광고 시장이 전환기를 맞이하고 있습니다. 개인정보 사용에 대해 시스템 차원의 규제가 강화되면서 유저 단위 측정과 개인화 광고가 제한되고, 마케팅 패러다임이 변화하고 있습니다. 마케팅의 중심이 다운 퍼널 분석에서 크리에이티브로 옮겨가고 있습니다.

유저가 앱에 유입된 후 앱을 사용하며 발생하는 활동(다운 퍼널)을 상세히 분석할 수 있던 시절이 지나고 유저가 브랜드를 처음 접하는 지점인 마케팅 퍼널 상단의 크리에이티브, 즉, 광고소재에 대한 중요성이 새롭게 부각되고 있습니다.

그런데, 광고(소재)가 사람들의 마음을 움직이게 하려면 어떻게 해야할까요? 어떻게 하면 크리에이티브를 최대한 활용해서 캠페인 효과를 극대화하고 ROAS를 높일 수 있을까요?

크리에이티브에 대한 고민

앱스플라이어가 국내 앱 마케팅 실무자 204명을 대상으로 조사한 결과 크리에이티브에 대한 공통적인 고민은 다음과 같았습니다.

1. 데이터 취합: 여러 네트워크의 크리에이티브 데이터를 매일 수작업으로 취합하는데 수고가 많이 듭니다. 취합할 양도 양이지만, 설상가상으로 이름이 제각각이기 때문에 동일한 크리에이티브인지 가리는 데에도 시간이 많이 소요됩니다.

2. 크리에이티브 성과 상세 분석: 같은 맥락으로 매체별 크리에이티브의 성과 관리 기준이 달라, 동일한 기준으로 정량화하는 데 공수가 크게 들어갑니다. 한편, 클릭률, ROAS, 리텐션과 같은 주요 KPI를 크리에이티브 단위로 관리하기가 어렵습니다. 또, 광고 지면, 기간, 국가 등 크리에이티브 외 변수들이 성과에 미치는 영향도를 분석하기가 쉽지 않습니다.

3. 크리에이티브의 어떤 요소가 효과적인가: 특정 소재의 효율이 우수한 정확한 이유를 찾기 힘듭니다. 메시지 때문인지, 이미지 때문인지, 소재의 어떤 부분이 앱 설치에 대한 영향력이 강한지 직접 검증하기가 쉽지 않습니다.

4. 광고 효과 고갈 지점 찾기: 소재별 효율이 나는 시기가 제각각 입니다. 어떤 소재는 투입하고 바로 반응이 오는 것들이 있고 어떤 소재는 투입한지 한참 지나서 반응이 오는 경우가 있어 최적화를 하는 데 있어 판단 기준이 모호할 때가 있습니다. 이전에는 우수 소재였을지라도 시간의 흐름에 따라 성과가 반드시 비례하지 않는 경우가 있습니다.

크리에이티브 최적화 솔루션을 소개합니다

이러한 마케터들의 고민을 덜어드리고자, 저희는 앱스플라이어의 강점인 매체 연동 기술과 어트리뷰션 기술에 AI를 더해 크리에이티브 최적화 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션으로 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

• 데이터 자동 취합: 크리에이티브의 이름이 달라도 AI가 시각 정보를 인식해 자동으로 동일하거나 유사한 소재끼리 분류합니다. 또, 각 소재의 이미지를 뽑아내 대시보드에 보여주기 때문에 동일 소재인지 가리는데 더 이상 시간이 많이 소요되지 않습니다.

• 크리에이티브 레벨 성과 상세 분석: 광고주는 대시보드에서 제공되는 필터링 옵션을 사용하거나 직접 커스텀 옵션을 추가하여 원하는 기준으로 크리에이티브 성과 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 각 크리에이티브의 클릭 수, 인스톨 수, eCPI, ROAS, 리텐션 등의 KPI를 미디어 소스, 캠페인, 기간 등 여러 변수로 조회하고 비교할 수 있습니다. 또, 테이블, 차트, 그래프 등 다양한 형태로 데이터를 시각화할 수 있습니다.

