개요
가격 실험을 통해 A/B 테스트를 실행하면 그 결과를 바탕으로 확신을 가지고 다양한 글로벌 시장의 구매력에 따라 정확하게 앱 가격을 조정할 수 있습니다. 또한 가격 실험을 통해 핵심 시장의 대조군 가격과 비교하여 다른 가격대를 테스트하여 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다. 여러 국가/지역의 인앱 상품에 최적화된 가격을 설정하면 신규 사용자를 계속 유치하면서도 수익을 계속 창출할 수 있는 최적의 가격 책정 전략을 앱에 적용할 수 있습니다. 이 기능은 인앱 상품 가격 및 판매를 기반으로 하므로 판매자 개발자만 사용할 수 있습니다.
가격 실험 준비 및 실행
아래 섹션에서는 가격 실험 준비 및 실행, 결과 이해에 대한 안내와 중요한 정보를 제공합니다.
시작하기 전에
Play Console에서 가격 실험을 설정하기 전에 아래의 각 섹션을 펼쳐서 읽어보세요.
기본 요건 중요한 정보일반 정보
- 실험은 앱 수준에서만 진행되며 여러 앱을 대상으로 실험할 수 없습니다.
- 실험을 실행할 수 있는 최대 기간은 6개월이며, 이 기간이 지나면 가격이 원래 가격으로 돌아갑니다. 또한 통계적으로 유의미해진 후 14일이 지나도 원래 가격으로 되돌아갑니다.
- 단일 실험에서 최대 1,000개의 인앱 상품을 테스트할 수 있습니다.
- 원래 실험이 종료된 후 최소 30일 동안 중복되는 인앱 상품과 중복된 국가를 대상으로 동일한 실험을 실행할 수 없습니다.
- 실험은 일시중지할 수 없습니다. 실험을 실행하거나 완전히 중단할 수만 있습니다. 중단된 실험은 다시 시작할 수 없습니다.
국가/지역 제한
- 특정 국가/지역에서 한 번에 하나의 실험만 실행할 수 있습니다. 예를 들어 노르웨이에서 이미 실험을 진행하는 경우 첫 번째 실험을 중단하고 다른 실험을 만들지 않는 한 다른 제품을 대상으로 하는 새로운 실험을 실행할 수 없습니다.
- 테스트 대상 가격은 인앱 구매의 정의된 가격 범위 내에 있어야 합니다. 실험의 일환으로 가격 비율이 해당 국가/지역의 정의된 가격대를 벗어나는 경우, 가격 비율은 자동으로 경계 값에서 중지됩니다.
- 실험당 최대 2개의 가격 변형과 제어군을 사용할 수 있습니다.
- 실험은 선택된 국가/지역에서만 구현되며 연결된 별도 세율 지역에는 적용되지 않습니다. 예를 들어 프랑스에서 실험을 진행하는 경우 프랑스령 기아나, 프랑스령 폴리네시아, 과들루프, 마르티니크, 마요트섬, 뉴칼레도니아, 레위니옹, 생바르텔레미, 생마르탱, 생피에르 미클롱, 왈리스 푸투나 등 연결된 프랑스령은 제외됩니다.
인앱 상품 변경사항
- 실행 중인 실험에 포함된 인앱 상품의 가격은 변경할 수 없습니다. 가격을 변경하려면 실험을 중단해야 합니다. 다음 내용을 참고하세요.
- 두 가지 실험을 실행하고 첫 번째 실험의 결과를 적용한 경우는 예외입니다. 또는 인앱 상품이 가격 템플릿에 연결된 경우 실험 대상이 아닌 국가의 경우에만 인앱 상품 가격을 변경할 수 있습니다.
- 진행 중인 실험에서 새 인앱 상품을 구성하면 해당 실험에서 제외됩니다.
실험 실행 및 결과 적용
- 언제든지 실험 가격을 적용할 수 있지만, 결과가 통계적으로 유의미할 때까지 기다린 다음 대조군보다 실적이 우수한 가격 변경사항만 적용하는 것이 좋습니다.
- 현재 실행 중인 실험에는 국가/지역 또는 제품을 추가할 수 없습니다.
