어트리뷰션 분석

어트리뷰션 분석은 앱 내의 다양한 리소스의 클릭이나 여러 이벤트가 타겟 이벤트에 얼마나 기여하고 있는지 설명하기 위해 사용됩니다. 어트리뷰션 분석을 통해 타겟 이벤트로의 리소스 기여도를 유연하게 탐색하고, 비용과 수익을 평가하며, 리소스 배포를 최적화할 수 있습니다.

어트리뷰션 분석은 앱 내의 여러 리소스 클릭이나 다수의 이벤트가 타겟 이벤트에 대해 얼마나 기여하고 있는지 설명하기 위해 사용됩니다. 어트리뷰션 분석을 통해 타겟 이벤트로의 리소스 기여도를 유연하게 탐색하고, 비용과 수익을 평가하며, 리소스 배포를 최적화할 수 있습니다.

예시

• 게임 내 팝업과 캠페인 아이콘은 각각 매출에 얼마나 기여했나요?
• 샵에서의 다이아몬드 소비와 기간 한정 할인 캠페인의 다이아몬드 소비는 각각 얼마나 되나요?
• 전투 실패와 캐릭터 아이콘 클릭은 각각 캐릭터 육성에 얼마나 기여했나요?

어트리뷰션 계산 로직

분석 조건을 설정하기 전에, 어트리뷰션의 기본 로직을 설명하겠습니다.

먼저, 분석 주체를 선택하고, 분석 요구에 기반해 어트리뷰션 방법과 분석 기간을 선택해야 합니다. 다음으로, 할당해야 할 타겟 이벤트의 지표값("기여"라고도 함)과 그 기여를 받는 어트리뷰션 이벤트를 정의합니다. 이 모델은 분석 주체의 행동 순서에 기반하여, 각 타겟 이벤트로부터 시간 순으로 앞에서 분석 기간 내의 어트리뷰션 이벤트를 찾아내고, 설정된 어트리뷰션 방법에 따라 분석 기간 내의 어트리뷰션 이벤트에 기여를 할당합니다.

예를 들어, 타겟 이벤트 G가 결제 이벤트인 경우(G1, G2는 이 분석 주체가 타겟 이벤트를 2회 수행하며, 결제 금액이 각각 1만원인 경우), 어트리뷰션 이벤트 A, B, C는 각각 3개의 포지션의 클릭 이벤트입니다.

어트리뷰션 타입

어트리뷰션 유형 → 최초

G0의 1만원은 "직접 전환"에 할당됩니다.(G0의 분석 기간 내에 어트리뷰션 이벤트가 없으므로, G0은 자연 유입에서의 전환으로 간주됩니다).

어트리뷰션 유형 → 마지막

G0의 1만원은 "직접 전환"에 할당되고, G1의 1만원은 B에, G2의 1만엔은 C에 할당됩니다.

A, B, C의 직접 전환 기여도는 각각 0, 1만, 1만, 1만입니다. 총 트리거 수는 A, B, C 모두 1회입니다. 유효 트리거 수는 B와 C가 1회이며, A는 0회입니다. 유효 트리거 유니크 유저 수는 B와 C가 1인이며, A는 0인입니다.

어트리뷰션 유형 → 선형

G0의 1만원은 "직접 전환"에 할당되고, G1의 1만원은 이벤트 A와 B에 평균 배분되며, G2의 1만원은 이벤트 B와 C에 평균 배분됩니다.

A, B, C의 직접 변화 기여도는 각각 5000, 10000, 5000, 10000입니다. 총 트리거 수와 유효 트리거 수, 유효 트리거 유저는 A, B, C 모두 1회입니다.

분석 조건 구성

분석 주체, 어트리뷰션 모델 타입, 분석 기간을 선택하고, 타겟 이벤트의 지표값과 기여도가 할당된 어트리뷰션 이벤트를 정의한 후, 어트리뷰션 분석의 구성이 완료됩니다.

유형별 기여도 배분 로직은 다음과 같습니다:

• 최초: 분석 기간 내에서 최초 어트리뷰션 이벤트에 모든 기여를 할당합니다.
• 마지막: 분석 기간 내에서 마지막 어트리뷰션 이벤트에 모든 기여를 할당합니다.
• 선형: 분석 기간 내의 모든 어트리뷰션 이벤트에 균등하게 기여를 할당합니다.

시간 범위 내에서, 각 타겟 이벤트에 대해 분석 기간이 할당되며, 어트리뷰션 이벤트를 검색하기 위해 사용됩니다. 분석 기간은 다음의 두 가지 방법으로 설정할 수 있습니다.:

• 타겟 이벤트를 시간 순으로 앞으로 이동하여 어트리뷰션 이벤트의 시간을 찾고, 타겟 이벤트 당일 0:00까지가 됩니다.
• 맞춤형: 타겟 이벤트를 시간 순으로 앞으로 진행시키고, 정적 시간 동안의 어트리뷰션 이벤트를 찾으며, 일/ 시/분의 3가지 설정 방법이 지원됩니다.

