지표 분석

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회사의 가장 기본적인 목적, 높은 수익을 올리기 위해서는 많은 유저와 그 유저로부터 나오는 매출이 필요합니다. 이번 글에서는 유저와 관련된 지표는 무엇이 있는지, 지표를 활용한 분석을 소개해보겠습니다.

지표 분석 지표 분석
UV(Unique Visitor) 순 이용자 수 (중복제외)
AU(Active User) 활성 이용자 수
DAU(Daily Active User) 하루 내 활성 이용자 수
WAU(Weekly Active User) 한 주 내 활성 이용자 수
MAU(Monthly Active User) 한 달 내 활성 이용자 수
RU(Registered User) 가입자 수
NRU(New Registered User) 신규 가입자 수
RRU(Return Registered User) 복귀 유저 수
TS(Time Spent) 이용자의 평균 이용 시간
CU(Concurrent User) 동시 접속자 수
MCU(Maximum Concurrent User) 최대 접속자 수
ACU(Average Concurrent User) 평균 접속자 수

1. UV & AU

  • UV와 AU 모두 비슷한 의미로, 웹이나 앱 등의 서비스를 이용한 경험이 있는 이용자 수를 의미합니다.
  • 한 이용자가 여러 번 접속했더라도 1명으로 간주합니다.

PV와 UV 비교 [출처: 뷰저블]

게임에서는 잘 사용되지 않지만 PV(Page Views), 사이트 중 한 페이지를 표시한 수를 나타내는 지표가 있습니다. 위 그림에서 8명의 이용자가 메인 페이지에 접속했을 때 8PV, 8UV라고 합니다. 그리고 그 이용자들이 각각 지표 분석 지표 분석 Why, Features, Pricing, FAQ 페이지를 3번, 3번, 4번, 1번씩 방문했다고 하면 총 19PV가 되는 반면 UV는 그대로 8입니다.

PV, 주력 서비스가 무엇인가?

PV는 한 페이지의 열람 수를 의미하기 때문에 서비스에서 어떤 부분을 고객들이 많이 이용하는지 알 수 있는 요소입니다. 따라서 웹이나 앱, 게임에서 부분적인 서비스에 대한 평가를 할 수 있는 지표입니다. PV가 높은 페이지 혹은 부분 서비스일수록 방문자들이 많이 이용한다는 것을 의미하기 때문이죠.

또한 UV와 PV의 차이가 클수록 좋습니다. UV당 PV가 높을수록 이용자들이 궁금증을 가지고 다른 페이지를 살펴보았다는 것을 의미하기 때문입니다. 대표적으로 검색엔진의 연관검색어, 뉴스 기사의 연관 뉴스, e커머스의 인기 상품 등이 UV당 PV를 높이는 방법의 예시라고 할 수 있습니다.

2. DAU & WAU & MAU

  • AU에서 파생된 지표로, 특정 기간내에 접속한 유저를 의미합니다.
  • 서비스의 성장세나 변화 추이를 확인하는데 용이하며 이벤트나 신제품 출시가 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
  • 시간 간격이 작아질수록 특정 이벤트의 영향이 큽니다. 예를 들어 게임에서 오늘 하루 경험치 2배 이벤트를 하면 DAU가 가장 빠르게 증가할 것입니다. 반면 경험치 이벤트가 단발성에 그친다면 MAU는 비슷한 수준을 유지할 것입니다.

DAU와 MAU 활용하기

가장 먼저 활성(Active)의 의미를 정의하는 것부터 시작합니다. 접속만으로 활성으로 간주할 수도 있고 사냥처럼 어떤 행동을 해야 활성으로 간주할 수도 있습니다.

DAU나 WAU, MAU는 서비스의 성장을 말해줄 수 있지만 마냥 이 지표들만 신뢰하고 지표 분석 성장한다고 할 순 없습니다. 앞서 든 예시처럼 이벤트로 인해 딱 하루만 유저가 증가할 수 있기 때문입니다. 또한 MAU가 높더라도 한 달에 한번 접속하는 유저가 많다면 의미 없는 지표가 돼버립니다. 따라서 리텐션과 같은 지표를 통해 종합적인 분석을 하는 것이 이상적입니다.