- 하나 이상의 제품이 가격 템플릿에 연결된 경우 가격을 적용하면 실험의 국가/지역 가격이 업데이트되고 해당 제품이 템플릿에서 연결 해제됩니다.
실험에는 통계 용어가 많이 사용됩니다. 이러한 용어에 익숙하지 않은 경우 아래 용어집을 참고하세요.
| 용어 | 정의 | 메모 |
|---|---|---|
| 신뢰 구간 |
결과의 통계적 유의성과 관련된 불확실성을 표현하는 값의 범위입니다. |
실험 결과를 해석하는 데 사용되는 주요 신호입니다. 통계적 유의성은 신뢰 구간이 0과 교차하지 않을 때 결정됩니다. 데이터 양이 적으므로 처음 며칠 동안은 표시되지 않을 수 있습니다. |
| 신뢰 수준 |
변형과 대조군 간에 관찰된 차이가 참일 확률입니다. 예: 신뢰 수준이 90%이면 관찰된 차이가 우연일 가능성이 10%라는 의미입니다. 즉, 대조군과 변형 간에 차이가 없다면 테스트 중인 데이터가 발생할 가능성이 10% 미만입니다. |
|
| 대조군 | 실험 부문 내 원래 테스트 옵션(원래 가격이 책정된 인앱 구매 포함)입니다. | 대조군 가격은 설정 중에 정의된 실험 잠재고객 일부와 실험 대상을 제외한 모든 사용자에게 표시됩니다. |
| 실험 결과 | 실험의 결과입니다. | 가능한 실험 결과는 다음 섹션에 나와 있습니다. |
| 거짓양성 | 음성 이벤트를 양성으로 잘못 분류하는 경우입니다. |
대조군과 실험군 간의 비용 차이가 통계적으로 유의미하다고(양성) 감지되었지만 실제로는 대조군과 실험군 간의 비용 차이가 통계적으로 유의미하지 않은(음수) 경우 거짓양성으로 간주됩니다. 거짓양성률은 거짓양성 수와 실제 전체 음성 이벤트 수의 비율입니다. |
| 인앱 상품 |
사용자에게 일회성으로 청구하는 상품입니다. 인앱 상품에는 Google Play의 앱에서 이용할 수 있는 가상 상품(예: 게임 레벨 또는 포션)과 프리미엄 서비스가 포함됩니다. |
하나 이상의 인앱 상품을 선택할 수 있으며 최대 2,000개까지 선택할 수 있습니다. 일반적으로 데이터가 많을수록 대조군과 변형의 차이를 감지하는 데 소요되는 시간이 짧아집니다. 여러 제품에서 가격을 변경하는 실험을 하면 자기 잠식 가능성이 줄어들 수 있습니다. |
| 최소 측정 가능 효과(MDE) |
실험을 설정할 때 선택한 입력값으로 실험에서 감지할 향상 수준을 나타냅니다. 이는 실험의 민감도에 관한 결정이라고 생각할 수 있으며 따라서 통계적 유의성까지의 예상 시간에 영향을 미칠 수 있습니다. MDE를 선택하면 선택한 과거 데이터를 기반으로 통계적으로 유의미한 결과를 결정하는 데 걸리는 예상 시간이 표시됩니다. 예를 들어 MDE가 작을수록 실험이 더 민감해지며 통계적 유의성 계산까지의 예상 시간이 더 길어집니다. |
|
| 신기성 효과 | 새로운 기능(예: 새 제품 또는 가격대)이 기존 기능보다 더 좋거나 매력적이지 않더라도 사용자가 새로운 기능을 선호하거나 사용해 볼 수 있는 현상입니다. 이 경우 실적 증가는 대개 시간이 지남에 따라 사라집니다. | 빠르게 결론이 나는 실험의 경우 신기성 효과 때문일 수 있습니다. 이러한 효과를 고려하여 통계적 유의성 계산까지의 예상 주 수를 사용하는 것이 좋습니다. |
| 통계적 유의성 | A/B 테스트에서 이는 대조군과 변형의 차이가 진짜인지 우연인지에 대한 판단입니다. |
신뢰 구간의 효과에 0(영) 값이 포함되지 않으면 통계적으로 유의미한 결과로 간주됩니다. 이 경우 효과란 대조군 지출과 변형 지출의 차이를 의미합니다. 아래의 자주 묻는 질문(FAQ) 섹션에서 신뢰 구간의 시각적 예시를 확인할 수 있습니다. |
| 변형 | 실험 부문의 원래 테스트 변수의 변형입니다. | 대안은 원래 설정된 인앱 구매의 가격보다 높거나 낮은 가격입니다. |
실험 설정
실험을 설정할 때 실험에 사용할 수 있도록 앱 내 교환 가능한 인앱 상품(예: 인게임 화폐)을 모두 포함하는 것이 좋습니다.