• 크리에이티브 구성 요소별 효과 분석: AI 기술이 CTA, 광고 영상의 오프닝 씬(scene)과 같은 소재 자체의 구성 요소를 자동 분석하여 성과를 북돋는 요소와 그렇지 않은 요소를 파악할 수 있습니다. 추가 수작업 없이 인공 지능이 디지털 이미지 및 영상에서 정보를 추출하여 각 요소들의 퍼포먼스를 측정합니다. 이러한 자동 분석 데이터에 기반해 유저의 마음을 가장 끄는 요소가 무엇인지 파악하고 소재를 최적화할 수 있습니다.

• 소재별 트렌드 모니터링: 전체 비용 대비 각 크리에이티브의 비용 비중 추이를 그리는 그래프를 모니터링하며 변화가 없거나 급격한 것은 클릭률이나 ROAS 등 그 성과를 상세히 분석해 중단하거나 확장합니다. 또, 비용 비중이 적지만 효율이 좋은 소재를 발굴합니다. 

What’s next?

데이터 시대에 프라이버시 시대가 겹쳐 크리에이티브가 재조명되고 있습니다. 마케팅에서 크리에이티브는 재능이라기 보다는 과학입니다. 구상부터 최적화까지, 크리에이티브 전 생애주기에 걸쳐 최신 데이터 기술로 브랜딩과 퍼포먼스를 모두 발전시키세요.

앱스플라이어 크리에이티브 최적화 솔루션은 지금도 진화하는 중입니다. 자세한 내용이 궁금하시면, 앱스플라이어에 연락하세요.

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기술도 경쟁도 센 게임 산업

국내 게임 산업 매출액이 20조원을 돌파했습니다. 게임 산업은 그 시장 규모만큼 IT 기술의 절정을 이룬다 해도 과언은 아닙니다. 수익화를 위한 기술도 예외는 아니죠. 마케팅 투자 수익률을 극대화하는 기술은 게임에서 꽃을 피웁니다. 게임 마케터는 최첨단 데이터 기술을 활용하여 목표 달성에 최적화된 마케팅을 실행합니다.

이러한 마테크는 특히 모바일에서 발달했습니다. 2021년 국내 전체 게임산업 매출액 중 모바일 게임 매출(57.9%)이 절반 이상을 차지했습니다. 모바일 생태계에서는 어디에 얼마나 투자해야 매출이 오르는지 파악할 수 있는 데이터 기술이 발달했기에 많은 게임 기업들이 모바일 게임에 주력합니다. 그만큼 모바일 세계는 경쟁도 치열합니다.

새로운 수익원을 찾아서

게임 플레이 그라운드는 물론 모바일에 한정되지 않습니다. 사람들은 스팀, 에픽 게임즈, Xbox,  플레이스테이션, 닌텐도 스위치, 메타 퀘스트 등 다양한 게임 플랫폼을 통해 PC, CTV, 콘솔, 모바일 등 여러 기기로 게임에 접속합니다. 이렇게 광활한 플레이어의 활동 무대를 최대한 넓게, 자세히 관찰하면 새로운 수익원을 발굴할 수 있지 않을까요? 

게임 시장 조사기관 Newzoo에 따르면 전 세계 PC 게임과 콘솔 게임 플레이어 수가 2020~2022년 15% 증가했고 두 플랫폼 게임의 2022년 매출액은 약 923억 달러(약 123조원)를 기록했습니다. 모바일이 여전히 매출 면에서 1위를 차지하고 있지만, PC와 콘솔이 곧 전 세계 게임 매출의 절반 가까이를 차지할 것으로 예상됩니다. 국내에서도 2021년 PC 게임(26.8%)과 콘솔 게임(5%)의 매출액이 전체 국내 게임 매출액의 거의 1/3에 달했습니다. 

도전 과제

PC 게임과 콘솔 게임이 게임 수익화를 위한 기회의 땅으로 떠오르고 있습니다. 그런데 이 영역에서 마케팅을 하기 어려운 이유는 무엇일까요?

문제는 ‘측정’입니다. 마케팅 예산을 크게 들여도 그 성과를 측정할 수 없으면 선뜻 본격적으로 마케팅을 하기가 어렵죠. PC 및 콘솔 게임 마케팅 성과 측정을 가로막는 세 가지 요인이 있습니다.

