데이터 락커를 통한 코호트 분석

리포트는 데이터 락커, Cohort API 및 로데이터 등록자가 사용할 수 있습니다. 데이터 락커에서 보고서를 활성화하려면 다음 절차 중 하나를 완료하세요. 

현재 데이터 락커를 통해 데이터를 받고 계신가요?	절차
예	코호트 보고서를 데이터 락커에 추가 하시려면: 앱스플라이어의 사이드 메뉴에서 보고서 > 데이터 락커를 선택합니다. 코호트 분석 섹션의 모든 보고서를 선택하세요.  구성 저장을 클릭합니다. 보고서는 다음 날 10:00 UTC에 이용 가능합니다.
아니요	데이터 락커 설정 방법: 데이터 락커( 광고주 | 파트너 ) 설정을 처음 완료하세요. 코호트 리포트를 데이터 락커에 추가: 앱스플라이어의 사이드 메뉴에서 보고서 > 데이터 락커를 선택합니다. 코호트 분석 섹션의 모든 보고서를 선택하세요.  구성 저장을 클릭합니다. 보고서는 다음 날 10:00 UTC에 이용 가능합니다.

보고서는 차원과 지표로 구성됩니다.

필드의 형식은 다음과 같습니다.

• 차원: 문자열입니다. 문자열의 최대 길이는 동적으로, 대부분 광고 계층 구조의 요소를 어떻게 채우느냐에 따라 달라집니다.
• 지표: 숫자입니다. 참고: selected_currency 필드 형식은 문자열입니다.

디멘션

측정 지표

리포트의 데이터 범위

이 리포트에는 사용자 획득, 인스톨 및 리타게팅, 리어트리뷰션, 리인게이지먼트, 관련 인앱이벤트가 포함됩니다.

통합, 사용자 획득 및 리타게팅 보고서를 개별적으로 또는 함께 BI에 로드할 수 있습니다. 함께 로드하고 직접 뷰를 필터링하려는 경우: 

• 통합의 경우 is_primary_attribution=true 또는 null 필드를 사용합니다.
• 사용자 확보의 경우 conversion_type=Install을 사용합니다.
• 리타게팅의 경우 conversion_type=리인게이지먼트 또는 리어트리뷰션을 사용합니다.

데이터 로딩 과정에 통합 뷰를 사용하는 경우 로직을 사용하여 캠페인 유형 간에 데이터를 분할해야 합니다. 다시 말하면 사용자 어트리뷰선(인스톨)과 리타게팅(리인게이지먼트)입니다. 이를 위해, conversion_type=install, install_unified, 리인게이지먼트 또는 리어트리뷰션을 사용합니다. 리타게팅 이벤트의 이중 어트리뷰션을 참고하십시오. 

필드 수준 고려 사항

• 사후 어트리뷰션 날짜를 사용하여 리텐션 지표 계산을 쉽게 합니다.
• 캠페인 이름 및 캠페인 ID 차원을 사용하여 고유 사용자 계산: 캠페인 이름 세분성을 무시할 수 있는 경우, 캠페인 ID의 고유 개수를 합산할 수 있으며 지표가 정확합니다. 
• 캠페인 계층 구조 필드를 사용하여 데이터를 집계할 수 있습니다. 
• 매출은 USD로 표시되며 이벤트 당일의 환율로 계산됩니다. 
• 광고 수익 이벤트는 가능한 경우 포함되지만, 업데이트는 최대 3일 지연될 수 있습니다.

일반 고려 사항

모든 앱의 데이터는 단일 파일로 제공됩니다. 앱 ID 필드를 사용하여 앱별로 데이터를 분리하거나 데이터 락커를 앱별로 분리하도록 설정합니다.

다음은 BI 개발자가 데이터 락커를 통해 추출할 수 있는 코호트 데이터의 인기 있고 실용적인 애플리케이션의 예입니다. 각 예제를 SQL 문과 샘플 Excel 시각적 개체로 설명합니다. 

1. 리텐션 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 1일 차와 7일 차의 리텐션과 캠페인 및 광고당 총 인스톨 수를 계산합니다.
• event_name을 필터링하여 전환 이벤트당 이벤트 수를 합산합니다.af_conversion
• 데이터를 필터링하여 사용자 유입 캠페인을 구체적으로 분석합니다 conversion_type=install.