데이터 양이 적은 경우 실험에서 결론을 도출하는 데 필요한 데이터가 충분하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 새 제품으로 실험을 진행하는 경우 예상 실험 기간 및 경고가 정확하지 않을 수 있습니다. 이 경우 선택한 기간 내에 데이터 양이 매우 적을 것으로 예측된다는 경고가 Play Console에 표시될 수 있습니다. 데이터 양이 적다는 메시지가 표시되는 경우 실험을 실행할 만큼 데이터가 충분하지 않거나 실험 매개변수를 미세 조정해야 할 수 있습니다. 다음은 데이터 양이 적은 문제를 해결하기 위한 권장 조치입니다.
반대로 장기간 실험을 실행할 경우 시간이 지남에 따라 전 세계 환율 변동과 같은 경제적 요인의 영향을 받을 수 있다는 점을 고려해야 합니다.
1단계: 세부정보 추가
실험 세부정보를 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
- Play Console을 열고 가격 실험 페이지(수익 창출 > 가격 실험)로 이동합니다.
- 실험 만들기를 클릭합니다.
- '세부정보 추가' 섹션에서 실험 이름과 실험 관련 간단한 설명을 입력합니다(선택사항).
- 참고: 실험 이름 및 간단한 설명은 사용자에게 표시되지 않습니다.
- 실험하려는 국가/지역을 선택합니다.
- 중요: 가격 실험은 선택한 국가/지역에서만 구현되며 연관 국가/지역에는 적용되지 않습니다. 예를 들어 프랑스를 선택하면 가격 실험이 프랑스에서만 구현되며 프랑스령 기아나와 같이 연결된 지역에는 적용되지 않습니다.
- 제품 드롭다운을 사용하여 실험하려는 인앱 상품을 선택합니다. 드롭다운에는 사용 가능한 인앱 상품 이름, ID, 가격이 표시됩니다.
- 중요: 가격 템플릿에 연결된 인앱 상품을 선택하면 가격 실험 기간 동안 가격 템플릿이 잠깁니다.
- 시작일을 선택합니다. 선택한 날짜의 00:00(PT)에 실험이 시작됩니다. 나중에 실험이 실행되도록 예약할 수 있습니다.
- 대안을 추가하여 실험 설정을 계속하려면 다음을 클릭합니다.
실험 설정 입력값을 토대로 데이터 양이 너무 적어 통계적 유의성을 얻기에는 부족할 것으로 예상되면 경고가 표시됩니다. 이 경우 통계적 유의성을 달성하기에 충분한 데이터를 수집할 수 있도록 조정하는 것이 좋습니다. 가능한 다음 단계를 보려면 데이터 양이 적은 경우 권장되는 조치를 확인하세요.
데이터 양이 적은 경우 권장되는 조치다음 권장사항을 따르면 통계적 유의성에 도달하는 데 필요한 데이터 양을 변경하여 실험 기간을 단축할 수 있습니다.
|
실험 설정 단계 |
권장 조치 |
|---|---|
| 1단계: 세부정보 추가 | 실험의 국가/지역 수를 늘립니다. |
| 1단계: 세부정보 추가 | 모든 인앱 상품을 테스트하거나 인앱 상품의 수를 늘립니다. |
| 2단계: 대안 추가 | 대안 수를 2개에서 1개로 줄입니다. |
| 2단계: 변형 추가 |
가격을 더 큰 비율로 낮춰 실험합니다(가격 인하). 참고: 초기 예측에는 영향을 미치지 않지만 실험 진행 중에는 도움이 됩니다. |
| 3단계: 설정 관리 | 변형별로 잠재고객 규모를 늘립니다(예: 대조군 50% 및 전체 실험 대상 50%). |
| 3단계: 설정 관리 |
최소 감지 효과를 늘립니다. 참고: 대안과 대조군 실적이 동일한 실험에만 적용됩니다. |
| 3단계: 설정 관리 | 신뢰 수준을 낮춥니다. |
2단계: 변형 추가
'대안 추가' 섹션에서 가격 대안을 추가하고 삭제할 수 있습니다. 가격 실험에 1개 이상의 대안이 있어야 합니다. 대안을 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
- 드롭다운을 사용해 가격 인상 또는 가격 인하를 선택하고 적용하려는 비율을 입력합니다. 다음 내용을 참고하세요.
