게임별 지표

게임별 지표란?

• 게임별로 게임 운영에 있어서 중요한 데이터들을 지표로 제공합니다.
• 게임별 지표는 메뉴 접근 권한과 게임 권한이 필요하며, 앱센터에 미사용 상태가 아닌 전체 게임 중 선택된 1가지 게임에 대해 노출됩니다.
• 별도의 로그 전송 없이 Hive SDK 연동만으로도 실시간, 매출, 이용자 등의 유용한 지표들이 기본으로 제공됩니다.
  • 단, Hive 콘솔에서 ‘네트워크 통신 최소화’ 기능이 설정된 경우 동시 접속 로그가 전송되지 않으며, 세션, 동시 접속자 지표가 노출되지 않습니다.
• 게임 플레이 로그를 전송하여 게임 운영에 필요한 분석 지표를 추가적으로 확인할 수 있습니다.
• 실시간 지표는 10분 단위로 업데이트되고, 그 외의 지표는 매일 아침 8시(KST) 이전에 전일자 데이터까지 반영되어 업데이트됩니다.
• 지표에 노출되는 데이터가 많은 경우 원본 데이터를 CSV 파일로 제공합니다.
• 지표 용어는 [다음] 문서를 참고해 주세요.

메뉴 위치

• Hive 콘솔 > 애널리틱스 > 게임별 지표

지표 현황

* 상세 분석 지표

• 각 항목에 대해 더 상세한 현황 파악과 분석을 제공하기 위한 지표입니다.
• 각 지표는 “기간 지표명(집계 기준)”의 형태로 명명되어 있습니다.
  • 기간: 시간별, 일별, 주별, 월별, 누적, 기간
    • 시간별, 일별, 주별, 월별은 시간, 일, 주, 월 단위로 데이터를 집계하여 제공
    • 누적은 모든 기간의 데이터를 집계하여 제공
    • 기간은 검색된 기간의 모든 데이터를 집계하여 제공
  • 지표명 : 각 지표를 설명할 수 있는 문구로 띄어쓰기를 허용
  • 집계 기준
    • 그룹 단위로 집계하는 경우 명시되며, 별도의 그룹을 구분하지 않는 경우 제외
    • 여러 개의 기준으로 그룹이 구성된 경우는 &를 사용
      • ex) 국가가 US이면서 마켓이 IOS인 그룹 : 일별 DAU(국가 & 마켓)
  • 예시 1) 1일 단위의 국가별로 DAU 수치를 제공하는 지표 : 일별 DAU(국가)
  • 예시 2) 1일 단위의 국가별과 마켓별 2가지 그룹별로 DAU 수치를 제공하는 지표 : 일별 DAU(국가 & 마켓)

지표 세부 정보

• 요약

  • 요약 지표를 일간/주간/월간으로 제공합니다.
  • DAU, NU, 게임 다운로드, 일일 최고 동접, 매출액, PU, 최초 구매 유저, ARPU, ARPPU, 매출 건수에 대한 지표를 제공합니다.

• 실시간 지표

  • 매출액, PU, AU, NU에 대한 지표를 날짜/시간별로 제공합니다.
  • 매출액, AU, NU에 대한 국가별/마켓별 분포도를 제공합니다.
  • 매출 관련된 지표는 정각을 기준으로 5분 단위로 집계되며 최대 10분 이내의 로그가 반영됩니다.
  • 이용자 관련된 지표는 정각을 기준으로 20분 단위로 전일과 당일 지표를 모두 업데이트합니다.
  • 동접 관련된 지표는 2분 간격으로 제공합니다.