첫째, 광고 지면 제한: 게임 플랫폼들은 대개 폐쇄적이고 광고 지면을 잘 내주지 않거나 외부 광고 네트워크와 연결되어 있지 않습니다.

둘째, 크로스 플랫폼 어트리뷰션의 부재 : 마케팅 성과 측정에 필요한 고유 식별자가 존재하지 않고 어트리뷰션(광고성과측정) 기술이 부족하여 플레이어가 여러 플랫폼에 걸쳐 게임 참여에 이르는 과정을 전반적으로 분석하기 어렵습니다.

셋째, 데이터 파편화: 데이터 리포팅 형식이 플랫폼마다 제각각이어서 하나로 합쳐 마케팅 현황에 대한 전반적인 그림을 얻기가 어렵습니다.

모바일, PC, 콘솔 게임 플랫폼 전반에 걸친 캠페인 성과를 종합적으로 파악할 수 있는 측정 솔루션이 있다면 이런 문제를 해결할 수 있습니다.

앱스플라이어의 PC 및 콘솔 게임 측정 솔루션을 소개합니다

마케터들이 이러한 문제를 극복할 수 있도록 앱스플라이어는 어트리뷰션 영역을 확장하여 PC와 콘솔 게임 성과 측정을 모두 지원합니다. 앱스플라이어의 PC 및 콘솔 게임 측정 솔루션은 다음과 같은 세 가지 주요 기능이 있습니다. 

• PC 게임 및 콘솔 게임 실시간 측정 및 분석: 앱스플라이어가 제공해온 모바일 게임(iOS/안드로이드 앱) 성과 보고서와 데이터 인사이트를 Steam, Epic, Xbox, PlayStation, Nintendo Switch, Meta Quest 게임용으로도 조회할 수 있습니다.

• 크로스 플랫폼 어트리뷰션: 웹, 모바일, CTV(Connected TV), 온드 미디어(owned media) 등 사람들이 어디로 접속하든 게임으로의 진입을 유도하고, 다양한 플랫폼에 분포된 플레이어의 터치포인트를 연결하여 게임으로 유입되는 경로를 그리며 각 터치포인트가 PC 게임 및 콘솔 게임의 성장에 기여하는 정도를 측정할 수 있습니다.

• 멀티 플랫폼 측정: 모바일, PC, 콘솔, 웹에 걸친 광고 예산 분포 현황 및 각 플랫폼의 광고 성과를 한 곳에서 종합적으로 파악할 수 있습니다.

이 세 가지 기능을 결합한 솔루션으로 모바일 게임 마케팅 경험을 활용하여 PC 및 콘솔 게임 분야의 마케팅 전략을 개발하고 마케팅 효과를 검증하며 수익성을 높일 수 있습니다.

PC 게임 및 콘솔 게임을 위한 어트리뷰션 활용 사례

플레이어가 어디에서 접속하든(웹, 모바일, CTV, 옥외광고) 메시지를 보내 PC 게임 및 콘솔 게임을 설치하거나 다시 플레이하도록 메시지를 보내 게임 참여를 유도할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 게임 진입 경로를 개발하여 각 경로별 성과를 측정하고 플레이어의 이동 경로별 연관성 있는 메시징을 합니다.

• 웹-데스크톱: 웹에서 특정 게임을 검색한 사람은 플레이 의도가 높기 때문에 트래픽이 확실한 경로입니다. 플레이어가 웹 검색 결과(자연 검색 결과 또는 검색 광고)를 클릭하고 랜딩 페이지에 도착합니다. 랜딩 페이지에서 PC 게임 스토어로 연결되는 링크를 클릭하고 게임을 다운로드한 다음 실행합니다.  

• CTV-콘솔: CTV가 퍼포먼스 마케팅 채널로 떠오르자 Kabam, Playtika, Mistplay와 같은 여러 게임 스튜디오들이 이 대형 스크린을 잠재 플레이어를 만나는 장으로 마음껏 활용하고 있습니다. 플레이어가 TV에서 콘솔 게임 광고를 보고 콘솔 스토어로 이동하여 게임을 다운로드하고 게임을 시작합니다. 