- 정수를 입력해야 합니다.
- 가격 인하를 선택하면 1에서 99 사이의 값을 입력해야 합니다.
- 가격 인상을 선택하면 1에서 999 사이의 값을 입력해야 합니다.
- 대안을 추가하면 대조군 가격대와 대안 가격대가 페이지에 표시됩니다. 제품 이름 및 ID, 별도 세율 지역(해당하는 경우), 세금 정보를 포함한 세부정보를 보려면 제품 가격 보기를 클릭하세요. 여기에서 환율 및 국가별 가격 책정 패턴을 사용한 후 실제 가격 변동률을 확인할 수 있습니다.
- 실험에 여러 변형을 포함하려면 + 다른 변형 추가를 클릭하고 이전 단계를 반복합니다. 대조군 가격대와 변형 가격대도 페이지에 표시됩니다.
- 실험 설정을 세부 조정하여 실험 설정을 계속하려면 다음을 클릭합니다.
3단계: 설정 관리
'설정 관리' 섹션에서는 실험을 미세 조정하도록 타겟팅 매개변수를 설정할 수 있습니다. 실험 설정을 관리하는 방법은 다음과 같습니다.
- 실험 대상을 입력합니다. 실험에 참여할 사용자의 비율입니다. 해당 사용자는 각 변형 및 대조군에 균등하게 분할됩니다. 실험에 포함되지 않은 사용자도 원래(대조군) 가격을 볼 수 있지만 실험 분석에는 포함되지 않습니다.
- 참고: 1에서 100 사이의 정수를 입력해야 합니다.
- 신뢰 수준을 입력합니다. 신뢰 수준을 낮추면 거짓양성이 발생할 가능성이 높아지지만 실험 실행 시간이 줄어듭니다.
- 최소 감지 효과를 입력합니다. 이는 실험에서 감지할 향상 수준을 나타냅니다. 이는 실험의 민감도에 관한 결정이라고 생각할 수 있습니다. 이렇게 하면 통계적 유의성 계산까지의 예상 시간이 조정됩니다.
- 타겟팅 매개변수를 조정하여 실험을 미세 조정합니다. 설정을 기반으로 한 통계적 유의성 계산까지의 예상 시간을 가이드라인으로 사용하고 확인할 수 있습니다.
4단계: 실험 시작
이제 실험을 시작할 준비가 되었습니다. 실험이 진행되는 동안 선택한 국가 지역에서 일부 인앱 상품의 가격이 변경됩니다. 언제든지 실험을 중단할 수 있습니다.
- 실험을 시작하기 전에 다음 사항에 유의해야 합니다.
- 실험이 앱 수익에 영향을 줄 수 있습니다. 통계적으로 유의미한 결과가 없다면 부정적인 수익 결과나 긍정적인 수익 결과가 유의미하지 않을 수 있으니 통계적으로 유의미한 결과가 나올 때까지 기다리는 것이 좋습니다.
- 실험이 진행되는 동안에는 선택한 인앱 상품의 가격을 수정할 수 없습니다.
- 실험 결과를 적용하면 포함된 모든 국가/지역 및 인앱 상품에 영향을 미칩니다.
- 확인하고 시작을 클릭합니다.
선택사항: 실험 종료
언제든지 실험을 중단할 수 있습니다.
- Play Console을 열고 가격 실험 페이지(수익 창출 > 가격 실험)로 이동합니다.
- 종료하려는 실험을 엽니다.
- 실험 종료를 클릭합니다.
실험을 종료하면 관련 국가/지역 및 인앱 상품의 실험 가격이 원래 가격으로 돌아갑니다. 실험 및 분석이 더 이상 진행되지 않습니다.
