맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목은 사용자가 직접 만든다는 점만 빼면 애널리틱스 계정의 기본 측정기준 및 측정항목과 동일합니다. 맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목을 사용하면 애널리틱스에서 자동으로 추적하지 않는 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.
이 도움말에서는 다음 내용을 다룹니다.개요
맞춤 측정기준 및 측정항목을 사용하면 애널리틱스 데이터와 애널리틱스 이외의 데이터(예: CRM 데이터)를 결합할 수 있습니다. 예:
- CRM 시스템에서 로그인한 사용자의 성별을 저장하는 경우 이 정보를 애널리틱스 데이터와 결합해 성별 페이지 조회수를 확인할 수 있습니다.
- 게임 개발자라면 '레벨 달성 횟수' 또는 '최고점수' 등의 측정항목이 화면 조회수와 같은 사전 정의된 측정항목보다 더 관련성이 있을 수 있습니다. 맞춤 측정항목을 이용해 이 데이터를 추적하면 유연하고 읽기 쉬운 맞춤 보고서에서 가장 중요한 측정항목에 대한 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
맞춤 측정기준은 맞춤 보고서에서 기본 측정기준으로 제공됩니다. 또한 표준 보고서에서 맞춤 측정기준을 세그먼트 및 보조 측정기준으로 사용할 수도 있습니다.
기본 요건
맞춤 측정기준과 측정항목은 유니버설 애널리틱스에서 사용 설정되었거나 앱 보고서 보기가 하나 이상인 속성에 대해서만 사용할 수 있습니다. 맞춤 측정기준 및 측정항목은 Android 및 iOS v2.x 이상의 Google 애널리틱스 SDK, analytics.js, 측정 프로토콜에서 지원됩니다.
맞춤 측정기준과 측정항목을 이용하려면 애널리틱스 계정과 추적 코드에서 두 요소에 대한 추가 설정이 필요합니다. 두 요소의 설정이 완료되면 보고서에서 두 항목을 사용할 수 있습니다.
제한사항 및 주의사항
각 속성에서 맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목에 대해 각각 20개의 지수가 제공됩니다. 360 계정에서는 각각 200개의 지수가 제공됩니다.
맞춤 측정기준은 삭제할 수 없지만 사용중지할 수는 있습니다. 맞춤 측정기준은 다시 사용하지 않는 것이 좋습니다. 맞춤 측정기준의 이름, 범위 및 값을 수정하면 이전 값과 새 값이 이전 또는 새 측정기준 이름과 연결될 수 있습니다. 이렇게 되면 필터로는 정확하게 분리할 수 없는 방식으로 보고서에서 데이터가 합쳐집니다.
인구통계 정보와 결합하면 특정 맞춤 측정기준을 보고서에서 사용할 수 없습니다. 인구통계 데이터로 맞춤 측정기준을 요청할 때 보고서 또는 API와 관련하여 기준점 또는 비호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
맞춤 측정기준 및 측정항목의 수명 주기
맞춤 측정기준 또는 측정항목의 수명 주기에는 4가지 단계가 있습니다.
- 구성 – 색인, 이름, 기타 속성(예: 범위)이 포함된 맞춤 측정기준 및 측정항목을 정의합니다.
- 수집 – 구현한 환경으로부터 Google 애널리틱스에 맞춤 측정기준 및 측정항목을 전송합니다.
- 처리 – 데이터가 맞춤 측정기준 및 측정항목의 정의와 보고서 보기 필터를 통 해 처리됩니다.
- 보고 – 애널리틱스 사용자 인터페이스에서 맞춤 측정기준 및 측정항목을 사용하여 새 보고서를 만듭니다.
구성
맞춤 측정기준 및 측정항목 값을 애널리틱스에 전송하려면 먼저 애널리틱스 속성에서 이를 정의해야 합니다. 애널리틱스의 각 속성에는 맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목에 대해 각각 20개의 색인이 제공됩니다.
맞춤 측정기준 또는 측정항목을 정의할 때 이름 및 기타 설정 값을 지정하면 애널리틱스에서 나중에 측정기준 또는 측정항목을 참조하는 데 사용할 색인 번호를 할당합니다. 맞춤 측정기준의 구성 값은 다음과 같습니다.
- 이름 – 보고서에 표시될 맞춤 측정기준의 이름입니다.
- 범위 – 맞춤 측정기준 또는 측정항목이 적용될 데이터를 지정합니다. 범위에 대해 자세히 알아보기
- 사용중 – 맞춤 측정기준 또는 측정항목 값이 처리될지 여부를 나타냅니다. 사용하지 않는 맞춤 측정기준이 여전히 보고서에 표시될 수도 있지만, 그 값은 처리되지 않습니다.
맞춤 측정항목의 구성 값은 다음과 같습니다.
- 이름 – 보고서에 표시될 맞춤 측정항목의 이름입니다.
- 유형 – 맞춤 측정항목이 보고서에 표시되는 방식을 결정합니다.
- 최솟값 및 최댓값 – 보고서에서 처리되고 표시될 최솟값 및 최댓값입니다.
- 사용중 – 맞춤 측정항목 값이 처리될지 여부를 나타냅니다. 사용하지 않는 맞춤 측정항목이 여전히 보고서에 표시될 수도 있지만, 그 값은 처리되지 않습니다.
