[데이터 분석] 데이터 분석 실무 용어 정리

CTR (Click-through-rate)

-버튼 클릭 건수 / 홈페이지 접속 건수

-PV 전환율을 사용하는 케이스

PV (Page View)

-페이지 뷰

-페이지가 표시된 횟수

-PV가 높다는 것은 홈페이지에 둘러볼 콘텐츠가 많다는 것

-여러 개의 팝업창을 띄우거나 UI가 너무 복잡해 특정 컨텐츠를 이용하기 위해서 어쩔 수 없이 여러 페이지를 거쳐서 이용할 때도 높아질 수 있음

CPC (Cost Per Click)

-클릭 1번당 비용

CPM (Cost Per Mile)

-1000번 노출 당 비용

CPA (Cost Per Action)

-내가 원하는 사용자의 액션(회원가입,설치)을 하게 하는데 사용된 비용

CTP(Click-through-probabilty)

-클릭한 Unique 사용자의 수 / 홈페이지에 접속한 Unique 사용자의 수

-UV 전환율을 사용하는 케이스

-한 번 이상 클릭한 사용자는 1, 한 번도 안 한 사용자는 0으로 계산

-즉, 2명의 사용자 중 한 명은 0번 클릭하고, 한 명은 5번 클릭했을 때, CTR은 2.5(=(0.5)/2)이고 CTP는 0.5(=(0+1)/2)

UV (Unique Visitor)

-중복을 제거한 순방문자의 수

-일정 기간 동안 UV가 증가했다는 것은 ‘신규 방문자가 늘었다’

ARPU (Average Revenue Per User)

-특정 기간 동안 1명의 사용자가 지불한 평균 금액

-ARPU가 높다는 것은 매우 긍정적인 의미로, 게임이나 쇼핑몰, 통신사에서 중요한 지표로 사용

ARPPU (Average Revenue Per User)

-사용자 및 가입자당 평균 매출 (=객단가)

-해당 기간의 매출 총합을 사용자수로 나눈다

ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User)

-일일 매출 / 일일 사용자 수

ASP (Average Selling Price)

-판매된 제품들의 평균 판매가

-개별아이템의 단가가 얼마나 높은지 파악할 수 있는 지표

Purchase Frequency

-평균 구매간격

 

CAC(Customer Acquisition Cost)

-유저 모객단가

-한 사람의 신규 고객을 데려오는 데 드는 비용

-광고 등 마케팅 비용을 신규 유저 수로 나누면 된다

LTV (Lifetime Value)

-고객 생애 가치

-한 명의 고객이 서비스에 진입해서 이탈하기까지의 전체 기간동안 창출하는 가치

-= CLV (Customer Lifetime Value)

LTR (Lifetime Revenue)

-Revenue = cost + value

KPI

-핵심 성과 지표

-조직의 목표 달성 정도를 계량

ASO (App Store Optimization)

-앱스토어 최적화

-앱스토어 검색 시 자사의 앱이 상위에 랭크되도록 하는 작업

-제목, 아이콘, 설명 등을 최적화

DAU (Daily Active User)

-일간 이용자 수

-서버 부하, 트래픽 예측에 사용되는 지표

-이용자의 패턴 분석, 단기 이벤트 호응, 서비스 개선에 사용

-서비스의 성공 지수로 사용

WAU (Weekly Active User)

-주간 이용자 수

-매일매일 접속할 필요가 없는 앱들이 주목

-장기적 사이클 분석에 사용

MAU (Monthly Active User)

-월간 이용자 수

-장기적 관점에서 큰 수치를 표현하는데 사용하는 지표

-장기적 사이클 분석에 사용

MCU (Maximum Current User)

-하루동안 가장 높은 동시 접속자 수

ACU (Average Current User)

-평균 동시 접속자

Retention

-사용자들이 얼마나 남아있는지 확인하는 지표

-서비스의 미래를 평가, 예측

-단기 리텐션(D-1~3), 장기 리텐션 (D-14 이상)

Classic Retention

-설치 후 n일에 접속한 사용자 수

Rolling Retention

-설치 후 n일 이후부터 조회일까지 1회 이상 접속한 사용자수

-ex)day 7 Rolling retention : 설치 후 7일 이후 몇명이 들어왔는지

Stickiness

-서비스 활성화 정도를 가늠하는 지표

-DAU를 WAU or MAU로 나눈 수치

-중간, 월간 사용자 중 얼마나 많은 사용자가 매일 사용하는지 나타내는 수치

-이 수치가 낮은 것은 퀄리티가 떨어져 점점 사용자가 줄어든다는 의미

-마케팅보다는 서비스 품질을 높여야 함을 의미

Session

-수집 정보(액션/로그)들의 집합

-서비스 플레이 타임 책정을 위한 지표

-세션별로 데이터를 수집하기 때문에 세션이 많다는 것은 콘텐츠가 많다는 의미

PR(Paying Rate)

-구매자 수를 총 사용자 수로 나눈 값

-결제 사용자 비율

PU (Paying User)

-결제 사용자 수

PUR (Paying User Rate)

-유료 사용자의 비율

OMTM (One Metric That Matters)

-정말 중요한 단 하나의 지표

Viral Coefficient

-기존 고객 한명에 대해서 추천 등의 바이럴 확산을 통한 새로운 고객이 얼마나 유입 되었는지에 대한 것

NPS(Net Promoter Score)

-순수 고객 추천 지수

-추천 고객 비율 - 비추천 고객 비율

Revenue

-매출

Transactions

-매출횟수

ROAS (Return on Ads Spending)

-광고 대비 매출액

-매출액 / 광고비용

Stock

-시간 개념이 들어가지 않은 ‘저량’

-ex) 누적 가입자 수

Flow

• 시간 개념이 포함된 '유량'
• ex) 1월 1일 가입자

Vanity Metric

• 보기에는 좋지만, 자신의 성과를 이해하는데는 도움이 되지 않는 메트릭
• ex) 페이지 뷰 수

Engagement

• DAU/MAU
• 사용자가 특정 서비스에 얼마나 engage 되었는지를 가늠할 수 있음

Cohort Analysis

• 유사한 특성을 공유한 집단으로 유저를 잘게 쪼개서 분석

A/B test

-변수 A에 비해 대상이 변수 B에 대해 보이는 응답을 테스트 -> 어떤 것이 더 효과적인지 판단

Funnel Analysis

• 사용자 유입/전환/타겟 해동에 이르는 주요 경로를 파악하고, 각 단계별 전환과 이탈율을 측정