데이터 분석의 출발점, 조직의 지표 기준 통일하기

활성 사용자(AU), 매출처럼 자주 쓰는 지표도 계산 기준이 다르면 같은 기간을 조회해도 서로 다른 수치가 나온다. Hive 애널리틱스의 메트릭 기능을 사용하면 이벤트와 집계 방식, 계산식을 조합한 지표 정의를 하나로 저장해 여러 차트와 대시보드에서 재사용할 수 있다. 메트릭을 수정하면 이를 사용하는 모든 화면에 반영되므로, 조직 전체가 같은 기준으로 데이터를 보고 소통할 수 있다.

같은 이름, 다른 기준

AU, 매출, 구매 전환율처럼 자주 사용하는 지표는 이름이 같아도 계산 기준에 따라 결과가 달라질 수 있다. 어떤 이벤트를 사용했는지, 어떤 필터를 적용했는지, 어떤 필드를 기준으로 계산했는지에 따라 같은 기간을 조회해도 서로 다른 수치가 나타난다.

지표를 차트마다 개별적으로 설정하면 이러한 차이를 알아차리기 어렵다. 회의나 보고 과정에서 수치가 다르다는 사실을 발견하면 데이터의 변화를 해석하기 전에 각 지표의 계산 기준부터 다시 확인해야 한다.

따라서 조직이 데이터를 원활하게 활용하려면 반복해서 사용하는 지표의 정의와 계산 방식을 하나의 기준으로 관리할 필요가 있다.

공통 지표가 필요한 협업

여러 직무가 같은 지표를 함께 활용하려면 먼저 조직에서 공통으로 사용할 기준이 필요하다. 이를 메트릭으로 정의하면 운영·기획, 마케팅, 사업 담당자는 같은 수치를 각자의 업무에 활용할 수 있다.

특히 조직이 중요하게 보는 이용자 행동과 성과를 메트릭으로 관리하면, 여러 담당자가 같은 관점으로 데이터를 해석하고 논의할 수 있다.

운영·기획 담당자는 업데이트 이후의 변화를 점검하고, 마케팅 담당자는 유입 경로나 국가별 결과를 비교할 수 있다. 사업 담당자는 동일한 수치를 바탕으로 성과를 보고하고 다음 방향을 결정할 수 있다.

이와 달리 담당자마다 지표를 새로 만들면 이벤트와 집계 방식이 달라질 수 있다. 같은 이름의 지표가 여러 개 생성되거나 설명이 충분하지 않으면 어떤 수치를 기준으로 삼아야 하는지 판단하기 어려워진다.

정책이나 분석 목적이 바뀌어 계산식을 수정할 때도 관련 차트를 하나씩 변경하면 일부 화면이 누락될 수 있다. 기존 기준과 새로운 기준이 함께 사용되면 보고 자료와 대시보드 사이에도 수치 차이가 발생한다.

Hive 애널리틱스의 메트릭 관리

Hive 애널리틱스의 메트릭은 차트에서 자주 사용하는 지표 설정을 저장하고 재사용하는 기능이다. 기본적으로 이용자, 구매 등 자주 쓰이는 지표가 플랫폼 메트릭으로 제공되어 별도 설정 없이 바로 활용할 수 있다. 플랫폼 메트릭은 지표 기준의 통일성을 위해 수정이나 삭제가 불가능하다. 하지만 필요한 경우 조직이나 프로젝트의 특정 목적에 맞게 조건과 수식을 직접 조합하여 커스텀 메트릭으로 추가할 수 있다. SQL을 몰라도 UI에서 이벤트, 속성값, 집계 방식 및 수식을 자유롭게 조합할 수 있어, 데이터 분석가가 아니더라도 업무에 필요한 지표를 하나의 메트릭으로 쉽게 만들어 저장할 수 있다.

COUNT, COUNT DISTINCT, SUM, AVG 등을 활용해 이벤트 발생 횟수, 고유 이용자 수, 매출 합계, 평균값으로 정의할 수 있다. 제목과 설명에 계산 방식과 활용 목적을 기록하고, 이용자·매출·세션·게임 플레이 등의 카테고리로 분류한 뒤 여러 차트에서 반복해 활용할 수 있다.

메트릭의 계산 기준을 변경하면 해당 메트릭을 사용하는 모든 차트와 대시보드에 변경 내용이 반영된다. 여러 화면을 개별적으로 수정하지 않아도 같은 기준을 유지할 수 있지만, 수정과 동시에 관련 수치가 달라질 수 있으므로 변경 전에 영향 범위를 확인해야 한다.

공통 지표 기준 만들어보기

메트릭은 하나의 이벤트를 기준으로 만들거나, 두 개 이상의 이벤트와 수식을 조합해 정의할 수 있다. 필요한 조건은 이벤트 필터로 설정할 수 있어 다음과 같은 방식으로 공통 지표를 구성할 수 있다.

단일 이벤트로 메트릭 생성하기

하나의 이벤트에서 확인할 필드를 선택하고 계산 방식을 적용해 메트릭을 만들 수 있다. 예를 들어 로그인 이벤트의 기기 식별자를 고유 개수로 계산하면 일정 기간에 접속한 기기 수를 기준으로 AU를 정의할 수 있다.

두 개 이상의 이벤트와 수식으로 메트릭 생성하기

두 개 이상의 이벤트에서 필요한 값을 각각 계산한 뒤 사칙연산으로 하나의 메트릭을 만들 수 있다. 예를 들어 구매 이용자 수와 로그인 이용자 수를 조합하면 구매 전환율처럼 여러 데이터를 함께 계산하는 지표를 공통 기준으로 정의할 수 있다.

이벤트 필터를 적용해 메트릭 생성하기

메트릭에 사용할 이벤트를 선택할 때 필드를 기준으로 필터를 적용할 수 있다. 로그인 이벤트에서 KR 또는 US 국가를 조건으로 지정하는 것처럼 필요한 데이터만 포함해 목적에 맞는 메트릭을 만들 수 있다.

이렇게 설정한 메트릭은 차트와 대시보드에서 확인할 수 있다. 메트릭의 계산 기준을 수정하면 이를 사용하는 모든 화면에 변경 내용이 자동으로 반영되어 같은 기준을 유지할 수 있다.

Hive 애널리틱스 시작해보기

공통 지표는 조직이 데이터를 기반으로 소통하기 위한 기준이다. 같은 이름의 지표를 각자 만들기보다 반복해서 사용하는 계산 방식을 메트릭으로 관리하면 수치 차이를 줄이고 분석 기준을 명확하게 공유할 수 있다.

Hive 애널리틱스는 Hive SDK를 연동하면 60여 가지의 게임 표준 이벤트를 자동으로 수집하고, 게임에서 추가로 확인할 행동은 커스텀 이벤트로 자유롭게 정의해 전송할 수 있다. 이렇게 수집한 이벤트를 조합해 조직의 목적에 맞는 다양한 메트릭을 구성할 수 있다.

지금 Hive 애널리틱스의 메트릭으로 공통 지표를 관리하고, 같은 기준의 수치로 분석과 의사결정에 활용해보자.