SQL 문

select
    campaign_id, ad_id,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as installs,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 1, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day1,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 7, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')    
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2

Excel 예제

2. 여러 인앱 이벤트의 ARPU 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 캠페인당 다중 인앱이벤트의 ARPU를 계산합니다.
• 특히 conversion_type=re-engagement과 conversion_type=re-attribution를 기준으로 데이터를 필터링하여 리타게팅 캠페인을 구체적으로 분석합니다.
• event_name을 필터링하여 전환 이벤트당 이벤트 수를 합산합니다.af_conversion
• 이 경우 af_purchase과 af_coins의 여러 이벤트의 수익을 합산합니다.
• 데이터 처리 부하를 최소화하려면 days_post_attribution를 필요한 최소값(이 경우 7)으로 설정합니다.

SQL 문

select
    campaign_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 1 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day1,
    sum(if(days_post_attribution <= 3 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day3,
    sum(if(days_post_attribution <= 7 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and days_post_attribution <= 7
    and conversion_type in ('re-engagement', 're-attribution')
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

Excel 예제

3. 특정 코호트일의 인앱 이벤트 전환율 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 여러 측정기준(이 경우 전환일, 지역, 캠페인, 광고, 사이트 ID)에 대한 0일 차 인앱 이벤트 전환율을 계산합니다.
• 통합 데이터를 분석하여 UA와 리타게팅 캠페인 모두에 대한 필터링을 합니다 is_primary_attribution=true.
• event_name을 필터링하여 전환 이벤트당 이벤트 수를 합산합니다.af_conversion
• 데이터 처리 부하를 최소화하려면 days_post_attribution를 필요한 최소값(이 경우 7)으로 설정합니다.

SQL 문

select
    conversion_date, geo, campaign_id, ad_id, site_id,
    sum(if(days_post_attribution = 0 and event_name = 'af_complete_tutorial', unique_users, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as day0_af_tutorial_conversion
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and is_primary_attribution = true
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Excel 예제

4. 일일 인스톨 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 앱 ID, 전환 날짜, 미디어 소스, 이벤트 이름, 전환 유형별로 인스톨 수를 계산합니다.
• UA 인스톨을 표시하도록 conversion_type을 install로 설정하여 데이터를 필터링합니다 (리타게팅 제외).
• event_name을 af_conversion로 설정하여 인스톨을 합산합니다.

SQL 문

select
    app_id,
    conversion_date,
    media_source,
    event_name,
    conversion_type,
    sum(events_count) as total
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and event_name = 'af_conversion'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Excel 예제

5. 페이스북 광고 수익 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 전환 날짜 및 앱 ID를 기준으로 Facebook의 3일 차 수익을 계산합니다.
• 페이스북 데이터를 분석할 때 media_source='Facebook Ads'에 맞게 데이터를 필터링합니다.
• 데이터 처리 부하를 최소화하려면 days_post_attribution을 필요한 최소값(이 경우 3)으로 설정합니다.

SQL 문

select
    conversion_date,
    app_id,
    media_source,
    sum(if(days_post_attribution <= 3, revenue_usd, 0)) as revenue_day3
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and days_post_attribution <= 3
    and media_source = 'Facebook Ads'
    and app_id in (APP_ID1, APP_ID2, ...)
group by 1,2,3

Excel 예제

6. 최대 365일의 코호트 일 동안 ASA 키워드 ID당 ARPU 계산

아래 예제에서는 다음을 수행합니다.

• 코호트 365일까지 키워드 ID별로 Apple Search Ads의 ARPU를 계산합니다.
• media_source='Apple Search Ads'에 맞게 데이터를 필터링하여 Apple Search Ads 데이터를 분석합니다.
• event_name을 필터링하여 전환 이벤트당 이벤트 수를 합산합니다.af_conversion

SQL 문

select
    media_source,
    keyword_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 365, revenue_usd,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day365
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and media_source = 'Apple Search Ads'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

Excel 예제

7. 지역별 어트리뷰션 시간에 따른 ARPU 7일 계산

다음 예제에서는 어트리뷰션 시간별 KPI를 활용하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 다음을 수행합니다.

• 지역별 어트리뷰션 날짜별로 ARPU 7일차를 계산합니다.
• 결과는 전환 수를 기준으로 정렬되며 상위 20개 지역이 표시됩니다.
• conversion_type='install'하도록 데이터가 필터링되었습니다.
• 첫 번째 열에는 지역이 표시됩니다. 두 번째 열에는 총 전환수가 나옵니다. 그 이후의 열에는 쿼리에 행으로 지정된 각 날짜에 대한 7일차 수익이 나타납니다.

SQL 문

select
    geo,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) total_conversions,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_11,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_12,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_13,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_14,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_15,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_16
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-07-11' and '2023-07-16'
    and days_post_attribution <= 7
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = 'YOUR_APP'
group by 1
order by 2 desc
limit 20

Excel 예제