향후 실험을 예약한 경우 이전 단계에 따라 실험을 취소할 수도 있습니다. 예약된 시작일까지 24시간이 남지 않은 시점에 취소된 실험은 일시적으로 게시될 수도 있습니다.
실험 결과 보기 및 변형 적용하기
발생 가능한 여러 실험 결과와 앱 및 가격 책정 전략에 미칠 수 있는 영향을 숙지하는 것이 중요합니다. 결과를 적용하기 전에 이 섹션을 주의 깊게 읽어보세요.
실험 결과 보기 및 분석하기
결과가 통계적으로 유의미하다고 판단되면 실험의 분석 페이지를 통해 확인할 수 있으며, 받은편지함 메시지를 통해 알림을 받게 됩니다.
결과 보기
결과와 분석을 보려면 실험을 방문하세요. 가격 실험 페이지(수익 창출 > 가격 실험)로 이동하여 실험 옆에 있는 오른쪽 화살표를 클릭하여 실험 분석 페이지를 표시합니다.
페이지 상단에 결과가 표시됩니다. 가능한 실험 결과 섹션을 펼쳐 다양한 결과와 그 의미를 확인하세요. 실험 결과 아래에 결과를 설명하는 간단한 설명이 표시됩니다. 예를 들어 실험 결과에 대해 '[X] 변형의 수익이 가장 높음'과 같은 간단한 설명 위에 '[X] 변형의 실적이 가장 우수'라는 결과가 표시될 수 있습니다. 변형이 대조군과 일치하거나 대조군보다 더 높은 실적을 거둔 경우 [X] 변형 적용을 클릭하여 변형을 적용하고 인앱 상품 가격을 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 변형 적용을 참고하세요.
참고: 결과가 나오고 14일 후에 실험이 자동으로 종료되며, 실험 종료를 클릭하면 즉시 종료됩니다.
참고용 데이터 보기
결과 아래의 표에는 통계 결과의 기반이 되는 데이터가 표시됩니다. 표에는 변형, 수익, 수익 및 대조 비교(및 수익 및 대조 비율), 변형의 신뢰 구간이 표시됩니다. 실험의 분석 페이지에 있는 다양한 측정항목을 이해하려면 측정항목 정의 섹션을 펼치세요.
표 아래의 '참고용 데이터' 섹션에서 더 상세한 데이터를 확인할 수 있습니다. 차트에는 기본적으로 사용 가능한 가장 최근 날짜까지의 수익과 대조 정보가 표시됩니다. 이 보기에서 음영 처리된 영역은 신뢰 구간을 나타냅니다. 차트를 통해 시간 경과에 따른 신뢰 구간의 변화를 확인할 수 있습니다. 차트의 오른쪽 상단에 있는 기간 및 날짜 필터를 사용하여 선택한 기간 및 날짜를 조정할 수 있습니다.
차트의 왼쪽 상단에 있는 측정항목 필터를 사용하여 수익, 주문, 구매자, 구매자 비율, ARRPU와 같은 측정항목을 표시할 수도 있습니다. 이러한 측정항목은 측정항목 정의에 설명되어 있습니다. 다른 측정항목을 선택하더라도 수익을 기반으로 하는 신뢰 구간은 차트에 표시되지 않습니다.
제품 수준 세부정보를 더 보려면 실험 결과를 CSV 파일로 내보내면 됩니다. 측정항목 정의(CSV 내보내기) 섹션을 펼쳐 CSV 내보내기 관련 필드, 형식, 예를 확인할 수 있습니다.
대안 적용
대안을 적용하기 전에 다음 사항을 참고하세요.
- 하나 이상의 인앱 상품이 가격 템플릿에 연결된 경우 변형을 적용하면 실험의 국가/지역 가격이 업데이트되고 템플릿에서 이러한 인앱 상품이 연결 해제됩니다.
- 실험의 모든 인앱 상품 및 국가/지역에만 변형을 적용할 수 있습니다. Google에서는 전체 설정에 대한 통계적 유의성을 계산하므로 일부 설정 국가/지역 및 인앱 상품만 적용된 경우 동일한 결과와 효과를 보장할 수 없습니다.
