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# 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식

레비뉴 리포트에서 선택한 메트릭에 따라 데이터를 계산하는 방식을 확인할 수 있습니다.

## 상위 행과 하위 행 데이터 계산 방식

레비뉴 리포트에서 선택한 메트릭에 따라 상위 행과 하위 행이 다르게 계산됩니다. 자세한 메트릭별 상위 행과 하위 행 계산 방식은 아래에서 확인하세요.

<Accordion title="상위 행과 하위 행 데이터 계산 방식 한눈에 보기">
  | <span style={{ display: 'inline-block', minWidth: '60px' }}>메트릭</span> | <span style={{ display: 'inline-block', minWidth: '120px' }}>설명</span> | <span style={{ display: 'inline-block', minWidth: '180px' }}>표시 방식에 따른 계산 방식</span>                                                                                                                                                                                                                                         |
  | ---------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
  | 매출액                                                                    | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 매출액                                     | Cumulative<br />- 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 매출액을 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간까지의 누적 매출액<br />Non-Cumulative<br />- 상위 행: 해당 열의 하위 행 매출액을 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간의 매출액                                                                                                                                                    |
  | 유저 수                                                                   | 스타트 이벤트로 유입된 후에 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수                                     | Non-Cumulative<br />- 상위 행: 각 하위 행의 고유 유저(unique user) 수를 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간에 발생한 레비뉴 이벤트 실행 유저 수<br />Cumulative Unique<br />- 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 고유 유저 수를 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간까지의 누적 고유 유저수                                                                                                        |
  | 이벤트 수                                                                  | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트 수                                        | Cumulative<br />- 상위 행: 전체 조회 기간 동안 해당 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수를 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간까지의 누적 레비뉴 이벤트 수<br />Non-Cumulative<br />- 상위 행: 해당 열의 하위 행 이벤트 수를 모두 더한 값<br />- 하위 행: 각 구간에 발생한 레비뉴 이벤트 수                                                                                                                            |
  | ROAS                                                                   | 광고 비용 대비 스타트 이벤트로 유입된 유저가 레비뉴 이벤트로 발생시킨 매출액 비율                         | Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Cost 가중치)) \* (하위 행 ROAS)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: \{(각 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Cost)} \* 100<br />Non-Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Cost 가중치)) \* (하위 행 ROAS)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: \{(각 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 Total Cost)} \* 100                                    |
  | ARPU                                                                   | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 유저당 평균 매출액                              | Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Users 가중치) \* (하위 행 ARPU)}의 총합<br />- 하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Users)<br />Non-Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Users 가중치)) \* (하위 행 ARPU)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: (각 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 Total Users)                                                         |
  | ARPPU                                                                  | 스타트 이벤트로 유입된 유저가 발생시킨 레비뉴 이벤트의 결제 유저당 평균 매출액                           | Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Paying Users 가중치) \* (하위 행 ARPPU)}의 총합<br />- 하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 Total Paying Users)<br />Non-Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Paying Users 가중치)) \* (하위 행 ARPPU)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: (각 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 Total Paying Users)                           |
  | PUR                                                                    | 스타트 이벤트로 유입된 유저 수 대비 레비뉴 이벤트를 발생시킨 유저 수 비율                             | Non-Cumulative<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Users 가중치) \* (하위 행 PUR)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: \{(해당 구간의 Total Paying Users) / (해당 하위 행의 Total Users)}\* 100<br />Cumulative Unique<br />- 상위 행: \{(일자별 Total Users 가중치) \* (하위 행 PUR)}을 모두 더한 값<br />- 하위 행: \{(해당 구간까지의 누적 Total Paying Users) / (해당 하위 행의 Total Users)} \* 100 |
</Accordion>

### 매출액

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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Cumulative">
    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

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=6078f09c188bbf486b28cd9f889a75fd" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>

  <Accordion title="Non-Cumulative">
    집계 방식을 Non-Cumulative로 설정하면 매출액은 아래처럼 계산됩니다.

    * 상위 행: 해당 열의 하위 행 매출액을 모두 더한 값
    * 하위 행: 각 구간의 매출액

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=a7de3adb0087f00e709df23164753950" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Non-Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="예시1) Day 2 매출액 계산 방식(Cumulative)">
    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)

    \= 843,000

    * 하위 행: 각각 3월 31일, 4월 1일, 4월 2일의 Day 2까지 발생한 누적 매출액
  </Accordion>

  <Accordion title="예시2) Day 2 매출액 계산 방식(Non-Cumulative)">
    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
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### 유저 수

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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Non-Cumulative">
    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

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=a7de3adb0087f00e709df23164753950" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Non-Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>

  <Accordion title="Cumulative Unique">
    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

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=6078f09c188bbf486b28cd9f889a75fd" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="예시1) Day 2 유저 수 계산 방식(Non-Cumulative)">
    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
  </Accordion>

  <Accordion title="예시2) Day 2 유저 수 계산 방식(Cumulative Unique)">
    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
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### 이벤트 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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Cumulative">
    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

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=6078f09c188bbf486b28cd9f889a75fd" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-report-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>

  <Accordion title="Non-Cumulative">
    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

