> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.dfinery.ai/user-guide/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.dfinery.ai/user-guide/analysis/home-dashboard.md).

# 홈 대시보드

<figure><img src="/files/n7P4IeF5ZoQoWqHCRy85" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## **홈 대시보드 기본 설명**

홈 대시보드는 사용자가 자주 확인해야 할 핵심 지표들을 한눈에 볼 수 있도록 구성된 첫 화면입니다.\
유저 지표, 구매 지표, 사용자 및 세션 추이 등의 주요 수치들을 빠르게 파악할 수 있으며, 추가적인 분석이 필요할 경우 별도의 리포트를 생성해 확인하실 수 있습니다.

## **'내 서비스 유저' 와 ‘광고성’ 마케팅 수신 동의 현황**

<figure><img src="/files/Fa7bR08aqUZjOaVTLsnL" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

홈 대시보드에서 제공되는 **유저 정보와** **‘광고성’ 마케팅 수신 동의 현황**은 분석 기간과 관계 없이 유저 프로필 정보에 기반한 수치입니다.

{% hint style="info" %}
**부연 설명**

가령, 로그인이나 구매와 같은 이벤트의 경우 한 명의 유저가 여러 번 발생시킬 수 있는 이벤트이고, 설정한 조회 기간에 따라 몇 번의 이벤트가 어떤 시점에 발생했는지 확인할수 있습니다. 하지만 나이, 성별등과 같이 유저 프로필 정보에 기반한 데이터의 경우 가장 최근에 갱신된 값만을 반영합니다. 총 유저 수 및 광고성 마케팅 수신 동의 현황 역시 유저 프로필 정보에 기반한 데이터임을 참고해주시기 바랍니다.
{% endhint %}

각각의 측정 방식은 아래와 같습니다.

### **서비스 유저 구분**

<table><thead><tr><th width="178">지표</th><th>측정 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>회원 유저</td><td>서비스에서 관리하는 고유한 외부 ID가 존재하여 회원으로 분류된 유저입니다.</td></tr><tr><td>비회원 유저</td><td>외부 ID가 존재하지 않지만 핸드폰 번호, 카카오 ID, 이메일 등 식별 속성이 존재하여 비회원으로 분류된 유저입니다.</td></tr><tr><td>익명 유저</td><td>유저 식별 정보를 설정하지 않은 경우 디파이너리 기준 '익명 유저'로 판단합니다.</td></tr></tbody></table>

### **‘광고성’ 마케팅 수신 동의**

<table><thead><tr><th width="268">지표</th><th>측정 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>푸시 ‘광고성’ 마케팅 수신 동의</td><td>앱 또는 웹에서 푸시 광고성 알림 수신 동의를 한 유저 고유 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>카카유 ‘광고성’ 마케팅 수신 동의</td><td>카카오 메시징 서비스를 통한 광고성 알림 수신 동의를 한 유저 고유 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>문자 &#x26; RCS ‘광고성’ 마케팅 수신 동의</td><td>문자(RCS) 광고성 알림 수신 동의를 한 유저 고유 수(Unique Count)</td></tr></tbody></table>

{% hint style="warning" %}

* ‘광고성’ 마케팅 수신 동의 비율은 총 유저 수 대비 각 채널 별로 마케팅 수신 동의를 한 유저의 비율을 나타냅니다.
* 디파이너리 정책에 의해 소수점 둘째자리까지 반올림하여 표현됩니다.\
  예를 들어, 극소수의 마케팅 수신 동의 현황이 있어 0.001% 등에 해당하는 경우 0.00%으로 노출됩니다.\
  다만, 이 경우 '-' 표시가 아닌 '0%'로 노출됩니다.
  {% endhint %}

### **운영중인 캠페인**

현재 서비스에서 '**운영중**'인 캠페인을 채널별로 확인할 수 있습니다.

운영중 건 수 클릭 시 해당 채널 캠페인 목록으로 이동됩니다.

<figure><img src="/files/jx72iOWJBlrlWkmVVTUe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## **주요 지표 계산 방식**

대시보드의 주요 지표는 선택한 분석 기간에 따라 계산됩니다.\
기본 설정으로는 최근 30일(당일 제외)이 입력되어 있으며, 이 기간 동안 수집된 데이터를 바탕으로 지표를 확인할 수 있습니다. 또한 설정한 기간과 동일한 이전 비교 기간이 자동으로 적용되어, 주요 지표 계산 시 증감 수치를 확인할 수 있습니다.

### <mark style="background-color:yellow;">\[Tab 1] 핵심 지표</mark>

***

### **유저 지표**

분석 기간 동안 서비스에서 각 유저가 발생시킨 활성 이벤트, 신규 이벤트, 구매 이벤트에 대한 지표입니다.