• 이용자 지표

  • 일간/주간/월간 DAU, NU, 게임 다운로드, 최초 게임 다운로드, 일일 최고 동접, 일일 최소 동접에 대한 지표를 전체/서버별로 제공합니다.
  • DAU, NU, DAU(NU제외)에 대한 일간 리텐션 지표를 마켓별로 제공합니다.
    • 예) 유저 선택에서 NU를 선택하고 마켓 선택에서 Google Play를 선택할 경우, NU 중 마켓이 Google Play인 유저의 리텐션을 확인할 수 있습니다.
  • 일간/주간/월간 DAU, NU, 게임 다운로드, 최초 게임 다운로드에 대한 지표를 국가별/마켓별로 제공합니다.
  • 일간/주간/월간 DAU, NU에 대한 지표를 앱버전(게임의 앱버전 정보)별/디바이스별/OS버전별로 제공합니다.
    • 앱버전별의 경우, OS명 – 앱버전명으로 제공됩니다.
    • 디바이스별의 경우, OS명 – 디바이스명(소문자)으로 제공됩니다.
    • OS버전별의 경우, OS명 – OS버전명으로 제공됩니다.
    • OS명, 앱버전명, 디바이스명, OS버전명이 unknown인 경우는, 로그에 해당 데이터가 null 혹은 공백으로 들어오는 경우입니다.
  • 이탈, 복귀 유저의 일간 지표를 국가별&마켓별로 제공합니다.
    • 기준일을 설정하고, 이탈 및 복귀 유저의 기준 기간(1~7일)을 설정할 수 있습니다. (지표 용어: 이탈 유저, 복귀 유저 참고)
  • 탈퇴 유저의 일간 지표를 제공합니다.
  • DAU에 대한 유저 분류, 유저 분류 이동 지표를 일간으로 제공합니다.
    • 유저 분류 지표에 대한 자세한 내용은 [다음], 유저 분류 이동 지표에 대한 자세한 내용은 [다음]에서 확인할 수 있습니다.

• 매출 지표

  • 일간/주간/월간 매출액, PU, 최초 구매 유저, 최초 구매까지 소요일, ARPU, ARPPU, PU RATE에 대한 지표를 전체/서버별로 제공합니다.
    • 최초 구매까지 소요일은 지표 조회 기간 최초 구매 유저의 첫 결제까지 걸린 소요일 분포로 1일 이내, 1일 이후부터 2일 이내, 2일 이후부터 3일 이내, 3일 이후 총 4개의 그룹별로  최초 구매 유저 수를 제공합니다.
  • 상품별 매출액, PU, 최초 구매 유저, ARPPU에 대한 지표를 전체/서버별로 제공합니다.
  • 일간/주간/월간 매출액, PU, 최초 구매 유저, 매출 건수, ARPU, ARPPU, PU RATE에 대한 지표를 국가별/마켓별로 제공합니다.
  • 광고 매출, 전체 매출 대비 광고 매출 비율에 대한 지표를 일간/주간/월간으로 제공합니다.
    • 광고 매출은 광고를 통해 발생된 매출입니다.
    • 전체 매출 대비 광고 매출 비율에서 전체 매출은 광고 매출과 인앱 매출의 총합입니다.
    • 해당 지표는 어제의 수치가 제공되지 않고, 이틀 전 수치까지 확인 가능합니다.

  • LTV

    • LTV 지표를 NU 기준으로 제공합니다.
    • 최대 D+50까지 제공되며, D+N의 의미는 각 기준일로부터 N일 후를 나타냅니다. 기준일은 신규 유저의 최초 게임 접속 일을 의미합니다.
      • 예) 기준일 2023-01-01은 2일 후인 2023-01-03에 D+2
    • 신규 유저 LTV는 지표 조회 기간에 유입된 전체 신규 유저가 특정 기간 동안(D+N) 발생시키는 평균 누적 매출이며, 아래의 공식으로 계산됩니다.
      • 신규 유저 LTV = 신규 유저의 D+N 누적 매출액 / D+N이 도래한 신규 유저 수

• 세션 지표

  • Hive 콘솔에서 ‘네트워크 통신 최소화’ 기능이 설정된 경우 동시 접속 로그가 전송되지 않아 지표가 노출되지 않습니다.
  • 일간/주간/월간 플레이 타임, 지연 시간, 세션 개수에 대한 합계 및 평균 지표를 제공합니다.
  • 일간/주간/월간 플레이 타임, 지연 시간, 세션 개수에 대한 지표를 국가별/마켓별로 제공합니다.

