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description: 본 문서는 분석 목적에 따른 설정 예시와 Metric 정의를 안내합니다.
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# 잔존율 분석 리포트

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FZKYEJ8ZlOploh3VlMErt%2F%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%86%AF%20%E1%84%87%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%A8%20%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%91%E1%85%A9%E1%84%90%E1%85%B3.png?alt=media&#x26;token=9c9612f8-6c82-42af-baae-d215cdaf796f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## **개요**

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잔존율 분석 리포트는 분석의 기준이 되는 `기준이벤트`와 분석의 대상이 되는 `대상 이벤트`간의 잔존율을 확인하는 강력한 인사이트 리포트 입니다.

광고나 유입을 결정하는 `기준 이벤트`를 설정하고, 달성해야 할 KPI 이벤트를 `대상 이벤트`로 지정하여 잔존율을 체크하면, 광고 파트너나 소재의 효율을 확인할 수 있습니다. \
이를 통해 우리 서비스에 적합한 파트너를 찾을 수 있고, 이후 비슷한 광고를 집행할 때 어느 정도의 기간이 적합한지 판단할 수 있습니다.

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FKLjf4LMRPKXwrKEXvpwm%2F%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%86%AF.png?alt=media&#x26;token=ce8d7aad-b6bb-4927-86f5-911fca122961" alt=""><figcaption><p>리포트 > 데이터 탐색 메뉴에서 <strong>잔존율 분석 리포트</strong>를 선택합니다.</p></figcaption></figure>



## **잔존율이란?**

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잔존율이란, 서비스를 이용하는 사용자가 일정 기간이 지난 뒤에도 여전히 서비스를 계속 이용하고 있는 비율을 의미합니다.\
일반적인 잔존율 분석은 `신규설치(기준) ↔ 앱 실행(대상)`을 의미하지만, 애드브릭스는 일반적인 잔존율의 개념을 확장하여 연동된 이벤트 기준으로 자유롭게 잔존율을 분석 가능하도록 개발되었습니다.\


* [x] _애드브릭스의 잔존율 분석 예시 : 일자별 회원가입 이벤트를 대상으로, 일자별 구매 잔존율을 분석_

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FPBLLa7Ydtrd7NvGuOAhN%2F%EC%95%A0%EB%93%9C%EB%B8%8C%EB%A6%AD%EC%8A%A4%20Universal%20Retention.png?alt=media&#x26;token=bd543beb-495b-4bb2-86e4-03c10a022cff" alt=""><figcaption></figcaption></figure>



## **잔존율 분석 리포트 설정**

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### **① 잔존율 리포트 분석 설정 정의**

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2F2BQFpbITgdDB0Rv6TdBk%2F%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%86%B8%E1%84%89%E1%85%A7%E1%86%AB.png?alt=media&#x26;token=0be2218c-d1e7-4a84-bacb-5c49b9f139bd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>옵션</th><th width="502">정의</th></tr></thead><tbody><tr><td><ol><li>기준 이벤트</li></ol></td><td>분석 '기준'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.</td></tr><tr><td><ol start="2"><li>대상 이벤트</li></ol></td><td>분석 '대상'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.</td></tr><tr><td><ol start="3"><li>데이터 표현 방식</li></ol></td><td>분석 수치의 표현 방식을 선택합니다.<br>• <code>일반</code> : 일자 별 수치가 표현됩니다.<br>• <code>누적</code> : n day 별 수치가 누적되어 표현됩니다.</td></tr><tr><td><ol start="4"><li>분석 결과 값</li></ol></td><td>분석 수치의 계산 방식을 선택합니다.<br>• <code>Unique</code> : 타겟 이벤트 수치를 유니크로 계산합니다.<br>• <code>Total</code> : 발생한 전체 타겟 이벤트 수치를 계산합니다.<br>• <code>Price x Quantity</code> : 구매 등 가격 정보가 있는 경우 계산합니다.</td></tr></tbody></table>