<table><thead><tr><th width="120">지표</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>활성 유저</td><td>분석 기간 동안 활성 상태의 이벤트를 발생시킨 통합 ID 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>신규 유저</td><td>분석 기간 동안 서비스에 처음 접속하여 활성 상태의 이벤트를 발생시킨 통합 ID 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>구매 유저</td><td>분석 기간 동안 구매 이벤트를 발생시킨 통합 ID 수(Unique Count)</td></tr></tbody></table>

### **구매 지표**

분석 기간 동안 서비스에서 발생한 구매 이벤트 및 해당 이벤트의 속성으로 계산된 지표입니다.

<table><thead><tr><th width="200">지표</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>총 구매 금액</td><td>분석 기간 동안 발생한 주문 총액(df_total_purchase_amount) 속성의 전체 합(Sum)</td></tr><tr><td>구매 전환율(%)</td><td>분석 기간 동안의 활성 유저 대비 구매 유저의 비율</td></tr><tr><td>첫 구매 유저(기간 내)</td><td>분석 기간 동안 발생한 구매 이벤트의 전체 수(Total Count)가 1인 경우<br><mark style="color:red;">※ 분석 기간 내에서만 유효하며, 전체 기간의 첫 구매 유저 수를 의미하지 않습니다.</mark></td></tr><tr><td>총 구매 건수</td><td>분석 기간 동안 발생한 구매 이벤트의 전체 수(Total Count)</td></tr><tr><td>객단가(ARPPU)</td><td>평균적으로 한 번의 구매에서 발생한 매출, 분석 기간 동안의 총 구매 금액을 동일 기간의 구매 이벤트로 나누어 계산한 값</td></tr><tr><td>재구매 유저(기간 내)</td><td>분석 기간 동안 발생한 구매 이벤트의 전체 수(Total Count)가 2 이상인 경우<br>※ <mark style="color:red;">분석 기간 내에서만 유효하며, 전체 기간의 재구매 유저 수를 의미하지 않습니다.</mark></td></tr></tbody></table>

### **구매 현황**

구매 이벤트 발생 시 상품 정보에 포함된 상품명과 카테고리를 바탕으로, 매출액, 매출 건수, 판매 수량에 따라 상위 5개의 순위를 확인할 수 있습니다.\
이 때 상품 카테고리는 필수 연동 항목이 아니므로, 카테고리 연동 여부에 따라 지표 확인이 달라질 수 있습니다.

<figure><img src="/files/dvWAiHjwmsaSiQCQT487" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**대 카테고리별 구매 현황(Top 5)**

<table><thead><tr><th width="116">측정 방법</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>매출액</td><td>분석기간 동안 카테고리별 구매 이벤트(df_purchase) 하위 속성 중 주문 총액(df_total_purchase_amount)의 총 합(Sum)</td></tr><tr><td>매출건수</td><td>분석기간 동안 카테고리별 구매 이벤트(df_purchase)의 전체 수(Total Count)</td></tr><tr><td>판매수량</td><td>분석기간 동안 카테고리별 구매 이벤트(df_purchase) 하위 속성 중 상품 수량(df_items > df_quantity)의 총 합(Sum)</td></tr></tbody></table>

**구매 상품별 구매 현황(Top 5)**

<table><thead><tr><th width="118">측정 방법</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>매출액</td><td>분석기간 동안 구매 상품별 주문 총액(df_total_purchase_amount)의 총 합(Sum)</td></tr><tr><td>매출건수</td><td>분석기간 동안 구매 상품별 구매 이벤트(df_purchase)의 전체 수(Total Count)</td></tr><tr><td>판매수량</td><td>분석기간 동안 구매 상품별 구매 이벤트(df_purchase) 하위 속성 중 상품 수량(df_items > df_quantity)의 총 합(Sum)</td></tr></tbody></table>

### <mark style="background-color:yellow;">\[Tab 2] 행동 및 전환 분석</mark>

### **전체 이벤트 순위(Top 10)**

<table><thead><tr><th width="252">지표</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>전체 수(Total Count)</td><td>전체 이벤트의 집계 수</td></tr><tr><td>유저 수(Unique User)</td><td>유저별 이벤트를 발생시킨 고유 수</td></tr></tbody></table>

### **퍼널 분석**

지정된 이벤트 흐름에 따라 발생한 이벤트의 수치를 확인할 수 있습니다.\
이 퍼널은 각 단계가 순차적으로 진행되었을 때만 집계됩니다.\
예를 들어, 홈 화면 조회 후 바로 구매 이벤트가 발생한 경우, 구매 이벤트는 집계되지 않습니다.

