Revenue Report(레비뉴 리포트)는 매출에 관한 다양한 지표를 확인할 수 있는 통계 리포트입니다. 에어브릿지 사용자는 이 리포트에서 설정한 분석 기간에 앱을 설치하거나 딥링크로 앱에 유입된 사용자가 발생시킨 매출 관련 성과를 일자별로 확인할 수 있습니다.

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알립니다

레비뉴 리포트는 오너와 사내 마케터 권한을 가진 에어브릿지 사용자만 이용할 수 있습니다. 대행사, 미디어 파트너 권한을 가진 에어브릿지 사용자에게는 추후 기능이 제공될 예정입니다.

 

 

이벤트

레비뉴 리포트의 분석 대상은 특정 이벤트를 실행한 사용자입니다. 이 리포트에서는 스타트 이벤트(Start Event)와 레비뉴 이벤트(Revenue Event)를 일부 혹은 모두 실행한 사용자 그룹을 코호트(cohort)라고 부릅니다. 이중 일자별 매출 관련 성과는 위 2가지 종류의 이벤트를 모두 실행한 코호트를 대상으로만 집계됩니다. 아래 각 이벤트에 대한 설명을 참고 바랍니다.

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지원하는 이벤트 종류

레비뉴 리포트는 앱(App) 이벤트에 대해서만 성과 분석을 지원합니다. 웹(Web) 혹은 iOS SKAdNetwork(SKAN) 이벤트는 지원하지 않습니다.

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스타트 이벤트

스타트 이벤트는 레비뉴 리포트에서 분석할 사용자를 가장 넓게 규정하는 첫 번째 필수 조건입니다. 에어브릿지 사용자는 스타트 이벤트를 실행한 코호트만을 대상으로 더욱 자세한 조건을 설정할 수 있습니다. 현재 레비뉴 리포트에서는 타겟 이벤트(앱 설치 혹은 딥링크 오픈)만 스타트 이벤트로 지원하고 있습니다.

 

레비뉴 이벤트

레비뉴 이벤트는 스타트 이벤트를 실행한 코호트를 매출 중심으로 규정하는 두 번째 필수 조건입니다. 에어브릿지 사용자는 레비뉴 이벤트까지 선택해야 레비뉴 리포트에서 분석할 대상을 최종적으로 규정할 수 있습니다. 따라서 레비뉴 이벤트를 실행한 코호트는 항상 스타트 이벤트를 실행한 코호트에 속합니다. 아래는 레비뉴 이벤트로 설정할 수 있는 4개의 이벤트에 대한 설명입니다.

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구매 완료 (App)

구매 이벤트를 실행한 사용자의 매출 관련 데이터를 측정합니다.

 

첫 구매 완료 (App)

구매 이벤트를 처음 실행한 사용자의 데이터를 측정합니다. 레비뉴 리포트는 Airbridge Device ID(에어브릿지 디바이스 ID)를 기준으로 최초 발생한 구매 이벤트를 첫 구매로 판단합니다.

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에어브릿지 디바이스 ID

에어브릿지 디바이스 ID는 에어브릿지가 고유한 디바이스를 식별하기 위해 사용하는 범용 고유 식별자(Device UUID)입니다. 기본적으로 OS별 광고 식별자(안드로이드-GAID, iOS-IDFA)가 에어브릿지 디바이스 ID의 값으로 사용됩니다.
만약 LAT(Limited Ad Tracking, 광고 추적 제한)나 ATT(App Tracking Transparency, 앱 추적 투명성) 정책으로 인해 GAID나 IDFA를 수집하지 못 했거나 사용할 수 없다면 OS에 따라 IDFV 또는 Random Generated 값이 사용됩니다.


광고 노출 (App)

사용자가 앱 안에 삽입된 광고를 봄으로써 발생한 매출 관련 데이터를 측정합니다.

 

광고 노출 + 구매 완료 (App)

광고 노출 이벤트 또는 구매 이벤트를 실행한 사용자의 데이터를 모두 측정합니다.

 

사용자 여정 구성 방식

레비뉴 리포트는 하나의 사용자 여정(User Journey)을 구성할 때 항상 가장 최근에 발생한 스타트 이벤트를 시작점으로 삼습니다. 이후 발생한 레비뉴 이벤트는 새로운 스타트 이벤트가 발생하기 전까지 같은 사용자 여정에 포함됩니다.

만약 스타트 이벤트가 여러 번 발생했다면 스타트 이벤트가 발생하는 시점마다 기존의 사용자 여정은 종료되고, 새로운 사용자 여정이 형성됩니다. 반대로 스타트 이벤트가 1번만 발생했다면 설정한 분석 기간 전체가 사용자 여정으로 규정됩니다.

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이러한 사용자 여정 구성 방식은 레비뉴 리포트와 Actuals Report(액츄얼스 리포트)의 매출 관련 데이터 수치 차이를 발생시키는 이유 중 하나입니다. 액츄얼스 리포트는 어트리뷰션 윈도우에 따라 성과를 처리하지만, 레비뉴 리포트는 어트리뷰션 윈도우를 벗어난 매출 관련 이벤트까지도 레비뉴 이벤트로 집계할 수 있기 때문입니다.

