유저 분류 지표¶
개요¶
유저의 게임 내 활동 및 구매 관련 데이터를 기반으로 K-Means 클러스터링 기법을 통해 활동력과 구매력을 자동으로 구분하고, 이를 바탕으로 유저 분류 유형을 정의합니다. 선택된 기간 동안 접속한 유저의 마지막 접속일을 기준일로 하여 수치를 제공합니다.
- 해당 지표는 한국 시간(KST) 기준 매일 아침 7시에 업데이트됩니다.
- 별도의 로그 전송 없이 SDK 연동만으로 확인할 수 있습니다.
무엇을 할 수 있나요?¶
사업/마케팅 담당자¶
- 고래·돌고래·무과금 등 유저 분류 유형별 규모와 비율을 파악해 타겟 그룹을 빠르게 정의할 수 있습니다.
- 원하는 유형의 셀을 클릭하면 즉시 세그먼트를 생성하고 타겟팅 캠페인으로 연결할 수 있습니다.
- 국가별·OS별 유저 분포를 확인해 지역 및 플랫폼 특성에 맞는 전략을 수립할 수 있습니다.
데이터 분석가¶
- 활동력/구매력 구분 테이블과 유형별 특성 분포를 통해 유저 집단의 행동 패턴을 다각도로 분석할 수 있습니다.
- 기간을 변경하며 유저 분류 유형별 유저 수·비율 추이를 비교해 게임 지표 변화의 원인을 파악할 수 있습니다.
빠르게 시작하기¶
- 좌측 메뉴에서 유저 > 유저 분류를 클릭합니다.
- 지표를 확인할 프로젝트 및 기간을 설정합니다.
- 유저 분류 유형 테이블에서 활동력/구매력별 유저 수 및 유형별 비율을 확인합니다.
전체 기능¶
주요 개념¶
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| 기준일 | 선택된 기간 동안 접속한 유저의 마지막 접속일 |
| 활동력 | 기준일 포함 이전 3일 간의 접속·플레이 데이터를 기반으로 측정한 유저의 게임 참여도. 높음 / 보통 / 낮음 / 신규 4단계로 구분 |
| 구매력 | 최초 접속일부터 기준일까지 누적 구매 데이터를 기반으로 측정한 유저의 결제 성향. 높음 / 보통 / 낮음 / 비구매 4단계로 구분 |
| 유저 분류 유형 | 활동력과 구매력을 조합하여 정의한 6가지 유저 유형 |
지표 용어¶
활동력¶
유저의 활동력은 유저 접속 일자를 기준일로 하여 기준일 포함 이전 3일 간의 데이터를 기반으로 측정됩니다.
Example
예: 1월 10일 접속 유저 → 1월 8일 ~ 1월 10일(3일) 간의 데이터를 활용하여 측정
활동력은 총 4단계(높음, 보통, 낮음, 신규)로 구성되며, 측정 항목은 아래와 같습니다. 단, 활동력이 신규인 경우는 아래 측정 항목과 관계 없이 기준일 당일 신규 유저입니다.
- 기준일 포함 이전 3일 간 로그인 횟수
- 기준일 포함 이전 3일 간 로그인 일수
- 기준일 포함 이전 3일 간 일 평균 로그인 횟수 (로그인 횟수 / 로그인 일수)
- 기준일 포함 이전 3일 간 게임 플레이타임 합(초)
- 기준일 포함 이전 3일 간 00시~23시 시간대별 게임 플레이타임 평균(초)
- 기준일 포함 이전 3일 간 보상형 광고 시청 횟수
- 기준일 포함 이전 3일 간 푸시 오픈 여부
구매력¶
유저의 구매력은 유저 접속 일자를 기준일로 하여 유저의 최초 접속일로부터 기준일까지 전체 기간의 누적 데이터를 기반으로 측정됩니다.