• 모바일-데스크톱: 모바일 퍼스트 기업이라면 마케팅을 할 때 모바일 애드 네트워크를 먼저 떠올릴 것입니다.  PC 게임을 마케팅할 때도 마찬가지입니다. 플레이어가 소셜 미디어 앱에서 게임 광고를 본 후 PC 스토어로 이동하여 게임을 다운로드하고 게임을 시작합니다. 

• 옥외광고-to-데스크톱: 버스 정류장과 지하철역은 차를 기다리는 동안 눈요기거리를 찾는 수많은 승객들을 대상으로 게임 광고를 하기에 좋은 장소입니다. 광고 내 QR 코드를 넣으면, 승객은 모바일로 스캔하여 모바일 랜딩 페이지로 이동합니다. 이 모바일 랜딩 페이지에서 PC 게임 스토어 앱 혹은 웹사이트 링크를 선택하여 게임 앱을 다운받고 나중에 PC에서 게임을 플레이합니다.  

 PC & 콘솔 게임 수익화를 위한 측정 가이드에서 더 상세한 내용을 알아보세요.   

What’s Next?

지금까지 PC 및 콘솔 게임 측정을 위한 솔루션을 알아보았습니다. PC 게임이나 콘솔 게임을 운영중이거나 출시 예정인 게임사 마케터, 크로스 플랫폼 어트리뷰션을 실무에 적용하고자 하는 분들은 데모를 신청하세요.  

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불확실성이 높은 시장에서 ROI(Return on Investment, 투자수익률) 측정은 그 어느 때보다 중요합니다. 그러나 데이터가 흩어져있거나 오래됐거나 활용하기 어렵기 때문에 ROI를 계산하기가 힘들어졌습니다.

그래서 앱스플라이어가 ROI를 온전하고 정확히, 거의 실시간으로 측정하는 솔루션 ROI360을 출시했습니다. ROI360은 뿔뿔이 흩어진 데이터를 일일이 수집하고 형식을 맞춰 집계하는 품을 줄이면서 캠페인 성과는 종합적으로 살필 수 있도록 지원합니다.

비용과 수익, 어트리뷰션 데이터를 한 곳에서 측정하여 캠페인의 실제 ROI와 ROAS(Return on Ad Spend, 광고 투자 수익률)를 온전하게 파악하고, 신뢰할 수 있는 ROI 데이터를 바탕으로 마케팅 예산과 캠페인을 효율적으로 운영할 수 있습니다. 정확한 ROI 데이터에 근거해 투자 수익이 가장 좋은 캠페인을 찾아 투자를 늘리고 그렇지 않은 캠페인은 중단하거나 조정할 수 있죠.

그런데 ROI 측정을 정확히 하기 어려운 요인이 무엇일까요? 마케팅 투자 수익률 데이터를 제시해 마케팅 예산이 쓸만한 가치가 있다는 것을 입증하기 어려운 이유는 무엇일까요? 많고 많은 이유 중 몇 가지를 추리면 다음과 같습니다.

사방팔방 제멋대로 데이터: 비용, 수익 및 어트리뷰션 데이터가 여러 채널에 흩어져 있어 전체 상황을 제대로 파악하는 것이 거의 불가능합니다. 

오래되고 부정확한 데이터: 광고 수익 데이터가 너무 늦게 들어오기 때문에 실시간 최적화가 불가능합니다. 즉, UA 마케팅 담당자가 손을 쓰기에는 이미 늦어 예산을 낭비하게 됩니다. 인앱 구매 및 구독 수익 데이터는 사기성 거래로 오염되고, 모두 다 집계되지 않으며, 환불된 금액이 수익으로 잡혀 수익 데이터가 정확하지 않고 전체 수익에 대한 대표성이 떨어집니다. 또, 앱 스토어 수수료와 세금을 고려하지 않고 순 비용과 총 수익만 놓고 계산하기 때문에 ROI가 부정확할 수 있습니다.

활용하기 어려운 데이터: 데이터를 취합하고 정제하여 최신 데이터를 완벽히 정리하더라도, 방대한 데이터 앞에서 막막해지기 마련입니다. 그리고 이런 고민에 빠집니다. 이 많고 많은 데이터를 어떻게 나누고 쪼개야 유의미한 정보를 뽑아내고 실무에 반영하지?