• 게임 플레이 분석 지표

  • 게임 플레이 로그를 전송하여 게임 운영에 필요한 분석 지표를 추가적으로 확인할 수 있습니다.
  • 지표 구성을 위해서는 클라이언트 로그 전송을 이용하여 미리 정의된 로그를 전송해야 합니다.
  • 제공되는 지표의 상세한 정보는 [다음]에서 확인할 수 있습니다.

• 광고 지표

  • 광고 매출, 전체 매출 대비 광고 매출 비율, 광고 노출수, 광고 클릭수, 광고 클릭률, 광고 시청률에 대한 지표를 일간/주간/월간으로 제공합니다.
    • 광고 매출은 광고를 통해 발생된 매출입니다.
    • 전체 매출 대비 광고 매출 비율에서 전체 매출은 광고 매출과 인앱 매출의 총합입니다.
  • 해당 지표는 어제의 수치가 제공되지 않고, 이틀 전 수치까지 확인 가능합니다.

• 캠페인 지표

  • 일간 유입 유저에 대한 지표를 어트리뷰션별&매체별로 제공합니다
    • Hive SDK에서 연동 가능한 어트리뷰션 툴은 어드저스트(adjust), 앱스플라이어(appsflyer), 싱귤러(singular)로 구분됩니다.
    • 각 어트리뷰션 툴은 광고 ID 기준으로 집계됩니다.
    • 어트리뷰션 툴에 수집된 정보는 설정에 사용된 계정만 접근할 수 있기 때문에, Hive 애널리틱스가 로그를 수집하기 위해서는 각 어트리뷰션 툴의 포스트백 설정이 필요하며, 이를 통해 Hive 애널리틱스는 로그를 자동으로 수집하여 지표로 제공합니다.
      • Hive SDK를 통해 어트리뷰션을 연동하지 않아도 포스트백 설정이 완료되면, Hive 애널리틱스는 로그를 자동으로 수집하여 지표로 제공합니다.
      • Hive SDK를 통해 어트리뷰션을 연동 후 포스트백 설정이 완료되면, Hive SDK 에서 제공하는 Install(앱 설치), Open(앱 오픈), Update(앱 업데이트), Purchase(인앱 구매) 4개의 이벤트는 별도 구성없이 자동으로 추적 및 로그수집이 가능하며, Hive 식별자 또한 자동으로 수집하여 지표로 제공합니다.
    • 어드저스트(adjust), 앱스플라이어(appsflyer), 싱귤러(singular) 어트리뷰션 툴에서 제공하는 문서를 통해 상세한 가이드를 확인하실 수 있으며, 설정에 필요한 정보는 아래에 있습니다.
      • 상용 서버 URL
      • 앱스플라이어(appsflyer)어드저스트(adjust)싱귤러(singular)

        HTTP method: GET
        EndPoint URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
        Event message: 활성화된 이벤트 유형 모두 Non-organic 체크
        Message Fields: 가능한 모든 필드 선택
        In-app events: appsflyer_id 선택