 

 

메트릭

에어브릿지 사용자는 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 사용자 그룹(코호트)을 대상으로 아래 6가지의 메트릭을 일자별로 계산할 수 있습니다.

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매출액

스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 코호트가 발생시킨 매출액을 계산합니다.

 

유저수

코호트의 수를 계산합니다. 이 메트릭을 선택하면 채널 값이 페이스북에 해당하는 일부 수치가 마스킹(masking)되어 보이지 않습니다. 자세한 내용은 페이스북 개인정보보호정책에 대한 유의 사항을 확인 바랍니다.

 

이벤트수

코호트가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 수를 계산합니다.

 

ROAS(Return on Ad Spend)

코호트에 대한 광고 비용 대비 매출액 비율을 뜻합니다. 분석 기간에 누적된 매출액을 광고 비용으로 나눈 수치를 백분율로 환산합니다.

 

예시) Day 3 누적 ROAS가 300%일 때

300,000(Day 3 누적 매출액)÷100,000(광고비)×100(백분율) = 300(%)

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ARPU(Average Revenue per User)

스타트 이벤트를 실행한 코호트의 사용자당 평균 매출액을 뜻합니다. 분석 기간에 누적된 매출액을 앱을 새롭게 설치하거나 딥링크로 앱에 유입된 사용자 수로 나눠서 계산합니다. 이 메트릭도 유저수와 마찬가지로 채널이 페이스북에 해당하는 일부 수치가 마스킹(masking)되어 보이지 않을 수 있습니다.

 

예시) Day 3 누적 ARPU가 30,000원일 때

9,000,000(Day 3 누적 매출액)÷300(스타트 이벤트 실행 사용자 수)=30,000(원)

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ARPPU(Average Revenue per Paying User)

스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 사용자당 평균 매출액을 뜻합니다. 분석 기간에 누적된 매출액을 구매 이력이 있는 사용자 수로 나눠서 계산합니다.

 

예시) Day 3 누적 ARPPU가 300,000원일 때

9,000,000(Day 3 누적 매출액)÷30(레비뉴 이벤트 실행 사용자 수)=300,000(원)

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메트릭 표시 방식

레비뉴 리포트는 계산된 메트릭을 아래 2가지 방식으로 보여줍니다.

 

Cumulative

분석 기간의 첫 날(Day 0)부터 마지막 날(Day N)까지의 수치를 누적합니다. 만약 매출액 데이터를 Cumulative 방식으로 보면 분석 기간 마지막 날 매출액과 Total Revenue(총매출액)의 수치가 동일하게 표시됩니다.

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On Day

수치를 누적하지 않고 날짜 단위로 분절합니다. 만약 매출액 데이터를 On Day 방식으로 보면 Cumulative 방식과 달리 분석 기간 마지막 날 매출액과 총매출액의 수치가 동일하게 표시되지 않습니다. 일자별 매출액을 모두 더해야 총매출액과 같은 수치를 도출할 수 있습니다.

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메트릭 표시 방식은 메트릭에 따라 아래 표와 같이 선택할 수 있습니다.

메트릭 Cumulative On Day
매출액
유저수  
이벤트수
ROAS  
ARPU  
ARPPU  

 

서브 메트릭

서브 메트릭은 에어브릿지 사용자가 선택한 메트릭에 대한 수치를 확인할 때 참고하면 좋을 비교 지표입니다. 메트릭을 선택하면 3~4개의 서브 메트릭이 자동으로 선택되고, 표에 고정 열로 추가됩니다. 나열되어 있는 서브 메트릭 오른쪽의 ‘+추가' 버튼을 누르면 5개의 서브 메트릭을 더하거나 뺄 수 있습니다.

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Users

스타트 이벤트를 실행한 코호트의 수를 뜻합니다.

 

Paying Users

스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 코호트의 수를 뜻합니다.

 

Total Revenue

스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 코호트가 발생시킨 총매출액을 뜻합니다.

 

Total Cost

스타트 이벤트를 실행한 코호트의 앱 유입에 쓰인 총 광고 비용을 뜻합니다. 이 서브 메트릭은 ROAS를 메트릭으로 선택했을 때만 자동 선택됩니다.

 

Total Event Count

스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 코호트가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 수를 뜻합니다. 이 서브 메트릭은 이벤트수를 메트릭으로 선택했을 때만 자동 선택됩니다.

 

 

그룹바이&필터

레비뉴 리포트에서 그룹바이는 최대 4개까지 선택할 수 있습니다. 에어브릿지 사용자는 채널, OS 이름 등 원하는 프로퍼티를 선택해 세분화한 매출 관련 성과를 확인할 수 있습니다. 아래 표는 레비뉴 리포트에서 그룹바이로 선택할 수 있는 프로퍼티의 그룹 이름과 각 그룹에 속한 프로퍼티 예시입니다.

