데이터 기반 의사결정의 시작

Axyl Plugin

자연어로 차트와 대시보드 구성하기: Hive Axyl Plugin 활용 2편

Hive Axyl Plugin에 자연어로 요청하면 Hive 애널리틱스의 차트를 생성하고 여러 차트를 하나의 대시보드로 구성할 수 있습니다. 차트와 대시보드를 생성·수정하기 전에는 적용할 내용을 먼저 보여주고, 사용자가 승인한 뒤 실행합니다.

• 앞선 분석 맥락을 바탕으로 확인할 지표와 권장 차트 추천
• 추천받은 지표로 차트를 만들고 하나의 대시보드로 구성

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Axyl Plugin

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 있습니다. 플러그인을 쓰려면 사용할 계정을 조직의 MCP 멤버로 설정해야 합니다.

• 어제와 지난주 같은 요일의 이용자·매출 지표를 자연어로 비교
• 국가·마켓·상품 순서로 질문을 이어 매출 변화의 원인 후보 구체화

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메트릭

마켓 정산 전에 구글·애플 예상 수익금 확인하기

결제액에는 판매세가 포함될 수 있고 마켓 수수료와 국가별 세금이 반영되기 전이라, 결제액만으로는 개발사가 받을 금액을 바로 알기 어렵습니다. Hive 애널리틱스의 예상 수익금 메트릭을 활용하면 구글 플레이와 애플 앱스토어 결제에 마켓별 계산 기준을 적용해 수수료와 세금이 반영된 예상 수익을 볼 수 있습니다.

• 구글 플레이·애플 앱스토어별 예상 수익금 계산 기준
• 차트에서 앱·국가·마켓별 예상 수익 비교

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빅쿼리

BigQuery에서 애널리틱스 원본 데이터 조회하기

Hive 애널리틱스에서 수집한 이벤트 원본 데이터는 BigQuery의 habq-storage 프로젝트에서 SQL로 직접 조회할 수 있습니다. 조회할 때는 UTC로 저장된 dateTime을 KST로 변환하고, checksum 기준으로 중복을 제거하며, 날짜 조건으로 필요한 파티션만 조회합니다.

• 빅쿼리 접근 권한 신청부터 SQL 실행까지의 준비 절차
• 시간대 변환·중복 제거·파티션 조건을 적용한 조회 예시

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이벤트

이벤트 로그 저장 구조와 적재 실패 데이터 확인하기: 이벤트 로그 전송 4편

Hive 애널리틱스로 전송한 이벤트 중 수집 기준을 충족한 이벤트는 t_raw_event_log에, 기준에 맞지 않는 이벤트는 원본 JSON과 격리 사유를 담아 t_raw_event_log_rescue에 저장됩니다. 정상 테이블에서 이벤트를 찾을 수 없다면 rescue 테이블의 errorReason, errorStackTrace, rawData로 격리 원인을 확인합니다.

• 정상 테이블과 격리 테이블의 저장 구조 확인
• 격리 코드별 원인과 조치 사항 확인

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이벤트

게임 데이터를 이벤트 로그로 전송하기: 이벤트 로그 전송 3편

테스트 로그로 검증한 이벤트 구조를 실제 게임에 적용하려면 이용자의 행동이 확정된 직후에 실제 게임 데이터를 담아 이벤트를 전송해야 합니다. 필수 속성의 이름이나 eventTime 형식 등이 잘못 전송되면 로그는 격리 테이블 t_raw_event_log_rescue에 저장됩니다.

• 행동이 확정된 직후 실제 게임 데이터로 이벤트 전송
• 전송 방식별 속성 구성과 격리 규칙 확인

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이벤트

테스트 로그로 수집 구조와 지표 검증하기: 이벤트 로그 전송 2편

이벤트 전송 기능을 개발하기 전에 테스트 로그를 전송하면 이벤트와 속성이 의도한 구조와 자료형으로 수집되는지, 원하는 지표를 구성할 수 있는지 미리 확인할 수 있습니다. ETL 시뮬레이션으로 로그를 보내고 데이터 미리보기·BigQuery에서 수집 결과를, Create에서 지표 구성을 확인합니다.

• ETL 시뮬레이션이나 직접 전송을 통해 테스트 로그 전송
• 이벤트 기반 지표 구성 확인

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이벤트

이벤트 템플릿으로 수집 구조 정의하기: 이벤트 로그 전송 1편

이벤트명과 속성이 사전 정의된 이벤트 템플릿을 활용하면 이벤트 구조를 처음부터 설계하지 않고도 로그 수집 구조를 정할 수 있습니다. 데이터 > 이벤트에서 이벤트를 선택하고 속성을 수정·추가한 뒤, 개발 환경에 맞는 로그 전송 소스를 생성합니다.

