴에서 사용하는 주요 핵심 지표에 대해 설명합니다.
인스톨
앱을 설치하여 오픈한 수
Non - organic 인스톨
와이즈트래커의 트래킹 링크로 앱이 인스톨된 수
Organic 인스톨
와이즈트래커의 트래킹 링크를 통하지 않고 앱이 인스톨된 수
딥링크 실행
앱 기설치자가 트래킹 링크로 앱을 오픈한 수
리타겟팅 클릭
리타겟팅용 트래킹 링크가 클릭된 수
리어트리뷰션
리타겟팅용 트래킹 링크로 앱이 설치된 수
리인게이지먼트
앱기설치자가 리타겟팅용 트래킹 링크로 앱을 오픈한 수
리타겟팅 컨버젼
리어트리뷰션 수 + 리인게이지먼트 수
⚠️ 리타겟팅용 트래킹 URL 생성 방법이 궁금합니다.
어트리뷰션 링크 생성시 [고급 설정]을 클릭하여 리타겟팅 여부를 "예"라고 체크합니다. 리타겟팅용 트래킹 링크의 성과는 모두 [리타겟팅 캠페인] 대시보드에서 확인됩니다. 사용 중인 어트리뷰션 링크를 리타겟팅용으로 변경할 시 데이터 충돌 리스크가 있으므로 주의합니다.
애널리틱스 메뉴에서 사용하는 주요 핵심 지표에 대해 설명합니다.
세션
유저가 앱을 오픈하여 이탈하기까지의 시간. 유저가 앱을 오픈한 후 30분간 어떤 액션도 취하지 않았을 때 이탈했다고 정의. 와이즈트래커는 조회기간 내 발생한 세션(방문) 수의 총합계로 집계.
평균 세션 시간
유저 한 명의 평균 세션시간
페이지뷰
유저가 조회한 페이지 수 합계. 새로고침, 이전/다음 이동 시에도 페이지뷰는 증가.
DAU
하루동안 앱에 접속한 유저수. 와이즈트래커의 유니크한 식별자로 데이터 수집.
유니크 유저
조회기간 내 앱에 접속한 실제 유저수 (organic/non-organic 통합) -광고식별자 기준으로 수집하기 때문에 동일 유저의 재접속은 카운트하지 않음
ARPU
유니크 유저 1인당 평균 결제금액
ARPPU
실구매한 유니크 유저 1인당 평균 결제금액
stickiness
유저의 앱 재사용률 파악하기 위한 지표
= DAU/MAU
와이즈트래커에선 여러번 접속한 유저의 중복값을 제거하기 위해 유니크 유저(new session)/유니크 유저(stickiness)로 데이터를 수집.
⚠️ 웹의 DAU,유니크 유저 집계 기준이 궁금합니다.
웹은 와이즈트래커 웹 SDK 에서 발행한 UUID와 쿠키를 매칭하여 DAU와 유니크 유저를 수집합니다. 유니크 유저는 쿠키 고유 ID 개수를 사용하여 중복제거 합니다.
이 카운트 기준에는 2가지의 예외 상황이 있습니다.
쿠키가 삭제될 경우, 식별자가 초기화되어 동일 방문자라 하더라도 신규 방문자라고 식별하게 됩니다.
동일 방문자가 다중 브라우저를 사용하여 웹에 접속하는 경우, 각각의 브라우저마다 새로운 쿠키가 발생하게 됩니다. 이 경우에도 각 브라우저마다 신규 방문자라고 식별합니다.
해당 2가지 예외 상황에서 동일 방문자에 의한 카운트가 증가할 수 있습니다.
와이즈트래커의 고유 식별자를 기준으로 하루(DAU)/일주일(WAU)/한달(MAU)를 데이터 수집하고 있습니다.