Stickiness(고착도)

Stickness 의미 [출처: https://clevertap.com/blog/dau-vs-mau/]

DAU에서 MAU를 나눠 만든 지표로 Stickiness도 널리 사용되고 있습니다. 의미를 살펴보면 월별 사용자 중 몇명의 사용자가 매일 사용하는지 말해줍니다. 예를 들어 이번 달 MAU는 10,000명, DAU는 1,000명이면 Stickiness = 10%가 됩니다. 어떤 서비스이냐에 따라 값이 차이가 많이 나고 일반적인 서비스는 20%가 넘으면 좋습니다. 페이스북이나 인스타그램처럼 가볍고 매일 사용하는 서비스는 고착도 50%입니다. 모바일 게임은 PC나 콘솔보다 고착도가 중요한 지표로 작용하기 때문에 푸시 메시지 등을 적극 활용하기도 합니다. 일반적인 모바일 게임의 Stickiness는 10 ~ 30%이며 40%를 넘는다면 성공 가능성이 높다고 할 수 있습니다.

3. RU & NRU & RRU

  • RU는 가입자 수로, 단순 이용자 수인 UV나 AU가 가입자로 변한 수치입니다.
  • NRU는 신규 가입자 수로, 특정 기간동안 NRU가 높다면 홍보가 잘 이뤄졌다고 할 수 있습니다.
  • RRU는 한번 이탈했다가 오랜 시간이 지나 복귀한 가입자입니다. 우리의 게임을 모르는 신규 유저보다 한번 이탈했던 유저를 복귀시키는 것이 적은 비용으로 이뤄지거나 이미 누적 가입자가 많은 게임의 경우 NRU보다 RRU를 높이는 것이 해결책이 될 수 있습니다.

런칭 후 일주일간 빠르게 모객 하는 것은 모바일 게임의 성공에 결정적입니다. 그 이유는 인기 게임 순위에 들면 그 효과가 어마어마하기 때문입니다. 아래 그래프는 인기 순위에 들었을 때 자연 유입되는 유저의 수를 나타낸 것입니다. PC나 콘솔에 비해 모바일 게임이 론칭도 전에 광고를 많이 하고 사전예약 이벤트를 진행하는 이유가 다 여기에 있습니다.

[출처: IGAWorks]

신규 유저보다 복귀 유저?지표 분석

꼭 신규 유저를 모을 필요는 없습니다. 아래 그래프를 보면 오히려 복귀 유저가 신규 유저보다 리텐션, ARPPU(구매 유저당 평균 수익)이 높기 때문에 알짜배기라고도 할 수 있습니다.

[출처: AB180]

PV와 UV는 무엇이 다르고 어떻게 분석해야 할까 | 뷰저블

PV와 UV 지표 데이터 분석법

DAU vs. MAU: Everything You Need to Know About App Stickiness Metrics | CleverTap

Learn the benefits and drawbacks of these popular user engagement metrics.

게임 주요지표와 데이터기반 마케팅 1편

평가 없는 마케팅은 낭비다 | 개발과 운영을 잘하는 회사일수록 데이터분석을 잘한다는 건 이미 잘 알려진 사실입니다. 게임업계에서 세계적으로 최고의 성과를 내고 있는 중국의 텐센트는 모

키워드 복지재정; 국고보조사업; 자체사업 발행연도 2013 발행기관 한국보건사회연구원 초록 □ 본 연구는 중앙정부와 지방정부의 복지재정데이터베이스 구축(KIHASA 복지재정DB)을 통해 복지수준의 현황과 추이를 파악하고, 급증하는 복지재정에 대한 관심을 실증적으로 분석할 수 있는 기초통계를 생산하는 것을 목적으로 함.
○ Kihasa 복지재정DB는 지난 8년간(2004-2011)간 중앙정부와 지방정부의 복지재정지출을 사업별, 회계별, 재원별, 정책사업별로 구축하였으며, 2012년 데이터를 업데이트 함.
○ 복지재정DB와 복지분야 국고보조사업DB를 통해 복지욕구와 복지재정의 대응성, 복지재정의 효율적 운영과 재원분담의 방안을 모색하는 지표 분석 데 활용이 되는 기초통계를 생산하고, 이를 활용한 일반지표와 분석지표의 생산을 통해 데이터베이스의 신뢰성을 제고하고자 함.