• 사전 정의 속성 검토와 새 속성 추가
• 클라이언트·서버 개발 환경별 로그 전송 소스 생성

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차트

차원값을 원하는 기준으로 묶어 비교하기

원본 차원값을 그대로 조회하면 분석 목적에 맞게 비교하기 어렵습니다. 차트의 구간 설정으로 국가 코드는 권역별 그룹으로, 가격·레벨은 구간으로 묶어 원본 로그를 바꾸지 않고 비교합니다.

• 국가 코드를 권역별로 묶어 일자별 이용자 수 비교
• 가격을 동일한 간격의 구간으로 나눠 구매 이용자 수 확인

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차트

여러 번의 연산으로 필요한 지표 만들기

한 번의 집계로는 하루의 접속 흐름이나 기간을 대표하는 수치를 함께 보기 어렵습니다. 차트의 1차 연산으로 측정값을 만들고 2차 연산으로 간격별 결과의 최대·최소·평균·최신 값을 다시 계산합니다.

• 일별 AU에 AVG를 적용해 월간 일평균 AU 확인
• 2분 단위 동시 접속자 수에 MAX를 적용해 최대 동시 접속자 수 확인

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연동

MMP와 게임 이벤트를 연결해 이용자 행동 확인하기

광고 유입과 게임 행동이 서로 다른 화면에 있으면 채널별 이용자 품질을 판단하기 어렵습니다. MMP를 연동하면 설치부터 로그인·구매까지 하나의 퍼널로 이어서 확인합니다.

• 연동만 하면 MMP 이벤트를 애널리틱스로 자동 전송
• MMP 이벤트와 게임 이벤트를 차트·퍼널·리텐션에서 함께 확인

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리텐션

게임 이용자의 재방문 흐름, 리텐션으로 확인하기

전체 이용자 수가 그대로여도 기존 유저가 돌아온 결과인지, 신규 유저가 유입된 결과인지는 다릅니다. 기준 이벤트와 복귀 이벤트를 설정하여 재방문 여부를 확인합니다.

• 동일한 이벤트뿐만 아니라 서로 다른 이벤트의 재방문 확인
• 차원과 필터를 추가하여 세분화

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유저 활동 추적

신규 유입 후 구매한 이용자, 지금은 어떤 유저일까?

초기 구매 여부만으로는 이용자가 이후에도 가치를 만들고 있는지 알기 어렵습니다. 세그먼트로 신규 구매 이용자를 묶고, 유저 활동 추적에서 현재 유저 분류 유형과 활동 흐름을 확인합니다.

• 초기 구매 이용자 중 고래·돌고래로 성장한 이용자 확인
• 첫 구매 이후 개별 이용자의 이벤트 흐름 추적

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차트

게임 매출에 기여한 이용자 확인하기

합산된 전체 매출 지표로는 상위 성과 대상을 찾기 어렵습니다. 랭킹으로 선택한 기간 전체의 이용자와 상품별 매출 지표 순위를 확인합니다.

• 매출액 TOP 100 이용자를 마켓별로 세분화
• 매출 건 수 TOP 10 상품을 순위와 파이 차트로 비교

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템플릿

게임 분석 콘텐츠, 템플릿으로 빠르게 구성하기

게임 데이터 분석을 처음 시작할 때마다 지표와 차원, 이벤트 구성을 새로 정하려면 시간이 걸립니다. Hive 애널리틱스의 템플릿을 선택하면 대시보드·차트·퍼널·리텐션에서 자주 쓰는 구성이 채워진 화면에서 시작해 필요한 항목만 조정하면 됩니다.

• 템플릿 선택 시 대시보드·차트·퍼널·리텐션 구성이 채워진 화면으로 이동
• 적용 후에도 패널·측정값·차원 등 모든 항목을 분석 목적에 맞게 수정 가능

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조직 관리

담당 프로젝트에 맞게 데이터 접근 범위 관리하기

Hive 애널리틱스의 조직 관리는 조직 단위로 프로젝트와 멤버를 묶어 데이터 접근 범위를 관리합니다. 게임별로 조직을 나누거나 여러 게임을 총괄하는 조직을 구성해, 담당자가 바뀌어도 조직의 멤버 구성만 조정하면 됩니다.

• 조직에 프로젝트와 멤버를 등록해 담당 업무에 맞는 데이터 접근 범위 구성
• 담당자 변경 시 조직 멤버만 교체하면 접근 권한이 함께 반영

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차트

게임 지표의 구성 비중을 원하는 기준으로 살펴보기

전체 수치만으로는 어떤 날짜나 국가·OS 등의 환경이 변화를 만들었는지 알 수 없습니다. 파이 차트의 비율 기준을 날짜 또는 차원값으로 바꾸고 범례에서 항목을 추려내면 비중이 큰 지점부터 좁혀가며 확인할 수 있습니다.

