LTV vs. Activity 데이터 표현 방식 차이

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개요

유저의 이벤트를 분석하는데 사용되는 이벤트 데이터는 두가지 방식으로 앱스플라이어에서 표시가 됩니다.
1. Activity 방식 2. Life Time Value (LTV) 방식

이벤트 데이터는 유저가 앱을 설치한 이후 (post-installation) 발생시킨 행동을 의미하며, 예시로는 인앱구매, 회원가입, 레벨 달성 등의 이벤트들이 있습니다.
앱스플라이어에서 표현되는 두가지의 방식의 차이를 이해하는것은 데이터를 분석하는데 사용함에 있어 굉장히 중요합니다.

설치 데이터(Installs Data)는 Activity 방식도 LTV 방식도 아닙니다.

Activity 데이터란?

Activity 데이터는 “특정 기간내에 앱에서 활동한 모든 유저들이 발생한 이벤트" 를 의미합니다.

Activity 데이터는 정확하게 시간순서로 데이터를 보여주게 됩니다.
그렇기 때문에 특정 매체의 퍼포먼스를 정해진 기간내에 평가하는데 유용하게 사용됩니다.

예를 들어, 1월동안 매체별 발생한 회원가입 이벤트 숫자를 보고 이를 통해 매체를 평가하는데 활용될 수 있습니다.

LTV 데이터란?

LTV 데이터는 “특정 기간내에 앱을 설치한 유저로부터 Lifetime 동안(데이터를 확인하는 현재 시점까지) 발생한 이벤트" 를 의미합니다.

 참고

선택한 특정 기간내에 데이터를 LTV 방식으로 볼때, 선택한 기간 이전에 앱을 인스톨한 유저의 이벤트 데이터는 LTV 방식에서 보여지지 않게 됩니다.


LTV 데이터는 매체별로 유입된 다양한 유저의 가치(Quality of users)를 평가할때 큰 도움이 됩니다.
그렇기 때문에 좋은 광고 캠페인의 경우 LTV 데이터에 기반하여 최적화(Optimization)를 진행하게 됩니다.

모바일 광고주들은 각각의 다른 목표를 위해 두가지 방식을 모두 중요하게 여기기 때문에, 앱스플라이어의 대시보드와 리포트는 두가지 방식 모두로 표현되어있습니다.

  • 어떤 데이터를 활용하여서 다른 매체 비교에 사용하는지?
  • 앱스플라이어내에 어떤 페이지와 리포트를 비교하여야하는지?
  • LTV 데이터와 Activity 데이터는 어떻게 비교하는지?

위의 세가지 중요한 질문에 대한 이해도를 높이기 위해, 아래 “기차 방법론(Train Analogy)”를 읽어주세요.

기차 방법론(Train Analogy)

A라는 사람이 기차역에 서서 지나가는 기차를 보고있고, B라는 사람은 특정 기차칸에 탑승하고 있습니다.
1분동안 A는 지나가는 기차내에 있는 모든 기차 승객들에게서 발생한 현재 행동에 대해서 보게 되며, 이를 Activity 데이터라고 합니다.

activity_data

B라는 사람은 기차의 특정 칸 내에 있기 때문에, 같은 칸에 탑승한 모든 사람들의 승차(앱 설치) 부터 하차(앱 삭제)까지 발생한 모든 행동에 대한 여정을 보게 됩니다. B는 A와 달리 기차내에 다른 칸에 탑승하고 있는 모든 사람의 행동을 보지 못하며, 본인과 같이 같은 칸에 탑승한 사람들의 행동만을 볼 수 있으며, 같은 칸에 탑승한 사람들의 전체 여정에 대해 볼 수 있습니다. 이를 Lifetime value data (LTV)라고 합니다.

ltv_data

앱스플라이어 대시보드 - LTV / Activity?

앱스플라이어 대시보드는 마케터들이 논오가닉 트래픽을 최적화하는데 가장 큰 목적을 가지고 있습니다.
그렇기 때문에 몇몇을 제외한, 대다수의 대시보드와 리포트들은 LTV 방식으로 보여지고 있습니다.

아래 내용을 참고하여 각각의 페이지 및 리포트가 둘 중 어느 방식으로 표현되는지를 확인하세요.

개요(Overview) 페이지

개요 페이지 내에 이벤트와 관련된 모든 데이터는 LTV 방식입니다.

아래 그림에서, 상단의 매출(Revenue) 부분, Lifetime Loyal Users & Lifetime Revenue 파이차트(초록색 표시) 모두 LTV 데이터입니다.

개요 페이지 하단에 있는 이벤트 관련된 데이터들도 모두 LTV 데이터입니다.

통합 성과 리포트(Aggregated Performance Report)내에 있는 다음 컬럼들도 LTV 데이터입니다.