맞춤 측정기준 및 측정항목은 애널리틱스 사용자 인터페이스에서 정의할 수 있습니다.
맞춤 측정기준 또는 측정항목을 정의한 후에는 가능하면 이름이나 범위를 수정하지 않는 것이 좋습니다. 값을 변경할 경우 보고서에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 구현 관련 고려사항을 참조하세요.
수집
맞춤 측정기준 및 측정항목 값은 수집 기간에 한 쌍의 색인과 값 매개변수로 애널리틱스에 전송됩니다. 색인 매개변수는 구성 단계에서 애널리틱스가 할당한 맞춤 측정기준 또는 측정항목의 색인 번호에 해당합니다.
다른 유형의 데이터와는 달리, 맞춤 측정기준 및 측정항목은 페이지 조회수, 이벤트 수 또는 전자상거래 수 등의 다른 조회수와 연결된 매개변수로 애널리틱스에 전송됩니다. 이처럼 맞춤 측정기준 또는 측정항목 값은 해당 값이 애널리틱스에 전송되도록 추적 호출이 생성되기 전에 설정해야 합니다.
예를 들어 맞춤 측정기준 값을 설정하는 코드는 다음과 같습니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 색인 1에서 맞춤 측정기준에 대한 값을 설정합니다.
ga('set', 'cd1', 'Level 1');
// 맞춤 측정기준 값을 페이지 조회수와 함께 전송합니다.
ga('send', 'pageview');
맞춤 측정항목 유형
정수 또는 시간 유형의 맞춤 측정항목은 정수를 사용하여 전송해야 하는 반면, 통화 유형의 맞춤 측정항목은 현지 통화에 적합한 고정된 십진수 값으로 전송할 수 있습니다.
처리
맞춤 측정기준이 처리될 때는 범위에 따라 특정한 맞춤 측정기준 값이 적용될지 정해지지만, 보기 필터에 따라 최종적으로 보고서에 포함되는 조회수 및 이 데이터와 연결된 값이 정해집니다.
범위 및 우선순위
범위에 따라 특정 맞춤 측정기준 값과 연결되는 조회수 데이터가 정해집니다. 범위의 4가지 수준에는 다음과 같이 제품, 조회, 세션, 사용자가 있습니다.
- 제품 – 값이 설정된 제품에 적용됩니다(향상된 전자상거래에만 해당).
- 조회 – 값이 설정된 단일 조회에 적용됩니다
- 세션 – 값이 단일 세션의 모든 조회에 적용됩니다.
- 사용자 – 값이 변경되거나 맞춤 측정기준을 사용하지 않게 될 때까지 현재 및 미래의 세션에 있는 모든 조회에 값이 적용됩니다.
맞춤 측정기준에 제품 수준 범위가 있는 경우 값은 해당 값이 설정된 제품에만 적용됩니다. 복수의 제품이 단일 조회에서 전송될 수 있으므로 복수의 제품 수준 범위의 맞춤 측정기준이 단일 조회에서 전송될 수 있습니다.
조회 수준 범위맞춤 측정기준에 조회 수준의 범위가 있는 경우 값은 해당 값이 설정된 조회에만 적용됩니다. 이에 관한 내용이 아래의 그림 A, 그림 B, 그림 C에 설명되어 있습니다.
세션 수준 범위
세션 범위가 적용된 두 값이 한 세션에서 동일한 색인으로 설정되면, 마지막 값 설정이 우선순위를 얻고 해당 세션의 모든 조회에 적용됩니다. 아래 그림 D에서 마지막 값 세트는 해당 색인의 이전 값을 덮어씁니다.
사용자 수준 범위
마지막으로, 사용자 범위가 포함된 두 맞춤 측정기준 값이 동일 세션 내에 설정될 경우 마지막 값 세트는 현재 세션에 대한 우선순위를 얻고 해당 사용자에 대한 미래 세션에 적용됩니다.
아래 그림 B에서 CD 값 A는 세션 수준 CD처럼 세션 2의 모든 조회에 적용됩니다. 그러나 그림 C에서는 세션 수준 범위와 달리 CD 값 A는 CD1에 사용자 수준 범위가 있으므로 세 번째 세션의 조회에 계속 적용됩니다.
필터
속성 보기 필터를 다양한 방법으로 맞춤 측정기준 및 측정항목과 연동하여 사용할 수 있습니다.
맞춤 측정기준 및 측정항목 값은 범위와 상관없이 수신된 조회와 연결되어 있습니다. 해당 조회가 속성 보기 필터에 의해 필터링될 경우 범위에 따라 맞춤 측정기준 또는 측정항목도 필터링될 수 있습니다.
- 조회 범위: 조회 범위가 적용된 맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목 모두 연결된 조회가 필터링될 경우 필터링됩니다.
- 세션 또는 사용자 범위: 사용자 또는 세션 범위의 맞춤 측정기준은 연결된 조회가 필터링될 경우에도 필터링되지 않습니다. 측정기준에 사용자 범위가 적용된 경우 해당 값은 미래 세션뿐만 아니라 현재 세션의 모든 조회에 그대로 적용됩니다.
