매출 분석
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시간대: (GMT+09:00) Asia/Seoul 분석 대상: 2025년 3월 전체
지표: 일별 총 매출 (price
)
용도: 일자별 결제 금액을 추적하여 매출 급증/감소 패턴을 파악
주의 깊게 볼 점:
특정 날짜에 매출이 급증한 경우 → 이벤트, 캠페인 또는 특정 유저의 고액 결제 가능성 있음
3월 6일, 9일, 11일에 매출이 급증한 패턴이 있음
지표: 일별 결제한 사용자 수 (count
)
용도: 실제 결제에 참여한 유저 수 파악 (DAU 대비 결제율 분석에 활용 가능)
주의 깊게 볼 점:
3월 12일 유료 사용자가 급증 → 어떤 유입 요인이 있었는지 확인 필요
중후반부터는 결제 유저 수가 대부분 1명 또는 0명으로 감소
지표: 전체 사용자 기준 1인당 평균 매출
용도: 전체 사용자 기반으로 수익성을 파악할 수 있는 지표
주의 깊게 볼 점:
유저 수가 많은 날보다 유저 수가 적은데 매출이 높은 날에 ARPU가 상승
3월 6일, 9일, 11일에 ARPU가 급상승 → 특정 유저가 고액 결제했을 가능성
지표: 결제한 유저들만 기준으로 산출된 평균 매출
용도: 유료 고객의 실제 소비 수준을 확인할 수 있는 지표
주의 깊게 볼 점:
ARPPU가 높을수록 ‘고객당 가치’가 높음
3월 9일, 11일은 소수 유저가 높은 금액을 결제한 것으로 보임
ARPU가 낮고 ARPPU가 높다면? → 전체 사용자 대비 결제 전환율이 낮은 구조. 마케팅 개선 필요.
Revenue는 높지만 Paying Users가 적다면? → ‘고래 유저’(heavy spender)가 있는 상태
Revenue와 Paying Users가 동시에 증가 → 캠페인, 프로모션 등의 효과일 수 있음
매출 급증일에 대한 원인 분석 → 마케팅/프로모션/기능 업데이트 여부 확인
유료 사용자 감소일에 대한 리텐션 이탈 분석
ARPPU가 높은 날 기준 상위 유저 군(고객 세그먼트) 타겟 마케팅 추천
필요하시면 이 내용을 PDF나 Notion 양식, PPT 요약 슬라이드 등으로 정리해드릴 수도 있습니다. 추가로 포함하고 싶은 항목 있으신가요?