예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)를 통해 유저가 앞으로 매출을 얼마나 발생시키는지 확인할 수 있습니다. pLTV로 에어브릿지에서 예측 마케팅을 준비해 보세요.
레비뉴 리포트(Revenue Report)에서 예측일수를 설정하면 예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)를 확인할 수 있습니다. pLTV는 레비뉴 리포트에서 설정한 조건을 만족하는 유저에 따라 제공됩니다. 또한 에어브릿지는 설정한 조회 기간의 데이터를 활용해서 pLTV를 예측합니다. 레비뉴 리포트를 설정하는 자세한 방법은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
에어브릿지의 pLTV는 레비뉴 리포트에서 설정한 조건을 만족하는 유저가 서비스에서 매출을 얼마나 발생시키는지 추정한 지표입니다. pLTV가 100000원이면 리포트 조건을 만족하는 유저 1명이 스타트 이벤트를 발생시킨 날부터 예측일수까지 서비스에서 100000원의 매출액을 발생시킬 것이라는 의미입니다.
에어브릿지는 pLTV를 아래와 같이 계산합니다.
에어브릿지의 pLTV = 예측 잔존일 * ARPDAU
예측 잔존일(Predictive Lifetime)은 에어브릿지가 예측한 유저의 재방문 일수입니다. ARPDAU(Average Revenue Per Daily Active User)는 일일 액티브 유저당 평균 수익입니다. 액티브 유저는 리포트 조건을 만족하는 유저 중에서 스타트 이벤트를 실행한 유저입니다.
예를 들어 예측 잔존일이 20일이고 ARPDAU가 5000원이면 스타트 이벤트를 실행한 유저가 평균 20일 동안 서비스를 재방문해서 하루 5000원씩 수익을 발생시킬 거라는 의미입니다. 따라서 pLTV는 100000원으로 계산됩니다.
레비뉴 리포트에서 예측 기능을 활용하기 위해서는 아래 조건을 만족해야 합니다. 예측 기능이 레비뉴 리포트에서 활성화되어 있지 않다면 아래를 확인해 주세요.
레비뉴 리포트에서 예측 기능을 사용하기 위해서는 아래 조건을 만족해야 합니다.
예측일수를 설정해야 합니다.
주기 설정은 일별이어야 합니다.
조회 기간 시작일을 오늘 기준 최소 3일 전(D-3)으로 설정해야 합니다.
스타트 이벤트를 Install (App)로 설정해야 합니다.
리포트에 설정한 조건을 만족하는 유저 수가 30명 이상이어야 합니다.
정교한 예측을 위해서는 충분한 조회 기간이 필요합니다. 에어브릿지는 조회 기간 시작일을 오늘 기준 최소 13일 전(D-13)으로 설정한 후에 예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)를 확인하는 것을 권장합니다.
리포트에 설정한 조건을 만족하는 유저 수가 충분하지 않으면 수치 대신 Insufficient User Count가 표기됩니다.
예측일수를 설정해야 pLTV를 확인할 수 있습니다. 레비뉴 리포트에서 ‘pLTV’를 클릭하면 예측일수를 설정할 수 있습니다. 예측일수에는 1부터 180까지 입력할 수 있습니다.
예측일수에 따라 pLTV를 예측하는 기간이 변경됩니다. 예를 들어 Day 30을 예측일수로 설정하면 리포트 조건을 만족하는 유저 1명이 Day 0부터 Day 30까지 매출을 얼마나 발생시키는지 pLTV로 확인할 수 있습니다.
예측일수를 설정하면 Predictive LTV 열에서 설정한 조건을 만족하는 유저를 기준의 pLTV를 확인할 수 있습니다. 그룹바이를 설정하면 그룹별로 pLTV를 확인할 수 있습니다.
아래 예시를 참고해 주세요.
1. 스타트 이벤트를 Install (App), 메트릭을 매출액으로 설정합니다. 그리고 ‘Predictive LTV’를 클릭한 후에 예측일수를 설정합니다.
2. 그룹바이를 Channel로 설정합니다.
3. 각 광고 채널로 유입된 유저의 pLTV를 테이블의 Predictive LTV 열에서 확인할 수 있습니다.
