- 유저 가이드
- 광고 성과 조회하기
- 매출 분석하기
레비뉴 리포트 데이터 계산 방식
레비뉴 리포트에서 선택한 메트릭에 따라 데이터를 계산하는 방식을 확인할 수 있습니다.
레비뉴 리포트에서 선택한 메트릭에 따라 상위 행과 하위 행이 다르게 계산됩니다. 자세한 메트릭별 상위 행과 하위 행 계산 방식은 아래에서 확인하세요.
메트릭 |
설명 |
표시 방식에 따른 계산 방식 |
|---|---|---|
매출액 | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 매출액 | Cumulative - 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 매출액을 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간까지의 누적 매출액 Non-Cumulative - 상위 행: 해당 열의 하위 행 매출액을 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간의 매출액 |
유저 수 | 스타트 이벤트로 유입된 후에 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수 | Non-Cumulative - 상위 행: 각 하위 행의 고유 유저(unique user) 수를 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간에 발생한 레비뉴 이벤트 실행 유저 수 Cumulative Unique - 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 고유 유저 수를 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간까지의 누적 고유 유저수 |
이벤트 수 | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트 수 | Cumulative - 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수를 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수 Non-Cumulative - 상위 행: 해당 열의 하위 행 이벤트 수를 모두 더한 값 - 하위 행: 각 구간에 발생한 레비뉴 이벤트 수 |
ROAS | 광고 비용 대비 스타트 이벤트로 유입된 유저가 레비뉴 이벤트로 발생시킨 매출액 비율 | Cumulative - 상위 행: {(일자별 Total Cost 가중치)) * (하위 행 ROAS)}을 모두 더한 값 - 하위 행: {(각 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Cost)} * 100 |
ARPU | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 유저당 평균 매출액 | Cumulative - 상위 행: {(일자별 Total Users 가중치) * (하위 행 ARPU)}의 총합 - 하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Users) |
ARPPU | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 결제 유저당 평균 매출액 | Cumulative - 상위 행: {(일자별 Total Paying Users 가중치) * (하위 행 ARPPU)}의 총합 - 하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Paying Users) |
PUR | 스타트 이벤트로 유입된 유저 수 대비 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수 비율 | Non-Cumulative - 상위 행: {(일자별 Total Users 가중치) * (하위 행 PUR)}을 모두 더한 값 - 하위 행: {(해당 구간의 Total Paying Users) / (해당 하위 행의 Total Users)}* 100 Cumulative Unique - 상위 행: {(일자별 Total Users 가중치) * (하위 행 PUR)}을 모두 더한 값 - 하위 행: {(해당 구간까지의 누적 Total Paying Users) / (해당 하위 행의 Total Users)} * 100 |
레비뉴 리포트의 매출액은 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 매출액입니다. 집계 방식 설정에 따라 상위 행과 하위 행 계산 방식이 다릅니다.
집계 방식을 Cumulative로 설정하면 매출액은 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 전체 조회 기간 동안 각 구간까지의 누적 매출액을 모두 더한 값. 해당 구간의 모든 하위 행과 모든 이전 구간의 마지막 하위 행을 더한 값과 같습니다.
하위 행: 각 구간까지의 누적 매출액
집계 방식을 Non-Cumulative로 설정하면 매출액은 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 해당 열의 하위 행 매출액을 모두 더한 값
하위 행: 각 구간의 매출액
자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative 방식으로 확인한 매출액입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 716,000 | 800,000 | 843,000 | 871,000 | 876,000 |
03/31 | 190,000 | 221,000 | 238,000 | 248,000 | *253,000 |
04/01 | 176,000 | 191,000 | 203,000 | *221,000 | |
04/02 | 70,000 | 90,000 | *104,000 | ||
04/03 | 80,000 | *98,000 | |||
04/04 | *200,000 |
Day 2 매출액은 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: Day 2 열의 모든 하위 행과 모든 이전 구간의 마지막 하위 행을 더한 값= (238,000 + 203,000 + 104,000) + (98,000 + 200,000)
= 843,000하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Day 2까지 발생한 누적 매출액
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Non-Cumulative 방식으로 확인한 매출액입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 716,000 | 600,000 | 545,000 | 469,000 | 253,000 |
03/31 | 190,000 | 221,000 | 238,000 | 248,000 | *253,000 |
04/01 | 176,000 | 191,000 | 203,000 | *221,000 | |
04/02 | 70,000 | 90,000 | *104,000 | ||
04/03 | 80,000 | *98,000 | |||
04/04 | *200,000 |
Day 2 매출액은 아래처럼 같이 계산됩니다.