맞춤 측정기준을 사용해 속성 보기 필터를 구성할 수도 있습니다. 이렇게 하면 조회가 측정기준의 범위에 따라 필터링됩니다. 예를 들어 사용자 범위의 맞춤 측정기준 값을 필터링하면 해당 값과 연결된 사용자 집합의 현재 및 미래의 세션이 필터링됩니다.
보고
파이프라인의 수집, 구성, 기타 처리 단계가 완료된 후에 맞춤 측정기준 및 측정항목이 사용자 보고 인터페이스를 통해 제공됩니다.
맞춤 측정기준 및 측정항목은 맞춤 보고서에서 사용할 수 있고 고급 세그먼트와 함께 사용할 수도 있습니다. 또한 맞춤 측정기준은 표준 보고서에서 보조 측정기준으로 사용할 수도 있습니다.
예
다음 예는 게임 개발자가 플레이어의 행동을 알아보기 위해 맞춤 측정기준 및 측정항목을 사용할 수 있는 방법에 대해 보여 줍니다.
한 게임 개발자가 최근에 새 게임을 출시했습니다.
현재의 애널리틱스 구현에서는 사용자가 레벨을 실행할 때마다 화면 조회수를 추적합니다. 이 개발자는 이미 각 레벨이 실행된 횟수를 알고 있습니다. 이제 이 개발자는 다음과 같은 심화된 질문에 대한 답을 원합니다.
- 중간 또는 상위 레벨과 비교해서 하위 레벨은 몇 번이나 실행되었는가?
- 3일 무료 평가 기간 중 각 레벨은 하루에 몇 번이나 실행되었는가?
- 유료 사용자와 비교해서 평가판 사용자는 몇 개의 게임 레벨을 실행했는가?
맞춤 측정기준을 사용하면 조회수, 세션수, 사용자수라는 새 그룹을 만들어서 이러한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
또한 이 개발자는 사용자 이용 만족도를 높이기 위해 추가 기능(예: '파워업')을 판매하고 있습니다. 이 개발자는 이미 카테고리 및 변형 필드를 사용 중이지만 추가 필드를 통해 구매된 파워업의 효과를 측정하고자 합니다. 이렇게 하면 개발자는 특정 파워업 효과가 다른 파워업에 비해 인기가 있는지 정할 수 있을 것입니다.
조회 수준 범위
게임 개발자가 조회 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 각 레벨이 난이도별(상, 중, 하)로 실행된 횟수를 확인하는 방법에 대한 예를 살펴보겠습니다.
개발자는 이미 화면 조회수를 사용하여 각 레벨의 실행 횟수를 추적하고 있습니다. 이제 개발자는 가장 많이 실행되는 레벨의 난이도를 확인하려고 합니다.
보고서는 다음과 같습니다.
| 난이도 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 쉬움 | |
| 중간 | |
| 어려움 |
맞춤 측정기준을 사용하기 전에 개발자는 레벨별로 전체 화면 조회수를 확인할 수 있지만, 이러한 화면 조회수를 난이도별로 분류할 수는 없었습니다.
조회 수준의 맞춤 측정기준을 사용하면 난이도와 각 화면 조회수가 연결될 수 있으며, 보고서에 가장 많이 실행되고 있는 난이도를 포함할 수 있습니다.
조회 수준 범위를 사용해야 하는 이유
사용자는 한 세션 과정에서 여러 레벨을 실행할 수 있습니다. 조회 수준의 범위를 사용하는 것은 난이도 값이 함께 전송된 화면 조회수와만 연결됨을 의미합니다. 조회 수준의 범위를 사용하면 각 레벨의 스크린 조회수와 고유 난이도와 연결될 수 있습니다.
구성
맞춤 측정기준을 구현하는 첫 번째 단계는 애널리틱스의 관리 섹션에 있는 속성 설정에서 맞춤 측정기준을 정의하는 것입니다. 예를 들어 맞춤 측정기준의 정의는 다음과 같습니다.
| 색인 | 1 |
| 이름 | 난이도 |
| 범위 | 조회 |
| 사용중 | true |
수집
게임에서 개발자는 이미 화면 조회수를 사용해 각 레벨을 추적하고 있습니다. 난이도와 각 레벨을 연결하려면 맞춤 측정기준 값은 화면 조회수를 추적하기 위한 호출 바로 전에 설정해야 합니다.
구현 코드는 다음과 같습니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 색인 1에서 맞춤 측정기준에 대한 값을 설정합니다.
ga('set', 'cd1', 'easy');
// 맞춤 측정기준 값을 페이지뷰 조회와 함께 전송합니다.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
이 예에서 맞춤 측정기준은 레벨 화면 조회수가 추적되기 직전에 설정됩니다. 이를 통해 난이도와 화면 조회수가 연결되고 화면 조회수 조회는 보고서에서 난이도별로 분류할 수 있습니다.
처리
조회가 수집되고 애널리틱스에 전송된 후에 데이터가 처리되고 맞춤 측정기준 값은 범위에 따라 조회에 적용됩니다.
예를 들어 한 세션에서 6개의 레벨을 실행한 단일 플레이어에 대해 수집된 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555 Session 1: H1: screen_name=/level_1/ cd1_value=easy H2: screen_name=/level_2/ cd1_value=medium H3: screen_name=/level_3/ cd1_value=hard H4: screen_name=/level_4/ cd1_value=easy H5: screen_name=/level_5/ cd1_value=medium H6: screen_name=/level_6/ cd1_value=medium
조회 수준 범위를 사용하면 각 난이도 값이 함께 전송된 화면 조회수와만 연결되도록 할 수 있습니다.