Example
예: 1월 10일 접속 유저의 최초 접속 일자가 1월 1일인 경우 → 1월 1일 ~ 1월 10일 간의 데이터를 활용하여 측정
구매력은 총 4단계(높음, 보통, 낮음, 비구매)로 구성되며, 측정 항목은 아래와 같습니다. 단, 구매력이 비구매인 경우는 아래 측정 항목과 관계 없이 최초 접속일 ~ 기준일 당일까지 구매 이력이 없는 유저입니다.
- 유저 최초 로그인 ~ 첫 구매까지 소요시간(단위: 일)
- 유저 최초 로그인 ~ 기준일까지 유저 총 과금 건 수
- 유저 최초 로그인 ~ 기준일까지 과금 1회 당 평균 과금액 (유저 총 과금액 / 유저 총 과금 건 수)
유저 분류 유형¶
유저 분류 유형은 활동력과 구매력을 기반으로 정의하며, 기준이 중복되는 경우 상위 유형으로 분류됩니다.
| 유형 | 분류 기준 |
|---|---|
| 고래 유저 | 활동력과 구매력 모두 "높음"인 경우 |
| 돌고래 유저 | 활동력과 구매력 중 하나라도 "높음"인 경우 |
| 미들 유저 | 활동력과 구매력 중 하나라도 "보통"인 경우 |
| 라이트 유저 | 활동력과 구매력 모두 "낮음"인 경우 |
| 무과금 유저 | 활동력과 관계 없이 구매력이 "비구매"인 경우 |
| 신규 유저 | 구매력과 관계 없이 활동력이 "신규"인 경우 |
지표 상세¶
지표의 수치는 선택된 기간 동안 접속한 유저의 마지막 접속일을 기준일로 하여 제공됩니다.
Example
예: 기간을 1월 1일 ~ 1월 10일로 선택한 경우, 1월 1, 3, 5, 10일에 접속한 유저는 1월 10일을 기준으로 하고, 1월 1일에만 접속한 유저는 1월 1일을 기준으로 합니다.
유저 분류 유형¶
유저 분류 유형 내 좌측 테이블에서 활동력/구매력별 유저 수 및 비율을, 우측 테이블에서 유저 분류 유형별 유저 수 및 비율을 확인할 수 있습니다.
활동력/구매력별 유저 수 및 비율 
- 활동력/구매력 구분에 따른 유저 수와 구성 비율을 확인할 수 있습니다.
- 해당 테이블의 셀을 클릭하면 클릭된 활동력/구매력을 가진 유저를 세그먼트로 생성할 수 있습니다.
유저 분류 유형별 유저 수 및 비율 
- 유저 분류 유형별 유저 수와 비율을 확인할 수 있습니다.
- 해당 테이블의 유형 이름 또는 셀을 클릭하면 타겟팅을 원하는 분류 유형의 유저를 세그먼트로 생성할 수 있습니다.
- 테이블 내 유저 분류 유형 비율의 합은 100%로, 분류 유형을 모두 클릭하는 경우 선택된 기간 내 모든 유저에 대한 타겟팅이 가능합니다.
유저 분류 유형별 특성 분포¶
유저 분류 유형별로 갖는 특성 값의 분포를 확인할 수 있습니다. 