        EndPoint URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_adjust_postback.php?app_id={app_id}&app_name={app_name}&tracker={tracker}&tracker_name={tracker_name}&network_name={network_name}&campaign_name={campaign_name}&adgroup_name={adgroup_name}&creative_name={creative_name}&app_version={app_version}&adid={adid}&idfa={idfa}&android_id={android_id}&idfa_android_id={idfa||android_id}&idfa_gps_adid={idfa||gps_adid}&idfv={idfv}&gps_adid={gps_adid}&referrer={referrer}&created_at={created_at}&click_time={click_time}&installed_at={installed_at}&country={country}&city={city}&postal_code={postal_code}&language={language}&device_name={device_name}&os_name={os_name}&sdk_version={sdk_version}&os_version={os_version}&session_count={session_count}¤cy={currency}&environment={environment}&tracking_enabled={tracking_enabled}&timezone={timezone}&last_time_spent={last_time_spent}&fb_campaign_group_name={fb_campaign_group_name}&fb_campaign_group_id={fb_campaign_group_id}&fb_campaign_name={fb_campaign_name}&fb_campaign_id={fb_campaign_id}&fb_adgroup_name={fb_adgroup_name}&fb_adgroup_id={fb_adgroup_id}&activity_kind={activity_kind}&reporting_revenue={reporting_revenue}&reporting_currency={reporting_currency}&revenue={revenue}&first_tracker={first_tracker}&last_tracker={last_tracker}&last_tracker_name={last_tracker_name}&is_organic={is_organic}&rejection_reason={rejection_reason}&click_referer={click_referer}&time_to_uninstall={time_to_uninstall}&time_to_reinstall={time_to_reinstall}&event={event}&event_name={event_name}&is_reattributed={is_reattributed}&adwords_campaign_name={adwords_campaign_name}&adwords_campaign_id={adwords_campaign_id}&adwords_adgroup_id={adwords_adgroup_id}&adwords_creative_id={adwords_creative_id}&adwords_placement={adwords_placement}&fb_install_referrer={fb_install_referrer}&fb_install_referrer_adgroup_name={fb_install_referrer_adgroup_name}&fb_install_referrer_campaign_name={fb_install_referrer_campaign_name}&fb_install_referrer_campaign_group_name={fb_install_referrer_campaign_group_name}&fb_install_referrer_ad_objective_name={fb_install_referrer_ad_objective_name}&fb_install_referrer_ad_id={fb_install_referrer_ad_id}

        EndPoint URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_singular_postback.php
      • 샌드박스 서버 URL
      • 앱스플라이어(appsflyer)어드저스트(adjust)싱귤러(singular)

        HTTP method: GET
        EndPoint URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
        Event message: 활성화된 이벤트 유형 모두 Non-organic 체크
        Message Fields: 가능한 모든 필드 선택
        In-app events: appsflyer_id 선택

        EndPoint URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_adjust_postback.php?app_id={app_id}&app_name={app_name}&tracker={tracker}&tracker_name={tracker_name}&network_name={network_name}&campaign_name={campaign_name}&adgroup_name={adgroup_name}&creative_name={creative_name}&app_version={app_version}&adid={adid}&idfa={idfa}&android_id={android_id}&idfa_android_id={idfa||android_id}&idfa_gps_adid={idfa||gps_adid}&idfv={idfv}&gps_adid={gps_adid}&referrer={referrer}&created_at={created_at}&click_time={click_time}&installed_at={installed_at}&country={country}&city={city}&postal_code={postal_code}&language={language}&device_name={device_name}&os_name={os_name}&sdk_version={sdk_version}&os_version={os_version}&session_count={session_count}¤cy={currency}&environment={environment}&tracking_enabled={tracking_enabled}&timezone={timezone}&last_time_spent={last_time_spent}&fb_campaign_group_name={fb_campaign_group_name}&fb_campaign_group_id={fb_campaign_group_id}&fb_campaign_name={fb_campaign_name}&fb_campaign_id={fb_campaign_id}&fb_adgroup_name={fb_adgroup_name}&fb_adgroup_id={fb_adgroup_id}&activity_kind={activity_kind}&reporting_revenue={reporting_revenue}&reporting_currency={reporting_currency}&revenue={revenue}&first_tracker={first_tracker}&last_tracker={last_tracker}&last_tracker_name={last_tracker_name}&is_organic={is_organic}&rejection_reason={rejection_reason}&click_referer={click_referer}&time_to_uninstall={time_to_uninstall}&time_to_reinstall={time_to_reinstall}&event={event}&event_name={event_name}&is_reattributed={is_reattributed}&adwords_campaign_name={adwords_campaign_name}&adwords_campaign_id={adwords_campaign_id}&adwords_adgroup_id={adwords_adgroup_id}&adwords_creative_id={adwords_creative_id}&adwords_placement={adwords_placement}&fb_install_referrer={fb_install_referrer}&fb_install_referrer_adgroup_name={fb_install_referrer_adgroup_name}&fb_install_referrer_campaign_name={fb_install_referrer_campaign_name}&fb_install_referrer_campaign_group_name={fb_install_referrer_campaign_group_name}&fb_install_referrer_ad_objective_name={fb_install_referrer_ad_objective_name}&fb_install_referrer_ad_id={fb_install_referrer_ad_id}

