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PDing 통계 페이지는 크리에이터(또는 PD)들이 자신의 콘텐츠 판매 현황과 팬들의 활동 양상을 한눈에 확인할 수 있는 대시보드입니다. 이 글에서는 통계 페이지의 주요 섹션별 기능과 의미를 살펴보고, 이를 활용하는 방법에 대해 안내하겠습니다.
1. 상단 요약 정보(Statistics)
페이지 상단에는 핵심 지표들이 빠르게 확인할 수 있도록 배치되어 있습니다. 예시 지표는 다음과 같습니다.
Channel Visitors (채널 방문자 수): 해당 크리에이터 채널을 방문한 고유 방문자 수를 나타냅니다.
Video Views (영상 조회수): 업로드된 영상의 총 시청 횟수. 영상 콘텐츠의 흥행 여부, 인기 영상 파악에 도움을 줍니다.
Video Watch Page Visitors (영상 시청 페이지 방문수): 단순 채널 방문자와 달리, 실제로 특정 영상을 클릭하여 시청 페이지에 들어간 방문자 수를 측정합니다.
Video Page Click-Through Rate (영상 페이지 클릭률): 채널 방문자 대비 실제 영상 시청 페이지로 이어진 비율. 영상 썸네일·타이틀 매력도를 가늠할 수 있는 지표입니다.
Purchase Rate (구매 전환율): 영상을 조회하거나 시청한 사용자 중 실제 결제를 통한 구매로 이어진 비율입니다.
Followers (팔로워 수): 해당 크리에이터를 팔로우한 팬 수를 나타내며, 장기적 팬 확보 상태를 파악.
Buyers (구매자 수): 실제 구매 행위를 한 유니크 구매자 수로, 수익 창출 핵심 지표.
이들 지표는 기간(예: 오늘, 어제, 이번 달, 특정 날짜 범위) 필터를 통해 원하는 기간의 데이터만 추출해 분석할 수 있습니다.
2. Today 섹션
"Today" 섹션은 현재 날짜(또는 최근 24시간) 기준으로 발생한 주요 거래액(gross volume)이나 구매 활동을 실시간 그래프로 보여줍니다. 이를 통해 매일매일의 판매 추이 변화를 신속히 파악할 수 있습니다.
Gross Volume: 금일 발생한 총 거래액(나무포인트 구매 금액 합산 등). 시간이 지날수록 그래프 상 변화하는 추이를 통해 특정 이벤트(신규 콘텐츠 업로드, 프로모션 공지 등)에 따른 판매 변화를 관찰할 수 있습니다.
3. Overview 섹션
Overview 섹션은 날짜 범위를 더 넓게 설정할 수 있어(예: 지난달, 지난 7일, 특정 날짜 범위) 일정 기간 동안의 종합 매출(나무포인트로 환산한 금액), 영상 시청 추이, 구매 전환률 등을 일자별로 그래프로 표현합니다.
기간 선택: Last Month, Last 7 Days, Custom Range 등 선택 가능
단위(일간, 주간, 월간) 선택 가능
시계열 그래프를 통해 기간별 성장률, 특정 날의 급격한 증가나 감소 원인을 유추할 수 있습니다.
4. 측정 지표 상세 해석
각 지표를 해석하는 몇 가지 팁:
Channel Visitors & Video Views: 단순 조회나 방문량이 높더라도 구매 전환율이 낮다면, 콘텐츠나 썸네일 최적화, 영상 퀄리티 개선, 상세설명 추가 등을 고민해볼 필요가 있습니다.
Purchase Rate & Buyers: 구매 전환율이 높다는 것은 콘텐츠 품질, 가격 정책, 영상 소개가 잘 어우러져 팬들이 지갑을 여는 데에 긍정적 영향을 미쳤음을 뜻합니다.
CTR(Click-Through Rate): 영상 썸네일, 제목, 카테고리 태그 등의 매력도를 개선해 CTR을 높일 수 있습니다.
5. 필터 및 날짜 범위 설정
통계 페이지 상단 혹은 특정 영역에서 기간 필터(오늘, 어제, 이번 주, 이번 달, 특정 날짜 범위 지정), 단위(일간, 주간, 월간) 변경이 가능합니다. 이를 통해 짧은 기간 동안 발생한 특정 이벤트 영향 분석, 장기 추세 파악 등 다양한 관점에서 데이터를 해석할 수 있습니다.
6. 추가 활용 방법
신규 콘텐츠 업로드 효과 검증: 새로운 영상이나 시리즈를 업로드한 직후 CTR, Video Views, Purchase Rate 변화를 관찰해 성공 여부를 판단합니다.
팬 확보 전략 점검: Followers, Buyers 수 변화를 통해 마케팅 캠페인(트위터 홍보, 콜라보 이벤트) 후 팬 수 증가 및 구매 전환 효과를 파악할 수 있습니다.
가격정책 재검토: Purchase Rate와 Buyers 동향을 보며, 가격 책정이 적정한지, 할인 없이도 구매를 끌어낼 수 있는지 판단 가능합니다.
7. 향후 개선 사항
더 세분화된 지표 제공: 카테고리별, 국가별, 플랫폼 유입 경로별 분석 가능성을 확대해 더 정교한 전략 수립
A/B 테스트 데이터 반영: 썸네일 디자인 변경, 제목 변경 등 A/B 테스트 시행 후 통계 변화를 통해 어떤 요소가 실제로 전환율을 높였는지 검증 가능.
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