프로퍼티 그룹 이름 프로퍼티 이름
Event Property Is First Event per Used ID 등
Touchpoint Channel, Campaign 등
Fraud Touchpoint Fraud Tag 등
Device Device Type, OS Name 등
App App Version
SDK Airbridge SDK Version

또한, 에어브릿지 사용자는 필터를 활용해서 특정 조건에서 일어난 이벤트만을 대상으로 매출 관련 성과를 파악할 수 있습니다. 필터로 선택할 수 있는 프로퍼티는 그룹바이와 같습니다. 설정된 그룹바이와 필터는 설정란에 놓이며, 드래그하면 손쉽게 프로퍼티를 옮길 수 있습니다. 추가, 삭제를 원한다면 ‘+추가', ‘X’ 버튼을 누릅니다.

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주의하세요

그룹바이와 필터 설정을 통해 리포트 결과에 표시되는 열은 스타트 이벤트를 기준으로 값을 보여줍니다.

 

 

자주 묻는 질문

Q. 레비뉴 리포트와 액츄얼스 리포트의 채널별 총매출액이 일치하지 않습니다.

아래 3가지 이유로 인해 레비뉴 리포트의 채널별 총매출액과 액츄얼스 리포트에서 매출 관련 메트릭(구매액 (App), 첫 구매액(App), 광고 노출 매출액(App))으로 볼 수 있는 총매출액 수치는 다를 수 있습니다.

음수 계산: 레비뉴 리포트는 음수를 0으로 치환해 계산하지만, 액츄얼스 리포트는 0 미만의 음수 계산을 지원합니다.

성과 처리: 레비뉴 리포트와 액츄얼스 리포트는 성과를 처리하는 기준이 서로 다릅니다.

레비뉴 리포트에서 레비뉴 이벤트는 해당 레비뉴 이벤트가 발생하기 전 시점을 기준으로 가장 최근 발생한 스타트 이벤트에 귀속됩니다. 만약 분석 기간 동안 스타트 이벤트가 1번만 발생했다면 레비뉴 이벤트는 모두 최초에 발생한 스타트 이벤트의 성과로 처리됩니다.

액츄얼스 리포트의 채널별 성과는 [Management]>[Attribution Rule]>[인앱이벤트]에서 설정할 수 있는 어트리뷰션 윈도우에 따라 집계됩니다. 어트리뷰션 윈도우에서 벗어나는 이벤트는 특정 채널에 기여되지 않고, Unattributed(기여되지 않음)로 처리됩니다.

이러한 서로 다른 성과 처리 기준에 따르면, 레비뉴 리포트는 어트리뷰션 윈도우에서 벗어난 매출 관련 이벤트까지도 레비뉴 이벤트로 집계할 수 있습니다. 그래서 두 리포트의 수치는 다를 수 있으며, 어트리뷰션 윈도우를 짧게 설정할수록 그 차이는 더 크게 발생할 수 있습니다.

중복 집계: 레비뉴 이벤트는 사용자가 같은 날 여러 건의 스타트 이벤트를 발생시키면 레비뉴 리포트에서 중복으로 집계될 수 있습니다.

 

예시) 레비뉴 이벤트 중복 집계 시나리오
분석 기간
1월 1일 ~ 1월 2일

사용자 행동
1. 1월 1일 오후 2시 A 광고 통해 앱 설치
2. 1월 1일 오후 7시 B 광고 통해 해당 앱의 딥링크 오픈
3. 1월 2일 오전 11시 해당 앱으로 상품 구매

분석 결과
1. A 광고 통해 사용자가 발생시킨 1월 2일 레비뉴 이벤트-1건
2. B 광고 통해 사용자가 발생시킨 1월 2일 레비뉴 이벤트-1건

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Q. Users와 Paying Users의 총수치와 일자별 수치의 합계가 일치하지 않습니다.

Users의 총수치는 Users의 일자별 수치를 모두 합한 수치보다 항상 작거나 같습니다. 스타트 이벤트를 실행한 고유한 사용자 수를 계산하는 기간 단위가 다르기 때문입니다. 총수치는 분석 기간 전체에 걸쳐서, 일자별 수치는 말 그대로 일자별로 사용자 수 합계를 나타냅니다. Paying Users 역시 같은 방식으로 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 모두 실행한 고유한 사용자 수를 계산합니다.

 

예시) Users, Paying Users의 Total 수치-일자별 수치 불일치 시나리오
분석 기간
2022년 10월 1일 ~ 2022년 10월 2일

사용자 행동
1. 10월 1일 광고 통해 앱 설치, 구매 후 앱 삭제
2. 10월 2일 광고 통해 다시 앱 설치, 구매

분석 결과
1. Users, Paying Users Total 수치-총 1명
2. Users, Paying Users 일자별 수치-1명(10월 1일), 1명(10월 2일), 총 2명

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