어트리뷰션 분석
어트리뷰션 분석은 주로 앱 내 여러 리소스 위치의 클릭이나 여러 이벤트의 발생이 목표 이벤트에 얼마나 기여했는지 설명하는 데 사용합니다. 어트리뷰션 분석으로 리소스 위치가 목표 이벤트에 기여한 기여값을 유연하게 탐색하여 리소스 위치의 투입 대비 산출을 측정하고 리소스 배치를 최적화할 수 있습니다.
어트리뷰션 분석으로 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다:
- 앱 내 팝업 배너 입구와 게임 로비의 충전 이벤트 아이콘 입구는 각각 충전에 얼마나 기여했습니까?
- 상점의 스킨 구매 클릭과 기간 한정 할인 입구 클릭은 각각 얼마만큼의 토큰 소모를 가져왔습니까?
- 전투 실패와 캐릭터 아이콘 클릭은 각각 캐릭터 육성 작업에 얼마나 기여했습니까?
어트리뷰션의 계산 로직
분석 조건을 설정하기 전에 어트리뷰션의 대략적인 로직을 먼저 이해해야 합니다.
먼저 분석 주체를 선택하고, 비즈니스 설정에 따라 어트리뷰션 방식과 윈도우 기간을 선택합니다. 그런 다음 분배할 목표 이벤트의 지표 값, 즉 "기여"와 기여를 분배받을 어트리뷰션 이벤트를 정의합니다. 모델은 분석 주체의 행동 시퀀스를 바탕으로 각 목표 이벤트에서 시간순으로 거슬러 올라가며 윈도우 기간 내의 어트리뷰션 이벤트를 찾고, 비즈니스 설정에 따른 어트리뷰션 방식으로 기여를 윈도우 기간 내 어트리뷰션 이벤트에 분배합니다.
예를 들어 목표 이벤트 G가 결제 이벤트이고(G0, G1, G2는 이 분석 주체가 목표 이벤트를 3번 수행했음을 나타내며, 결제 금액은 모두 648), 어트리뷰션 이벤트 A, B, C가 각각 세 리소스 위치의 클릭 이벤트라고 가정합니다.
| 목표 이벤트 | 윈도우 기간 내 어트리뷰션 이벤트 | 기여 분배 대상 |
|---|---|---|
| 목표 이벤트 G0 | — | — |
| 목표 이벤트 G1 | 어트리뷰션 이벤트 A, 어트리뷰션 이벤트 B | 어트리뷰션 이벤트 A |
| 목표 이벤트 G2 | 어트리뷰션 이벤트 B, 어트리뷰션 이벤트 C | 어트리뷰션 이벤트 B |
어트리뷰션 방식이 최초 터치 기여인 경우:
- G0의 648위안은 직접 전환에 분배됩니다(목표 이벤트 G0의 윈도우 기간 내에 어트리뷰션 이벤트가 하나도 없으므로, G0은 자연 유입으로 인한 전환으로 볼 수 있습니다);
- G1의 648위안은 A에 분배됩니다;
- G2의 648위안은 B에 분배됩니다;
따라서 A, B, C, 직접 전환의 기여값은 각각 648, 648, 0, 648입니다. 총 트리거 수는 A, B, C 모두 1회이고, 유효 트리거 수는 A, B가 1회, C가 0회이며, 유효 트리거 유저 수는 A, B가 1명, C가 0명입니다.
| 목표 이벤트 | 윈도우 기간 내 어트리뷰션 이벤트 | 기여 분배 대상 |
|---|---|---|
| 목표 이벤트 G0 | — | — |
| 목표 이벤트 G1 | 어트리뷰션 이벤트 A, 어트리뷰션 이벤트 B | 어트리뷰션 이벤트 B |
| 목표 이벤트 G2 | 어트리뷰션 이벤트 B, 어트리뷰션 이벤트 C | 어트리뷰션 이벤트 C |
어트리뷰션 방식이 마지막 터치 기여인 경우:
- G0의 648위안은 직접 전환에 분배됩니다;
- G1의 648위안은 B에 분배됩니다;
- G2의 648위안은 C에 분배됩니다;
따라서 A, B, C, 직접 전환의 기여값은 각각 0, 648, 648, 648입니다. 총 트리거 수는 A, B, C 모두 1회이고, 유효 트리거 수는 B, C가 1회, A가 0회이며, 유효 트리거 유저 수는 B, C가 1명, A가 0명입니다.
