Revenue

Revenue Report는 분석 기간 내에 앱 설치 또는 딥링크 오픈 이벤트를 통해 앱으로 유입된 유저들로부터 발생한 Revenue 성과를, 다양한 메트릭을 통해 유입 이후의 일자별로(N Day) 확인할 수 있는 코호트 분석 리포트입니다.

💡 현재 Revenue 리포트는 App 이벤트에 대해서만 제공하며, iOS SKAN 캠페인에 대한 성과 분석은 지원하지 않습니다.

💡 현재 Revenue 리포트는 오너와 사내 마케터의 권한을 가진 사용자만 이용이 가능하며, 대행사 권한을 가진 사용자에게는 추후 기능을 제공할 예정입니다.

 

이벤트 설정

Start Event와 Revenue Event를 선택하여 분석 대상이 되는 유저 코호트 및 Revenue 이벤트를 설정합니다.

 

Start Event

설정한 분석 기간 내에 Start Event를 수행한 유저들을 대상으로 Revenue Event의 수행 여부를 측정 및 분석합니다.

Start Event는 아래 이벤트들을 지원합니다.

  • Target Events (App): Install (App) 또는 Deeplink Open (App) 이벤트를 수행한 경우를 모두 포함합니다.

 

Revenue Event

설정한 분석 기간 내에 Start Event를 수행한 유저에 대해 수행 여부를 측정 할 Revenue 이벤트를 설정합니다.

Revenue Event는 아래 이벤트들을 지원합니다.

  • Order Complete (App): 사용자가 구매 이벤트를 수행한 경우를 측정합니다.
  • First Order Complete (App): 사용자가 구매 이벤트를 처음으로 수행한 경우만 측정합니다.
    * 이때 첫 구매 이벤트의 기준은 'Is First Event per Device ID'를 사용합니다.
  • Ad Impression (App): 사용자가 광고 노출 이벤트를 수행한 경우를 측정합니다.
  • Ad Impression (App) or Order Complete (App): 사용자가 광고 노출 이벤트 또는 구매 이벤트를 수행한 경우 모두를 포함하여 측정합니다.

Revenue Event의 매출액 값은 Order Complete (App)와 Ad Impression (App) 모두 Event Value 값을 사용하여 계산합니다. 

 

 

메트릭 설정

메트릭

Revenue Event로 선택한 이벤트의 Revenue 값을 활용하여 계산할 메트릭을 설정할 수 있습니다.

 

매출액 

  • 정의: Revenue Event로 선택한 이벤트의 Event Value 
  • Revenue Event 별 계산 방법
    • Order Complete (App): Order Complete 이벤트의 Event Value를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • First Order Complete (App): 첫 Order Complete 이벤트의 Event Value를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression (App): Ad Impression 이벤트의 Event Value를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression or Order Complete (App): Ad Impression 이벤트의 Event Value 와 Order Complete 이벤트의 Event Value 의 합산 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.

이벤트 수 

  • 정의 : Revenue Event가 발생한 횟수 
  • Revenue Event 별 계산 방법
    • Order Complete (App): Order Complete 이벤트의 Event Count를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • First Order Complete (App): 첫 Order Complete 이벤트의 Event Count를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression (App): Ad Impression 이벤트의 Event Count를 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression or Order Complete (App): Ad Impression 이벤트의 Event Count와 Order Complete 이벤트의 Event Count의 합산 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.

ARPU (Average Revenue Per User)

  • 정의: 유저 당 평균 매출액(Revenue)
  • Revenue Event 별 계산 방법
    • Order Complete (App): Start Event를 수행한 사용자를 User로, Order Complete 이벤트의 Event Value 값을 Revenue로 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • First Order Complete (App): Start Event를 수행한 사용자를 User로, 첫 Order Complete 이벤트의 Event Value 값을 Revenue로 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression (App): Start Event를 수행한 사용자를 User로, Ad Impression의 Event Value 값을 Revenue로 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression or Order Complete (App): Start Event를 수행한 사용자를 User로, Ad Impression의 Event Value와 Order Complete 이벤트의 Event Value 값의 합산 값을 Revenue로 사용하여 메트릭을 계산합니다.

ROAS (Return On Ad Spend)

  • 정의: 사용한 비용에 대한 매출액 비중. Revenue / Cost *100 (%)
  • Revenue Event 별 계산 방법
    • Order Complete (App): Order Complete 이벤트의 Event Value 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • First Order Complete (App): 첫 Order Complete 이벤트의 Event Value 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression (App): Ad Impression 이벤트의 Event Value 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.
    • Ad Impression or Order Complete (App): Ad Impression 이벤트의 Event Value 값과 Order Complete 이벤트의 Event Value 값의 합산 값을 사용하여 메트릭을 계산합니다.

💡 ARPPU 등 Revenue 관련 추가 메트릭들은 추후 지원 예정입니다.

 

메트릭 계산 방식

Revenue 리포트에서는 메트릭을 아래 2가지 방법 중 하나를 선택하여 계산할 수 있습니다.

 

Cumulative

코호트 사용자가 유입된 날로부터 해당 날짜까지 발생시킨 누적 값으로, Revenue (App), ARPU (App) 메트릭을 지원합니다.

예) 메트릭으로 Revenue, 계산 방식으로 Cumulative 를 설정한 경우, Day 3의 값은 유입된 날짜로부터 3일째 날까지 발생시킨 누적 Revenue로 계산된 값을 의미합니다.