        EndPoint URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_singular_postback.php
    • 매체는 organic, non-organic으로 구분됩니다.
      • organic : 매체 광고를 통해 유입되지 않은 유저
      • non-organic : 매체(facebook, google 등) 광고를 통해 유입된 유저
  • Hive SDK를 통해 어드저스트(adjust), 앱스플라이어(appsflyer)를 연동시 유저식별값인 playerId를 제공합니다.
    • Hive SDK v1 가 적용된 게임의 경우 “로그인 센터” 를 통해 로그인 한 유저에 대해서만 유저식별값인 playerId를 제공하며, Hive SDK v4 가 적용된 게임의 경우 모든 유저에 대해서 유저식별값인 playerId를 제공합니다.
      • 위의 경우를 제외한 SDK 버전의 경우 게임 영역에서 uid 값을 유저식별값으로 set 하도록 구현해야 유저식별값인 playerId를 제공 받을 수 있습니다.
    • 유저 식별값인 playerId를 통해 애널리틱스의 기본로그들과 매칭하여 의미있는 결과를 도출 할 수 있습니다.
      • 어드저스트(adjust)의 경우 하나의 디바이스에서 여러 계정을 생성하여 플레이하는 경우, 최초 생성한 계정의 playerId만 유입되며 다른 playerId 는 누락될 수 있어 이벤트 생성 시 Unique 설정을 제거해야 합니다.
        • 참고 문서 : https://help.adjust.com/ko/article/add-events
      • 어드저스트(adjust) 의 activityKind 가 session 인경우 session_time 조건을 충족하는 경우만 로그가 전송됩니다.
        • session_time 이 30분으로 설정되어있는 경우 유저 활성이 30분 이상인 경우 session 로그가 전송됩니다.
    • 아래 쿼리를 사용 하여 어드저스트(adjust), 앱스플라이어(appsflyer) 로그의 playerId 와 Hive 로그인 로그의 playerId 유저를 매칭하여, 유저별 유입매채를 확인 할 수 있습니다.
      • 어드저스트(adjust)로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리
        
      • -- Adjust로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리 SELECT A.playerId AS Adjust_playerId, B.playerId AS Hive_playerId, A.networkName FROM ( SELECT playerId, networkName -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력 FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_adjust_fix_log` WHERE -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경 datetime >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59" AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}' AND eventName = "{고객이 정한 로그인 이벤트 명}" GROUP BY playerId, networkName ) A INNER JOIN ( SELECT playerId -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력 FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_login_log` WHERE -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경 datetime >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59" AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}' GROUP BY playerId ) B ON A.playerId = B.playerId;

        1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

        -- Adjust로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리 SELECT     A.playerId AS Adjust_playerId,     B.playerId AS Hive_playerId,     A.networkName FROM (     SELECT         playerId,         networkName     -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력     FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_adjust_fix_log`     WHERE         -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경         datetime >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"         AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}'         AND eventName = "{고객이 정한 로그인 이벤트 명}"     GROUP BY         playerId,         networkName ) A INNER JOIN (     SELECT         playerId     -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력     FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_login_log`     WHERE         -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경         datetime >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"         AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}'     GROUP BY         playerId ) B ON A.playerId = B.playerId;