상위 행: 각 하위 행의 매출액을 더한 값
하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일로부터 2일째에 발생한 매출액
레비뉴 리포트의 유저 수는 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 후에 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수입니다. 집계 방식 설정에 따라 상위 행과 하위 행 계산 방식이 다릅니다.
유저 수는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 각 하위 행의 고유 유저 수를 모두 더한 값. 각 하위 행의 고유 유저 수를 모두 더한 값보다 작거나 같습니다.
하위 행: 각 구간에서 레비뉴 이벤트를 실행한 고유 유저 수
유저 수는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 전체 조회 기간 동안 각 구간의 누적 고유 유저 수를 모두 더한 값. 해당 열의 하위 행과 모든 이전 열의 마지막 하위 행을 더한 값과 같습니다.
하위 행: 각 구간까지 레비뉴 이벤트를 실행한 누적 고유 유저 수
자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Non-Cumulative 방식으로 확인한 유저 수입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 6,220 | 1,000 | 600 | 375 | 230 |
03/31 | 1,300 | 350 | 230 | 190 | *230 |
04/01 | 1,500 | 210 | 200 | *190 | |
04/02 | 970 | 250 | *190 | ||
04/03 | 980 | *210 | |||
04/04 | *1,480 |
Day 2 유저 수는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 각 하위 행의 고유 유저 수를 더한 값. 각 하위 행의 유저수를 모두 더한 값보다 작거나 같습니다.
하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일로부터 2일째에 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative Unique 방식으로 확인한 유저 수입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 6,220 | 7,250 | 6,390 | 5,580 | 2,330 |
03/31 | 1,300 | 1,650 | 1,880 | 2,070 | *230 |
04/01 | 1,500 | 1,710 | 1,910 | *2,100 | |
04/02 | 970 | 1,220 | *1,410 | ||
04/03 | 980 | *1,190 | |||
04/04 | *1,480 |
Day 2 유저수는 상위 행과 하위 행에서 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: Day 2 열의 모든 하위 행과 모든 이전 구간의 마지막 하위 행을 더한 값
하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 2일째에 레비뉴 이벤트를 실행한 누적 고유 유저 수
레비뉴 리포트의 이벤트 수는 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트 수입니다. 집계 방식 설정에 따라 상위 행과 하위 행 계산 방식이 다릅니다.
집계 방식을 Cumulative로 설정하면 이벤트 수가 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 전체 조회 기간 동안 각 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수를 모두 더한 값. 해당 열의 하위 행과 모든 이전 열의 마지막 하위 행의 합과 같습니다.
하위 행: 각 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수
집계 방식을 Non-Cumulative로 설정하면 이벤트 수가 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 해당 열의 하위 행 이벤트수를 모두 더한 값
하위 행: 각 구간의 이벤트 수
자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative 방식으로 확인한 이벤트 수입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 8,240 | 9,660 | 10,640 | 11,150 | 11,460 |
03/31 | 1,730 | 2,160 | 2,560 | 2,820 | *3,130 |
04/01 | 1,870 | 2,150 | 2,420 | *2,670 | |
04/02 | 1,480 | 1,910 | *2,220 | ||
04/03 | 1,240 | *1,520 | |||
04/04 | *1,920 |
Day 2 이벤트 수는 상위 행과 하위 행에서 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: Day 2 열의 모든 하위 행과 모든 이전 구간의 마지막 하위 행을 더한 값
하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Day 2까지 발생한 누적 레비뉴 이벤트 수
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Non-Cumulative 방식으로 확인한 이벤트 수입니다.
Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 8,240 | 1,410 | 950 | 510 | 310 |
03/31 | 1,730 | 420 | 390 | 260 | *310 |
04/01 | 1,870 | 280 | 260 | *250 | |
04/02 | 1,480 | 430 | *300 | ||
04/03 | 1,240 | *280 | |||
04/04 | *1,920 |
Day 2 이벤트 수는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: 하위 행 이벤트수를 모두 더한 값
하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일로부터 2일째에 발생한 레비뉴 이벤트 수
레비뉴 리포트의 ROAS(Return on Ad Spend)는 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 유저가 레비뉴 이벤트로 발생시킨 매출액을 광고 비용에 대비해 나타낸 비율입니다. ROAS는 Cumulative 방식으로만 집계됩니다.
ROAS는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: {(각 하위 행 ROAS) * (일자별 Total Cost 가중치)}를 모두 더한 값
하위 행: {(각 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Cost)} * 100
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative 방식으로 확인한 ROAS입니다.
조회 기간과 주기: 2024년 3월 31일~2024년 4월 4일, 일별
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤: Install (App), 구매 완료 (App)
메트릭: ROAS
서브 메트릭: Total Cost
조회 결과는 아래와 같습니다.
Total Cost | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 2,900,000 | 36.72% | 48.27% | 57.70% | 72.69% | 85.00% |
03/31 | 600,000 | 35% | 40% | 55% | 70% | *85% |
04/01 | 700,000 | 45% | 60% | 70% | *75% | |
04/02 | 550,000 | 30% | 35% | *45% | ||
04/03 | 600,000 | 40% | *55% | |||
04/04 | 450,000 | *30% |
Day 2 상위 행은 아래처럼 계산됩니다.
1. 3월 31일, 4월 1일, 4월 2의 Total Cost 가중치를 구합니다.
(3월 31일 가중치) = 600,000 / (600,000 + 700,000 + 550,000) = 0.32432
(4월 1일 가중치) = 700,000 / (600,000 + 700,000 + 550,000) = 0.37838
(4월 2일 가중치) = 550,000 / (600,000 + 700,000 + 550,000) = 0.29730
2. Day 2 각 하위 행 데이터와 일자 별 가중치를 곱합니다.
(3월 31일 Day 2 ROAS) * (3월 31일 가중치) = 0.55 * 0.32432 = 0.178
(4월 1일 Day 2 ROAS) * (4월 1일 가중치) = 0.7 * 0.37838 = 0.265
(4월 2일 Day 2 ROAS) * (4월 2일 가중치) = 0.45 * 0.29730 = 0.134
3. 모두 더합니다.
0.178 + 0.265 + 0.134 = 0.577
레비뉴 리포트의 ARPPU(Average Revenue Per Paying User)는 조회 기간 동안 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 결제 유저당 평균 매출액입니다. ARPPU는 Cumulative 방식으로만 집계됩니다.
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative 방식으로 확인한 ARPU입니다.
조회 기간과 주기: 2024년 3월 31일~2024년 4월 4일, 일별
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트: Install (App), 구매 완료 (App)
메트릭: ARPU
서브 메트릭: Users
조회 결과는 아래와 같습니다.
