대시보드 기초 다지기 🔎

와이즈트래커에서 대시보드를 조회하고 다양한 서비스를 이용하는데 필요한 기능을 알려드립니다.

먼저 보고 시작해요 😉

고객사분들이 가장 많이 사용하시는 대시보드에 대한 설명을 정리한 가이드 입니다.
도큐먼트의 내용이 어렵게 느껴지실 때 함께 확인하시면 좋습니다.

데이터 카드

데이터를 나타내는 가장 작은 단위로 한 가지 차원에 대한 여러 지표값을 확인할 수 있습니다.

데이터 카드는 (1) 데이터 카드 목록 카테고리에서 개별적으로 확인하거나 (2) 대시보드 상에서 해당 데이터 카드를 클릭하면 상세 조회가 가능합니다.

[글로벌 필터] 기본 설정

글로벌 필터에서 기본적으로 제공하는 설정은 총 5가지입니다. 조회 기간을 설정할 수 있는 캘린더, 조회 기준, 간략 / 상세 조회, 고객 생애 가치 / 고객 현재 가치 그리고 미디어, 캠페인, 플랫폼 별 필터링 기능을 제공하고 있습니다.

1️⃣ 캘린더

대시보드의 조회 기간을 설정하는 부분입니다. 시작일과 종료일을 선택할 수 있는 기능이 제공되며, 당일 데이터부터 주간, 월간, 연간 데이터로 조회도 가능합니다.

2️⃣ 조회 기준

대시보드의 조회 기준은 총 합계와 시간별 보기, 일자별 보기, 요일별 보기, 주차별 보기, 월별 보기등 총 6개의 기준으로 제공됩니다.

예를 들어, 선택된 기간이 2021. 01. 10 ~ 2021. 01. 17일 때, [일자별 보기]를 선택하면 10일부터 17일까지 x축을 기준으로 8개의 기준이 만들어지고, [시간별 보기]를 선택하면 x축을 기준으로 매 시간마다 나눈 후 각 시간마다 기간의 평균값을 보여줍니다.

3️⃣ 간략 / 상세조회

와이즈트래커는 트래킹되는 데이터 전체를 DB에 보관하여 대시보드 상에서 구현하고 있습니다. 이렇게 빅데이터를 정제하지 않고 다루다 보니 데이터를 조회할 때 로딩시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다.

이를 보완하기 위해 간략조회라는 기능을 제공합니다. RDB(관계형 데이터베이스)를 이용하여, 전일자 데이터를 정제 후 전체 데이터가 아닌 통계치를 제공함으로써 정확도를 최대한으로 유지하면서 보다 빠르게 데이터 조회가 가능합니다.

⚠️ 간략조회/ 상세조회 예시

대시보드를 조회한 일자 : 12/8일 15시

1) 분석 기간이 12/1 ~ 12/8일인 경우

간략 조회 : 12/1 ~ 12/7일까지의 데이터 통계치를 보여줍니다.

상세조회 : 12/1 ~ 12/8일 13시까지의 실시간 데이터를 보여줍니다. (데이터 정제 작업으로 인해 2시간의 격차가 있습니다. )

2) 분석 기간이 12/1 ~ 12/6일 인 경우

과거 데이터 조회이기 때문에 간략조회와 상세조회의 데이터 차이가 없습니다.

⚠️ 간략 조회를 하면 사용할 수 없는 기능이 있나요?

간략 조회 기능을 이용하면 글로벌 필터에서 고객 생애 가치 / 현재 가치 설정을 할 수 없습니다. 또한 미디어, 캠페인, 플랫폼 필터링 서비스도 제공되지 않습니다. 간략 조회에서는 전체 데이터(모수)가 아닌 일부 데이터(통계량)을 제공하는 것이기 때문에 필터링 제공 시 데이터 분석 값에 차이가 발생할 수 있습니다.

4️⃣ 고객 생애 가치 / 고객 현재 가치

와이즈트래커에서는 KPI 주요 지표인 CLV(Customer Lifetime Value)에 따라 유저를 구분하여 데이터를 보여줍니다.

캘린더에서 설정한 조회 기간 안에 앱을 설치한 유저들의 데이터만 불러오는 기능이 고객 생애 가치(CLV)이며, 조회 기간에 앱 설치 유무와 상관없이 전체 데이터를 보고 싶다면 고객 현재 가치로 설정 시 데이터를 조회할 수 있습니다.

조회 기간에 앱을 설치한 유저는 Customer Journey의 시작점이 해당 기간에 포함됩니다. 그래서 시작점부터 현재까지 해당 유저들에게 어떤 인앱 이벤트가 발생하는 지 조회할 수 있다는 의미로 고객 생애 가치라는 용어를 사용합니다.

⚠️ 고객 생애 가치(CLV)에 대한 자세한 설명이 필요합니다.

와이즈트래커 플랫폼 내에서 쓰이는 의미와 달리, 실제 마케팅 지표로 쓰이는 CLV의 의미를 설명드리고자 합니다.