| 목표 이벤트 | 윈도우 기간 내 어트리뷰션 이벤트 | 기여 분배 대상 |
|---|---|---|
| 목표 이벤트 G0 | — | — |
| 목표 이벤트 G1 | 어트리뷰션 이벤트 A, 어트리뷰션 이벤트 B | 어트리뷰션 이벤트 A, 어트리뷰션 이벤트 B |
| 목표 이벤트 G2 | 어트리뷰션 이벤트 B, 어트리뷰션 이벤트 C | 어트리뷰션 이벤트 B, 어트리뷰션 이벤트 C |
어트리뷰션 방식이 선형 어트리뷰션인 경우:
- G0의 648위안은 직접 전환에 분배됩니다;
- G1의 648위안은 어트리뷰션 이벤트 A, B에 균등하게 분배됩니다;
- G2의 648위안은 어트리뷰션 이벤트 B, C에 균등하게 분배됩니다;
따라서 A, B, C, 직접 전환의 기여값은 각각 324, 648, 324, 648입니다. 총 트리거 수는 A, B, C 모두 1회이고, 유효 트리거 수는 모두 1회이며, 유효 트리거 유저 수는 모두 1명입니다.
분석 조건 설정
분석 주체, 어트리뷰션 방식, 윈도우 기간을 선택하고 목표 이벤트의 지표 값과 기여를 분배받을 어트리뷰션 이벤트를 정의하면 어트리뷰션 분석의 틀이 완성됩니다.
어트리뷰션 방식별 기여 분배 로직은 다음과 같습니다:
- 최초 터치 기여: 윈도우 기간 내 첫 번째 어트리뷰션 이벤트에 기여 전체를 분배합니다;
- 마지막 터치 기여: 윈도우 기간 내 마지막 어트리뷰션 이벤트에 기여 전체를 분배합니다;
- 선형 어트리뷰션: 윈도우 기간 내 모든 어트리뷰션 이벤트에 기여를 균등하게 분배합니다.
기간 내 각 목표 이벤트에는 어트리뷰션 이벤트를 찾기 위한 윈도우 기간이 할당되며, 윈도우 기간은 다음 두 가지 방식으로 설정할 수 있습니다:
- 당일: 목표 이벤트에서 시간순으로 거슬러 올라가며 어트리뷰션 이벤트를 찾는 범위가 목표 이벤트 당일 0:00까지입니다;
- 커스텀: 목표 이벤트에서 시간순으로 거슬러 올라가며 고정된 기간 내의 어트리뷰션 이벤트를 찾습니다. 일, 시간, 분 세 가지 단위로 설정할 수 있습니다.
어트리뷰션 이벤트 외에 앱 내 자연 유입이 가져온 기여값이 얼마인지 탐색하려는 경우, 또는 어트리뷰션 이벤트가 너무 많아 어떤 어트리뷰션 이벤트를 선택해야 할지 모르는 경우 직접 전환을 어트리뷰션 계산에 포함을 선택할 수 있습니다. 이때 목표 이벤트의 윈도우 기간 내에서 어트리뷰션 이벤트를 하나도 찾지 못하면, 해당 목표 이벤트의 지표 값은 직접 전환으로 집계됩니다. 예를 들어 목표 이벤트와 어트리뷰션 이벤트를 각각 결제 이벤트와 쿠폰 수령 이벤트로 설정했을 때, 어떤 결제 이벤트의 윈도우 기간 내에 쿠폰 수령 이벤트가 없으면 해당 결제 이벤트의 금액은 직접 전환에 포함됩니다.