모았지만 갇혀있는 데이터: 내부 BI 시스템과 유연하게 연동되지 않고 데이터 파이프라인이 단절되면 아무리 잘 수집한 데이터라도 실무에 활용하기 어렵습니다.

소중한 마케팅 예산, 한 푼도 허비하지 마세요

경기 침체기에는 마케팅 비용을 한 푼이라도 효율적으로 사용해야 합니다. 이를 위해서는 광고 투자 대비 수익률(ROAS)을 꼼꼼히 따지고 비용과 수익 두 측면을 모두 살펴 광고 투자 효과를 정확하게 파악해야 합니다. ROI360는 앞서 언급한 ROI 측정 방해 요소를 하나하나 격파시킵니다.

ROI360은 다음과 같은 기술을 통해 기업의 역량을 강화합니다.

• 비용 집계: 최대 90 곳의 매체에 지출한 광고 비용을 한 눈에 볼 수 있습니다. 매체마다 제각각의 형태인 비용 데이터를 취합하느라 고생하지 말고 한 플랫폼에서 한 번에 비용 전체를 파악하고 예산 편성을 효율적으로 하세요.
• 데이터 취합: 한 어트리뷰션 플랫폼에서 캠페인별로 성과 측정 데이터에 연결된 모든 비용 및 수익 데이터가 나란히 표시되므로 더 이상 여러 플랫폼에서 스프레드시트를 뒤적일 필요가 없습니다.
• 완벽한 커버리지: 인앱 광고, 인앱 구매, 구독, 혼합형 등 ROI360은 모든 수익화 모델을 지원하며 어떤 수익원도 빠뜨리지 않고 측정합니다.  
• 더욱 정확한 최신 광고 수익 데이터: 데이터 연동으로 캠페인 집행 당일(0일차)부터 최신 광고 수익 데이터를 확인할 수 있습니다. 0일차 최신 데이터를 얻기 위한 SDK를 설치하고 데이터 정확도를 높이기 위해 서버 간 연동(S2S)을 합니다.
• 인앱 구매 및 구독 수익 검증: 각 거래의 유효성을 검사하는 영수증을 통해 인앱 구매와 구독 수익 데이터에서 프로드 및 불완전 거래, 중복 거래를 제거하세요. 
• 순 ROAS: 세금과 수수료를 차감한 실제 인앱 구매 및 구독 수익을 확인하세요.
• 실용적인 데이터셋: 유용한 정보를 한 눈에 볼 수 있게 요점을 정리한 대시보드에서 다양한 옵션으로 데이터를 필터링하고, 필요시 대시보드를 커스텀하세요. 필요한 정보를 직관적으로 찾고 실무에 바로 활용하세요.  
• ROI ETL:  모든 ROI 데이터를 내부 BI 시스템과 원하는 클라우드 플랫폼에 연동시키세요. 하나의 매끄러운 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스로 하루에 4번 업데이트 됩니다.

ROI360 활용법

그렇다면 ROI360을 실제 마케팅 업무에서 어떻게 활용할 수 있을까요? 다음은 ROI360으로 ROI를 검증하고 활용하는 예시 3가지 입니다.

활용 예시 #1: 마케팅 최적화 당일 ROAS 개선

집행중인 캠페인에 변경을 가하면 수익과 ROAS에 바로 영향을 미칠 수 있습니다. 마케팅 최적화를 주 단위, 혹은 일 단위로 하면 최적화, 즉, 변경사항으로 인해 당일 발생한 수익의 변화를 포착하지 못할 수 있습니다. ROAS를 효과적으로 개선하려면 UA 팀은 실시간에 가까운 데이터를 보고 예산이 낭비되는 지점을 빨리 파악하고 해결해야 합니다. 그런데 실시간 ROAS 분석 솔루션은 기업 자체적으로 개발할 때 리소스가 많이 들고 파트너 연동도 복잡하며 유지 보수 비용이 많이 들기도 합니다.