Day 3 = Day 0 Revenue + Day 1 Revenue + Day 2 Revenue + Day 3 Revenue

 

On day

코호트 사용자가 해당 날짜에 발생시킨 값으로, Revenue (App) 메트릭을 지원합니다.

예) 메트릭으로 Revenue, 계산 방식으로 On day 를 설정한 경우, Day 3의 값은 유입후 3일째 날에 발생시킨 Revenue 만으로 계산된 값을 의미합니다.

Day 3 = Day 3 Revenue

 

고정 메트릭

Users

Airbridge Device ID를 기준으로, 설정한 분석 기간동안 Start Event를 수행한 유니크 유저수입니다.

 

Total Revenue

설정한 분석 기간동안 Start Event를 수행한 유저들로부터 발생한 Revenue Event의 Total Revenue입니다.

 

Total Cost

설정한 분석 기간동안 발생한 Start Event에 기여된 캠페인에 사용된 Total Cost 입니다.

 

 

그룹 바이 및 필터 설정

그룹 바이는 최대 4개 항목까지 선택할 수 있으며, 그룹 바이 설정을 통해서 유입 채널 또는 OS 등 특정 데이터를 기준으로 세분화하여 Revenue를 확인할 수 있습니다.

또한 필터 설정을 통해서 특정 채널이나 특정 OS에서 발생한 이벤트만을 대상으로 Revenue를 확인하는 등의 설정도 할 수 있습니다.

설정된 그룹바이 및 필터는 테이블 상단에 위치하며 해당 박스에서 손쉽게 특정 필드를 추가하거나 삭제할 수 있습니다.

💡 그룹바이와 필터 조건은 분석 기준이 되는 Start Event에만 적용됩니다.

 

 

자주 묻는 질문들

Q. 코호트 분석에 있어서 개별 유저를 식별하기 위해서 어떤 Identifier를 사용하나요?

A. Retention, Revenue 등 코호트 분석 리포트에서 개별 유저 식별을 위한 Identifier는 'Airbridge Device ID'를 사용합니다.

💡 Airbridge Device ID는 에어브릿지 시스템 내에서 고유한 Device를 식별하기 위해 사용하는 식별자로, 기본적으로는 OS별 광고식별자(GAID, IDFA)를 사용하나 만약 LAT나 ATT 등으로 인해 광고식별자 사용이 불가능한 경우에는 OS에 따라 IDFV 또는 Random Generated 값을 사용합니다.

Q. Revenue 리포트에서 확인하는 채널별 Total Revenue 값과 Actuals 리포트의 채널별 Revenue 값의 합계가 일치하지 않는 경우가 있는데 이런 경우는 왜 발생하나요?

A. 아래와 같은 이유들로 인해 채널별 Total Revenue 값과 Actuals 리포트의 채널별 Revenue 값의 합계가 일치하지 않을 수도 있습니다.

  • Actuals 리포트는 음수 계산이 지원되지만 Revenue 리포트에서 음수는 0 으로 치환하여 계산하고 있습니다.
  • Start Event에서 다음 Start Event가 발생한 경우까지를 하나의 User Journey로 잘라서 분석합니다. 만약 Start Event 이후 다음 Start Event가 없는 경우 분석 기간 전체가 User Journey가 됩니다. 그로 인해 Attribution Window를 벗어나 'Unattributed'로 처리된 구매 이벤트들도 이후 Start Event가 발생하지 않는다면 해당 Revenue Event 발생 전 가장 최근에 발생한 Start Event의 성과로 계산됩니다.
    특히 인앱이벤트에 대한 기여기간을 짧게 설정한 고객사일수록 실제 기여 결과(예: Actuals)와 차이가 크게 날 수 있습니다.
  • 동일한 유저에게서 동일 날짜에 여러 건의 Start Event가 발생한 경우, Revenue 성과가 중복으로 계산될 수 있습니다.
    예를들어, 21년 11월 1일에 카카오 광고에 기여된 앱 설치이벤트 발생하고 같은 날에 몰로코 광고에 기여된 딥링크 오픈 이벤트 발생 후 다음날 구매 이벤트가 발생하게 되면, 이 구매 이벤트는 몰로코 광고에 기여되었다고 하더라도 코호트 분석 시 카카오 광고와 몰로코 광고의 Revenue 성과로 계산됩니다.

Q. Revenue 리포트에서 개별 Row에서 확인한 Users 값과 펼침(expand)버튼으로 통해 확인한 일자별 Row의 Users 값의 합이 일치하지 않는 경우가 있는데 이런 경우는 왜 발생하나요?

A. 개별 Row의 Users 값은 전체 분석 기간에 대해서 Start Event를 수행한 고유한 유저수를 계산하여 제공하며, 일자별 Row의 Users 값은 분석 기간을 일자별로 나눠 Start Event를 수행한 고유한 유저수를 계산하기 때문으로, 개별 Row의 Users 값은 항상 일자별 Row의 Users 값보다 작거나 같습니다.

예를 들어, 한 명의 유저가 21년 11월 1일에 카카오 광고를 통해 앱을 설치하고 삭제 후 21년 11월 3일에 다시 카카오 광고를 통해서 앱을 설치했다고 가정하고 분석 기간을 21년 11월 1일부터 21년 11월 7일로 설정한 경우, 카카오 채널의 성과 확인 시 카카오 채널 Row의 Users는 21년 11월 1일부터 21년 11월 7일까지 전체 분석 기간에 대해서는 1명으로 계산되고, 각 날짜별로 세부적으로 분석을 하면 11월 1일에도 1명, 11월 3일에도 1명으로 계산됩니다.

 

 

 

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