보고
처리되면 각 화면 조회수가 각각의 난이도 값과 연결되어 있으므로, 개발자는 다음과 같이 측정기준으로 화면 이름과 난이도를 모두 사용하고, 측정항목으로 화면 조회수를 사용하는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 화면 이름 | 난이도 | 화면 조회수 |
|---|---|---|
| /level_1/ | 쉬움 | 1회 |
| /level_2/ | 보통 | 1회 |
| /level_3/ | 어려움 | 1회 |
| /level_4/ | 쉬움 | 1회 |
| /level_5/ | 보통 | 1회 |
| /level_6/ | 보통 | 1 |
기본 측정기준으로 난이도를 사용하는 맞춤 보고서를 만들어서 화면 조회수를 분류하고 각 난이도의 레벨이 실행된 횟수를 확인할 수 있습니다.
| 난이도 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 쉬움 | 2 |
| 중간 | 3 |
| 어려움 | 1 |
이 보고서에서는 중간 난이도의 레벨이 가장 많이 실행되었습니다. 이 통계는 조회 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 화면 조회수를 분류하여 확인할 수 있습니다.
세션 수준 범위
게임 개발자가 세션 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 3일 무료 평가판에서 레벨이 하루에 실행된 횟수를 확인하는 방법에 대한 예를 살펴보겠습니다.
개발자는 이미 각 레벨의 화면 조회수를 추적하여 각 레벨이 실행된 횟수를 알고 있습니다. 이제 개발자는 하루에 각 레벨이 실행된 횟수를 알아보려고 합니다.
개발자가 만들고자 하는 보고서는 다음과 같습니다.
| 평가판 일차 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 1일차 | |
| 2일차 | |
| 3일차 |
세션 수준의 맞춤 측정기준을 사용하면 개발자는 평가판 일차별로 화면 조회수를 분류할 수 있고, 사용자가 무료 평가판을 이용하는 데 더 많은 시간을 보낼 때 이 숫자가 어떻게 변경되는지 확인할 수 있습니다.
세션 수준 범위를 사용해야 하는 이유
세션 수준 범위를 사용해 전체 세션수와 전체 구성 조회수를 단일 평가판 일차 값 미만으로 효율적으로 분류할 수 있습니다.
조회 수준 범위는 동일한 목적을 달성하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 세션 수준 범위를 사용하면 최소량의 추가 코드를 사용해 평가판 일차에 대한 값을 편리하게 설정할 수 있습니다.
구성
평가판 일차 맞춤 측정기준은 애널리틱스 사용자 인터페이스의 속성 설정 섹션에서 다음과 같은 값으로 정의됩니다.
| 색인 | 2 |
| 이름 | 평가판 일차 |
| 범위 | 세션 |
| 사용중 | true |
수집
게임에서 개발자는 이미 화면 조회수를 사용해 각 레벨을 추적하고 있습니다. 하루와 세션의 모든 화면 조회수를 연결하려면 맞춤 측정기준 값은 세션당 한 번만 설정해야 합니다.
개발자는 사용자가 처음 게임을 시작할 때 다음과 같이 맞춤 측정기준을 설정할 것입니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 색인 2에서 맞춤 측정기준의 값을 설정합니다.
var day = getDayOfTrial();
ga('set', 'dimension2', day );
// 맞춤 측정기준 값을 페이지뷰 조회와 함께 전송합니다.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
세션 수준의 맞춤 측정기준은 세션이 진행되는 동안 언제든지 설정될 수 있습니다. 그러나 이 예에서는 개발자가 평가판 일차를 결정하고 세션 시작에 따라 값을 설정하는 것이 편리합니다.
처리
조회가 수집되고 애널리틱스에 전송된 후에 데이터가 처리되고 맞춤 측정기준 값은 범위에 따라 조회에 적용됩니다.
예를 들어 게임을 첫째 날은 2번, 둘째 날과 셋째 날은 각 1번 실행한 단일 플레이어에 대해 수집된 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555 Session 1: H1: screen_name=/level_1/ cd2_value=1 H2: screen_name=/level_2/ H3: screen_name=/level_2/ Session 2: H4: screen_name=/level_3/ cd2_value=1 H5: screen_name=/level_4/ H6: screen_name=/level_4/ Session 3: H1: screen_name=/level_1/ cd2_value=2 H2: screen_name=/level_2/ H3: screen_name=/level_3/ Session 4: H1: screen_name=/level_3/ cd2_value=3
맞춤 측정기준 값은 오로지 세션당 화면 조회수 1회와 함께 전송되었습니다.
세션 수준의 범위를 사용하면 평가판 일차 값이 함께 전송된 조회만이 아닌 해당 세션의 모든 조회와 연결되도록 할 수 있습니다.
