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Data Literacy

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SKAN 4.0 - 4. SKAN에서의 CV(Conversion Value) 이번 아티클부터는 본격적으로 SKAN에서의 측정 방식에 대한 상세한 내용을 살펴보겠습니다. 우선, SKAN에서 사용하는 기본적인 측정 단위를 CV(Conversion Value)로 칭합니다. 이는 애플에서 제공하는 측정 방식으로 내부 KPI에 따라 사용하는 고객사가 정하게 됩니다. 이 CV로 설정한 액티비티(유저 행위, 이벤트)가 발생하게 되면 MMP는 SKAN으로 전환 값을 업데이트 합니다. 그리고 SKAN은 포스트백에 해당 전환 값을 포함하여 광고 네트워크에 이를 전달하게 되죠. 그리고 이 CV에는 두 가지 하위 분류가 있는데(4.0 기준) Fine Value(상세 전환 값)과 Coarse Value(단순 전환 값)입니다. 각각의 개념과 두 가지 분류로 사용되는 이유도 함께 살펴보겠습니다.      ..
SKAN 4.0 - 3. SKAN에서의 SSOT SKAN과 MMP 서비스를 사용하게 될 때, SKAN의 기본적인 개념 못지않게 중요한 것이 바로 SSOT입니다. SSOT는 Single Source of Truth의 약자인데요, 쉽게 말해서 "중복제거"를 떠올리시면 됩니다. 그럼, 어떠한 '중복'을 제거한다는 의미일까요?  우리는 앞선 아티클에서 IDFA를 통해서 유저의 어트리뷰션을 기본적으로 측정하고(ATT 동의 완료 시), 이 방식이 불가능할 경우 SKAN을 사용하게 된다고 설명했습니다. 그렇다면, 어떤 유저가 ATT 동의를 진행했다고 가정했을 때는 어떤 현상이 발생할까요?  바로 IDFA를 이용한 어트리뷰션 측정과 SKAN을 이용한 측정이 동시에 발생하게 된다는 점입니다. 이는 두 가지 어트리뷰션이 독립적으로 측정되는 구조이기 때문에 발생할 수밖에..
SKAN 4.0 - 2. SKAN의 워크 플로우 앞선 아티클에서 SKAN의 기본적인 개념과 그 필요성, 등장 배경 등에 대해서 살펴보았습니다. 그럼 이번 아티클에서는 SKAN이 실제로 앱의 광고-설치-인앱 액션이 이루어지는 과정에서 어떤 원리로 동작하게 되는지에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다.  아래 워크 플로우 상에서 각각의 주체를 의미하는 용어는 다음과 같습니다.  · 광고주(advertisers) : '광고를 집행하는' 측입니다. 돈을 내고 자신의 앱이나 서비스를 홍보하게 되죠. [ 000 키우기 ] 게임을 출시해 여기저기 광고를 내보내는 게임회사를 떠올리면 됩니다. · 퍼블리셔(publisher) : 우리가 흔히 알고 있는 "게임 퍼블리셔(퍼블리싱 회사)"와는 다른 개념입니다. 모바일 마케팅에서의 퍼블리셔는 "앱, 웹 등의 서비스나 웹 사이트에..