ROI360을 사용하면 마케팅 최적화를 실행하는 당일 바로 앱스플라이어의 대시보드나 내부 BI 시스템으로 스트리밍된 데이터로 ROAS를 확인할 수 있습니다. 캠페인별 ROAS를 보고 적자를 내는 캠페인과 관련된 미디어 파트너사로 흘러가는 예산은 즉시 중단하여 예산 낭비를 막습니다.

활용 예시 #2: 인앱 이벤트 성과 비용 효과 높이기

회원 가입, 인앱 구매, 프리미엄 서비스 체험판 사용과 같은 유저의 앱 사용 활동, 즉, 인앱 이벤트는 마케팅 목표가 되기도 하며, 기업은 비즈니스 상 중요하게 여기는 특정 인앱 이벤트의 볼륨을 늘리기 위해 마케팅 비용을 지불합니다. 이 때 ROAS의 R(Return)은 특정 인앱 이벤트가 됩니다. 인앱 이벤트 측면에서 ROAS가 좋은 캠페인을 찾으려면 발생한 인앱 이벤트와 비용을 모두 집계해야 합니다.

ROI360으로 동일 비용 대비 목표 인앱 이벤트(액션)를 수행한 유저를 가장 많이 유입시킨 미디어 소스를 찾아보세요. 그리고 유효 액션당 비용(eCPA)이 높은 캠페인은 정리하세요.  

활용 예시 3: 코호트(유저 트래픽)별 ROAS 분석

유입시킨 유저 트래픽이 앱 설치 후 특정 일차에 특정 ROAS 수준을 넘기는 캠페인은 이후에도 ROAS가 높을 가능성이 높습니다. 그래서 마케터는 캠페인별 유입된 유저 집단, 즉, 각 코호트의 ROAS를 모니터링합니다. 

코호트별 ROAS를 모니터링하기 위해서는 각 매체 및 캠페인별 비용, 시간 경과에 따른 수익, 유입 유저의 앱 설치일이 필요합니다. ROI360에서는 캠페인별 유입되는 유저 코호트별 ROAS를 앱 설치일부터 일 단위로 조회할 수 있습니다. 앱 설치 후 X일 차에 Y라는 ROAS 기준을 넘기지 못한 트래픽에는 더 이상 마케팅 예산을 쓰지 않도록 하여 해당 유입 소스, 즉, 해당 캠페인 혹은 매체에 대한 비용 지출을 중단합니다.

마케팅 ROI를 검증하세요

이제 ROAS는 그 어느 때보다 집중해야 할 핵심 지표입니다. 그런데 ROAS를 측정할 때 데이터가 누락되거나, 부정확하거나 이미 오래되어 쓸모없어진 경우가 많습니다. 이런 문제들 해결하고자 ROI360이 출시되었습니다. ROI360은 정확한 측정 기술로 실제 ROAS를 찾아드립니다.
더 자세한 사항은 여기에서 데모를 신청하세요.

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iOS 앱 퍼포먼스 마케팅에서 가장 큰 장애물은 무엇일까요?

후보자가 꽤 많지만 Apple의 개인정보보호용 임계치가 유력합니다.

개인정보보호용 임계치(privacy threshold)란? Apple이 앱 마케터가 앱 사용자 개인을 식별하거나 추정도 하지 못하도록 설정한 장치입니다. 

어떤 원리일까요? Apple은 SKAdNetwork 포스트백으로 발송되는 전환 값을 통제합니다. 유의미한 전환 값을 받으려면 한 마케팅 캠페인으로 발생한 앱 인스톨 수가 일정 수준을 넘겨야 합니다. 임계치를 충족시키지 않으면 SKAN 포스트백에서 전환 값은 “null”로 전송됩니다. 임계치를 충족하면 전환 값은 숫자로 발송됩니다.

이러한 제약은 개인정보보호 측면에서 중요하지만, 마케터는 앱 설치 후 어떤 이벤트가 발생했는지, 매체 별 성과가 어떻게 다른지를 파악할 수 없습니다. 전환 값이 없으면 앱 설치 데이터만 남는데, 앱 설치 데이터는 앱 설치 후 발생하는 인앱 이벤트 데이터보다 중요도가 떨어집니다.

Apple이 정확한 임계치를 공개하지 않아서 안타깝게도 앱 기업들은 추측만 계속 할 뿐입니다.  