보고
처리 후에 세션 수준의 맞춤 측정기준 값은 동일한 세션에서 받은 모든 화면 조회수와 연결됩니다. 개발자는 측정기준으로 평가판 일차 및 화면 이름을 사용하고, 측정항목으로 화면 조회수를 사용하는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 평가판 일차 | 화면 이름 | 화면 조회수 |
|---|---|---|
| 1일차 | /level_1/ | 1회 |
| 1일차 | /level_2/ | 2 |
| 1일차 | /level_3/ | 1회 |
| 1일차 | /level_4/ | 2 |
| 2일차 | /level_1/ | 1회 |
| 2일차 | /level_2/ | 1회 |
| 2일차 | /level_3/ | 1회 |
| 3일차 | /level_3/ | 1 |
마지막으로 일별로 화면 조회수를 분류하고 평가판에서 레벨이 하루에 실행된 횟수를 알아보기 위해 개발자는 기본 측정기준으로 평가판 일차를 사용하는 맞춤 보고서를 만들 수 있습니다.
| 평가판 일차 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 1일차 | 6 |
| 2 | 3 |
| 3일차 | 1 |
데이터에 따르면 첫째 날에 가장 많은 레벨이 실행되고, 둘째 날과 셋째 날에는 눈에 띄게 적은 수의 레벨이 실행되었습니다. 이 통계는 세션 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 여러 세션과 구성 조회수를 단일 값별로 분류하여 확인할 수 있습니다.
사용자 수준 범위
게임 개발자가 사용자 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 각 레벨이 무료 평가판 사용자 대비 유료 사용자가 실행한 횟수를 확인하는 방법에 대한 예를 살펴보겠습니다.
이전 예에서처럼 각 레벨이 실행되고 있는 총횟수는 이미 화면보기와 함께 추적되지만, 개발자는 이제 무료 및 유료 사용자별로 화면 조회수를 분류하려고 합니다.
개발자가 보고 싶은 보고서는 다음과 같습니다.
| 플레이어 유형 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 무료 | |
| 유료 |
사용자 수준의 맞춤 측정기준을 사용하면 개발자는 현재 및 미래의 세션에서 특정 사용자의 모든 화면 조회수와 플레이어 유형 값을 연결하여 이 데이터를 얻을 수 있습니다.
사용자 수준 범위를 사용해야 하는 이유
사용자 수준 범위를 사용하면 단일 값별로 사용자의 구성요소 세션 및 조회를 모두 편리하게 분류할 수 있습니다. 또한 사용자 수준 범위는 이 예에서의 플레이어 유형처럼 특정 사용자에 대해 자주 변경되지 않는 값에 적합합니다.
이러한 동일 목적은 조회 또는 세션 수준의 범위를 사용해 달성될 수 있지만, 사용자 수준의 범위는 최소량의 코드를 이용한 가장 편리한 솔루션을 제공합니다.
구성
플레이어 유형 맞춤 측정기준은 관리 섹션에서 다음과 같은 값으로 정의됩니다.
| 색인 | 3 |
| 이름 | 플레이어 유형 |
| 범위 | 사용자 |
| 사용중 | true |
수집
앞의 예에서처럼 개발자는 이미 화면 조회수를 사용해 각 레벨을 추적하고 있습니다. 이러한 화면 조회수를 플레이어 유형별로 분류하려면, 개발자는 사용자가 게임을 시작할 때와 사용자가 게임의 전체 버전에 액세스하기 위해 계속해서 구매할 경우에 다시 플레이어 유형 측정기준을 설정해야 합니다.
개발자는 사용자가 처음 게임을 시작할 때 다음과 같이 맞춤 측정기준을 설정할 것입니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 색인 3에서 맞춤 측정기준에 대한 값을 설정합니다.
ga('set', 'dimension3', 'Free' );
// 맞춤 측정기준 값을 페이지뷰 조회와 함께 전송합니다.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
또한 개발자는 사용자가 게임의 전체 버전을 구매하면 다음과 같이 맞춤 측정기준을 설정할 것입니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 색인 3에서 맞춤 측정기준에 대한 값을 설정합니다.
ga('set', 'dimension3', 'Paid' );
// 맞춤 측정기준 값을 페이지뷰 조회와 함께 전송합니다.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
처리
앞의 예에서처럼 데이터는 수집된 후 처리되고 맞춤 측정기준 값은 범위에 따라 조회에 적용됩니다.
예를 들어 게임을 무료 사용자로 2번, 유료 사용자로 1번 실행한 단일 플레이어에 대해 수집된 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555 Session 1: H2: screen_name=/level_1/ cd3_value=free H3: screen_name=/level_2/ Session 2: H1: screen_name=/level_2/ H2: screen_name=/level_3/ H3: screen_name=/level_3/ Session 3: H1: screen_name=/level_3/ cd3_value=paid H2: screen_name=/level_4/
새 유료 값이 세션 3에 설정될 때까지 세션 1에 설정된 무료 값이 세션 2뿐만 아니라 해당 세션의 모든 조회에 적용됩니다.
보고
처리 후에 플레이어 유형 맞춤 측정기준 값은 미래의 세션 및 조회 외에도 설정되었던 세션과 연결됩니다.