대안이 대조군과 일치하거나 더 우수한 경우 해당 대안을 적용하여 가격을 업데이트할 수 있습니다.
- Play Console을 열고 가격 실험 페이지(수익 창출 > 가격 실험)로 이동합니다.
- 적용할 변형 옆에 있는 변형 적용을 클릭합니다.
변형에서 구성한 대로 앱 가격이 업데이트됩니다. 결과가 나오고 14일 후에 실험이 자동으로 종료되며, 실험 종료를 클릭하면 즉시 종료됩니다.
가능한 실험 결과실험에는 가능한 결과가 여러 가지 있습니다. 실험 결과에 따라 다음 단계가 결정됩니다.
| 실험 결과 | 의미 | 메모/권장사항 |
|---|---|---|
| 대안 [X]의 실적이 가장 우수 | [X] 변형에서 수익 증가 폭이 가장 큰 유의미한 결과가 나와 이 변형이 통계적으로 유의미합니다. | 대조군과 다른 변형 중에 가장 우수하므로 변형 [X]를 적용하세요. |
| 두 변형 모두 대조군보다 실적 우수 | 두 대안 모두 대조군보다 큰 수익을 올렸습니다. 결과를 검토하고 어떤 대안을 적용할지 결정하세요. | 적용할 대안을 결정하세요. |
| 대안과 대조군의 실적이 같음 | 대조군보다 큰 수익을 올린 대안이 없었습니다. | 실험에서 충분한 데이터를 수집했으며 대안과 대조군 간에 무승부가 났습니다. |
| 대조군의 실적이 가장 우수 | 대조군이 두 대안보다 더 큰 수익을 올렸습니다. | 이 결과는 실험 국가와 제품의 현재 가격대가 이미 최적화된 상태임을 나타냅니다. 실험 제품과 국가의 대조군 가격을 그대로 유지하세요. |
| 더 많은 데이터 필요 | 실험이 진행 중입니다. 통계적으로 유의미한 결과를 결정하려면 더 많은 데이터가 필요합니다. | 데이터 양이 적은 경우 권장되는 조치로 이동하여 다음 단계를 결정하세요. |
| 확실하지 않은 결과 | 실험이 조기 중단되었거나 최대 실험 기간인 6개월에 도달했습니다. 통계적으로 유의미한 결과를 결정하려면 더 많은 데이터가 필요합니다. 다른 설정으로 새 실험을 실행해 보세요. | 데이터 양이 적은 경우 권장되는 조치로 이동하여 다음 단계를 결정하세요. 이는 구매자가 실험 국가/지역의 인앱 상품 가격에 관심이 없음을 나타내는 신호일 수 있습니다. |
이 표에는 실험의 분석 페이지에 있는 측정항목이 나와 있습니다.
| 측정항목 | 정의 |
|---|---|
| 모든 제품 수익 | 실험 내부와 외부에서 인앱 상품을 구매한 실험 사용자로부터 발생한 총수익으로, 지정된 기간에 생성됩니다. |
| 유료 사용자당 평균 수익(ARPPU) | 지정된 실험 기간 동안 실험 내부와 외부에서 인앱 상품을 한 번 이상 구매한 순 구매자 수로 인앱 상품 총수익을 나눈 값입니다. 비즈니스에서 구매자의 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 구매자 비율(28일) |
실험 기간 동안 인앱 상품을 포함하여 인앱 상품을 한 번 이상 구매한 월간 활성 사용자의 비율로 실험 외부의 인앱 상품을 포함합니다. 참고: 구매자 전환을 이해하고 유료 사용자층의 범위를 확대하기 위한 핵심 측정항목입니다. |
| 구매자 | 지정된 기간 동안 실험된 가격으로 인앱 상품을 1개 이상 구매한 순 사용자 수입니다. |
| 신규 설치 사용자 수익 | 실험 시작일 이후에 기기에 앱을 처음 설치하고 실험 가격을 처음 본 사용자로부터 발생한 총수익입니다. 일부 사용자는 Google과의 이 데이터 공유를 선택 해제할 수 있습니다. |
| 주문 | 실험 중 특정 기간 동안 실험된 인앱 상품의 구매 수입니다. |
| 수익 | 실험에서 인앱 상품을 구매한 실험 사용자로부터 발생한 총수익으로, 지정된 기간에 생성됩니다. |
이 표에는 CSV 파일로 내보낸 측정항목 정의의 필드, 형식, 예가 나와 있습니다.