일반적으로 경영학에서 말하는 '고객생애가치'라고 불리는 것이 CLV(Customer Lifetime Value) 혹은 LTV(Lifetime Value)는 고객이 자신의 전 생애에 걸쳐 한 서비스에 지출한(지출할 것으로 예상되는) 총 비용이라는 뜻입니다. 그래서 우리는 보통 한 명의 유료고객을 유치하는 비용보다 CLV가 크면 성공한 마케팅이라고 말합니다.

앱 마케팅에서 CLV를 계산하는 기준은 유저가 완전히 앱을 떠나버린 - 앱으로 돌아올 가능성이 전혀 없는 시점일 것입니다. 하지만 현실적으로 그 시점을 유추하기는 어렵습니다. 그래서 현실적으로 도입할 수 있는 2가지 방법을 사용합니다.

(1) 평균 사용 일수 * ARPDAU = Actual LTV 계산 후, 미래의 LTV 추정 (2) 누적 ARPU에 로그함수 예측 모델 적용

5️⃣ 필터 (미디어 / 캠페인 / 플랫폼)

대시보드 필터 영역은 광고 매체(미디어 파트너)와 캠페인, 플랫폼을 기준으로 대시보드 데이터를 대상으로 필터를 적용 할 수 있습니다. 모든 필터는 검색과 함께 멀티셀렉트가 지원되어 한 번에 2개 이상의 값을 쉽고 빠르게 적용할 수 있습니다.

[글로벌 필터] 고급 설정

글로벌 필터에서 제공하는 고급 설정이 총 2가지입니다. 데이터 카드에서 활성화되는 차원 & 지표 기능과 대시보드 상에서 활성화되는 고급 검색 필터입니다.

1️⃣ [데이터카드] 차원 & 지표

각각의 데이터카드에서 차원과 지표, 세그먼트를 선택하여 확인할 수 있습니다.

차원(Dimension) : 조회하고자 하는 데이터 기준
지표(Metric) : 조회하고자 하는 기준 데이터의 특정 수치

예를 들어, 미디어 파트너 별로 인스톨 수, 세션 수, DAU를 확인하고 싶다면 기준이 되는 차원(Dimension)을 [미디어 파트너]로 설정하고 확인하고 싶은 수치인 지표(Metric)을 인스톨 수, 세션 수, DAU로 선택하면 해당 데이터카드에서 조회할 수 있습니다.

(세그먼트 기능은 준비 중입니다)

2️⃣ [대시보드] 고급 검색 필터

대시보드 글로벌 필터에서 이용할 수 있는 고급 설정으로는 오디언스 필터와 속성 필터가 있습니다.

오디언스 필터의 경우, 미리 지정 해놓은 오디언스 그룹으로 필터링을 진행하여 해당 오디언스 그룹에 속한 유저들의 데이터만 볼 수 있도록 하는 기능입니다. 오디언스 그룹 설정은 아래 페이지를 참고해주세요.

속성 필터의 경우, 특정 속성이 일치하는 데이터만 조회 가능합니다.

차원 속성

제공되는 다양한 데이터 차원 측정 값을 데이터 필터링 조건으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 한국에서 발생한 데이터 만 보려는 경우 사용자 속성을 국가로 선택하고 검색 조건 및 값을 입력 할 수 있습니다.

행동 속성

사용자가 발생시킨 행동 결과를 필터링 조건으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 조회 기간 내에 2 회 이상 설치 한 사용자의 데이터를 조건으로 사용할 수 있습니다.

서비스 유의 사항

대시보드는 수 많은 차원과 지표로 구성되어 있는 다차원의 리포트입니다. 다양한 데이터 종류와 시각화 타입이 혼재되어 있어, 데이터 조회 시 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

와이즈트래커의 글로벌 필터는 조회 시 데이터 로딩 시간을 단축시키기 위해 사용자의 조작을 기다립니다. 글로벌 필터의 조작이 끝나면 필터의 우측에 회색에서 주황색으로 활성화된 조회 버튼을 클릭해주세요. 즉시 조작한 글로벌 필터의 설정값을 기반으로 대시보드를 재 조회 합니다.

⚠️ 저는 부산에서 접속했는데 위치가 서울로 나옵니다. 접속 위치 정보가 다른 경우도 있나요?

와이즈트래커는 접속 디바이스의 IP 주소 정보를 통해 위치 정보를 추출합니다. 데이터 수집 서버에서 접속 유저의 IP를 추출하여 시스템이 미리 가지고 있는 IP별 위치 정보 dictionary에서 검색하여 정보를 추출하기 때문에, IP 주소의 위치 정보가 현재 위치와 다르다면 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

⚠️ 최근 30분 미디어 Top 7 블록에서 설치와 앱 오픈은 어떤 기준으로 집계되나요?

와이즈트래커의 트래킹 링크를 클릭하여 앱 설치를 진행하면 "앱 설치"로 집계가 되며, 해당 매체로 앱을 설치한 유저가 최근 30분 동안 앱에 접속한 횟수를 "앱 오픈"으로 집계합니다.

예를 들어, 09:30 ~ 10:00 기준으로 실시간 데이터를 조회할 때 09:32 유저 A가 "Naver"라는 미디어를 통해 설치 09:40 유저 A가 앱 오픈 09:45 유저 A가 앱 종료 후 다시 오픈일 때, 설치는 1건 앱 오픈은 2건으로 집계됩니다.