애널리틱스 오버뷰
조회 기간 내에 집계된 모든 인앱 이벤트를 나타내는 대시보드입니다. 보다 깊이 있는 데이터 분석은 User Flow, Funnel, User Tier 그리고 Distribution 대시보드로 지원합니다.
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조회 기간 내에 집계된 모든 인앱 이벤트를 나타내는 대시보드입니다. 보다 깊이 있는 데이터 분석은 User Flow, Funnel, User Tier 그리고 Distribution 대시보드로 지원합니다.
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전체 인스톨, 세션, 페이지뷰, 매출액
DAU 합계와 평균
유니크 유저수와 ARPU
일자별 Stickiness와 트렌드
리텐션 트렌드
상단에 있는 KPI 카드는 조회 기간 동안의 핵심 데이터를 합계 또는 평균 치로 제시합니다. 개별 KPI의 명칭을 클릭하면 일별 수치를 확인할 수 있습니다.
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 |
DAU와 수익은 왼쪽 축을, ARPU는 오른쪽 축을 기준으로 차트에 표시됩니다. 하루 동안의 유저 베이스와 수익성이 어떤 추세로 변해가는지를 파악하는데 유용합니다.
앱에서 긍정적인 경험을 한 유저는 높은 확률로 앱을 다시 사용할 것입니다. 유저의 이런 행동을 수치로 표현한 대표적인 지표가 바로 Stickiness 입니다.
⚠️ Stickiness는 어떻게 계산하나요?
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 차트는 2개의 탭에서 각자 다른 관점으로 리텐션 데이터를 표시합니다.
기본값으로 선택되어 있는 리텐션 종합 차트는 조회 기간 내의 모든 인스톨에 대한 7일치 리텐션을 표시합니다. 가장 핵심적인 초기 리텐션을 리텐션 대시보드로 이동하지 않고도 간편하게 확인할 수 있습니다.
일반적인 리텐션 차트와는 다르게 일자별 리텐션은 인스톨 이후 특정 날짜(Nth Day)의 리텐션만을 차트로 표시합니다. 예를 들어, 드롭다운 메뉴에서 3 Day를 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 유용합니다.
