분석에서 찾은 조건을 다시 확인하려면 측정값과 연산, 차원, 기간과 필터를 매번 같게 설정해야 한다. Hive Axyl Plugin을 이용하면 자연어로 차트 구성을 요청하고, 여러 차트를 하나의 대시보드로 구성할 수 있다.
게임 운영의 판단을 데이터로 더 명확하게
게임 지표를 읽고 Hive 애널리틱스로 운영 의사결정에 연결하는 방법을 소개합니다.
- 자연어로 차트와 대시보드 구성하기: Hive Axyl Plugin 활용 2편
- 자연어로 게임 지표를 조회하고 변화 확인하기: Hive Axyl Plugin 활용 1편
ChatGPT에 Hive Axyl Plugin을 설치하면 Hive 애널리틱스의 지표를 자연어로 조회하고, 이전 질문의 맥락을 이어 국가·마켓·상품 순서로 분석 범위를 좁힐 수 있다. 어제와 지난주의 KPI 변화에서 출발해 단계적으로 분석 범위를 좁힐 수 있다.
- 마켓 정산 전에 구글·애플 예상 수익금 확인하기
이용자가 결제한 금액에는 판매세가 포함될 수 있고 마켓 수수료와 국가별 세금이 반영되기 전이라, 결제액만으로는 개발사가 받을 금액을 바로 알기 어렵다. Hive 애널리틱스의 예상 수익금 메트릭을 활용하면 구글 플레이와 애플 앱스토어 결제에 마켓별 계산 기준을 적용해 수수료와 세금이 반영된 예상 수익을 볼 수 있다.
- BigQuery에서 애널리틱스 원본 데이터 조회하기
Hive 애널리틱스의 이벤트 원본 데이터는 BigQuery의 habq-storage 프로젝트에서 SQL로 직접 조회할 수 있다. 애널리틱스 관리자가 빅쿼리 접근 권한 관리에서 Google 계정의 조회 권한을 환경별로 신청하고, SQL을 실행할 Google Cloud 프로젝트를 준비하면 된다.
- 이벤트 로그 저장 구조와 적재 실패 데이터 확인하기: 이벤트 로그 전송 4편
Hive 애널리틱스로 전송한 이벤트 중 수집 기준을 충족한 이벤트는 회사별 BigQuery 데이터셋의 t_raw_event_log에, 기준에 맞지 않는 이벤트는 원본 JSON과 격리 사유를 담아 t_raw_event_log_rescue에 저장된다. 정상 테이블에서 이벤트를 찾을 수 없다면 rescue 테이블의 errorReason, errorStackTrace, rawData로 격리 원인을 확인한다.
