시간대

프로젝트 시간대를 지정하고 전송 데이터를 해당 시간대의 시간으로 변환하여 확인하는 방법을 알아보세요

1. 다중 시간대 관리

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여러 시간대에 걸쳐 있는 프로젝트(다른 시간대의 유저, 해외에서 전개 등)의 경우, TE는 전송된 이벤트 시간의 통일된 식별과 기록을 지원하고, 오프셋 정보의 손실을 방지합니다. 동시에, 분석 시에 시간대를 지정하고, 글로벌에서의 전송 데이터를 해당 시간대의 시간으로 변환하여 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 샌프란시스코에 본사를 둔 글로벌 운영 프로젝트의 경우, 전송된 중동의 유저와 동아시아의 유저 데이터를 동시에 샌프란시스코 시간으로 표시하고 싶다면, 표시 시간대를 샌프란시스코의 시간대로 설정하기만 하면 됩니다.

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2. 프로젝트 시간대 설정

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프로젝트 관리자 이상은 "구성"에서 프로젝트의 시간대 구성을 관리할 수 있습니다.

(1) 기본 시간대 설정은 꺼져 있으며, 전송된 데이터의 원래 시간을 기준으로 계산과 표시가 이루어집니다.

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(2) [다중 시간대 활성화]를 클릭하면, 프로젝트의 시간대 설정이 시작됩니다. 다중 시간대를 활성화하면, 기존 리소스에 영향을 줄 수 있습니다. 구체적인 영향은 화면상의 지시에 따라 주시하십시오.

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(3) 시간대 오프셋 속성을 설정

전송된 데이터의 시간대 정보를 기록하는 속성을 "시간대 오프셋 속성"으로 선택합니다. 숫자 데이터를 사용하여 이벤트 시간과 UTC 시간 사이의 오프셋 시간을 기록하십시오. 이 값의 유효 범위는 -12에서 14까지의 정수입니다.

클라이언트 SDK(Android SDK v2.2.0 / iOS SDK v2.2.0 / JS SDK v1.2.0 / Unity SDK v1.4.3 이후 또는 기타 클라이언트 SDK)를 사용하여 전송할 경우, TE는 기본적으로 #zone_offset을 사용하여 시간대를 자동으로 수집합니다. 시간대 오프셋 속성으로, "기본 시간대 오프셋"(#zone_offset 속성)을 직접 선택할 수 있습니다.

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(4) 유저의 시간대 속성을 설정

유저의 시간대를 수집하는 것은, 유저의 지역 분포를 분석하고, 운영 푸시 계획을 세우는 데 사용될 수 있습니다. 유저의 시간대 속성이 설정되어 있을 경우, "유저 시간대별 푸시" 기능을 운영 모듈에서 사용할 수 있습니다. 가상 속성 외의 유저 속성도 지원합니다. 속성 값은 -12에서 14까지의 유효한 시간대 값입니다(비정수 시간대 값 포함). 전송된 속성이 유효한 시간대 값이 아니거나 숫자형이 아닌 경우, 매핑 코드 표를 업로드하여 전송된 값을 시간대 값으로 매핑할 수 있습니다. 매핑 코드 표를 사용하는 것이 확인되면, 코드 표 내에 존재하지 않는 속성 값은 유효하지 않은 값으로 간주됩니다.

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(5) 프로젝트의 표시 시간대 선택

분석 시 가장 자주 사용하는 시간대를 기본 시간대로 설정할 수 있습니다. 이것은 프로젝트 구성원이 분석을 수행할 때 초기 기본 시간대로 사용됩니다. 예를 들어, 본사가 샌프란시스코(UTC-08:00)에 있는 경우, 글로벌 데이터 통합을 위해 UTC-08:00을 프로젝트 표시용 시간대로 설정할 수 있습니다.

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(6) 시간대 오프셋 후의 표시 시간 계산 방법

표시 시간 = 이벤트 시간 + (표시 시간대 - 이벤트 시간대)

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주의:

시간대는 코호트나 태그와 같은 리소스의 계산에 사용되므로, 시간대를 삭제하거나 변경하면, 코호트나 태그와 같은 리소스의 재계산이 발생하며, 대량의 리소스가 소모됩니다. 시간대 변경은 신중하게 진행하세요.

다중 시간대를 활성화한 후에는 신중하게 비활성화하세요. 데이터 오류나 리소스의 낭비를 피하기 위해, 관련 대시보드, 리포트, 코호트 및 태그의 계산 로직이 시간대를 닫은 후에 영향을 받는지 확인해주세요.

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3. 사례

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표준 시간대로 해외 데이터 통합

해외 출시로 생성된 글로벌 데이터를 설정된 시간대로 표준화합니다. 예를 들어, 모든 데이터는 UTC±00:00으로 오프셋되며, 시간대에 의해 발생하는 데이터의 크로스데이 문제(시간대 차이로 인해 발생하는 데이터의 날짜 기록 불일치 문제)를 회피할 수 있습니다.