{% hint style="info" %}
해당 지표를 확인하기 위해서는 이벤트 등록 화면에서 아래 5개의 이벤트를 모두 등록해야 합니다.
{% endhint %}

<figure><img src="/files/QgimS7gti310CdVjEwdB" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<table><thead><tr><th width="107">단계</th><th width="134">지표</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 STEP</td><td>홈 화면 조회</td><td>분석 기간 동안 발생한 홈 화면 조회(df_view_home)의 고유 이벤트 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>2 STEP</td><td>상품 상세 보기</td><td>분석 기간 동안 1단계를 수행한 후 발생한 상품 상세 보기(df_view_product_details)의 고유 이벤트 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>3 STEP</td><td>장바구니 담기</td><td>분석 기간 동안 1, 2단계를 수행한 후 발생한 장바구니 담기(df_add_to_cart)의 고유 이벤트 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>4 STEP</td><td>구매 정보 입력</td><td>분석 기간 동안 1, 2, 3단계를 수행한 후 발생한 구매 정보 입력(df_add_payment_info)의 고유 이벤트 수(Unique Count)</td></tr><tr><td>5 STEP</td><td>구매</td><td>분석 기간 동안 1, 2, 3, 4단계를 수행한 후 발생한 구매(df_purchase)의 고유 이벤트 수(Unique Count)</td></tr></tbody></table>

### **오프사이트 캠페인 성과**

요약 카드에 표시되는 수치는 전체 채널의 지표를 나타내며, 목록에서 각 채널 별 지표(푸시, 알림톡, 문자)도 확인할 수 있습니다.

<table><thead><tr><th width="152">측정 방법</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>발송 성공</td><td>설정 기간 내 발송에 성공한 메시지 수</td></tr><tr><td>클릭</td><td>• 푸시 : 메시지 오픈(내부 집계 기준)<br>• 카카오톡/문자/RCS : 메시지 클릭(내부 집계 기준)</td></tr><tr><td>클릭률</td><td>발송 성공 수 대비 메시지를 클릭한 수의 비율</td></tr><tr><td>발송 비용</td><td>채널 별 단가를 발송 성공 수와 곱하여 계산한 값</td></tr></tbody></table>

### **온사이트 캠페인 성과**

요약 카드에 표시되는 수치는 전체 채널의 지표를 나타내며, 목록에서 각 채널 별 지표도 확인할 수 있습니다.

<table><thead><tr><th width="147">측정 방법</th><th>계산 방식</th></tr></thead><tbody><tr><td>노출</td><td>설정 기간 내 통합ID기준으로 노출된 전체 캠페인수(Total Count)</td></tr><tr><td>클릭</td><td>닫기(X버튼, 하단 버튼) 및 인앱 메시지 뒷배경 클릭 수치가 제외된 이미지 및 버튼 클릭 수치</td></tr><tr><td>클릭률</td><td>노출 수 대비 메시지를 클릭한 수의 비율</td></tr></tbody></table>

### <mark style="background-color:yellow;">\[Tab 3] 외부 유입 채널</mark>

### **유입 채널**

UTM 파라미터를 통해 최대 20개의 유입 채널별 주요 지표가 제공되며, 전체 채널 데이터는 CSV 다운로드를 통해 확인 가능합니다.

<figure><img src="/files/8AzWFdCK9LlFwwlcNZwT" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<table><thead><tr><th width="252">지표</th><th>지표 설명</th></tr></thead><tbody><tr><td>소스</td><td>web 유입 채널 기준 소스(utm_source)에 해당</td></tr><tr><td>매체</td><td>web 유입 채널 기준 매체(utm_medium)에 해당</td></tr><tr><td>캠페인</td><td>web 유입 채널 기준 캠페인(utm_campaign)에 해당</td></tr><tr><td>총 세션수</td><td>분석 기간 기준 해당 소스로 집계된 총 세션 수</td></tr><tr><td>세션 비율</td><td>분석 기간 기준 해당 utm 파라미터로 집계된 총 세션 수 대비 해당 소스 비율</td></tr><tr><td>구매 전환율</td><td>총 세션수 대비 구매 건수 비율</td></tr><tr><td>구매 건수</td><td> 분석 기간 기준 중 해당 utm 파라미터로 집계된 구매 건수</td></tr><tr><td>구매 금액</td><td> 분석 기간 기준 중 해당 utm 파라미터로 집계된 구매 금액</td></tr></tbody></table>


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.dfinery.ai/user-guide/analysis/home-dashboard.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.