어트리뷰션 이벤트가 목표 이벤트의 지표 값에 기여한 정도를 여러 차원으로 나누어 보려면 어트리뷰션 이벤트를 그룹화할 수 있습니다;
더 나아가 유저 그룹별 기여값의 차이를 각각 보고 싶다면 목표 이벤트를 그룹화할 수도 있습니다. 예를 들어 아래 그림에서는 화둥 지역 유저와 화난 지역 유저가 채널별로 팝업 배너 클릭과 충전 이벤트 아이콘 클릭을 통해 각각 얼마만큼의 결제 금액을 가져왔는지 확인할 수 있습니다.
어트리뷰션 이벤트를 더 정밀하게 설정하여 목표 이벤트와 어트리뷰션 이벤트의 연관성을 보장해야 할 때는 관련 속성 기능으로 어트리뷰션 이벤트와 목표 이벤트의 특정 속성 값이 일치하도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어 위 시나리오에서 유저의 팝업 배너 클릭, 충전 이벤트 아이콘 클릭 이벤트의 Session ID가 결제 이벤트의 Session ID와 일치해야 하는 경우, 또는 이커머스 시나리오에서 유저가 마지막으로 본 상품 상세 페이지의 상품 ID가 마지막으로 구매한 상품 ID와 일치해야 하는 경우 이 기능을 활성화하면 됩니다.
다른 모델과 마찬가지로 어트리뷰션 분석 모델에서도 필터로 데이터를 걸러 낼 수 있습니다.
어트리뷰션 결과 지표 보기
어트리뷰션 분석의 핵심 지표 값은 기여값입니다. 지표 값의 정의는 아래와 같으며, 각 어트리뷰션 이벤트의 트리거 현황을 파악하여 의사 결정에 활용할 수 있습니다:
| 지표 | 지표 정의 |
|---|---|
| 총 트리거 수 | 계산 기간* 내 각 어트리뷰션 이벤트의 총 트리거 횟수(발생 횟수의 단순 합계)입니다. 이 지표 값은 어트리뷰션 방식과 무관합니다. |
유효 트리거 횟수 | 계산 기간* 내 선택한 어트리뷰션 방식과 윈도우 기간에 따라 유효 트리거로 인정된 각 어트리뷰션 이벤트의 트리거 횟수입니다. 어떤 어트리뷰션 이벤트가 여러 번 어트리뷰션되더라도 유효 트리거는 1회로만 집계됩니다. 어트리뷰션의 계산 로직의 선형 어트리뷰션 시나리오에서 어트리뷰션 이벤트 B는 2번 어트리뷰션되었지만 유효 트리거 수는 1회입니다. |
| 유효 트리거율 | 각 어트리뷰션 이벤트의 유효 트리거 횟수 / 총 트리거 수입니다. |
| 유효 트리거 유저 수 | 계산 기간* 내 각 어트리뷰션 이벤트를 유효 트리거한 분석 주체의 중복 제거 수입니다. 분석 주체의 기본값은 유저입니다. |
| 목표 이벤트에 대한 기여값 | 계산 기간* 내 어트리뷰션 이벤트의 유효 트리거로 발생한 목표 이벤트 지표 값입니다. |
| 목표 이벤트에 대한 기여도 | 이 어트리뷰션 이벤트의 기여값 / 전체 목표 이벤트 지표 값입니다. 같은 조건에서 직접 전환을 어트리뷰션 계산에 포함 옵션을 선택하면 직접 전환으로 발생한 목표 이벤트 지표 값도 분모에 포함되므로 다른 어트리뷰션 이벤트의 기여도는 그만큼 줄어듭니다. |
*계산 기간: 목표 이벤트 지표 값을 최대한 충분히 어트리뷰션하기 위해, 윈도우 기간으로 커스텀을 선택하면 전체 계산 기간은 시간 선택기에서 지정한 기간에 앞쪽으로 윈도우 기간 하나만큼을 더한 기간이 됩니다. 윈도우 기간으로 당일을 선택하면 계산 기간은 시간 선택기 기간의 시작일 당일 0:00부터가 됩니다.