# 애널리틱스 오버뷰 ## 대시보드로 알 수 있는 것 * 전체 인스톨, 세션, 페이지뷰, 매출액 * DAU 합계와 평균 * 유니크 유저수와 ARPU * 일자별 Stickiness와 트렌드 * 리텐션 트렌드 ## 차트 조회 ### KPI 상단에 있는 KPI 카드는 조회 기간 동안의 핵심 데이터를 합계 또는 평균 치로 제시합니다. 개별 KPI의 명칭을 클릭하면 일별 수치를 확인할 수 있습니다. ![](https://4276253357-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-M_ZKcnBFmefw9Yfed6b%2F-MeOJ6i3LuUH3ce8P2YM%2F-MeOMcxElQ9nTUKwRWXF%2F%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%87%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_01.png?alt=media\&token=8401b8e8-450e-476a-8df5-3d2ed0df2b83) | KPI | 설명 | 비고 | | ------ | --------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | | 인스톨 | 조회 기간 내에 발생한 앱 설치 숫자 | Re-Attribution을 통해 인스톨된 수치를 포함 | | 세션 | 조회 기간 내에 발생한 세션 숫자 | | | 페이지뷰 | 조회 기간 내에 발생한 페이지뷰 숫자 | | | 수익 | 조회 기간 내에 발생한 매출액 | | | DAU | 조회 기간의 DAU 합계 | | | 평균 DAU | 조회 기간의 DAU 평균치 | | | 유니크 유저 | 조회 기간 동안 서비스(앱 또는 웹사이트)를 사용한 유저수에서 중복을 제거한 수치 | 앱은 고유 식별자(ADID와 IDFA) 개수를, 웹사이트는 쿠키 고유 ID 개수를 사용하여 중복제거 | | ARPU | Average Revenue Per User의 약어로, 조회 기간 내에 발생한 매출액을 해당 기간의 고유 유저수로 나눈 수치 | Revenue/Unique Users = ARPU | ### DAU & 수익 DAU와 수익은 왼쪽 축을, ARPU는 오른쪽 축을 기준으로 차트에 표시됩니다. 하루 동안의 유저 베이스와 수익성이 어떤 추세로 변해가는지를 파악하는데 유용합니다. ![](https://4276253357-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-M_ZKcnBFmefw9Yfed6b%2F-MeOJ6i3LuUH3ce8P2YM%2F-MeOMsrYfu2nCqJCxb1H%2F%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%87%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_02.png?alt=media\&token=171a3200-7262-46e2-8f76-ee741b3ef7e1) ### Stickiness Trend Chart 앱에서 긍정적인 경험을 한 유저는 높은 확률로 앱을 다시 사용할 것입니다. 유저의 이런 행동을 수치로 표현한 대표적인 지표가 바로 Stickiness 입니다. **⚠️ Stickiness는 어떻게 계산하나요?** $$ \frac{산출일에 대한 중복 제거된 ADID/IDFA 수 = UC}{산출일을 제외한 이전 30일간의 중복 제거된 ADID/IDFA 수 = STKUC} \times \mathbf{100} = Stickiness $$ #### Stickiness Chart
이 차트는 다음 기준으로 데이터를 나타냅니다. * UC, STKUC 는 왼쪽 축을 기준으로 표시됩니다. * STKUC 는 해당 날짜를 제외한 이전 30일간의 중복 제거된 ADID/IDFA 수입니다. \ 예를들어 10/24일의 MUC는 09/24 는 부터 10/23 까지의 중복 제거된 ADID/IDFA 수를 의미합니다. * Stickiness는 오른쪽 축을 기준으로 표시됩니다. * 시간의 흐름에 따른 Stickiness 변화를 측정할 수 있습니다. ### 리텐션 종합 리텐션 차트는 2개의 탭에서 각자 다른 관점으로 리텐션 데이터를 표시합니다. ![](https://4276253357-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-M_ZKcnBFmefw9Yfed6b%2F-MeONVp-i0RfhJyz8Odw%2F-MeOP6b_4ca8U4f__Dbu%2F%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%87%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_04.png?alt=media\&token=9b353bd4-0fba-445b-a8de-80f3a8d0c651) 기본값으로 선택되어 있는 리텐션 종합 차트는 **조회 기간 내의 모든 인스톨에 대한 7일치 리텐션을 표시**합니다. 가장 핵심적인 초기 리텐션을 리텐션 대시보드로 이동하지 않고도 간편하게 확인할 수 있습니다. ### 일자별 리텐션 ![](https://4276253357-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-M_ZKcnBFmefw9Yfed6b%2F-MeONVp-i0RfhJyz8Odw%2F-MeOPWgmeaL97NqADjNB%2F%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%87%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_05.png?alt=media\&token=76eafe23-900e-4c1a-acec-261067c77ed4) 일반적인 리텐션 차트와는 다르게 일자별 리텐션은 인스톨 이후 특정 날짜(Nth Day)의 리텐션만을 차트로 표시합니다. 예를 들어, 드롭다운 메뉴에서 *3 Day*를 선택했다면, *앱 인스톨 이후 3일째 되는 날의 리텐션만* 라인 차트로 그려지게 됩니다. 서비스 개편, 요금정책 변경 등 **서비스 상의 중대한 변화가 리텐션에 어떤 영향을 미치는지 파악하는데 유용**합니다.