개발자는 측정기준으로 플레이어 유형 및 화면 이름을 사용하고, 측정항목으로 화면 조회수를 사용하는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 플레이어 유형 | 화면 이름 | 화면 조회수 |
|---|---|---|
| 무료 | /level_1/ | 1회 |
| 무료 | /level_2/ | 2 |
| 무료 | /level_3/ | 2 |
| 유료 | /level_3/ | 1회 |
| 유료 | /level_4/ | 1 |
마지막으로, 플레이어 유형별로 화면 조회수를 분류하고 유료 사용자 대비 무료 사용자가 하루에 실행한 레벨의 횟수를 알아보려고 합니다. 이를 위해 개발자는 기본 측정기준으로 플레이어 유형을 사용하는 맞춤 보고서를 만들 수 있습니다.
| 플레이어 유형 | 화면 조회수 |
|---|---|
| 무료 | 5회 |
| 유료 | 2 |
데이터에 따르면 유료 사용자보다 무료 사용자가 레벨을 더 많이 실행한 것을 알 수 있습니다. 이 통계는 사용자 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 사용자와 구성요소 세션 및 구성요소 조회를 단일 값별로 분류하여 확인할 수 있습니다.
제품 수준 범위
게임 개발자가 제품 수준의 맞춤 측정기준을 사용해 판매된 파워업 효과(약함, 중간, 강함)를 알아보는 방법에 대한 예를 살펴보겠습니다.
개발자는 이미 향상된 전자상거래를 사용하여 파워업이 판매된 횟수를 추적하고 있습니다. 이제 개발자는 가장 많이 판매되는 파워업의 효과를 확인하려고 합니다.
보고서는 다음과 같습니다.
| 파워업 효과 | 제품 수익 |
|---|---|
| 약함 | |
| 중간 | |
| 강함 |
맞춤 측정기준을 사용하기 전에 개발자는 파워업에서 발생한 총 제품 수익을 확인할 수 있지만, 이 수익을 파워업 효과별로 분류할 수는 없었습니다.
제품 수준의 맞춤 측정기준을 사용하면 파워업 효과와 각 제품이 연결될 수 있으며, 보고서에 가장 많이 판매되고 있는 효과뿐만 아니라 조회된 효과, 클릭된 효과, 기타 향상된 전자상거래 액션도 포함할 수 있습니다.
제품 수준 범위를 사용해야 하는 이유
사용자는 단일 구매 시 여러 파워업을 구매할 수 있습니다. 제품 수준 범위를 사용하는 것은 효과 값이 함께 전송된 제품하고만 연결된다는 의미입니다. 제품 수준 범위를 사용하면 판매된 각 파워업이 고유 효과와 연결될 수 있습니다.
구성
파워업 효과 맞춤 측정기준은 애널리틱스 관리의 속성 설정 섹션에서 다음과 같은 값으로 정의됩니다.
| 색인 | 4 |
| 이름 | 파워업 효과 |
| 범위 | 상품 |
| 사용중 | true |
수집
게임에서 개발자는 이미 각 파워업 구매를 추적하고 있습니다. 효과와 각 파워업을 연결하려면 맞춤 측정기준 값은 제품 데이터와 함께 설정해야 합니다.
이 측정기준을 제품에 추가한 코드는 다음과 같습니다.
ga('ec:addProduct', { // productFieldObject에 제품 세부정보를 제공합니다.
'id': 'P12345', // 제품 ID(문자열)입니다.
'name': 'Powerup', // 제품 이름(문자열)입니다.
'category': 'Extras', // 제품 카테고리(문자열)입니다.
'variant': 'red', // 변형 제품(문자열)입니다.
'price': '10.00', // 제품 가격(통화)입니다.
'quantity': 2, // 제품 수량(숫자)입니다.
'dimension4': 'strong' // 제품 범위의 맞춤 측정기준(문자열)입니다.
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
'id': 'T12345',
'revenue': '20.00'
});
ga('send', 'pageview'); // 거래 데이터와 초기 페이지뷰를 함께 전송합니다.
이 예에서 맞춤 측정기준은 제품 정보와 함께 설정됩니다. 이를 통해 효과와 파워업이 연결됩니다.
처리
앞의 예에서처럼 조회가 수집되고 애널리틱스에 전송된 후에 데이터가 처리되고 맞춤 측정기준 값은 함께 설정된 제품에 적용됩니다.
예를 들어 한 세션에서 파워업 3개를 구매한 단일 플레이어에 대해 수집된 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555
Session 1:
H1: product_name=powerup cd4_value=weak
product_name=powerup cd4_value=strong
H2: product_name=powerup cd4_value=weak
제품 수준 범위를 사용하는 것은 각 파워업 값이 함께 설정된 제품하고만 연결된다는 것을 보장합니다.
보고
처리되면 각 제품이 각각의 효과 값과 연결되어 있으므로, 개발자는 다음과 같이 파워업 효과별로 수익을 보여 주는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 파워업 효과 | 제품 수익 |
|---|---|
| 약함 | 20,000원 |
| 강함 | 10.00 |
이 보고서에서는 약한 파워업이 수익에 가장 많이 기여했습니다.
맞춤 측정항목
범위
맞춤 측정기준과 유사하게 맞춤 측정항목은 다양한 범위를 가질 수 있습니다. 조회 수준의 맞춤 측정항목과 함께 전송된 모든 조회 수준 측정기준과 연결됩니다. 마찬가지로 제품 수준의 맞춤 측정항목은 함께 전송된 제품하고만 연결됩니다. 다음 예는 이러한 두 가지 유형의 맞춤 측정항목을 보여줍니다.