• 국가·OS 등의 조합으로 나눠 비중이 커진 지점 파악
• 범례에서 항목을 제외하면 남은 항목끼리 비중 재계산

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시간 설정

게임 출시 이후의 데이터부터 분석하기

게임 출시 전 QA·소프트 론칭·CBT 데이터가 정식 서비스 지표와 섞이면 실제 성과를 파악하기 어렵습니다. Hive 애널리틱스의 시간 설정에서 프로젝트별 출시일을 분 단위로 등록하면 그 이전 이벤트는 지표 집계에서 제외됩니다.

• 프로젝트별 출시일을 등록해 출시 전 데이터 제외
• 모든 분석화면에 일괄 적용

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통화 설정

서로 다른 통화로 발생한 매출 한눈에 보기

통화가 다르면 매출을 그대로 비교할 수 없습니다. 조직 통화를 등록해두면 매번 환산하지 않고 같은 기준으로 비교합니다.

• 162개의 통화 설정
• 게임 매출을 조직 통화 기준으로 확인

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차트

게임 지표의 변화, 과거와 비교하기

차트와 대시보드에 기간 비교를 설정하면 기준 기간과 비교 기간의 수치, 증감률을 한 화면에서 확인합니다. 비교 기간은 조회 기준일마다 함께 이동하는 가변일과 특정 날짜를 고정하는 고정일 중에서 선택합니다.

• 가변일·고정일 중 선택해 기준 기간과 비교 기간을 함께 확인
• 하나의 차트에 여러 비교 기간을 동시에 설정해 비교

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퍼널

콘텐츠 시작부터 완료까지 이용자 흐름 분석하기

완료 수치만 보면 콘텐츠가 잘 되는지 알 수 없습니다. 퍼널로 단계를 나눠 봐야 어디서, 얼마나 이용자가 이탈하는지 확인할 수 있습니다.

• 차트로 문제 파악 후 퍼널로 이탈 구간 확인
• 개선 후 같은 퍼널로 재확인해 수치로 효과 검증

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지표 필터 관리

테스트 데이터를 걷어내고 실제 서비스 성과 분석하기

QA 서버·테스트 앱의 이벤트가 섞이면 이용자 수와 매출이 실제보다 높게 나옵니다. 서버 ID 또는 앱 ID를 한 번 등록하면 모든 차트·퍼널·리텐션·대시보드에서 한꺼번에 제외됩니다.

• 서버 ID·앱 ID를 한 번 등록하면 모든 분석 화면에 자동 적용
• QA·테스트 데이터를 걷어낸 실제 서비스 기준으로 KPI 확인

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메트릭

데이터 분석의 출발점, 조직의 지표 기준 통일하기

활성 사용자(AU), 매출처럼 자주 쓰는 지표도 계산 기준이 다르면 같은 기간을 조회해도 서로 다른 수치가 나옵니다. Hive 애널리틱스의 메트릭 기능으로 이벤트와 집계 방식, 계산식을 조합한 지표 정의를 하나로 저장해 여러 차트와 대시보드에서 재사용할 수 있습니다.

• 단일 이벤트 또는 여러 이벤트의 수식으로 메트릭 정의
• 메트릭 수정 시 사용 중인 모든 화면에 자동 반영

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지표 제외 유저 관리

진짜 유저의 데이터만 깨끗하게 골라내어 분석하기

Hive 애널리틱스의 지표 제외 유저 관리에서 유저 ID 또는 디바이스 ID를 한 번 등록하면, 내부 QA·직원 계정의 이벤트가 모든 차트와 대시보드에서 자동으로 제외됩니다. 실제 서비스 유저 활동만 남겨 매출, 콘텐츠 참여, 동시접속자 같은 운영 지표를 정확한 기준으로 확인할 수 있습니다.

• 유저 ID·디바이스 ID를 한 번 등록하면 모든 차트·대시보드에 자동 적용
• 매출·콘텐츠 참여·동시접속자 등 운영 지표를 실제 유저 기준으로 점검

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대시보드

이동 중에도 게임 운영 현황 확인하기

PC에서 만든 대시보드를 모바일에서 그대로 조회하며 KPI와 전일 대비 증감률을 확인합니다. 라이브 이벤트 점검, 경영진 보고, 이상 징후 대응처럼 이동 중 자주 마주치는 상황에 맞춰 활용합니다.

• PC 대시보드를 모바일에서 동일하게 조회
• 라이브 이벤트·경영진 보고·이상 징후 대응에 활용

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차트

주요 차원별 마케팅 성과 차이 확인하기

전체 지표만으로는 드러나지 않는 성과 차이는 국가, 마켓, OS 등 이용자 조건별로 나눠봐야 확인할 수 있습니다. Hive 애널리틱스에서 국가·마켓 단위부터 OS·앱 버전까지 단계적으로 좁혀가며 원인을 구체화합니다.

• 국가·마켓 단위로 성과 차이 확인
• OS·앱 버전 등으로 단계적으로 좁혀 원인 파악

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