비교하기

리테일 브랜드의 주요 정보와 다양한 지표들을 통해 상세하게 비교해보세요. 통합 엑셀 다운로드 기능과 지표 별 엑셀 다운로드 기능을 제공합니다.

리테일 브랜드 선택 ^{_{Retail Brand Selection}}

화면 상단에서 비교하고 싶은 리테일 브랜드들을 최대 10개까지 추가할 수 있습니다. 리테일 브랜드 선택 완료 영역에서 순서를 바꾸거나 삭제가 가능합니다.

1. 전체 결제자 ^{_{All Payers}}

리테일 브랜드의 주요지표를 종합적으로 파악하고, 지표들 간 상관 관계를 분석함으로써 리테일 브랜드가 가진 고유한 특징을 파악할 수 있습니다.

순 결제금액 순위 ^{_{Net Payment Amount Ranking}}

리테일 브랜드별 순 결제금액 순위 추이를 비교할 수 있습니다.

주요지표 ^{_{Key Indicators}}

리테일 브랜드의 전반적인 이용 규모를 보여주는 지표로 리테일 브랜드의 성과를 종합적으로 파악할 수 있습니다.

성연령대별 분포 ^{_{Distribution by Gender and Age Groups}}

성연령대별, 성별, 연령대별 각 지표의 비중을 확인하여 주요 결제층을 분석할 수 있습니다.

성연령대별 평균 결제금액 ^{_{Average Payment Amount by Gender Age Groups}}

성연령대별, 성별, 연령대별의 1인당 평균 결제금액과 1회당 평균 결제금액을 확인하여 결제자의 평균 결제금액을 상세하게 분석할 수 있습니다.

결제수단별 점유율 ^{_{Market share by Payment Method}}

신용카드, 체크카드, 계좌이체, 휴대폰 소액결제와 같은 결제수단의 점유율 비중을 파악할 수 있습니다.

신용/체크카드의 일시불/할부 점유율 ^{_{Share of Lump sum and Installmnet for credit and debit cards}}

카드 결제 방식인 일시불/할부 결제의 점유율 비중을 파악할 수 있습니다.

할부 결제는 결제한 첫 번째 달에만 할부로 구분되며, 결제금액은 첫 번째 달에 포함됩니다.

신용/체크카드의 국내/해외 점유율 ^{_{Distribution of Domestic and Foreign for credit and debit cards}}

카드 결제시 국내 결제와 해외 결제의 점유율 비중을 파악할 수 있습니다.

해외 결제는 원화가 아닌 각 국의 통화 또는 달러로 승인된 결제를 의미하며, 결제 당시의 일자별 환율을 적용해 원화로 환산한 금액으로 계산됩니다.

카드사별 점유율 ^{_{Share by Credit card company}}

카드사별 결제 점유율 비중을 파악할 수 있습니다.

간편결제별 점유율 ^{_{Share by Simple Payment}}

간편결제별 결제 점유율 비중을 파악할 수 있습니다.

• 카드/계좌 연동형 간편결제의 경우 결제자의 결제 내역에 구매처가 표기되면 구매처 결제금액으로 구분됩니다.

• 포인트 충전식 간편결제의 경우 충전처의 결제금액으로 구분되며, 구매 시점에 결제금액으로 인식됩니다.

시간대별 평균 결제 추이 ^{_{Average Hourly Payment Trend}}

결제자가 하루 동안 평균적으로 어느 시간대에 가장 많이 리테일 브랜드를 결제했는지 결제 패턴을 파악할 수 있습니다.

시간대는 0시부터 24시까지 1시간 단위로 제공됩니다.

재결제율 ^{_{Repayment Rate}}

이전 기간에 리테일 브랜드를 결제한 결제자 중 이번 기간에도 다시 결제한 비율로, 리테일 브랜드의 충성도를 나타냅니다.

2. 기준별 결제자 ^{_{Payers by Criteria}}

전체 결제자를 충성도에 따라 3가지 그룹으로 구분한 것이 기준별 결제자입니다.

기준 ^_Criterion

전체 결제자를 Light / Middle / Heavy 그룹으로 나누는 기준은 하위 결제자 50%의 기준 지표 평균 값과 상위 결제자 50%의 기준 지표 평균 값입니다. 기준 지표는 총 결제금액입니다.

주요지표 ^{_{Key Indicators}}

주요한 지표들로 기준별 결제자간 변화 흐름을 추이 그래프로 파악할 수 있습니다.

성연령대별 분포 ^{_{Distribution by Gender and Age Groups}}

성연령대별, 성별, 연령대별 분포를 기준별 결제자간 충성도에 따라 어떻게 비중이 다른지 비교해 볼 수 있습니다.

3. 결제자 행태 ^{_{Payer Behavior}}

이용자들이 리테일 브랜드를 얼마나 자주·많이 결제하는지 구간별로 나누어 행동 특성을 파악할 수 있습니다.

결제금액 분포 ^{_{Payment Amount Distribution}}

리테일 브랜드의 결제금액을 기준으로 일정하게 5등분된 범위의 결제자 분포를 파악할 수 있습니다.

동일한 범위에서 성별, 연령대별로 비교해보며 결제자층의 결제금액 특성을 파악 할 수 있습니다.

결제횟수 분포 ^{_{Payment Frequency Distribution}}

앱의 실행횟수를 기준으로 일정하게 5등분된 범위의 사용자 분포를 파악할 수 있습니다.

동일한 범위에서 성별, 연령대별로 비교해보며 사용자층의 실행횟수 특성을 파악 할 수 있습니다.

함께 결제한 리테일 브랜드 ^{_{Retail Brands Paid Together}}

결제자가 함께 결제한 다른 리테일 브랜드를 통해 관련 관심사나 경쟁 리테일 브랜드를 파악할 수 있습니다.

함께 결제한 업종 ^{_{Industries Paid Together}}

결제자가 함께 결제한 리테일 브랜드의 업종을 통해 결제 맥락이나 생활 패턴을 이해할 수 있습니다.

4. 유입 및 이탈 ^{_{Inflow and Churn}}

유입자와 이탈자를 비교해 리테일 브랜드 결제 이동 흐름을 분석할 수 있습니다.