We have financial information systems(i.e. e-Hojo, d-Brain) for transparency and effectiveness of financial flow each central and local governments. Although information systems have been just introduced, when we analyze these financial data segment has occurred by items-budget and 지표 분석 지표 분석 programs-budget.
Therefore we need to establish the database for the association with item-budget and program-budget, measuring social effort for linkage with central and local governments.
The purpose of this study is to build the Social Budget Database for managing functional categories of social welfare and health, develop indicators to compare local governments' social effort, and improve the roles of central government and local governments.
Using the DB, we analyze the central and local governments' social budget by functions and resources. For this, we link the program-budget with functional categories. We have 10 functions in social welfare, and 2 functions in health.
We release annual general indicators and detailed indicators of the KIHASA Social Budget DB. General indicators are local government’s revenue-expenditure budget by function, resources, business, accounting, etc.). Detailed indicators consist of three type(scale of social expenditure, level of social expenditure, change of social expenditure).
We hold the conference on the KIHASA Social Budget Database annually. Six papers were presented by researchers and professors. Many panelists and observers took part in discussion. 목차 Abstract 1
요 약 3
제1장 서 론 9
제1절 연구 필요성 지표 분석 지표 분석 및 목적 11
제2절 연구 내용 및 방법 12
제3절 KIHASA 복지재정DB 18
제2장 지표현황과 분석 21
제1절 일반지표 현황과 분석 23
제2절 분석지표 현황과 분석 45
제3절 지방정부 유형별 복지재정 분석 85
제3장 복지재정 심층분석 91
제1절 지방정부 세입 현황과 과제 93
제2절 지방정부 세출 현황과 분석 108
제3절 사례분석: 서울시와 경기도 130
제4장 결론 및 제언 153
제1절 결론 155
제2절 제언 160

Periscope에서 시청자 수 분석 지표를 계산하는 방법

Periscope에서는 생방송 시청자와 다시 보기 시청자 수를 집계하여 각 생방송의 총 시청자 수 분석 지표에 합산합니다. 이 지표 분석 수치는 다수의 플랫폼과 진입점을 통틀어 생방송 자키의 오디언스 규모가 얼마나 되는지에 대한 정보를 제공합니다.

iOS 및 Android용 Periscope 앱과 트위터 앱

iOS 및 Android용 Periscope 앱과 트위터 앱에서 시청자 수는 사용자가 재생을 누르거나 전체 화면 보기로 생방송에 참여할 때마다 집계됩니다. 자동 재생 시청자 수는 3초의 기준 시간이 경과된 후 집계되며, 트위터에서 자동 재생이 추적되는 방법과 동일합니다. iOS용 Periscope와 Android용 Periscope에서 서비스 개시 후 첫 90일까지는 자동 재생 시청자 수를 집계하는 기준 시간이 2초였지만, 이후 트위터의 다른 플랫폼과 일치하도록 업데이트되었습니다. iOS용 트위터와 Android용 트위터의 생방송 자동 재생 시청자 수는 항상 3초의 기준을 사용하여 집계되어 왔습니다. 트위터에서 자동 재생이 추적되는 방식에 대해 자세히 알아보세요.

Periscope.tv

Periscope.tv 웹사이트에서 시청자 수는 사용자가 개별 생방송을 전체 화면 보기로 재생할 때만 집계됩니다. 사용자가 Periscope의 기능과 표준 채널을 스크롤하여 탐색하거나 홈페이지를 탐색할 때는 시청자 지표 분석 수가 집계되지 않습니다.

트위터 앱 및 담아온 콘텐츠

트위터 앱과 Periscope 웹에서 담아온 콘텐츠의 시청자는 '일반' 시청자로 추적됩니다. 즉, 이러한 시청자는 총 시청자 수 집계에는 반영되지만 식별할 수 있는 로그인한 계정으로 표시되지 않습니다. 자동 재생 동영상에서 시청자 수는 생방송이 3초 이상 재생되면 집계되며, 트위터에서 자동 재생을 집계하는 방법과 동일합니다. 자동으로 재생되지 않는 모든 생방송에 대해서는 사용자가 생방송을 클릭하여 참여할 때 시청자 수가 집계됩니다.

Apple TV용 Periscope, Apple TV용 트위터, Android TV용 트위터

사용자가 이러한 앱을 통해 TV에서 전체 화면으로 생방송 시청에 참여할 때 시청자 수가 집계됩니다.

트위터에서는 모든 자사 플랫폼에서 예기치 않은 앱 충돌, 휴대전화 기능으로 인한 중단 또는 배터리 방전을 포함한 돌발 상황이 발생할 경우에도 동시 시청자 수를 최대한 정확하게 측정할 수 있도록 사용자가 생방송 시청을 중단하는 시점을 추적할 수 있는 다양한 수단을 고려하여 대처하고 있습니다.

다른 소프트웨어에서와 마찬가지로 때때로 버그에 의해 의도하지 않은 동작이 유발될 수 있습니다. 이러한 문제를 발견한 경우 검토를 진행할 수 있도록 Periscope에 문제를 신고해 주세요. 스크린샷 또는 예시 링크를 첨부해 주시면 가장 효과적입니다.

자동 재생이란 무엇인가요?

자동 재생은 트위터의 타임라인 또는 Periscope의 시청 탭이나 글로벌 피드에서 자동으로 재생되는 생방송을 의미합니다. iOS 또는 Android 설정에서 자동 재생 기능을 끌 수 있습니다.


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