Users | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 8,097 | 1,949.38 | 3,188.5 | 3,558.66 | 4,898.97 | 7,106.51 |
03/31 | 1,613 | 3,723.04 | 6,059.23 | 6,269.93 | 6,804.88 | 7,106.51 |
04/01 | 1,394 | 1,049.39 | 1,437.26 | 1,684.12 | 2,693.63 | |
04/02 | 1,641 | 1,645.68 | 2,218.04 | 2,486.05 | ||
04/03 | 1,704 | 1,845.84 | 2,838.29 | |||
04/04 | 1,922 | 1,464.71 |
Day 2 상위 행 ARPU는 아래처럼 계산됩니다.
1. 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Users 가중치를 구합니다.
(3월 31일 가중치) = 1,613 / (1,613 + 1,394 + 1,641) = 0.347
(4월 1일 가중치) = 1,394 / (1,613 + 1,394 + 1,641) = 0.3
(4월 2일 가중치) = 1,641 / (1,613 + 1,394 + 1,641) = 0.353
2. Day 2 각 하위 행 데이터와 일자 별 가중치를 곱합니다.
(3월 31일 Day 2 ARPU) * (3월 31일 가중치) = 6269.93 * 0.347 = 2,175.66571
(4월 1일 Day 2 ARPU) * (4월 1일 가중치) = 1684.12 * 0.3 = 505.236
(4월 2일 Day 2 ARPU) * (4월 2일 가중치) = 2486.05 * 0.353 = 877.57565
3. 모두 더합니다.
2,175.67 + 505.24 + 877.58 = 3558.66
레비뉴 리포트의 ARPPU(Average Revenue Per Paying User)는 조회 기간 동안 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 결제 유저당 평균 매출액입니다. ARPPU는 Cumulative 방식으로만 집계됩니다.
ARPPU는 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: {(하위 행 ARPPU) * (일자별 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수)
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수는 서브 메트릭의 Paying Users로 확인할 수 있습니다.
아래는 2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 Cumulative 방식으로 확인한 ARPPU입니다.
조회 기간과 주기: 2024년 3월 31일~2024년 4월 4일, 일별
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트: Install (App), 구매 완료 (App)
메트릭: ARPPU
서브 메트릭: Paying Users
조회 결과는 아래와 같습니다.
Paying Users | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 540 | 113,333.33 | 116,363.64 | 131,935.48 | 166,666.67 | 170,000 |
03/31 | 140 | 140,000 | 150,000 | 160,000 | 170,000 | *170,000 |
04/01 | 70 | 150,000 | 150,000 | 150,000 | *160,000 | |
04/02 | 100 | 80,000 | 80,000 | *80,000 | ||
04/03 | 130 | 70,000 | *90,000 | |||
04/04 | 100 | *140,000 |
Day 2 상위 행 수치인 131,935.48은 아래처럼 계산합니다.
3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Paying Users 가중치를 구합니다.
(3월 31일 가중치) = 140 / (140 + 70 + 100) = 0.451612
(4월 1일 가중치) = 70 / (140 + 70 + 100) = 0.225806
(4월 2일 가중치) = 100 / (140 + 70 + 100) = 0.322581
Day 2 각 하위 행 데이터와 일자별 가중치를 곱합니다.
(3월 31일 Day 2 ARPPU) * (3월 31일 가중치) = 160,000 * 0.451612 = 72,257.92
(4월 1일 Day 2 ARPU) * (4월 1일 가중치) = 150,000 * 0.225806 = 33,870.9
(4월 2일 Day 2 ARPU) * (4월 2일 가중치) = 80,000 * 0.322581 = 25,806.48
모두 더합니다.
72,257.92 + 33,870.9 + 25,806.48 = 131,935.48
레비뉴 리포트의 PUR(Paying User Rate)은 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 유저 수 대비 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수 비율입니다. 집계 방식 설정에 따라 상위 행과 하위 행 계산 방식이 다릅니다.
집계 방식을 Non-Cumulative로 설정하면 PUR은 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: {(하위 행 PUR) * (일자별 스타트 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
하위 행: {(해당 구간의 Total Paying Users) / (해당 하위 행의 Total Users)} * 100
스타트 이벤트를 실행한 유저 수
집계 방식을 Cumulative Unique로 설정하면 PUR은 아래처럼 계산됩니다.