예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)는 서브 메트릭인 CAC(Customer Acquistion Cost, 유저 획득 비용)와 비교해서 데이터 분석에 활용할 수 있습니다. CAC는 총 광고 비용을 스타트 이벤트를 실행한 유저 수로 나눈 수치입니다. 따라서 pLTV와 CAC를 비교하면 유저당 광고 비용과 이를 통해 발생한 유저당 매출을 분석할 수 있습니다.
단, pLTV와 CAC의 절대적인 수치 비교로 마케팅 활동의 성공 여부를 판단할 수 없습니다. pLTV는 예측된 지표이자 매출에서 비용을 제외한 순수 이익에 해당하는 지표가 아니기 때문입니다. pLTV가 CAC보다 높아도 순수 이익은 CAC보다 낮을 수 있습니다. 두 지표를 비교하는 과정에서 참고해 주세요.
주의하세요
아래 사항을 주의해 주세요.
레비뉴 리포트에서 예측 기능을 사용하기 위해서는 아래 조건을 만족해야 합니다.
예측일수를 설정해야 합니다.
주기 설정은 일별이어야 합니다.
조회 기간 시작일을 오늘 기준 최소 3일 전(D-3)으로 설정해야 합니다.
스타트 이벤트를 Install (App)로 설정해야 합니다.
리포트에 설정한 조건을 만족하는 유저 수가 30명 이상이어야 합니다.
정교한 예측을 위해서는 충분한 조회 기간이 필요합니다. 에어브릿지는 조회 기간 시작일을 오늘 기준 최소 13일 전(D-13)으로 설정한 후에 예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)를 확인하는 것을 권장합니다.
리포트에 설정한 조건을 만족하는 유저 수가 충분하지 않으면 수치 대신 Insufficient User Count가 표기됩니다.
메타 개인정보보호정책에 따라 에어브릿지 리포트에 설정한 조회 기간 동안 발생한 일부 메타 애즈(facebook.business) 데이터가 마스킹됩니다. 아래 조건에 모두 해당하는 데이터가 마스킹됩니다.
메타 애즈 캠페인으로 발생한 1,000회 미만의 노출(Impression) 또는 메타 애즈에 기여된 100회 미만의 앱 설치 데이터
메타 애즈가 채널 연동 또는 비용 연동으로 제공한 데이터. 터치포인트 생성 타입(Touchpoint Generation Type)이 Self-attributing Network로 표기됨
마스킹된 데이터는 에어브릿지 리포트 조회 결과에 합산되지 않습니다. 조회 설정에 따라 데이터는 수치 대신 아래와 같이 표기됩니다.
표기 | 조건 | 설명 |
|---|---|---|
Privacy Block | 설정에 해당하는 모든 데이터 마스킹 | 수치 대신 Privacy Block만 표기됩니다 |
+α, ±α | 설정에 해당하는 데이터 중 일부만 마스킹 | 기호가 수치 뒤에 붙어 함께 표기됩니다 |
일부 리포트 설정을 변경하면 마스킹된 데이터가 조회될 수 있습니다. 아래와 같은 방법을 시도해보세요.
조회 기간을 변경하거나 늘립니다.
그룹바이와 필터를 변경하거나 일부 해제합니다.
마스킹되지 않는 데이터
터치포인트 생성 타입이 Meta Install Referrer, Google Install Referrer (Meta)로 표기되는 인스톨 리퍼러 등 채널 연동과 비용 연동을 제외한 다른 방식으로 발생한 메타 애즈 데이터는 마스킹되지 않습니다. 액츄얼스 리포트에서 Touchpoint Generation Type을 그룹바이로 설정하면 터치포인트 생성 타입별로 데이터를 조회할 수 있습니다.
에어브릿지에서 제공하는 예측 기능은 미래 상황에 대해 참고할 수 있는 지표를 현재 수집한 데이터를 바탕으로 빠르게 추정해서 제공하는 기능입니다.
대표적인 예측 기능인 예측 잔존일(Predictive Lifetime)과 예측 LTV(Predictive LTV, pLTV)는 앞으로 유저가 며칠 동안 재방문하고 매출을 얼마나 발생시키는지 에어브릿지에서 추정한 수치입니다. 예측 잔존일과 예측 LTV는 실제 수치와 다를 수 있습니다.
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