어트리뷰션 이벤트 외에 앱 내 자연 트래픽이 얼마나 기여하고 있는지 분석하거나, 어트리뷰션 이벤트가 너무 많아 어떤 이벤트를 선택해야 할지 모를 때는 "어트리뷰션에 직접 전환을 포함"을 체크할 수 있습니다. 이 경우, 분석 기간 내에 타겟 이벤트와 관련된 어떠한 어트리뷰션 이벤트도 찾을 수 없다면, 그 타겟 이벤트의 지표값은 "직접 전환"에 포함됩니다.

여러 차원에서 타겟 이벤트의 지표 값에 대한 기여도를 보기 위해, 어트리뷰션 이벤트를 코호트화 할 수 있습니다.

더 자세히 드릴다운하여, 다른 유저 그룹의 기여도 차이를 개별적으로 확인하고 싶을 때, 대상 이벤트를 그룹으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 아래 그림에서는 신규 유저와 기존 유저가 각 채널별로 활동의 클릭 수로부터 얼마나 많은 결제 금액을 생성하는지 확인할 수 있습니다.

어트리뷰션 이벤트 설정을 더 정확하게 하고, 타겟 이벤트와의 연관성을 확보할 필요가 있을 때, '관련 속성' 기능을 사용하여 기여 이벤트와 타겟 이벤트의 특정 속성 값을 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어, 앞서 언급한 시나리오에서는 월간 패스 구매 포털 클릭이나 직접 결제 활동 클릭 이벤트의 세션 ID가 결제 이벤트의 세션 ID와 일치하도록 해야 합니다. 또는, EC의 경우는 마지막으로 조회한 상품 상세 페이지의 상품 ID가 최종 구매 상품 ID와 일치하도록 해야 합니다.

다른 모델과 마찬가지로, 어트리뷰션 분석 모델에서는 데이터를 필터링하여 선택할 수 있습니다.

어트리뷰션 결과를 확인

어트리뷰션 분석을 통해 도출된 핵심 지표 값은 '기여도'입니다. 아래에 지표 값의 정의를 나타냅니다. 각 어트리뷰션 이벤트의 트리거 상황을 얻어, 의사 결정을 지원하기 위해 사용할 수 있습니다.

지표	계산 로직
총 트리거 회수	계산 시간 범위 내에서, 각 어트리뷰션 이벤트의 총 트리거 횟수(발생 횟수의 단순 합산)를 계산합니다. 이 지표 값은 어트리뷰션 방식과 관계없습니다.
유효 트리거 횟수	선택된 어트리뷰션 방식과 분석 기간에 기반하여, 시간 범위 내에서 유효 트리거로 간주된 각 어트리뷰션 이벤트의 트리거 횟수를 계산합니다. 여러 번의 어트리뷰션 이벤트가 있더라도, 유효 트리거로서는 1회만 기록됩니다. 예를 들어, 선형에서의 어트리뷰션 이벤트 B는 2회 카운트되지만, 유효 트리거 횟수는 1회입니다.
유효 트리거 비율	각 어트리뷰션 이벤트별로, 유효 트리거 횟수 / 총 트리거 횟수
유효 트리거 유저 수	시간 범위 내에서, 각 어트리뷰션 이벤트를 유효하게 트리거한 분석 대상의 중복 수를 계산합니다. 분석 대상은 기본적으로 '유저'로 설정됩니다.
타겟의 기여도	시간 범위 내의 계산에 의해, 어트리뷰션 이벤트가 유효 트리거로서 타겟 이벤트의 지표값을 가져옵니다.
타겟에 대한 기여도	이 어트리뷰션 이벤트의 기여도/총 타겟 이벤트 지표 값; 같은 조건에서 "어트리뷰션에 직접 전환을 포함"을 선택하면, 직접 전환에 의해 발생하는 타겟 이벤트 지표값도 분모에 포함되므로, 다른 타겟 이벤트의 기여도는 상응하게 감소합니다.

*계산 시간 범위: 타겟 이벤트 지표의 어트리뷰션을 가능한 한 정확하게 수행하기 위해, 분석 기간을 '커스텀'으로 설정한 경우, 계산 시간 범위는 시간 선택의 시간 범위에 더해, 지정한 분석 기간보다 하나 앞선 것으로 가져옵니다. 분석 기간을 '당일'로 설정한 경우, 계산 시간 범위는 시간 선택의 시간 범위 시작일의 0:00까지 가져옵니다.

권한 설명

	루트 계정	관리자	분석가	구성원
어트리뷰션 분석 모델	◎	◎	○	△

권한 설명：

◎ 부여되어 있음

○ 기본적으로 부여되어 있지만, 제외 가능

△ 기본적으로 부여되어 있지 않지만, 부여 가능

× 부여되어 있지 않음