SKAN 4.0 - 8. SKAN에서의 CV 설정 예시 2

 

 

 

 

○ 예시 2 - 평균적으로 첫 구매가 2일 이후에 발생하는 경우

 

이번 예시에서는 첫 구매가 평균적으로 2일이 지난 후에 발생하는 쇼핑몰 앱이라고 가정해 보겠습니다. 이 경우도 KPI는 동일하게 수익이지만 상세 전환 측정이 가능한 첫 번째 윈도우 이후에 대부분의 구매가 일어나는 경우이므로 상당히 다른 방식의 설계가 필요합니다. 

 

 

 

첫 번째 윈도우에서 구매가 발생하기는 하지만 주요 구매 기간이 아니기 때문에, 이 경우에는 기존 데이터를 분석하여 고관여 이벤트를 먼저 설정하게 됩니다. 즉, 구매 이벤트 발생 직전에 카운팅되는 이벤트를 분석하여 할당합니다. 장바구니 담기 액션 횟수, 좋아요나 즐겨찾기 실행 횟수, 상품 조회 횟수 등이 있을 것입니다. 여기에 2일 이내의 평균 구매 금액도 함께 설정할 수 있습니다. 단순 전환 값의 경우에도 MEDIUM에는 구매 연결 이벤트(주요 이벤트 1개), HIGH에는 2일 이내 발생 최대 구매액을 할당하게 됩니다. 이후의 윈도우 기간에는 MEDIUM과 HIGH에 최소 구매액 구간과 최대 구매액 구간을 설정해 줍니다.

 

 

 

---

 

 

 

 

○ 예시 3 - 리텐션을 중심으로 측정할 경우

 

기본적으로 SKAN은 군중 익명성을 기반으로 측정하는 원리를 가지고 있기 때문에, 다른 측정 도구들처럼 정확한 리텐션을 측정하기는 어렵습니다. 하지만 전환 윈도우 기간별 리텐션은 대략적으로 측정이 가능합니다. 

 

여기서는 기본적으로 모든 CV에 세션 이벤트(af_app_opend)를 할당하게 됩니다. 주의할 점은, 이렇게 리텐션 측정이 목적이라면 이 이벤트 측정 횟수는 오픈 여부만을 기록해야 하므로 아래 이미지처럼 0 ~ 1회를 측정해야 합니다. 

 

 

이런식으로 CV값을 설정하게 되면, Day 1–2 Retention(설치 후 0 ~ 2일) / Day 3–7 Retention(설치 후 3 ~ 7일) / Day 8–35 Retention(설치 후 8 ~ 35일)을 측정하게 됩니다. 계산 방식은 아래와 같습니다(따로 리텐션 수치 산출 기능이 있는 것이 아니라, 직접 계산해야 합니다)

 

· 전체 설치 유저 수 = 10,000명
·  두 번째 윈도우에서 앱 오픈한 유저 수 = 3,000명
    → Day 3–7 Retention = 3,000 / 10,000 = 30%