조회 범위 맞춤 측정항목의 예
위의 예에서 게임 개발자는 화면 조회수로 각 레벨의 실행을 추적하고 있었습니다. 생성된 각 보고서에서 화면 조회수 측정항목은 레벨을 달성하기 위한 플레이어의 시도를 나타내는 데 사용됩니다.
그러나 개발자는 각 레벨의 달성률도 확인하려고 합니다.
달성률을 알아보려면 개발자는 레벨 달성 횟수라는 새 맞춤 측정항목을 사용하고 이 측정항목을 각 레벨의 화면 조회수와 비교해야 합니다.
개발자가 원하는 보고서는 다음과 같습니다.
| 화면 이름 | 화면 조회수 | 레벨 달성 횟수 |
|---|---|---|
| /level_1/ | ||
| /level_2/ | ||
| /level_3/ |
맞춤 측정항목을 사용해야 하는 이유
대부분의 경우 가장 중요한 측정항목을 추적하는 데 이벤트 수, 화면 조회수, 맞춤 측정항목을 사용할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 하지만 맞춤 측정항목을 사용하면 더 유연하고 읽기 쉬운 맞춤 보고서를 만들 수 있으며, 이렇게 하는 것이 가장 중요한 측정항목을 추적할 수 있는 편리한 방법입니다.
이 예에서는 레벨 달성 횟수가 레벨당 화면 조회수를 중복 계산하지 않고 화면 조회수로 추적될 수 없으므로 다른 옵션이 필요하게 됩니다.
이벤트는 자체적으로 사용할 수 있더라도 계층적 특성 때문에 단일 측정기준에서 화면 조회수와 레벨 달성 횟수를 결합하여 위의 보고서를 만드는 것은 어려울 것입니다.
위의 제한과 레벨 달성 횟수가 이 개발자에게 중요한 측정항목이므로 레벨 달성 횟수를 맞춤 측정항목으로 추적하는 것이 가장 편리합니다.
구성
레벨 달성 횟수 맞춤 측정항목은 사용자 인터페이스의 관리 섹션에서 다음과 같은 값으로 정의됩니다.
| 색인 | 1 |
| 이름 | 레벨 달성 횟수 |
| 범위 | 조회 |
| 형식 유형 | 정수 |
| 사용중 | true |
수집
개발자는 이미 화면 조회수를 사용하여 각 레벨의 시작을 추적하고 있습니다. 이제 개발자는 새 맞춤 측정항목을 사용하여 레벨 달성 횟수를 추적하려고 합니다.
맞춤 측정기준과 같이 맞춤 측정항목은 다른 조회수와 연결된 매개변수로 애널리틱스에 전송됩니다. 맞춤 측정항목 값을 전송하려면 개발자는 추가 조회를 전송해 레벨을 달성하는 사용자를 기록해야 합니다. 이 예에서는 레벨이 달성되면 이벤트가 실행되고 맞춤 측정항목이 이 이벤트와 연결됩니다.
구현 코드는 다음과 같습니다.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// 레벨 달성 횟수를 1 올립니다.
ga('set', 'metric1', 1 );
// 맞춤 측정기준 값을 이벤트 조회와 함께 전송합니다.
ga('send', 'event', 'Level', 'completion');
처리
처리 전에 단일 세션에서 게임의 세 단계를 실행한 플레이어에 대한 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555 Session 1 H1: type=screen_view screen_name=/level_1/ H2: type=event screen_name=/level_1/ cm1_value=1 H3: type=screen_view screen_name=/level_2/ H4: type=screen_view screen_name=/level_2/ H5: type=screen_view screen_name=/level_2/ H6: type=event screen_name=/level_2/ cm1_value=1 H7: type=screen_view screen_name=/level_3/ H8: type=event screen_name=/level_3/ cm1_value=1
보고
처리 후에 개발자는 화면 이름을 측정기준으로 사용하고 화면 조회수, 총 이벤트 수, 레벨 달성 횟수를 측정항목으로 사용하는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 화면 이름 | 화면 조회수 | 총 이벤트 수 | 레벨 달성 횟수 |
|---|---|---|---|
| /level_1/ | 1회 | 1 | 1일차 |
| /level_2/ | 3 | 1 | 1회 |
| /level_3/ | 1회 | 1 | 1 |
개발자는 레벨 달성 횟수를 맞춤 측정항목으로 추적해왔으므로 앞으로 그 총 이벤트 수에서 달성 이벤트 수를 필터링할 필요가 없어집니다.
대신에 개발자는 레벨 달성 횟수 맞춤 측정항목을 사용하여 다음과 같은 맞춤 보고서를 쉽게 만들 수 있습니다.
| 화면 이름 | 화면 조회수 | 레벨 달성 횟수 |
|---|---|---|
| /level_1/ | 1회 | 1일차 |
| /level_2/ | 3 | 1회 |
| /level_3/ | 1회 | 1 |
데이터에 따르면 레벨 2는 화면 조회수를 기준으로 33%의 달성률을 가지고 있으므로 레벨 1과 3에 비해 난도가 실제로 더욱 높습니다. 레벨 달성 횟수를 맞춤 측정항목으로 추적하면 개발자는 주요 측정항목에 대한 질문에 쉽게 답할 수 있고 다른 사람들과 공유할 수 있는 간단한 보고서를 쉽게 작성할 수 있습니다.