  • 세션(Sessions)
  • 로얄유저(Loyal Users - 수치 및 비율)
  • 수익
  • ROI
  • ARPU(Average Revenue Per User)
  • 앱 삭제(Uninstalls - 수치 및 비율)
  • 모든 인앱이벤트 컬럼

Top Event 위젯 또한 LTV 데이터입니다.

이벤트 페이지

Top Events 및 좌측 메뉴 중이벤트(Events)를 포함한 이 페이지내에 있는 모든 데이터들은 LTV 데이터입니다.
이벤트 페이지에 대한 조금 더 자세한 내용은 여기 문서를 확인하세요.

리타겟팅(Re-targeting) 페이지

리타겟팅 페이지는 개요 페이지와 같은 방식으로 운영되며, 모든 데이터가 LTV 방식입니다.
개요 페이지와 달리 리타겟팅 페이지에서는 설치가 아닌 해당 기간에 발생한 “리어트리뷰션(re-attribution)”과 “리인게이지먼트(re-engagement)”에 근거하여 데이터를 표시합니다.

리텐션 & 코호트(Retention & Cohort Pages) 페이지

리텐션 페이지에서는 LTV 방식으로 하루의 날짜만을 선택해도 해당 날짜에 발생한 인스톨로부터 발생한 몇일, 몇주간의 세션 데이터를 확인할 수 있으며, 이는 유저 가치를 평가하는데 있어 사용하기 좋은 KPI입니다.
다음 링크에서 리텐션코호트 페이지에 대해서 조금 더 자세하게 확인할 수 있습니다

코호트 페이지는 리텐션 페이지와 유사하지만, 세션 데이터보다 더 많은 지표를 볼 수 있습니다.
세션 데이터 이외에도 매출, 인앱이벤트등을 LTV 방식으로 볼 수 있습니다.

활동(Activity) 페이지

활동 페이지에 있는 모든 데이터는 Activity 데이터입니다.

데이터 내려받기(Export Data) 페이지

데이터 내려받기 페이지는 LTV 데이터와 Activity 데이터 모두를 포함하고 있습니다.

성과 리포트(Performance Reports)

개요 페이지의 통합 성과 리포트 표와 유사하게, 성과리포트 내에 있는 모든 리포트는 LTV 데이터 입니다.

로데이터 보고서

로데이터 리포트 항목은, 앱스플라이어 대시보드에 Activity 데이터에 사용되는 중요한 출처입니다.
이 리포트 내에 이벤트와 관련된 리포트(아래 스크린샷 초록색 표시 부분) 들은 모두 Activity 데이터입니다.



리타겟팅(Retargeting) 리포트

리타겟팅 리포트는 일반 UA(User Acquisition)리포트들과 굉장히 유사합니다(예: 성과 리포트, 로데이터 리포트 등) 리타겟팅 인앱이벤트 로데이터 리포트(아래 스크린샷 초록색 표시)를 제외한 모든 리포트들이 LTV 방식입니다.

부정 방지(Fraud Prevention) 리포트

아래 초록색으로 표시된, 차단된 인앱이벤트 리포트(Rejected In-App Events report)는 Activity 데이터입니다.

API 액세스 페이지 (Pull API & Push API)

이 페이지에서는 기간별로 데이터를 받아가거나(Pull) 또는 실시간으로 보내지는(Push)데 사용되는 API를 제공합니다.

Pull API

Pull API를 통해 받아가는 리포트는 “데이터 내려받기” 메뉴에 있는 리포트들과 동일합니다.

그러므로, 모든 성과 리포트 (1)은 LTV 데이터입니다.

모든 로데이터 리포트 (2)와 (3)은 Activity 데이터입니다.

Push API

Push API를 통해 받는 모든 로데이터 (4)는 Activity 데이터입니다.

프리미엄 기능 리포트

Data Locker

데이터 락커에 있는 파일은 모두 로데이터에 기반한 Activity 데이터입니다.

커스텀 대시보드(Custom Dashboard)

커스텀 대시보드는 개요 페이지와 유사하게 모든 이벤트 관련된 데이터들이 모두 LTV 데이터입니다.

피봇 & 마스터 API(Pivot & Master API)

앱스플라이어의 피봇 기능은 마스터 API에 기반을 두고 있으며, 마스터 API는 LTV, Activity, Retention 세가지의 방식으로 데이터를 그룹핑할 수 있습니다. 새로운 마스터 API URL을 만들 때 또는 피봇 테이블을 만들때 데이터 방식을 선택할 수 있습니다.

데이터 출처별 요약 표

다음 표를 통해 앱스플라이어내에 각 페이지와 리포트별 데이터 표현 방식에 대해 한눈에 확인할 수 있습니다.