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비자연일 이벤트 처리

비자연일은 시작 시간과 종료 시간이 현지의 자연일 변경 시간에 따르지 않는 것을 의미합니다. 예를 들어, 현지에서는 새벽 3시에 캠페인이 시작되고 종료됩니다. 분석 시, 3시를 날짜 컷 포인트로 하여 분석할 필요가 있으며, 이때 시간대 편집 기능을 사용하여 날짜 컷 포인트에 해당하는 시간대를 설정하고, 분석 중에 전환함으로써, 이러한 캠페인의 지속/이탈을 분석할 수 있습니다.

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해외 팀의 데이터 검토

팀 내에 해외 팀이 있는 경우 시간대 설정 기능을 이용하십시오. 이들 팀이 배치된 시간대를 선택 가능 시간대로 설정하고, 데이터를 확인할 때 시간대를 전환할 수 있습니다. 이로써 해외 팀의 사용 습관에 맞추어집니다. 동시에, 기본 시간대는 모든 팀이 커뮤니케이션과 논의에서 사용하는 공통의 시간대로 설정함으로써, 각각의 사용 습관이 유지되는 것은 물론, 효율적인 협력이 보장됩니다

이벤트 분석

이벤트 분석은 강력하고 유연한 분석 모델입니다. 간단한 조작으로 이벤트 데이터를 필터링하거나 그룹화할 수 있으며, 일정 기간 동안 특정 유저 행동의 집계 지표를 계산하고, 다양한 그래프로 데이터 결과를 표시할 수 있습니다.

이벤트 분석에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 빠르게 얻을 수 있습니다.

지난 30일간 하루 평균 로그인 유저 수와 디바이스 수의 추세는 어떻게 되나요?
신규 유저의 가입 첫날 결제율은 얼마나 되나요?
미국 유저의 최근 한 달간 1인당 결제 금액의 추세 어떻게 되나요??

분석 지표의 빠른 구성

이벤트 분석에서는 먼저 분석할 특정 이벤트를 선택해야 하며, 프리셋 이벤트, 커스텀 이벤트, 또는 가상 이벤트를 선택할 수 있습니다. 이벤트를 선택하면 기본적으로 이벤트의 총 횟수, 즉 특정 이벤트(결제, 앱 실행 등)가 발생한 횟수를 계산하며, 트리거된 유저 수나 1인당 평균 횟수 등, 다른 계산 방법을 선택하거나 이벤트의 속성을 기반으로 통계를 작성할 수도 있습니다.

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이벤트 분석에서는 [계산식]에 의한 비율 지표의(결제율, ARPU 값 등) 사칙연산을 지원하며, 지표를 계산식으로 전환하거나, 계산식을 지표로 전환할 수도 있습니다. 계산 방법의 로직에 대해서는 계산 방법 로직 설명을 참조하십시오.

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불필요한 데이터를 제거하거나, 분석을 위해 특정 특성을 만족하는 이벤트 또는 사용자를 선택하고자 할 때는(예: App Store의 결제만을 카운트하는 등) 필터를 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.

App Store, Google Play 등의 채널에서의 데이터 결과를 비교하고 싶은 경우는, 항목을 그룹화하여 비교 및 분석할 수 있습니다.

설정이 완료되면, 좌측 하단의 '계산' 버튼을 클릭 후 데이터 결과를 확인할 수 있습니다

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분석 결과 시각화

이벤트 분석에는 다양한 시각화 기능이 있으며, 최적의 차트 유형을 선택하여 데이터 결과를 분석할 수 있습니다.

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• 라인 그래프
[합계] 이외의 단위를 선택할 경우, 이벤트 분석은 기본적으로 라인 그래프를 표시하며, 시간이 지남에 따른 지표의 변화를 관찰하는 데 도움이 됩니다.

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그룹 값 아래의 각 분석 지표에 대해 그래프의 선에 해당하며, 막대 그래프 또는 누적 막대 그래프로 전환하여 표시할 수도 있습니다. 분석 지표 결과 데이터가 크게 다른 경우, 최적의 표시 효과를 얻기 위해 큰 지표를 메인 축과 서브 축에 각각 표시하도록 설정할 수 있습니다.

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• 누적 그래프
[합계] 이외의 단위를 선택할 경우, 라인 그래프 외에, 누적 그래프를 사용하여 시간이 지남에 따른 지표의 누적을 표시할 수도 있습니다. 각 노드는 그 시점까지의 데이터의 합계가 됩니다.

주의: 선택한 계산 방법이 유니크 유저 수, 또는 중복 제거 수, 최댓값, 백분위 등일 경우 누적 그래프로 표시하기에 적합하지 않을 수 있습니다.

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• 누적 영역 그래프
여러 분석 지표 또는 여러 그룹 값이 있는 경우는, 누적 영역 그래프로 전환하여 표시할 수 있습니다.

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• 분포 그래프

선택한 단위가 [합계]인 경우, TE 시스템은 기본적으로 분포 그래프를 표시하며, 선택한 시간 범위 내의 다양한 지표 또는 그룹 값의 데이터 결과를 비교하는 데 도움이 됩니다.

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• 파이 그래프

다른 그룹화 값의 비율을 시각적으로 표시하고 싶은 경우는, 원 그래프로 전환할 수 있습니다.

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