제품 범위 맞춤 측정항목의 예
위의 예에서 게임 개발자는 파워업의 각 구매를 추적하고 있었습니다. 수량 및 제품 수익 등의 각 구매와 연결될 수 있는 다양한 측정항목이 있습니다.
그러나 게임 개발자는 최근에 모든 사용자에게 100달러의 크레딧을 제공하는 프로모션을 시행했습니다. 게임 개발자는 사람들이 크레딧으로 구매하고 있는 파워업을 측정하려고 합니다.
제품 구매당 사용된 크레딧을 알아보려면 개발자는 사용된 크레딧이라는 새 맞춤 측정항목을 사용해야 합니다.
개발자가 원하는 보고서는 다음과 같습니다.
| 파워업 효과 | 제품 수익 | 사용된 크레딧 |
|---|---|---|
| 강함 | ||
| 중간 | ||
| 약함 |
구성
크레딧 사용량 맞춤 측정항목은 관리 섹션에서 다음과 같은 값으로 정의됩니다.
| 색인 | 2 |
| 이름 | 사용된 크레딧 |
| 범위 | 상품 |
| 형식 유형 | 정수 |
| 사용중 | true |
수집
제품 수준의 맞춤 측정기준과 같이 제품 수준의 맞춤 측정항목은 제품 데이터와 연결된 매개변수로 애널리틱스에 전송됩니다.
구현 코드는 다음과 같습니다.
ga('ec:addProduct', { // productFieldObject에 제품 세부정보를 제공합니다.
'id': 'P12345', // 제품 ID(문자열)입니다.
'name': 'Powerup', // 제품 이름(문자열)입니다.
'category': 'Extras', // 제품 카테고리(문자열)입니다.
'variant': 'red', // 변형 제품(문자열)입니다.
'price': '10.00', // 제품 가격(통화)입니다.
'quantity': 2, // 제품 수량(숫자)입니다.
'dimension4': 'strong', // 제품 범위의 맞춤 측정기준(문자열)입니다.
'metric2': 5 // 제품 범위의 맞춤 측정항목(정수)입니다.
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
'id': 'T12345',
'revenue': '20.00'
});
ga('send', 'pageview'); // 거래 데이터와 초기 페이지뷰를 함께 전송합니다.
처리
처리 전에 파워업을 구매한 플레이어에 대한 데이터는 다음과 같습니다.
userId = 5555
Session 1
H1: type=screen_view screen_name=/level_1/
H2: type=screen_view screen_name=/level_2/
product_name=powerup cd4_value=weak cm2_value=5
product_name=powerup cd4_value=strong cm2_value=5
H4: type=screen_view screen_name=/level_2/
product_name=powerup cd4_value=medium cm2_value=1
product_name=powerup cd4_value=weak cm2_value=10
보고
처리를 완료한 후에 개발자는 파워업 효과를 측정기준으로 사용하고 제품 수익 및 사용된 크레딧을 측정항목으로 사용하는 보고서를 만들 수 있습니다.
| 파워업 효과 | 제품 수익 | 사용된 크레딧 |
|---|---|---|
| 약함 | 20 | 15개 |
| 강함 | 10 | 5개 |
| 중간 | 10 | 1 |
데이터에 따르면 플레이어는 약한 파워업에 크레딧을 사용하고 있습니다. 개발자는 중간 파워업에서 가장 많은 수익을 올렸습니다.
구현 관련 고려사항
맞춤 측정기준 또는 측정항목을 구현할 때에는 다음 사항에 유의해야 합니다.
기존 측정기준 또는 측정항목 수정
기존 맞춤 측정기준 또는 측정항목의 이름이나 범위를 수정하면 데이터는 다음과 같은 방식으로 영향을 받을 수 있습니다.
- 이름 수정: 이미 처리된 데이터에 영향을 줍니다. 이전 데이터에 액세스할 수 있는 유일한 방법은 새 이름을 사용하는 것입니다.
- 범위 수정: 이미 처리된 데이터에 영향을 주지 않습니다. 새 데이터만 새 범위를 사용하여 처리할 수 있습니다.
- 사용중 상태 변경: 사용중 필드는 맞춤 측정기준 또는 측정항목 값이 실제로 처리될지를 결정합니다. 사용중이
거짓이면 맞춤 측정기준 또는 측정항목은 그대로 보고서에 표시되지만, 사용중 값이 처리되지 않았으므로 사용중은 연결된 데이터가 없습니다.
범위 설정에 앞서 계획하기
특정한 맞춤 측정기준에 사용할 범위를 결정할 때 값의 변화에 대한 예상 빈도를 고려하세요. 게임의 레벨 이름처럼 세션이 진행되는 동안 자주 변경될 수 있는 값인 경우에는 조회 범위를 사용하고 각 조회에 앞서 값을 설정합니다. 반면에 성별 등의 맞춤 측정기준은 사용자 수준에서 한 번만 설정할 수 있습니다. 성별 값을 각 조회와 함께 전송하면 불필요한 작업 부하가 늘어날 것이고, 자주 변경되는 맞춤 측정기준을 사용자 범위를 사용해서 구성하면 해당 값과 잘못 연결되는 조회가 많아질 것입니다.