|
필드 |
형식 | 예시 및 참고사항 |
|---|---|---|
| 날짜 | 문자열 |
태평양 시간대를 기준으로 하는 주문 날짜입니다(MMM DD, YYYY 형식). |
| SKU ID | 문자열 |
개발자가 지정한 인앱 상품의 고유 ID입니다. |
| 제품 이름 | 문자열 |
개발자가 지정한 인앱 상품 이름입니다. |
| 국가 | 문자열 |
관련 인앱 상품 측정항목의 고유 국가 코드입니다. |
| 실험 부문 | 문자열 |
관련 인앱 상품 측정항목의 실험 부문입니다. |
| 개발자 통화 |
문자열 |
주문 금액이 변환된 통화입니다. 개발자가 지급받는 현지 통화를 나타냅니다. |
| 수익 | 숫자 |
날짜, 국가, 실험 부문을 고려한 특정 인앱 상품의 총수익입니다. |
| 신규 설치 사용자 수익 | 숫자 |
실험 시작일 이후에 기기에 앱을 처음 설치하고 가격을 처음 본 사용자로부터 발생한 총수익입니다(특정 인앱 상품, 날짜, 국가, 실험 부문 고려). 일부 사용자는 Google과의 이 데이터 공유를 선택 해제할 수 있습니다. |
| 주문 | 숫자 |
날짜, 국가, 실험 부문을 고려한 특정 인앱 상품의 총주문입니다. |
| 구매자 | 숫자 |
날짜, 국가, 실험 부문을 고려한 특정 제품의 총구매자입니다. 구매자는 실험 중에 특정 인앱 상품을 구매한 사용자입니다. |
자주 묻는 질문(FAQ)
어떤 국가/지역에서 실험을 진행할 수 있나요?다음 기준을 충족하는 국가/지역에서만 가격 실험을 할 수 있습니다.
- 이미 버전(내부 테스트 트랙 포함)이 출시된 국가/지역
- 현지 통화를 지원하는 국가/지역
데이터 양이 매우 낮은 경우에는 데이터를 사용할 수 없습니다. 또한 실험의 분석 페이지에 표시되는 일부 데이터는 최대 7일까지 지연될 수 있습니다.
예. 가격 템플릿에 연결된 인앱 상품을 포함하는 실험을 진행하는 경우, 실험 기간 동안 실험되는 국가/지역 가격이 고정됩니다. 하지만 다른 국가/지역의 가격은 계속 변경할 수 있습니다.
실험이 종료될 때 새 가격을 적용하도록 선택하면 실험된 모든 인앱 상품이 관련 가격 템플릿에서 연결 해제되고 가격 템플릿은 변동 없이 유지됩니다. 가격 템플릿에서 인앱 상품 연결을 해제하지 않고 실험 결과를 적용하려면 가격 템플릿 페이지(설정 > 가격 템플릿)로 바로 이동하여 거기에서 가격을 업데이트하세요.
자세한 내용은 가격 템플릿을 참고하세요.
아니요. 실험 가격은 국가/지역별로 정의된 최소 및 최고 가격 범위 내에서만 테스트할 수 있습니다. 실험 설정 중 가격 변경을 입력할 때 가격 변경이 둘 중 하나의 범위를 넘어서면 자동으로 최소 또는 최고 가격을 적용합니다. 국가별로 허용되는 가격대 및 통화 목록을 검토하려면 Google Play 사용자에게 배포 가능한 국가를 참고하세요.
아니요. 어떤 버전이든 Google Play 결제 시스템과 통합한 경우 가격 실험을 실행할 수 있습니다.
모든 실험 주문은 다운로드 가능한 월별 재무 보고서(예상 판매실적 보고서 및 수익 보고서)에서 확인할 수 있습니다. 가격 실험을 진행 중인 국가/지역의 대조군 및 변형 가격으로 어떤 실험 대상 인앱 상품을 구매했는지 확인할 수 있습니다.