DAU : 00시 부터 당일 23시 59초까지 동일한 와이즈트래커 고유식별자를 1로 카운트
WAU : 일요일 00시부터 토요일 23시 59초까지 동일한 고유식별자를 1로 카운트
MAU : 1일 00시부터 말일 23시 59초까지 동일한 고유식별자를 1로 카운트
구체적인 예시를 들어보겠습니다. 아래의 이미지는 A라는 유저가 한달 동안 앱에 접속한 일자를 노란색 블록처리한 달력입니다. 그렇다면 A 유저의 한 달동안의 총 DAU,WAU, MAU 합계 카운트는 어떻게 될까요?
데이터는 DAU : 6 / WAU : 3 / MAU : 1 로 카운트 수집 됩니다. DAU는 유저가 앱에 접속한 일자마다 새롭게 카운트하여 총 6 카운트가 됩니다. WAU는 주별로 새로 카운트를 시작하며, MAU는 한달마다 새로 카운트를 시작합니다.
고유한식별자 수집시, 예외상황
만약 A유저가 2일에 앱을 접속한 후 앱을 삭제했습니다. 그리고 3일로 넘어가기 전 앱을 재설치하여 오픈한 경우, 고유 식별자가 새로 발행하며 A유저를 신규 유저라고 식별하게됩니다. 해당 경우, 2일에 유저 A가 발생시킨 DAU는 2로 카운트됩니다. 이처럼 DAU/ WAU/ MAU 는 앱 설치/삭제에 따라 중복하여 집계되는 경우가 있습니다.
그렇기 때문에 와이즈트래커에선 앱 설치/삭제와 관계없이 동일한 유저라고 인식 가능한 유니크 유저수 또한 트래킹하고 있습니다.
와이즈트래커의 dau 상세뷰어를 확인할 시, 테이블 데이터는 아래처럼 확인이 됩니다.
2022-12-01
9400
6400
9400
8600
2022-12-02
9900
5100
6400
8900
2022-12-03
10200
4700
5600
9300
2022-12-04
9800
9800
4700
8900
2022-12-05
8800
5900
3800
8000
2022-12-06
8400
4700
3400
7700
2022-12-07
8100
4000
2900
7500
이 테이블은 2022.12.01 일부터 2022.12.07일까지 조회일자로 설정한 뒤 뽑은 임의 데이터입니다. 이 데이터를 어떻게 해석해야 할까요? 데이터를 분리하여 보면 조금 더 쉬워집니다.
DAU
12월 1일 : 9400
12월 2일 : 9900
12월 2일 DAU는 1일에 들어온 신규유저가 2일에 재접속한 경우도 포함하여 카운트한 결과일까요? 답은 YES입니다.
달력예시를 다시 확인해보세요. DAU는 하루마다 앱에 접속한 유저를 체크하는 지표입니다. 1일에 접속했더라도 2일에 접속했다면 2일의 DAU에 카운트되어야 합니다.
2. WAU
12월 1일(목요일) : 6400
12월 2일(금요일) : 5100
12월 3일(토요일) : 4700
12월 4일(일요일) : 9800
WAU는 일주일(일요일부터 토요일) 단위로 접속한 유저를 카운트하는 지표입니다. 그러나 지금은 조회일자 설정이 목요일부터 다음주 수요일까지 설정되어 있습니다. 이것을 달력으로 표현하면 아래와 같습니다.
이렇게 한 주의 중간부터 WAU를 확인하는 경우, 12월 1일의 6400 WAU는 어떤 의미일까요?
WAU는 한 주에 한 번이라도 앱에 접속한 유저는 동일한 주간 동안 재카운트 하지 않습니다. 1주간의 접속유저를 카운트하는 지표이니까요.
목요일에 수집된 6400 WAU는 일요일(11/27)부터 수요일(11/30)까지 한 번도 접속한 적 없는 유저가 목요일(12/1)에 처음 접속한 경우 카운트된 결과입니다. 같은 논리로 토요일(12/3)에 수집된 4700 WAU는 한 주 동안 접속한 적 없는 유저가 일주일이 마무리되는 마지막 일에 처음 접속한 경우 카운트된 결과입니다.
그리고 새로운 주(12월 4일)가 시작되며 WAU는 지난 주와 상관없이 다시 카운트를 시작합니다. 만약 지난 주 토요일(12/3)에 들어온 유저가 이번 주 일요일(12/4)에 들어왔다면, 카운트하여 데이터 수집하는 것입니다.
