매출 지표 분석

 

지난 포스트에서 사용자 지표 분석에 대해서 살펴 보았다.

 

이번 포스트에서는 매출 지표에 대한 분석에 대해서 알아본다.

  • BU (Buying user) : 구매유저, 일정기간내에 게임에 아이템 구매, 월정액 결제 등 돈을 지불한 유저
  • PU (Paying User) : BU 동일어
  • BU rate = BU/UV (순방문자대비 결제 유저 비율)
  • CAC(Customer Acquisition Cost) : 유저 확보 비용으로 유저 1인을 확보하는데 소모되는 비용
  • CRC (Customer Retention Cost) : 유저 유지 비용으로 일정기간 내에 유저1인을 유지하는데 소모되는 비용
  • ARPU (Average Revenue Per User) : 일정 기간 내 유저 1인당 평균 수입
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User) : 일정기간 내에 게임에 비용을 지불한 유저의 1인당 평균 수입
  • PPU (Percentage of Paying Users) : DAU 내에서 결제한 비율 또는 비율
  • LTV (Life time value) : 유저 1인당 게임에서 완전히 이탈할 때까지 지불하는 비용
  • Entry Cost : 여러 가지 가격대의 상품을 제공할 때 유저의 최초 구매가 어떤 가격대에서 많이 일어나는지 측정
  • Sales by Purchase : 사용자의 구매 활동을 통해 집계된 매출

 

매출 지표 분석을 하려면 기본적으로 상품 정보와 결제 정보가 필요하다. (DW에서는 아래와 같은 테이블 스키마 형식이 아닌 집계 및 분류가 편하도록 스타스키마나 스노우플레이크 스키마를 사용한다)

 

상품 테이블은 상품에 대한 정보를 가지고 있다. 상품 테이블을 관리할 때 주의할 점은 동일한 아이템을 이벤트 형식으로 팔거나 가격 변동이 있을 때 기존의 상품에 대한 가격을 수정하는 것이 아닌 새로운 상품 번호를 발급받아 관리해야 한다. 예를 들면 아래와 같이 동일한 방패에 대해서도 이벤트 아이템 또는 가격이 변동되었을 때 새로운 상품 번호를 부여한다.

상품번호 상품명 상품가격
1 꽃무니 방패 500원
2 꽃무니 방패(이벤트) 300원
3 꽃무니 방패 600원

 

동일한 상품이라도 이렇게 관리해야 추후 매출을 집계하거나 과거 매출에 대한 정산을할 때 상품 가격변동으로 인해서 재무가 변동되는 상황을 막을 수 있다.

 

환불의 경우도 마찬가지이다. 환불이 발생하였을 때 결제정보에서 결제 데이터를 삭제하는 것이 아닌 환불 결제로 기록해야 한다. 환불이 발생하였다고 기존 결제 정보 데이터를 삭제하면 월 또는 분기 시 매출 건수 변동 및 매출액 변동이 발생하기 때문이다. 이는 재무처리를 하는데 있어서 매우 민감한 사항이다.

결제날짜 회원번호 상품번호 거래번호
2015-06-05 14:58 1 1 TX_정상거래
2015-06-05 15:00 3 2 TX_정상거래
2015-06-09 112:00 1 1 TX_환불거래

 

 

위 결제 정보를 이용해서 몇 가지의 정보를 만들 수 있을까?

  • 1일 매출 건수 : 1일 동안 발생한 결제 횟수 합산
  • 1일 매출 액 : 1일 동안 발생한 결제 금액 합산
  • 시간별 매출액 : 시간 별로 매출액 합산
  • 1일 결제유저 수 : 중복 사용자 제외한 결제 유저 수
  • 상품별 매출 건 수 : 상품별 구매 건수
  • 상품별 매출 액 : 상품별 구매 액수

대략 이정도 나올 것이다. 참고로 상품별 매출을 집계할 때 아이템 항목명을 기준으로 하면 너무 많은 분류로 세분화 되므로 무기구, 방어구 이런식으로 대분류 또는 중분류까지만 차원을 정하는것이 좋다.

 

여기에 회원정보(성별, 나이, 캐릭터종류(기사, 마법사 등), 캐릭터 레벨)를 더하면 어떻게 될까?