유의미한 결과를 얻으려면 A/B 실험을 동시에 실행하지 않는 것이 좋습니다. 예를 들어 Firebase는 Play Console의 가격 실험과는 별개로 작동하며 특정 인앱 상품의 간섭이 실험 결과의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
잭나이프(리샘플링을 통해 편차를 추정할 수 있는 통계 도구)를 사용하여 신뢰 구간을 계산하고 혼합 순차 확률 테스트를 적용하여 지속적인 모니터링에서 부풀려진 거짓양성률을 제어합니다. 통계적 유의성은 신뢰 구간이 0과 교차하지 않을 때 결정됩니다.
실험은 통계적 유의성이 확보된 후 14일이 경과하거나 최대 실험 기간인 6개월이 경과하면 자동으로 중단됩니다. Google에서는 실험 설정 시 제시된 예상 기간이 지나도 실험을 중단하지 않고 통계적으로 유의미한 차이가 감지된 후 실험을 중단하며, 가격을 원래 상태로 되돌리기 전에 14일 동안 새 가격을 적용합니다.
아니요, 불가능합니다. 실험 기간 동안 사용자에게는 하나의 가격만 표시할 수 있습니다.
아니요. 이미 실험에서 처음에 선택한 매개변수를 사용한 결과 수집이 시작되었기 때문에 불가능합니다. 선택한 추가 국가/지역을 대상으로 동시에 두 번째 실험을 실행하거나, 기존 실험을 종료하고 새 실험을 설정할 수 있습니다. 인앱 상품과 국가/지역이 중복되는 경우 새 실험을 설정하기 전에 30일 동안 기다려야 합니다.
통계적 유의성은 실험 대상 제품과 결합된 모든 국가/지역을 통틀어 계산되며 조합마다 별도로 계산되지 않습니다. 특정 국가/지역의 가격을 조정하는 데 관심이 있다면 실험 설정에서 해당 국가/지역만 선택하세요.
예. 가격을 원래 상태로 되돌린 후에도 대안을 적용할 수 있습니다.
실험의 인앱 상품이 대조군과 크게 다른 수익을 창출하지 못하거나 데이터가 충분하지 않은 경우 결과가 확실하지 않은 것으로 간주됩니다. 이 경우 구매자가 두 가격 차이에 무관심할 수 있습니다.
일반적으로 샘플 크기가 클수록 효과가 높습니다. 테스트하려는 단일 인앱 상품이 많은 구매자에게 가장 인기 있는 제품 중 하나인 경우 인앱 상품만 테스트하는 것이 좋습니다. 또는 여러 인앱 상품을 함께 테스트하여 실험의 효과를 높일 수 있습니다.
어느 정도 상호 교환 가능한 인앱 상품(예: 60개 인앱 통화 단위당 0.99달러, 300개 인앱 통화 단위의 경우 4.99달러)이 있는 경우 두 인앱 상품을 모두 테스트하여 자기 잠식을 피하는 것이 좋습니다.
일반적으로 가격이 책정된 인앱 상품은 대조군으로, 할인된 인앱 상품을 변형으로 삼는 것이 좋습니다. 두 가지 변형이 있는 실험에는 원래 가격으로 판매되는 인앱 상품은 두 가지 다른 가격대의 통제군과 동일한 인앱 상품으로 설정됩니다. 두 가지 변형이 있는 실험으로 얻은 결과를 해석하기가 어려울 수 있으며, 하나의 변형을 실험할 때보다 통계적으로 유의미한 결과가 나올 때까지 더 긴 시간이 걸립니다.
신뢰 구간의 효과에 0(영) 값이 포함되지 않으면 통계적으로 유의미한 결과로 간주됩니다. 이 경우 효과란 대조군 지출과 변형 지출의 차이를 의미합니다.
다음은 확정적인 양수 결과에서 신뢰 구간이 표시되는 예입니다.
다음은 신뢰 구간이 확정적인 음수 결과와 함께 표시될 수 있는 예입니다.
다음 예는 더 많은 데이터를 필요로 하는 확실하지 않은 결과의 경우 신뢰 구간이 어떻게 표시될 수 있는지 보여줍니다.
예, Google에서는 사용자 위치 스푸핑을 지속적으로 모니터링하고 개발자와 제품에 미치는 영향을 줄이기 위한 조치를 취합니다.
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