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데이터 분석 방법

• 참고
  • 광고 단가
    • 
      • CPM (Cost Per Mille) : 광고 1,000번 노출 당 과금
      • CPC (Cost Per Click) : 광고 클릭 당 과금
      • CPI (Cost Per Install) : 설치당 과금
      • CPA/CPE (Cost Per Action, Cost Per Engagement) : 앱/서비스 실행 및 행동에 대한 과금
  • 광고 종류
    • 배너 광고
    • 인터스티셜 : 스크린 가득 채우는 광고
    • 네이티브 광고 : 컨텐츠, 서비스 내에 자연스럽게 결합되어 있는 광고
    • 비디오 광고
    • 리치 미디어 : 형식에 제한 없는 광고 (게임, 동영상, 상호작용)
    • 리타겟팅
  • 그 외 용어
    • Impression : 노출
    • CTR (Click Through Rate) : 노출당 클릭률
    • CR (Conversion Rate) : 전환율
    • eCPM(effective Cost Per Mille) : 유효 1,000회 노출당 비용
    • eCPI(effective Cost Per Install) : 유효 앱 설치당 비용
  • 유저 관련 용어
    • 진성유저 : 지속적으로 사용하는 유저
    • DAU/MAU (Daily Active User / Monthly Active User) : 기간 별 사용자 수
    • ARPU (Average Revenue Per User) : 유저 1인당 평균 매출
    • LTV (Lifetime Value) : 고객 생애 가치. 유저가 사용하는 총 기간동안 지불하는 총액
    • UAC (User Acquisition Cost) : 유저 확보 비용. 유저 한명을 확보하기까지 지불한 총비용

ARPU (Average Revenue Per User)

• 수익 전체를 가입자로 나눈 단위당 매출.
• 1명의 사용자가 지불한 평균 금액.
• 계산
  • 일간 : 일매출 / DAU
  • 월간 : 월매출 / MAU

ARPPU (Average Revenue Per Paid User)

• ARPU와 달리 결제한 사용자로 나눈 단위당 매출
• 계산
  • 일간 : 일매출 / PU (Paid User) (일간 결제한 순수 사용자수)
  • 월간 : 월매출 / PU (Paid User) (월간 결제한 순수 사용자수)

LTV (Lifetime Value)

• 유저 생애 가치
• CPI(Cost Per Install), 매출, ROI (Return on investment)와 같이 LTV도 수익성을 평가하는 지표
• 정의
  • 한명의 유저가 서비스에 진입하여 최종 이탈까지 생산해낸 가치
• 계산
  • 
    • 기간별 유저당 평균 수익 / 유저 이탈률
    • ex) 한달동안 유저당 평균수익(ARPU)가 10,000이며, 이탈한 유저 비율(Churn)이 60%라면, LTV = 16666이라고 함.
• 위를 통해 CPI 전략 및 예산을 얼마나 사용할지 등에 도움을 줌
  • UA(User Acquistion)에 지출한 비용보다 새롭게 유입된 유저가 더 가치있는지.
  • 장기적으로 ROI가 적정한지
  • 유저 유입보다 리텐션에 집중해야 할 시점인지.
• 해석
  • LTV > CPI
    • 예산을 잘 사용하고 있으며, 마켓 수수료를 제외한 CPI가 LTV의 70% 이하라면 UA를 진행해볼만 함
  • LTV < CPI
    • 서비스 수익 모델 재점검이 필요함.

