모든 앱 사용자의 수명은 설치부터 삭제까지입니다. 사용자가 앱에서 바람직한 이벤트(예: 구매)를 수행하도록 유도하려면 사용자 이벤트 흐름을 설정해야 합니다. 그런 다음 각 이벤트를 측정할 수 있습니다.

코호트 분석은 사용자가 정의된 이벤트 흐름을 얼마나 빠르고 안정적으로 따르는지를 연구하는 것입니다.

설치 외에도 재참여라는 또 다른 유형의 전환이 있습니다( ). 이는 사용자가 재참여하면 코호트 분석에 영향을 미치기 때문입니다:

• 새로운 어트리뷰션 프로세스가 트리거됩니다.
  
• 사용자의 전환 날짜는 원래 설치 날짜가 아닌 리인게이지먼트 날짜가 됩니다.
• 리인게이지먼트를 트리거한 네트워크는 전환과 수익을 포함한 모든 후속 인앱 활동에 어트리뷰션됩니다.

날짜 범위가 1월 1일 - 1월 3일인 보고서를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 이 3일 동안 발생한 모든 이벤트에 대한 데이터를 찾고 있다면 보고서에서 '실제' 코호트 기간을 사용하세요.

해당 3일 동안 확보한 신규 사용자의 사용자 행동에 대한 인사이트를 찾고 있다면 다른 코호트 기간을 선택하세요.

이러한 코호트 기간은 실제 캘린더 날짜가 아닌 설치 이벤트를 기준으로 한 롤링 날짜입니다. 예를 들어, 사용자가 1월 1일 오후 3시에 앱을 설치한 경우 1일차(d1) 이벤트는 1월 1일 오후 3시부터 1월 2일 오후 3시 사이에 발생한 이벤트입니다.

코호트 기간도 누적됩니다. 3일 코호트 기간에는 해당 사용자의 여정에서 1일차, 2일차, 3일차에 발생한 모든 이벤트가 포함됩니다.

아래는 전체 예시에서 발췌한 것입니다. 이 사용자는 1월 1일에 앱을 설치하고 1월 3일에 2건의 구매를 했습니다.

• 롤링 날짜: 2일 코호트를 측정하는 경우 1월 3일에 이벤트가 발생했음에도 불구하고 이 사용자의 수익은 $5입니다.
• 누적: 3번째 코호트를 측정하는 경우 이 사용자의 수익은 $10입니다.

1월 1일과 1월 5일 사이에 앱을 설치한 5명의 사용자로 구성된 코호트에서 발생한 이벤트가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.

다음은 코호트 분석과 실제 분석을 모두 사용한 인사이트의 몇 가지 예입니다.

싱글 플랫폼에서 설정 > 이벤트로 이동하여 새 이벤트를 생성하면 고유 이벤트를 필터링할 수 있는 토글이 있습니다. 2. 이벤트 추적 방법으로 이동합니다.

DAU(일일 활성 사용자) 지표는 하루에 한 번 이상 세션을 진행한 순 사용자 수를 비율로 계산한 것입니다. 하루를 초과하는 기간의 경우 DAU는 선택한 날짜의 일일 활성 사용자의 평균입니다.

레거시 계정의 경우 DAU는 사용자의 어트리뷰션 시점 이후 롤링 일수를 사용하여 계산됩니다. 신규 계정(2023년 6월 7일 이후에 생성된 계정) 또는 고유 실적이 활성화된 계정의 경우 DAU는 실제 달력 날짜를 사용하여 계산됩니다.

1월 1일과 1월 5일 사이에 앱을 설치한 5명의 사용자 코호트에서 발생한 이벤트가 있다고 가정해 보겠습니다.

다음은 코호트 분석과 실제 분석을 모두 사용한 인사이트의 몇 가지 예입니다.