         
      • 앱스플라이어(appsflyer) 로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리
      • -- Appsflyer 로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리 SELECT A.playerId AS Appsflyer_playerId, B.playerId AS Hive_playerId, A.mediaSource FROM ( SELECT playerId, mediaSource -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력 FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_appsflyer_log` WHERE -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경 datetime >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59" AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}' AND eventName = "{고객이 정한 로그인 이벤트 명}" GROUP BY playerId, mediaSource ) A INNER JOIN ( SELECT playerId -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력 FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_login_log` WHERE -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경 datetime >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00" AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59" AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}' GROUP BY playerId ) B ON A.playerId = B.playerId;

        1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

        -- Appsflyer 로그의 playerId와 Hive 로그인로그의 playerId를 매칭하여 유입매체를 확인하는 쿼리 SELECT     A.playerId AS Appsflyer_playerId,     B.playerId AS Hive_playerId,     A.mediaSource FROM (     SELECT         playerId,         mediaSource     -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력     FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_appsflyer_log`     WHERE         -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경         datetime >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"         AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}'         AND eventName = "{고객이 정한 로그인 이벤트 명}"     GROUP BY         playerId,         mediaSource ) A INNER JOIN (     SELECT         playerId     -- 고객사에 맞는 회사코드를 입력     FROM `fluted-airline-109810.analytics_{회사코드}_live.t_hive_login_log`     WHERE         -- 기간은 고객의 필요에 따라 변경         datetime >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"         AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"         AND appIdGroup = '{확인하고자 하는 게임의 appIdGroup}'     GROUP BY         playerId ) B ON A.playerId = B.playerId;

• • 크로스 프로모션별 오픈 수, 클릭 수, 설치 수, 클릭률(%), 설치율(%), 프로모션 유입 유저 수, NU 대비 프로모션 유입 유저 비율(%), PU를 제공합니다.
  • Hive 푸시 발송 내역에 대해 캠페인별 전체 발송 건 수, 발송 성공 건 수, 오픈 건 수, 오픈율(%), 성공률(%), 반복 여부 정보를 확인할 수 있습니다.
    • 해당 지표는 어제의 수치가 제공되지 않고, 이틀 전 수치까지 확인 가능합니다.

지표 수치 분석

• 좌측 상단에 알림 버튼을 클릭하면, STL 분해(Seasonal & Trend Decomposition Using Loess)와 이동 평균(Moving Average)을 통해 과거 패턴과 추세를 벗어나는 지표에 대해 최근 3일 이내 탐지된 결과를 확인할 수 있습니다.
• 탐지된 날짜, 지표명, 지표 수치가 제공되며, 표의 각 행을 클릭하면 과거 수치를 그래프로 확인할 수 있습니다.
• [지표 페이지로 이동]을 클릭하면, 각 지표를 확인할 수 있는 게임별 지표 페이지로 이동할 수 있습니다.
• 실시간 지표
  • 조회 시점 기준 두 시간 이전 데이터까지 반영됩니다.
  • 동일한 날짜에 2개 이상의 시간대가 탐지된 경우, 가장 마지막 시간대를 기준으로 노출되며, 지표명과 탐지된 건 수가 함께 노출됩니다.
  • 그래프는 탐지된 날짜 기준 72시간 전까지 제공되며, 24시간 간격으로 표시된 보조선을 통해 해당 시간대별 증가/감소 패턴 및 추세를 확인해 볼 수 있습니다.
  • 제공 지표 : 시간대별 AU, 시간대별 NU, 시간대별 매출액(USD)
• 일별 지표
  • 조회 시점 기준 전일자 데이터까지 반영됩니다.
  • 그래프는 탐지된 날짜 기준 21일 전까지 제공되며, 7일 간격으로 표시된 보조선을 통해 해당 일자별 증가/감소 패턴 및 추세를 확인해 볼 수 있습니다.
  • 제공 지표 : DAU, NU, 매출액(USD), 기존 유저 매출액(USD), NU 매출액(USD), 플레이 시간(합계), 유저 플레이 시간(평균), 콘텐츠 참여 유저 수, 사회 활동 참여 유저 수, 스토어 클릭 참여 유저 수, 메이트 참여 유저 수, 재화 변동 참여 유저 수