AARRR (해적 지표)

• 스타트업에 매력적인 분석방법

• 단계별 핵심 지표

  • Acquisition : 어떻게 우리 서비스를 접하고 있는가
    • DAU, MAU, New User
      • 사용자를 획득하는 단계
      • 여러 채널을 통해 얼마나 많은 사용자가 유입됬는지
      • 신규 사용자는 얼마나 되는지
  • Activation : 사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가
    • Bounce Rate, Avg.PV, Avg.Duration, Signup
      • 서비스 첫페이지에서 이탈하는 비율
      • engagement는 어떻게 되는지
  • Retention : 서비스 재사용률은 어떻게 되는가
    • Retention Rate
      • 서비스 만족도를 가장 잘 대변
      • 푸시, 메일링, 리뉴얼 등으로 Retention을 올려야함.
  • Referral : 사용자가 자발적 공유를 하는가
    • Channel, SNS Share Rate
      • 서비스 공유를 통해 얼마나 많은 사용자를 다시 확보하는지
      • Acquisition과 맞물려 선순환을 만듬
  • Revenue : 매출으로 연결되고 있는가
    • Conversion
      • 수익과 연관된 행동을 하였는지.

• 목표 : Vanity Metrics(트래픽)지표 보다는 Actionable Metrics에 집중하여 개선 방향을 잡고 최적화 할 수 있도록 분석!

Cohort

• cohort
  • 특정 기간에 특정 경험을 공유한 사용자의 집합
• cohort 분석
  • 특정 기간에 특정 경험을 공유한 집단 간 행동패턴 비교/분석
• 타겟 분석과 유사해 보이지만, "특정 기간"이 같다는 조건과 "특정 경험"을 기준으로 그룹을 분류 한다는 점이 차이
  • 사용자 그룹을 나눠서 뭘? 분석할 것인가!
    • 가입일 기준
      • 2019년 10월 1일 가입한 사용자들에 대한 Retention 분석
        • 특정 기간 : 2019년 10월 1일
        • 특정 경험 : 가입한 사용자
• 어떤 비교/분석을 할까?
  • 재사용률, 제거률 등
• 왜 필요한가?
  • 사용자 그룹의 차이를 보기 쉽게 나타내줌.
• 주의 할점
  • Cohort에서 많이하는 가입일 기준 retention 분석에서는 가입일 마다 사용자수가 다양하기 때문에 retention을 전체에 대한 비율보다는 바로 전 기간에 대한 비율로 볼 것!
• 목표 : 서비스가 잘 되고 있는지 분석!

Funnel

• 특정 목표를 달성하기 위한 유저행동을 단계별로 분석하는 방법
  • 각 단계별로 사용자가 이탈하기 때문에 좁아지는 깔떼기 형태 그래프
• 단계
  • 최종 목표 설정 (Referral)
    • 최종 목표부터 거꾸로 단계별 KPI를 잡을 수 있음
      • 10%만 남았으면 목표치 * 10 을 깔때기의 시작 부분의 KKPI
  • 깔떼기 단계 설정 (Retention, Activation, Acquistion)
  • 단계별 이탈률 측정
    • 이탈률이 높은 step부터 개선하면 됨!
      • 어디가 문제인지는 찾음!
      • 왜 문제인지는 따로 분석 필요
• 타사 활용
  • 랜딩페이지 전환률/공유 기능/ 초대기능
  • 성장 로드맵
    • 사용자 획득/ 활성화/ 유지,참여/ 부활
  • 회원가입 절차
• 목표 : 어디에 집중해서 서비스를 개선할지 분석!

기여도

• First Touch Point
  • 성과를 발생시킨 시점에 가장 처음 접속한 광고에 성과!
  • 최초 상품/브랜드 알리는 광고
• Last Touch Point
  • 성과를 발생시킨 시점에 가장 마지막 접속한 광고에 성과!
  • 구매할인 이벤트처럼 직접구매 유도시
• Linear
  • 성과를 발생시킨 시점에 접속한 모든 광고에 1/n
  • 정보공유, 바이럴마케팅 등
• Time Decay
  • 시간에 따라 마지막에 접속한 광고에 가중해서 성과!
  • 여행/숙박 상품과 같이 구매결정 소요시간이 긴 상품의 마케팅
• U-Shape
  • 성과를 발생시킨 시점에 처음과 마지막에 접속한 광고에 가중치 UP!
  • 신규고객, 기존고객 모두 타겟하며, 다양한 매체가 섞인경우