출처 LTV 액티비티

개요(Overview) 페이지

Y

N

이벤트 페이지

Y

N

리타겟팅(Re-targeting) 페이지

Y

N

리텐션 페이지

Y

N

코호트 페이지

Y

N

활동(Activity) 페이지

N

Y

데이터 내려받기 - 성과 리포트

Y

N

데이터 내려받기 - 로데이터 리포트

N

Y

데이터 내려받기 - 리타겟팅 리포트

Y

Y

데이터 내려받기 - 부정 방지 리포트

N

Y

API 액세스 - Pull API

Y

Y

API 액세스 - Push API

N

Y

데이터 락커

N

Y

커스텀 대시보드(Custom Dashboard)

Y

N

Master API

Y

Y

피벗 테이블

Y

Y

출처별 요약 표 사용 방법

앱스플라이어 솔루션내에 다양한 데이터를 비교하기 전에, 항상 위의 테이블을 통해 각 데이터가 어떤 방식으로 표현되고 있는지를 확인하시길 권장드립니다.

같은 방식으로 표현되는 같은 형태의 데이터는 앱스플라이어 솔루션내에서 같은 값을 가지게 됩니다.

데이터 출처별 비교

앱스플라이어 데이터 vs 외부 데이터

대다수의 데이터 출처들(예: 구글, 애플 등)은 LTV 방식이 아닌 Activity 방식으로 데이터를 보여주게 됩니다.

그러므로 외부의 데이터와 앱스플라이어 솔루션내의 데이터를 비교할때는 일반적으로 Activity 데이터를 비교하게 되며, 로데이터 리포트를 주로 사용하게 됩니다.

페이스북의 경우 28일동안의 부분적인 LTV 데이터를 보여줍니다.

앱스플라이어 대시보드 내에서의 LTV 데이터 vs Activity 데이터

같은 기간에 대해 LTV와 Activity 데이터를 비교하게 될 경우 다음과 같은 두가지의 큰 차이가 있습니다.
차이는 다음과 같습니다:

  1. Activity 데이터는 선택한 기간내에 발생한 설치에서 발생한 인앱이벤트 및 이전에 발생한 설치(installs that before)로부터 발생한 인앱이벤트를 포함합니다.
  2. LTV 데이터는 선택한 기간 이후(events happened after)에, 선택한 기간내에 설치된 유저들이 발생시킨 인앱이벤트를 포함합니다.

각각의 차이를 이해하고 고려하여야 정확하게 데이터를 비교할 수 있습니다.
이를 잘 활용하여 LTV에서 Activity로 또는 그 반대로의 데이터 비교가 가능합니다.

 참고

각 출처별 리포트 생성 시간에 따라 작은 차이가 발생할 수 있습니다.

Activity 데이터에서 LTV 데이터에서 추출하기

  1. 데이터 내려받기(Export data) 페이지로 갑니다.
  2. 기간을 선택할 때 오늘을 마지막날(current day as the last day)로 선택합니다 (이를 통해 2번째 차이점에 대한 문제 해결)
  3. 인앱이벤트 로데이터를 내려받습니다.
  4. 설치 시간(Install Time) 컬럼에 필터를 걸어 선택한 기간 이전에 포함되는 날짜를 제거합니다 (이를 통해 1번째 차이점에 대한 문제 해결)

 참고

Activity 데이터는 데이터를 보는 시점과 상관없이 항상 동일한 값을 보여주게 됩니다.
하지만 LTV 데이터는 데이터를 보는 시점에 따라 계속 값이 변할 수 있습니다.

LTV 데이터에서 Activity 데이터 추출하기

LTV 방식인 개요페이지를 외부 데이터(Activity 방식)와 비교하기 위해서는 몇가지 차이점들을 이해하여야 합니다.

다음과 같습니다:

  1. 특정 날짜부터 설치값을 보내기 시작한 매체 선택하기 (이를 통해 1번째 차이점에 대한 문제 해결)
    이를 통해 선택한 날짜 이전에 발생한 설치에서 발생한 인앱이벤트들을 포함하지 않게 할 수 있습니다.
  2. 현재의 날짜를 데이터를 선택한 기간의 마지막 날짜로 선택 (이를 통해 2번째 차이점에 대한 문제 해결)
    이를 통해 선택한 날짜 이후에 발생하는 인앱이벤트들을 포함하지 않게 할 수 있습니다.

결론

두가지의 다른 출처의 데이터를 비교할때는 항상 같은 기준으로 데이터를 비교하고 있는지 확인하심을 권장드립니다.

만약, Activity 데이터를 LTV로 또는 그 반대의 경우가 필요할때는 위의 내용을 참고하시기 바랍니다.

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