유입 정보와 게임 이벤트를 함께 봐야 유입 이후의 이용자 행동까지 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스는 Airbridge, AppsFlyer, Adjust 연동을 지원하며, 연동한 MMP 이벤트를 차트·퍼널·리텐션에서 게임 이벤트와 함께 분석할 수 있다. 서로 다른 분석 환경에 나뉜 유입과 게임 행동 광고를 통해 유입된 이용자가 게임 안에서 어떤 행동으로 이어졌는지 확인하려면 유입 정보와 게임 이벤트를 함께 살펴봐야 한다. […]

전체 이용자 수만으로는 재방문 여부를 알 수 없으므로, 같은 시점에 특정 행동을 한 이용자를 하나의 집단으로 묶어 이후 복귀했는지 살펴봐야 한다. Hive 애널리틱스의 리텐션은 기준 이벤트와 복귀 이벤트를 설정해 재방문 또는 다른 행동으로의 전환을 분석하는 기능이다. 국가·OS 같은 차원을 더하면 변화가 두드러지는 이용자 그룹을 좁혀볼 수 있고, 서로 다른 이벤트를 연결하면 콘텐츠 완료 이후 재접속처럼 […]

초기 구매 여부만으로는 이용자가 이후에도 활동하며 가치를 만들고 있는지 알기 어렵다. Hive 애널리틱스에서는 세그먼트로 신규 유입 후 구매한 이용자를 묶고, 유저 활동 추적에서 이들의 최근 유저 분류 유형과 주요 정보를 비교할 수 있다. 여기에 개별 이용자의 이벤트 흐름을 시간순으로 살펴보면 현재 유형에 이르기까지 어떤 활동이 이어졌는지 구체적으로 확인할 수 있다. 초기 구매만으로 알기 어려운 이용자의 […]

합산된 전체 매출 지표로는 상위 성과 대상을 찾기 어렵다. Hive 애널리틱스의 랭킹은 선택한 기간 전체를 하나로 집계해 측정값 기준 순위를 산정하고, 차원값을 두 개 이상 선택하면 전체 또는 차원별 범위로 순위를 나눠 볼 수 있다. 이용자별 매출액 순위로 VIP 관리 대상을 찾고, 마켓별·상품별 순위로 후속 분석의 범위를 좁힐 수 있다. 수치만으로 비교하기 어려운 상위 성과 […]

게임 데이터를 분석하려면 목적에 맞는 지표·차원·이벤트 구성을 매번 새로 정해야 한다. 처음 시도하는 분석일수록 이 준비 과정에 시간이 걸린다. Hive 애널리틱스의 템플릿은 대시보드·차트·퍼널·리텐션에서 자주 쓰는 구성을 미리 제공해 초기 설정 과정을 줄여준다. Create 메뉴에서 템플릿을 선택하면 주요 항목이 채워진 생성 화면으로 이동하며, 제공된 구성을 그대로 쓰거나 분석 목적에 맞게 수정할 수 있다. 처음부터 구성해야 하는 […]

여러 게임을 운영하는 조직에서는 구성원마다 담당 프로젝트와 필요한 데이터 접근 범위가 다르다. Hive 애널리틱스의 조직 관리는 조직 단위로 프로젝트와 멤버를 묶어, 데이터 관리자가 개별 사용자 권한을 매번 설정하지 않고도 업무 책임에 맞는 데이터 접근 범위를 구성할 수 있게 한다. 게임별로 조직을 나누거나 여러 게임을 총괄하는 조직을 만들면, 담당자가 바뀌어도 조직의 멤버 구성만 조정하면 된다. 여러 […]

Hive 애널리틱스의 파이 차트는 측정값 전체에서 각 항목이 차지하는 수치와 비율을 함께 보여주며, 비율 기준을 날짜 또는 차원값 중에서 선택할 수 있다. 날짜 기준으로는 조회 기간 중 어떤 시점이 비중을 크게 차지했는지, 차원 기준으로는 국가·OS 같은 이용자 환경 구성이 날짜마다 어떻게 달랐는지 확인할 수 있다. 범례에서 필요한 항목만 남기면 그 항목들 사이의 상대적인 비중을 다시 […]

QA·소프트 론칭·CBT 데이터가 정식 서비스 지표와 섞이면 실제 이용자 수와 매출을 정확히 파악하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 시간 설정에서 프로젝트별 출시일을 등록하면, 분 단위로 지정한 시점 이전의 이벤트는 지표 집계에서 제외된다. 이 기준은 새로 만드는 차트·퍼널·리텐션은 물론 이미 쓰고 있는 대시보드에도 함께 적용되므로, 게임 출시 전에 미리 등록해 두면 이후에는 정식 서비스 데이터만 기준으로 성과를 확인할 […]

여러 게임을 서비스하거나 하나의 게임을 여러 국가에 서비스하면 시장마다 다른 통화로 매출이 발생해 그대로 비교하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 통화 설정은 조직이 매출 분석에 쓸 통화를 미리 등록해 두는 기능으로, 등록한 통화를 차트에 적용하면 여러 게임·국가의 매출을 하나의 기준으로 환산해 비교하거나 같은 매출을 여러 통화로 나누어 볼 수 있다. 여러 게임을 운영하거나 하나의 게임을 여러 국가에 […]

오늘의 수치만 보면 지표가 높은지 낮은지 판단하기 어렵고, 라이브 이벤트나 업데이트 이후 성과를 점검하려면 과거 시점과의 비교가 필요하다. Hive 애널리틱스는 차트와 대시보드에 기간 비교를 설정해 기준 기간과 비교 기간의 수치, 증감률을 한 화면에서 확인하게 해준다. 비교 기간은 조회 기준일에 따라 함께 이동하는 가변일과 특정 날짜를 그대로 유지하는 고정일 중에서 선택할 수 있어, 지난주 같은 요일처럼 […]

게임 개발과 검증 과정에서 발생하는 QA 서버·테스트 앱의 이벤트가 섞이면 이용자 수, 매출, 구매 전환율 같은 핵심 KPI가 실제와 다르게 나타날 수 있다. Hive 애널리틱스의 지표 필터 관리에서 서버 ID 또는 앱 ID를 한 번 등록하면 해당 조건의 이벤트가 차트·퍼널·리텐션·대시보드에서 한꺼번에 제외된다. 여러 QA 서버나 테스트 앱을 운영하더라도 반복 설정 없이 실제 서비스 데이터를 기준으로 […]

콘텐츠 완료 수치만으로는 이용자가 어느 단계에서 이탈했는지 알 수 없다. Hive 애널리틱스의 차트로 콘텐츠 수락·완료 규모와 완료율의 변화를 먼저 확인하고, 변화가 두드러진 시점은 퍼널로 이어서 단계별 전환·이탈 구간을 좁혀볼 수 있다. 이 흐름을 반복하면 기획 의도와 실제 이용 행동의 차이를 구체적인 구간 단위로 파악할 수 있다. 새로운 콘텐츠를 공개하면 참여 이용자 수와 완료 횟수부터 살펴보게 […]