  • 남/여 따른 매출 금액
  • 연령에 따른 결제 금액 (아이템 가격 책정 시 중요한 정보가 됨)
  • 캐릭터 종류에 따른 선호 아이템 (캐릭터에 따라 선호 아이템이 다름)
  • 레벨에 따른 선호 아이템 (특정 레벨에서 많이 구입하는 아이템을 파악하여 물량 조절)

 

여기에서도 레벨의 경우 1레벨씩 세부 구간보다는 기획자의 의해 의미있는 구간(1 ~10, 11~30, 31~40 이런식으로)을 정하여 확인할 수 있도록 한다.

 

이처럼 다양한 조합이 가능하게 된다. 지난 포스트에도 이야기 하였듯이 데이터를 교차하여 다양한 통계를 만들어 낼 수 있다.

 

 

다음 분석은 지극히 개인적인 생각이므로 분석에 대한 의견은 덧글로 나눌 수 있으면 좋을 듯하다.

 

  1. BU rate = BU/UV (순방문자대비 결제 유저 비율)가 높다는 뜻은?

BU Rate가 높다는 것은 게임을 즐기는 유저가 결제를 많이 한다는 뜻으로 수익구조가 안전하다는 것을 뜻한다.

 

  1. ARPU (Average revenue per user) 높다는 뜻은?

ARPU는 [총 매출 / 총 유저수]로 나눈 것으로 1인당 객단가의 지표이다. ARPU가 높다는 것은 기존 고객이 충실히 결제를 하고 있기 때문에 신규 고객을 유치하기 위한 마케팅 부담을 덜 수 있어 고객 유지비용이 줄어든다.

 

  1. ARPPU (Average revenue per paying user) 높다는 뜻은?

ARPPU는 일정 기간 내에 게임에 접속한 유저 중 비용을 지불한 유저의 평균 수입으로 일 매출로 구분하였을 때에는 [1일 매출 / DAU]로 나누어 산출 한다. ARPPU가 높다는 것은 결제 유저의 충성도가 높다는 것으로 긍정적인 신호이다. 특히 하드코어한 게임일수록 높게 나타난다. 하지만 ARPPU의 높고 낮음으로 게임이 잘 돌아간다고 판단하면 위험하다. 이 수치는 결제 금액도 중요하지만 DAU에 따라 비율이 급격히 변하므로 요즘처럼 수백만 DAU가 신기하지 않는 시대에 ARPPU가 높고 낮음에 따라 반응하는 것은 눈앞의 현상에만 집착하는 것에 불과하기 때문이다. 특히 슈퍼유저의 경우 1인당 결제 금액이 매우 크지만(80/20법칙) 라이트한 유저의 결제 때문에 전체 평균이 무너져 통계 오류가 발생하기 때문이다.

 

ARPU경우에는 휴면유저(장시간 게임을 접속하지 않은 유저)까지 포함되어 시간이 지날수록 하향 곡선을 그리며 휴면 유저(아마 대부분 유저는 휴면 계정일 것이다.)로 인해 통계가 무너지는 상황이 발생하여 대부분의 마케터 및 기획자들은 ARPPU와 BU rate를 통해 마케팅 및 업데이트 방향을 정한다.

 

  1. CAC(customer acquisition cost)가 높다?

CAC는 광고, 이벤트 등으로 신규 유저를 확보하거나 휴먼유저(분석에서는 장기간의 휴면 유저가게임을 다시 할경우 신규 유저로 분류한다.)를 다시 게임에 유입시키기 위한 활동이다. CAC가 높다는 뜻은 유저 1인을 확보하는데 소모되는 비용이 높다는 뜻으로 비용대비 효과가 크지 않다는 것을 뜻한다. 하지만 최근 TV광고나 연예인등을 섭외하여 광고 제작비가 높게 책정되어 CAC는 매우 높게 나타나고 있는 추세이다. 최근에는 CAC 비율을 낮추기 위해 SNS 마케팅, 타겟 마케팅을 사용자를 구분하여 매우 정교하게 마케팅을 한다.

 

  1. CRC (customer retention cost)가 높다?

CRC는 일정 기간 내 유저1인을 유지하는데 소모되는 비용으로 쉽게 말하면 유저 1명을 케어하기 위해 드는 관리비용이다. CRC가 높다는 것은 상대적으로 물건을 팔았을 때 이익이 많지 않다는 뜻이다. 여기에는 서버임대료, 관리비, 전기세, 운영자 비용, 개발비(게임은 계속해서 컨텐츠가 업데이트 되므로) 등이 포함된다.

 

실질적인 수익은 LTV(Life time value, 유저가 게임에서 이탈 할 때까지 발생한 비용) – (CRC+CAC) 로 산출한다.

 

 

2015-06-09 / 강성욱 / http://sqlmvp.kr / http://sqlangeles.com

 

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