### **② Metrics 정의**

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<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FF7vI44XznEnGLz2iu6jW%2F%E1%84%86%E1%85%A6%E1%84%90%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%A8%20%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B4.png?alt=media&#x26;token=8f851538-ce01-46f1-8eb5-bf78345dfc28" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

| **Metrics**                       | **정의**                                                                                                                                                                              |
| --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| <ol><li>기준이벤트</li></ol>           | `잔존율 리포트 분석 설정 > 기준 이벤트` 에서 선택한 이벤트를 발생시킨 이용자 수 입니다.                                                                                                                                |
| <ol start="2"><li>n day</li></ol> | <p><code>잔존율 리포트 분석 설정 > 대상 이벤트</code>가 발생된 결과 수치 입니다.<br>n day별로 선택할 수 있으며, 수치의 표현과 계산 방식은 <code>데이터 표현 방식</code>과 <code>분석 결과 값</code>의 옵션을 따릅니다.<br>(*n day는 최대 30일까지 제공됩니다)</p> |



## **리포트 예시와 해석**

***

### **① New Install 기준, 일자 별 앱 활성화 리텐션 분석**

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2F9TgZH2I9fVCBFfqxknlb%2F%E1%84%8B%E1%85%A8%E1%84%89%E1%85%B5%201)%20New%20Install%20%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%AB%2C%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%8C%E1%85%A1%20%E1%84%87%E1%85%A7%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%86%B8%20%E1%84%92%E1%85%AA%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%20%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%87%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%A8.png?alt=media&#x26;token=a5ef42b0-50ab-4a01-a280-b6f6eb574aa6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

| 잔존율 리포트 분석 설정 | 설정 값                                              |
| ------------- | ------------------------------------------------- |
| 기준 이벤트        | abx:new\_install                                  |
| 대상 이벤트        | abx:start\_session                                |
| 데이터 표현 방식     | 일반                                                |
| 분석 결과 값       | Unique                                            |
| Metrics       | Standard User, 1 day, 3 day, 5 day, 7 day, 15 day |



**🔍 리포트 해석**

특정 일자에 New Install 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. \
예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면?\
04월 01일에 New Install한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.

***

### **② Login 기준, 일자 별 앱 활성화 리텐션 분석**

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FaftwlYDRvRhnDMW9o3fb%2F%E1%84%8B%E1%85%A8%E1%84%89%E1%85%B5%202)%20Login%20%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%AB%2C%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%8C%E1%85%A1%20%E1%84%87%E1%85%A7%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%86%B8%20%E1%84%92%E1%85%AA%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%20%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%87%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%A8.png?alt=media&#x26;token=d59b8919-ef8a-49d6-9848-6fa71431979a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

| 잔존율 리포트 분석 설정 | 설정 값                                              |
| ------------- | ------------------------------------------------- |
| 기준 이벤트        | abx:login                                         |
| 대상 이벤트        | abx:start\_session                                |
| 데이터 표현 방식     | 일반                                                |
| 분석 결과 값       | Unique                                            |
| Metrics       | Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day |



**🔍 리포트 해석**

특정 일자에 Login 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. \
예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면?\
04월 01일에 Login한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 유니크 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.

***

### **③ Add to Cart 기준, 일자 별 구매 리텐션 분석**

<figure><img src="https://1736594929-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Ffo5AottIGGR8ygwUVwQ9%2Fuploads%2FcgmKH7oK7AlAWdLENnyy%2F%E1%84%8B%E1%85%A8%E1%84%89%E1%85%B53)%20Add%20to%20cart.png?alt=media&#x26;token=14808f63-dd39-4119-bf24-7fdb705aef91" alt=""><figcaption></figcaption></figure>



| 잔존율 리포트 분석 설정 | 설정 값                                              |
| ------------- | ------------------------------------------------- |
| 기준 이벤트        | abx:add\_to\_cart                                 |
| 대상 이벤트        | abx:purchase                                      |
| 데이터 표현 방식     | 일반                                                |
| 분석 결과 값       | _Total, Unique, Price x Quantity 중 선택_            |
| Metrics       | Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day |



**🔍 리포트 해석**

특정 일자에 장바구니 담기를 완료한 이용자를 대상으로 구매 리텐션을 분석합니다.\


* **분석 결과 값 = Unique일 경우**

→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면?\
4월 01일에 장바구니 담기를 완료한 이용자 500명 중 04월 04일에 구매한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.

***

* **분석 결과 값 = Total일 경우**

→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 300 이라면?\
04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매 수가 300번 이라는 것을 의미합니다.

***

* **분석 결과 값 = Price x Quantity일 경우**

→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 30,000,000 이라면?\
04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매액이 30,000,000 이라는 것을 의미합니다.