3. MAU
12월 1일 : 9400
12월 2일 : 6400
MAU는 가장 확인하기 쉬운 지표입니다. 12월 1일에 들어온 유저를 제외하고 12월 2일에 새로 들어온 유저가 6400 MAU이라고 해석하면 됩니다. 12월 3일은 1일과 2일에 접속한 유저를 제외하고 3일에 새로 접속한 유저만 확인되며 이 패턴은 12월 말일까지 이어집니다. 12월 31일은 1일부터 30일까지 접속한 유저를 제외하고 31일에 새로 접속한 유저만 확인됩니다.
그렇다면 12월 1일부터 31일까지 데이터 수치는 점증적으로 감소하여 나올 것이라고 생각하실 수도 있습니다. 하지만 꼭 그렇지는 않습니다. 고객사마다 처한 상황이 다르기 때문인데요. 임의 데이터처럼 점증적으로 감소하는 고객사도 있지만 전날 3600 MAU였지만 오늘 5900 MAU로 증가하는 고객사의 경우도 많습니다.
이유는 여러가지가 있을 수 있습니다. 고객사의 비즈니스 성격으로 인해 특정 일자에만 유저가 급증하는 경우, 프로모션과 광고 캠페인을 진행하여 새로운 유저가 증가하는 경우 등등 다양합니다.
이처럼 DAU/WAU/MAU 는 일자마다 데이터를 확인하는 것보다 데이터의 흐름을 파악하고 데이터 수치가 어느 날 급증하거나 급락하는 신호를 인지하거나 유저가 앱에 접속하는 패턴 등을 확인하는 대시보드로 유용하게 쓰일 수 있습니다. 그리고 그 이유를 찾기 위해서 다른 대시보드를 함께 살펴봐야 합니다.
4. 유니크 유저
DAU/WAU/MAU가 유니크유저를 수집하는 기준과 다른 점은
1. 고정된 시간값이 있습니다. (하루/일주일/한달)
2.앱 삭제&재설치할 경우 동일 유저를 재카운트하는 경우가 있습니다.
하지만 유니크 유저는 설정된 조회일자에 따라 데이터가 새롭게 정제되며 앱삭제&재설치 유무와 상관없이 동일한 디바이스이면 같은 유저라고 식별합니다.
12월 1일 : 8600
12월 2일 : 8900
12월 3일 : 9300
조회일자 첫번째날(12/1)에 접속한 유저를 제외하고 조회일자 두번째날(12/2)에 새로 접속한 유저를 카운트하여 8900이란 결과가 나옵니다. 조회일자 마지막날(12/7)은 12/1 - 12/6까지 접속한 유저를 제외한 후 마지막날 새로 접속한 유저가 7500 이란 결과나 나옵니다.
MAU 데이터 수집과 비슷하다고 느끼실 수 있습니다. 하지만 MAU가 한 달을 기준으로 카운트하는 것과 달리 유니크 유저수는 조회일자를 기준으로 카운트합니다.
만약 조회일자를 12월2일부터 12월7일로 재설정한 경우
MAU는 12월 1일에 접속한 유저를 제외하고 12월 2일에 새로 접속한 유저를 카운트합니다.
유니크유저는 12월 1일과 상관없이 조회일자 첫번째날(12/2)에 접속한 신규 유저를 카운트합니다.
12월 1일은 조회일자에 포함되지 않으므로 유니크유저는 12월 2일이 첫번째 날이라고 상정하여 데이터를 정제합니다. 12월 1일에 앱에 접속한 유저 A가 12월 2일 앱에 다시 들어올 경우, 유니크 유저는 조회일자 기준으로 처음 들어온 유저라고 식별하여 카운트하는 것입니다.
이처럼 유니크유저수는 조회일자에 따라 정제되는 데이터가 변화하므로 DAU/WAU/MAU 데이터와 수집기준이 다르다는 점을 기억해주시기 바랍니다.