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/airbridge-help-center/-repzD1gAeBlf4wV/asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png?fit=max&auto=format&n=-repzD1gAeBlf4wV&q=85&s=a7de3adb0087f00e709df23164753950" alt="이미지 - 레비뉴 리포트 데이터 계산 방식 - Non-Cumulative" width="1400" height="800" data-path="asset/image/revenue-non-cumulative-calculation.png" />
    </Frame>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="예시1) Day 2 이벤트 수 계산 방식(Cumulative)">
    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
  </Accordion>

  <Accordion title="예시2) Day 2 이벤트수 계산 방식(Non-Cumulative)">
    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
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### ROAS

레비뉴 리포트의 ROAS(Return on Ad Spend)는 조회 기간 동안 스타트 이벤트로 유입된 유저가 레비뉴 이벤트로 발생시킨 매출액을 광고 비용에 대비해 나타낸 비율입니다.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Cumulative">
    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
  </Accordion>

  <Accordion title="Non-Cumulative">
    ROAS는 아래처럼 계산됩니다.

    * 상위 행: \{(각 하위 행 ROAS) \* (일자별 Total Cost 가중치)}를 모두 더한 값
    * 하위 행: \{(각 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 Total Cost)} \* 100
  </Accordion>

  <Accordion title="예시) Day 2 상위 행 ROAS 계산 방식">
    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
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### ARPU

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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Cumulative">
    ARPU는 아래처럼 계산됩니다.

    * 상위 행: \{(하위 행 ARPU) \* (일자별 스타트 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
    * 하위 행: (해당 구간까지의 누적 매출액) / (해당 하위 행의 스타트 이벤트를 실행한 유저 수)

    <Note>
      **스타트 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Users로 확인할 수 있습니다. 단, Users로 확인할 수 있는 수치 중 페이스북에 해당하는 수치는 마스킹(Masking) 처리가 될 수 있습니다. 마스킹에 대한 자세한 내용은 [에어브릿지 가이드](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#메타-개인정보-보호-정책)를 확인해 주세요.
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="Non-Cumulative">
    ARPU는 아래처럼 계산됩니다.

    * 상위 행: \{(하위 행 ARPU) \* (일자별 스타트 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
    * 하위 행: (해당 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 스타트 이벤트를 실행한 유저 수)

    <Note>
      **스타트 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Users로 확인할 수 있습니다. 단, Users로 확인할 수 있는 수치 중 페이스북에 해당하는 수치는 마스킹(Masking) 처리가 될 수 있습니다. 마스킹에 대한 자세한 내용은 [에어브릿지 가이드](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#메타-개인정보-보호-정책)를 확인해 주세요.
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="예시) Day 2 상위 행 ARPU 계산 방식">
    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
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### ARPPU

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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Cumulative">
    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)

    <Note>
      **스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Paying Users로 확인할 수 있습니다.
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="Non-Cumulative">
    ARPPU는 아래처럼 계산됩니다.

    * 상위 행: \{(하위 행 ARPPU) \* (일자별 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수 가중치)}를 모두 더한 값
    * 하위 행: (해당 구간의 일일 매출액) / (해당 하위 행의 스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수)

    <Note>
      **스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트와 레비뉴 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Paying Users로 확인할 수 있습니다.
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="예시) Day 2 상위 행 ARPPU 계산 방식">
    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.

    1. 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
    2. 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
    3. 모두 더합니다.

    72,257.92 + 33,870.9 + 25,806.48 = 131,935.48
  </Accordion>
</AccordionGroup>

### PUR

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.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Non-Cumulative">
    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

    <Note>
      **스타트 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Users로 확인할 수 있습니다. 단, Users로 확인할 수 있는 수치 중 페이스북에 해당하는 수치는 마스킹(Masking) 처리가 될 수 있습니다. 마스킹에 대한 자세한 내용은 [에어브릿지 가이드](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#메타-개인정보-보호-정책)를 확인해 주세요.
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="Cumulative Unique">
    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

    <Note>
      **스타트 이벤트를 실행한 유저 수**

      스타트 이벤트를 실행한 유저 수는 [서브 메트릭](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#서브-메트릭)의 Users로 확인할 수 있습니다. 단, Users로 확인할 수 있는 수치 중 페이스북에 해당하는 수치는 마스킹(Masking) 처리가 될 수 있습니다. 마스킹에 대한 자세한 내용은 [에어브릿지 가이드](/ko/guides/understanding-the-revenue-report#메타-개인정보-보호-정책)를 확인해 주세요.
    </Note>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

자세한 계산 방식은 아래 예시를 참고해 주세요.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="예시1) Day 2 유저 수 계산 방식(Non-Cumulative)">
    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.

    1. 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
    2. 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
    3. 모두 더합니다.

    0.005301 + 0 + 0.002648 = 0.007949
  </Accordion>

  <Accordion title="예시2) Day 2 유저 수 계산 방식(Cumulative Unique)">
    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.

    1. 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
    2. 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
    3. 모두 더합니다.

    0.059528 + 0.063479 +0.058190 =0.181197
  </Accordion>
</AccordionGroup>

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