코호트 리포트

1. 대시보드 개요

Cohort Report 는 광고주가 캠페인/오퍼 성과를 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다. 광고주는 ROAS, 전환, CPI, 지출 등 주요 지표를 활용해 캠페인 전략을 최적화하고 장기적인 수익성을 개선할 수 있습니다. 이 리포트를 통해 성과를 모니터링하고 예산을 적절히 조정하여 전체 투자수익률(ROI)을 극대화할 수 있습니다.

Performance Monitor Report 와 목적은 유사하지만, Cohort Report 는 몇 가지 강화된 분석 차원을 제공합니다. 여기에는 Report Type, Target Goal Window, Target Goal Type, Postback Type 기준의 세부 분석이 포함됩니다. 동시에 노출, 클릭처럼 ROAS와의 관련성이 상대적으로 낮은 지표는 제외하고, Devnum, IAA+IAP Rev, IAA+IAP ROAS 와 같이 관련성이 높은 지표를 추가했습니다.

🪄 차이점 요약: Cohort Report에 추가된 차원: Report Type Target Goal Window Target Goal Type Postback Type IAA+IAP Rev IAA+IAP ROAS Devnum (IAA, IAP, IAA+IAP) Cohort Report에서 제외된 차원: App Name (하위 소스) Impressions, Clicks, eCPM, CPC, CTR, CVR, IVR

🪄Cohort Report의 $ReportType$ 차이점 요약:    Calendar Day  예를 들어 D0는 사용자가 설치한 자연일 내에 발생한 데이터를 의미합니다. 사용자가 7월 1일 오후 11시에 앱을 설치한 경우, D0 ROAS는 7월 2일 0시(7월 1일 자연일 종료 시점)에 성숙한 데이터로 간주됩니다. Appsflyer를 사용하는 광고주에게 권장: 데이터 분석 시 Calendar Day를 선택하세요.  Cohorts  예를 들어 D0는 설치 시점부터 시작되는 전체 24시간을 의미합니다. 사용자가 7월 1일 오후 11시에 앱을 설치한 경우, D0 ROAS는 7월 2일 오후 11시가 되어야 성숙한 데이터로 간주됩니다.   Adjust, Singular 등을 사용하는 광고주에게 권장: 데이터 분석 시 Cohorts를 선택하세요.

 

2. 주요 기능

이 리포트에서 광고주는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

✅ 데이터 필터링: 날짜/주, 국가/지역, 타깃 목표 윈도우, 패키지명, App ID, 오퍼명 등으로 필터링할 수 있습니다.

✅ 데이터 조회: 선택한 기간을 기준으로 집계된 광고 성과를 일별 또는 주별로 확인할 수 있습니다.

✅ 데이터 비교: 서로 다른 날짜의 캠페인 성과를 비교하여 시간에 따른 ROAS 추이를 평가할 수 있습니다.

✅ 데이터 내보내기: 리포트 데이터를 내보내 추가 심층 분석에 활용할 수 있습니다.

 

3. 주요 지표 설명

📌 IAA (In-App Ads Revenue): 인앱 광고에서 발생한 수익을 의미합니다.

📌 IAP (In-App Purchase Revenue): 인앱 구매에서 발생한 수익을 의미합니다.

📌 ROAS (Return on Ad Spend): 광고 투자 대비 수익을 측정하는 지표로, 광고 투자로 발생한 수익을 나타냅니다.

4. 일반적인 사용 사례

I. 일별 데이터 조회

광고주는 날짜 범위를 직접 설정해 데이터를 조회하고 상세한 일별 성과 지표를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 일별 캠페인 성과와 변동을 더 깊이 이해하고, 문제를 적시에 파악해 광고 전략을 최적화함으로써 전체 캠페인 효과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

• 지표 선택
  • D7 Purchase TCPE를 예로 들면, D7 고유 결제 사용자 수를 확인하려면 D7_Devnum (IAP) 를 직접 참고할 수 있습니다. 이 지표를 사용하면 다음을 계산할 수 있습니다.

• 데이터 설명

  • 위 차트를 기준으로 선택 및 표시된 데이터는 설치 수, 지출, D7 ROAS, D7_Devnum (IAP) 등 특정 광고 유닛의 품질 지표를 나타냅니다.

II. 광고 유형별 데이터 조회

캠페인 데이터를 Ad Type별로 세분화하는 것은 다양한 광고 형식 간 성과 차이를 종합적으로 이해하는 데 효과적이고 실용적인 분석 방법입니다. 이 방식은 각 광고 유형의 효과를 더 정확하게 평가하고, 성과가 우수한 광고 유형을 식별하며, 전체 전략을 최적화해 투자수익률(ROI)을 개선하는 데 도움이 됩니다.

• 지표 선택
  • 원하는 기간과 Ad Type 차원을 선택합니다. 분석 필요에 따라 Offer Name 또는 Ad Type과 같은 더 세부적인 차원을 선택할 수도 있습니다.
• 데이터 설명
  • 위 차트를 기준으로 선택 및 표시된 데이터는 광고 유형별 전환, 지출, ROAS 성과를 나타냅니다.

III. APP ID별 데이터 조회

하위 소스 수준에서 데이터를 조회하면 다양한 트래픽 소스 간 성과 차이를 더 깊이 파악할 수 있으며, 캠페인 전략을 최적화하는 데 필요한 탄탄한 근거를 확보할 수 있습니다. 리포트에서 관련 Offer Name을 선택한 뒤 Location, Supply Package Name, APP ID를 확인하면 각 하위 소스의 성과를 볼 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 품질이 낮은 하위 소스를 차단하거나 기타 최적화 조치를 적용해 전체 캠페인 성과를 더욱 개선할 수 있습니다.

• 지표 선택
  • 기간과 함께 $Location$, $SupplyPackageName$, $APPID$ 차원을 선택합니다. 필요에 따라 $OfferName$ 또는 $AdType$ 같은 더 세부적인 차원을 포함할 수도 있습니다. 
• 데이터 설명
  • 위 차트에서 선택한 차원을 기준으로 표시된 데이터는 서로 다른 하위 소스의 전환, 지출, ROAS 성과와 D7 고유 결제 사용자 디바이스 수를 나타냅니다.