상위 행: {(하위 행 PUR) * (일자별 스타트 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
하위 행: {(해당 구간까지의 누적 Total Paying Users) / (해당 하위행의 Total Users)} * 100
스타트 이벤트를 실행한 유저 수
자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.
2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 PUR을 Non-Cumulative 방식으로 아래처럼 조회했습니다.
조회 기간과 주기: 2024년 3월 31일~2024년 4월 4일, 일별
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트: Install (App), 구매 완료 (App)
메트릭: PUR
서브 메트릭: Users
조회 결과는 아래와 같습니다.
Users | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 1,374 | 14.88% | 1.41% | 0.79% | 1.27% | 1.12% |
03/31 | 269 | 15.61% | 0.74% | 1.49% | 0.37% | *1.12% |
04/01 | 205 | 22.93% | 0.98% | 0% | *2.44% | |
04/02 | 282 | 13.83% | 1.42% | *0.71% | ||
04/03 | 307 | 13.36% | *2.28% | |||
04/04 | 315 | *11.43% |
Day 2 상위 행 수치인 0.79%는 아래처럼 계산합니다.
3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Users 가중치를 구합니다.
(3월 31일 가중치) = 269 / (269 + 205 + 282) = 0.355820
(4월 1일 가중치) = 205 / (269 + 205 + 282) = 0.271164
(4월 2일 가중치) = 282 / (269 + 205 + 282) = 0.373015
Day 2 각 하위 행 데이터와 일자별 가중치를 곱합니다.
(3월 31일 Day 2 PUR) * (3월 31일 가중치) = 0.0149 * 0.355820 = 0.005301
(4월 1일 Day 2 PUR) * (4월 1일 가중치) = 0 * 0.271164 = 0
(4월 2일 Day 2 PUR) * (4월 2일 가중치) = 0.071 * 0.373015 = 0.002648
모두 더합니다.
0.005301 + 0 + 0.002648 = 0.007949
2024년 4월 4일에 레비뉴 리포트에서 PUR을 Cumulative Unique 방식으로 아래처럼 조회했습니다.
조회 기간과 주기: 2024년 3월 31일~2024년 4월 4일, 일별
스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트: Install (App), 구매 완료 (App)
메트릭: PUR
서브 메트릭: Users
조회 결과는 아래와 같습니다.
Users | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | |
Total | 1,374 | 14.88% | 16.84% | 18.12% | 20.46% | 17.1% |
03/31 | 269 | 15.61% | 15.99% | 16.73% | 17.1% | *17.1% |
04/01 | 205 | 22.93% | 23.41% | 23.41% | *24.88% | |
04/02 | 282 | 13.83% | 14.89% | *15.6% | ||
04/03 | 307 | 13.36% | *14.98% | |||
04/04 | 315 | *11.43% |
Day 2 상위 행 수치인 18.12%은 아래처럼 계산합니다.
3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Users 가중치를 구합니다.
(3월 31일 가중치) = 269 / (269 + 205 + 282) = 0.355820
(4월 1일 가중치) = 205 / (269 + 205 + 282) = 0.271164
(4월 2일 가중치) = 282 / (269 + 205 + 282) = 0.373015
Day 2 각 하위 행 데이터와 일자별 가중치를 곱합니다.
(3월 31일 Day 2 PUR) * (3월 31일 가중치) = 0.1673 * 0.355820 = 0.059528
(4월 1일 Day 2 PUR) * (4월 1일 가중치) = 0.2341 * 0.271164 = 0.063479
(4월 2일 Day 2 PUR) * (4월 2일 가중치) = 0.156 * 0.373015 = 0.058190
모두 더합니다.
0.059528 + 0.063479 +0.058190 =0.181197
도움이 되었나요?