불완전한 데이터로 잘못된 의사 결정

전환 값이 없으면 앱 설치 후에 발생하는 유저 활동이나 발생하는 수익에 대해 알 수 없습니다. 이렇게 전환 값이 누락되면 eCPA와 ROAS가 잘못 계산되어 최적화와 예산 책정을 잘못할 위험이 있습니다.

예를 들어보겠습니다.
A 매체는 B 매체보다 고가치 유저를 더 많이 유입시킵니다. A 매체로 유입된 유저는 앱을 더 오래 사용하며 인앱 구매도 더 많이 해, 충성 유저가 될 가능성이 높습니다.

그러나 A 매체는 일일 앱 설치 수가 적기 때문에 Apple의 개인정보보호용 임계치에 미달되곤 합니다. 그 결과, A 매체의 성과를 알리는 포스트백 내 전환 값은 가려져서 전달됩니다. 

반면, B 매체의 일일 앱 설치 수는 개인정보보호용 임계치를 충족시킬만큼 커서 전환 값 데이터가 그대로 전송됩니다.  

전환 값 데이터만들 두고 보면, B 매체 트래픽의 가치는 보통 이하이지만, A 매체처럼 데이터가 아예 없는 것보다는 낫습니다. 그런데 단지 전환 값이 보인다는 이유만으로 B 매체가 A 매체보다 성능이 좋은 것처럼 보입니다. 마케터는 이러한 결과를 보고 성과가 더 좋은 매체에서 예산을 끌어와 성과가 낮은 매체에 쏟아붓고 맙니다. 마케터를 탓할 수 있을까요? 이것이 마케팅 성과의 극히 일부를 나타내는 데이터만 가지고 마케팅을 최적화할 때 생기는 허점입니다.

개인정보보호용 임계치로 매체 평균 11%의 데이터 공백이 발생합니다. 더 큰 문제는 따로 있습니다. 개인정보보호용 임계치는 마케터에게 어떤 채널의 성과가 더 좋은지를 알려준다는 SKAN의 목적을 무마시킵니다. 보이는 데이터가 엉뚱한 방향으로 이끌 수 있는데 어떻게 올바른 선택을 할 수 있을까요?

전환 값 마스킹 트렌드

2021년 4월 iOS 14.5와 함께 ATT(AppTrackingTransparency)가 시행되었을 때, 무효화된 전환 값은 매체 평균 전체 전환 값의 약 8% 였습니다. 2021년 5월, 그리고 Apple이 개인정보보호용 임계치 알고리즘을 변경한 2021년 10월에 무효처리된 전환 값 비율이 급격히 증가했습니다. 전환 값이 없는 비율은 고점을 찍은 뒤 빠르게 내려갔고 다시 안정되었습니다.

이후 광고주의 노력에 상관없이 무효 전환 값 비율은 평균 약 11%로 안정화되었으며 Apple의 알고리즘 변경으로 인해 때때로 급증했습니다.

2021년 10월 최고치인 45%보다는 낫지만 데이터 유실율 11%는 여전히 상당히 큽니다. 이렇게 데이터 공백이 크면 마케팅 방향성을 잡기 어렵습니다.

너무 단순한 방식으로 해결하려고 했던 연구 초기 

저희 엔지니어 팀은 몇 달 동안 Apple의 개인정보보호형 임계치에 대해 집중적으로 연구했습니다. 우선 SKAN 메커니즘을 연구하고 이를 토대로 무효화된 전환 값을 유의미한 정보로 전환하려고 했습니다.

SKAN 연구 결과, 저희는 컨버전 값 마스킹 여부는 앱 설치 이후 앱 사용 활동과 상관없이 앱 설치 중에 결정된다는 점을 깨달았습니다. 즉, Apple은 앱 설치 시점에 개인정보보호용 임계치에 도달했는지 판단합니다.

전환 값(앱 사용 활동 정보)이 없는 유저가 전환 값이 있는 유저와 동일한 방식으로 행동한다고 가정하면, 행동 분포 패턴도 비슷할 것입니다. 예를 들어보겠습니다.