| 특성 | 설명 |
|---|---|
| 플레이타임(분/평균) | 유저 분류 유형별 선택된 기간 내 마지막 접속 당일 평균 플레이타임을 분으로 변환한 수치입니다. |
| 로그인 일수(평균) | 유저 분류 유형별 선택된 기간 내 마지막 접속을 포함한 이전 3일 간 평균 로그인 일수입니다. |
| 로그인 횟수(평균) | 유저 분류 유형별 선택된 기간 내 마지막 접속을 포함한 이전 3일 간 평균 로그인 횟수입니다. |
| 일 평균 로그인 횟수 | 유저 분류 유형별 로그인 일수 / 로그인 횟수로 계산된 값의 평균입니다. |
| 푸시 반응률(평균) | 유저 분류 유형별 선택된 기간 내 마지막 접속을 포함한 이전 3일 간 푸시를 오픈한 비율입니다. |
| 보상형 광고 시청 수(평균) | 유저 분류 유형별 선택된 기간 내 마지막 접속을 포함한 이전 3일 간 보상형 광고를 시청한 횟수입니다. |
| 첫 구매까지 소요일(평균) | 유저 분류 유형별 유저 첫 접속부터 첫 구매까지 소요일의 평균입니다. |
| 누적 과금액 | 유저 분류 유형별 유저 첫 접속부터 선택된 기간 내 마지막 접속까지의 과금액을 합산한 수치입니다. |
| 유저 1인당 과금액 | 유저 분류 유형별 유저 첫 접속부터 선택된 기간 내 마지막 접속까지 1회 이상 구매한 이력이 있는 유저 1인당 과금액(누적 과금액 / 구매 유저 수)입니다. |
유저 분류 유형별 OS 분포¶
유저 분류 유형별 특정 OS가 차지하는 비율을 확인할 수 있습니다. 
| 표기 | OS |
|---|---|
| I | iOS |
| A | Android |
| W | Windows |
| M | Mac |
| P | PC |
| B | 알리바바 Yun OS |
| T | Tizen |
Note
OS가 unknown인 경우는 Hive 로그인 로그에 OS 값이 유입되지 않거나, 해당 유저 분류 유형에 속하는 유저가 한 명도 없는 경우입니다.
유저 분류 유형별 국가 TOP 10¶
각 그래프에 마우스를 오버하면 유저 분류 유형별 상위 10개국까지 각 국가 코드와 비율을, 상위 10개국 이외의 값은 etc(기타)로 합산된 비율을 확인할 수 있습니다. 
- 국가 코드는 ISO 3166-1 alpha-2(2바이트 국가 코드) 기준으로, 2글자 대문자입니다.
- 국가 코드가 unknown인 경우는 Hive 로그인 로그에 국가 값이 유입되지 않거나, 해당 유저 분류 유형에 속하는 유저가 한 명도 없는 경우입니다.
세그먼트 생성¶
유저 분류 유형 범례 또는 유저 분류 유형 테이블 내 셀을 클릭하고 세그먼트 생성 버튼을 클릭하면 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 
생성된 세그먼트는 아래와 같이 활용할 수 있습니다.
- 스냅샷 다운로드: 세그먼트 > 세그먼트 스냅샷 > 다운로드 기능을 통해 선택한 유저들의 특성 데이터를 CSV 파일로 다운로드할 수 있습니다.
- 타겟팅 캠페인: 세그먼트 > 타겟팅 캠페인 기능을 통해 선택한 유저들에 대한 타겟팅 캠페인을 설정할 수 있습니다.
생성 방법
- 유저 분류 유형 범례 또는 유저 분류 유형 테이블 중 타겟팅을 원하는 하나 이상의 셀을 클릭합니다.
- 세그먼트 생성 버튼을 클릭하여 팝업이 나타나면 확인 버튼을 클릭합니다.
- 세그먼트 페이지로 이동 버튼을 클릭하면 세그먼트 페이지로 이동합니다.
주의사항 & Tips¶
- 지표 수치는 선택한 기간 내 각 유저의 마지막 접속일을 기준으로 계산됩니다. 같은 유저도 기간에 따라 다른 유형으로 분류될 수 있습니다.
- 분류 기준이 중복될 경우 상위 유형으로 분류됩니다. 예: 활동력 높음 + 구매력 보통 → 돌고래 유저
- 지표는 매일 아침 7시(KST)에 업데이트되므로 당일 실시간 데이터는 반영되지 않습니다.
- 세그먼트로 생성한 후 유저 분류 이동 지표와 함께 활용하면 유저 유형 변화 흐름을 심층 분석할 수 있습니다.
연관 메뉴¶
- 유저 분류 이동 지표 — 선택 기간 내 유저 분류 유형 이동 현황 확인
- 세그먼트 — 유저 분류 기반 세그먼트 생성 및 스냅샷·타겟팅 캠페인 활용