SKAN 4.0 - 1. SKAN의 기본 개념과 원리 기본적으로 SKAN(StoreKit Ad Network, SKAdNetwork)는 애플이 운영하고 있는, 개인정보 보호가 중심이 된 API를 의미합니다. 더 구체적으로 설명하자면 “유저의 기기에 대한 정보 없이 - 앱 설치 캠페인 성과를 측정할 수 있도록 설계한 어트리뷰션(Attribution) 장치"이죠. 개발 목적은 간단합니다. SKAN은 유저, 기기의 식별 가능한 데이터를 노출하지 않고 개인정보를 보호하면서 iOS 앱 캠페인 성과 정보를 광고주에게 제공하기 위해 개발되었습니다. 즉, SKAN은 유저의 식별 정보가 드러나지 않는 집약적 데이터라고 말할 수 있습니다.  만일 SKAN의 개념에 대해서 익숙하지 않으시다면, SKAN을 사용하지 않는 전통적인 어트리뷰션 체계에 대해서 이해하고 넘어가는 것이 ..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (5) - 커스텀 측정항목 생성 우리가 어떠한 테이블을 하나 생성해서 데이터를 조회하게 되면, 간단하게 dimension을 설정하고 이에 따라서 각각의 metirc을 설정하여 조회하게 됩니다. 예를 들어서 session source / medium(dimension) 별로 어떠한 metric을 확인하게 됩니다. 각각의 세션 수, 거래량 등이 있겠네요. 하지만 여기서 문제가 되는 경우는, 이러한 metric 중 기본적으로 GA4에서 제공하지 않는 metric이 있는 경우입니다. 예를 들어 볼까요? 우선, GA4 데모 계정을 새로 하나 선택해서 리포트를 생성해 보겠습니다. 다루는 metric의 특성이 있으니, 이번에는 Google Merchandise Shop 계정을 통해서 실습을 진행해 보겠습니다. 새로운 계정으로 리포트를 생성하면 자동..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (4) - 원형 차트 이번 아티클에서는 선형 차트와 더불어 많이 사용되고 있는 원형(도넛) 차트에 대해서도 간단하게 사용법을 익혀보도록 하겠습니다. 엑셀과 같은 프로그램에서도 마찬가지겠지만, 원형차트는 주로 테이블/시계열 차트 중에서 시각적으로 명확하게 요약해서 어떤 데이터를 보여주기 위해서 주로 사용합니다. 그래서 여러 가지 데이터의 조합보다는 디자인 요소가 더 중요한 차트이기도 하죠. 도넛 차트 생성을 위해서 역시 [Add a chart] 메뉴를 클릭하고, [Pie] > [Donut chart]를 선택해 보겠습니다. 새로 생성된 도넛 차트를 보겠습니다. 여기서는 디폴트로 지정된 Dimension은 Event name이고, Metric은 Sessions인 상태가 되었습니다. 시험 삼아서 Dimension을 바꾸어 보도록 할..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (3) - 꺾은선 차트[2/2] 우리는 앞선 아티클에서 꺾은선 차트에 데이터를 입력하고 차트를 만들어 보았고, 차트가 만들어진 다음에는 필터 템플릿은 생성해 적용하는 부분까지를 실습해 보았습니다. 여기에 추가적으로 '스타일' 메뉴 기능을 활용해 좀 더 디테일 설정을 가능하게 만들어주는 기능들의 사용법에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다. 이전 아티클에서 단순히 일별 세션 수 데이터를 출력하다가, 해당 데이터를 [세션 소스 / 매체] 별로 나누어 확인할 수 있도록 바꾸었었습니다. 그럼 여기서, 세션 소스 / 매체별로 나누어져 출력되는 각각의 라인들의 색상을 바꿀 수는 없는 걸까요? 당연히 가능합니다. 이번에는 차트 탭의 [STYLE] 메뉴로 진입하여 해당 기능을 알아보겠습니다. 스타일 메뉴의 기능은 다양하고 다소 복잡해서, 자잘한 설명 내용..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (3) - 꺾은선 차트[1/2] 이번 아티클에서는 데이터 시각화에서 가장 많이 사용되는, ‘꺾은선 차트'를 만들어 보겠습니다. 앞서 실습하던 프로젝트에서 이어서 진행해 보겠습니다. 우선 [Add a chart] > [Time series chart]를 클릭하겠습니다. 자동으로 생성된 차트를 보겠습니다. 우선, X축이라고 볼 수 있는 Dimension은 Date로 설정되어 있습니다. 그리고 Y축인 Metric은 [Eventvalue]로 설정되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 여기서부터 조금씩 해당 차트를 수정해 보겠습니다. 우선 [해당 앱의 일 별 세션수를 확인하고 싶다]는 목표를 달성해 봅시다. 여기서는 간단하게 [Event value]만을 수정하면 되겠습니다. Chart 탭에서 [Event value] 항목을 [Sessions]으로..

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