한 앱 기업이 캠페인을 실행하여 앱 설치가 100건 발생했으며 그 중 60건이 개인정보보호용 임계치 미달로 전환 값이 가려졌습니다. (앱 설치가 최소 61건 이상이 되어야 전환 값을 볼 수 있다고 가정하겠습니다.) 

나머지 40건은 전환 값 1, 3, 5를 반환했습니다. 

이 전환 값 1, 3, 5의 분포율이 전체 앱 설치 100건을 나타낸다고 가정합니다.

이 예시에서는 유의미한 전환 값이 있는 인스톨 40건 중 10건의 전환 값은 1입니다. 40건 중 10건은 전체의 25%입니다. 그렇다면 실제 인스톨 100건 중 25%에 해당하는 25건의 전환 값이 1이 되지 않을까요?

저희가 처음에 고안한 이 로직은 순진할정도로 단순했습니다. 구현하기 쉽고 어느 정도 타당하지만 큰 단점이 두 가지 있었습니다.

1. 포스트백의 100%가 마스킹되면 전환 값을 전혀 모델링할 수 없습니다.
2. 전환 값 마스킹 비율이 높으면 모델링의 기반이 되는 유효 전환 값의 비율이 낮아, 모델링된 전환 값 수가 실제보다 부풀려집니다.    

이 단순한 로직은 실제 문제를 시원하게 해결할 수 없을 뿐더러 치명적인 단점이 있어 별로 쓸모가 없었습니다.

고도화된 모델링

이러한 단점을 해결하기 위해, 저희는 한층 진화한 머신 러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 광고 세트 단위까지 광고 성과(전환 값)를 정확도 높게 계산할 수 있으며 광고 세트나 캠페인으로 발생한 인스톨 수가 적어도 측정이 가능합니다.

이 모델링은 ‘계층적 베이지안 분석(Hierarchical Bayesian Analysis)’에 기반합니다. 인스톨 한 건 한 건, 낱개의 데이터가 아니라 (광고 세트, 캠페인 등의 단위로) 집약된 형태의 데이터에서 전환 값의 분포도를 측정하기 위해 충분한 데이터가 있는지 확인하는 통계 실험을 합니다. 데이터가 충분하지 않으면 같은 계층이나 더 상위 계층의 분포 상태를 적용합니다.  

대표적인 데이터셋에 대해 학습시키고 학습에 사용된 동일 데이터셋의 부분 집합에 근거하여 모델의 정확성을 검증합니다. 그리고 별개의 데이터셋을 사용하여 학습된 모델의 분포도 일반화 기능을 테스트 합니다.

복잡한 개념이지만 핵심은 저희가 이 모델을 광범위하게 테스트하여 정확성을 확인했다는 것입니다. 이 모델에 대한 검증은 다음과 같이 진행했습니다. 마스킹되지 않은 전환 값 데이터셋을 테스트 데이터셋으로 준비하고 이 데이터셋의 전환 값을 직접 마스킹한 다음, 이 모델이 숨겨진 전환 값을 계산하도록 했습니다. 그리고 머신 러닝으로 모델링된 전환 값과 삭제한 실제 전환 값을 비교하고 그 차이를 계산했습니다.

모델의 정확도는 88%였습니다. 누락된 전환 값의 88%를 예측했습니다. 테스트 할때마다 정확도가 일관되게 꾸준히 유지되었고, 오늘 드디어 이 모델을 공개합니다.

집약형 데이터의 모델링 효과

이 모델의 장점은 Apple의 개인정보보호 가이드라인을 지키면서 마케터의 골칫거리를 해결한다는 점입니다. 개인 정보가 드러나는 유저 레벨 데이터는 노출되지 않도록 하고 마케팅에 필요한 집약형 데이터만 제공합니다.

누락된 데이터를 정확도 높은 데이터 모델링으로 보완하는 기술의 효과는 분명합니다. 그런데 이 모델링 기술의 또다른 효과가 있습니다. 앱스플라이어의 Single Source of Truth(SSOT) 솔루션으로 이제 SKAN 포스트백에 전환 값이 없을지라도 인스톨과 인앱 이벤트 중복 삭제가 가능합니다. 전환 값 모델링 기술은 iOS 캠페인 최적화에 걸림돌이 되는 데이터 중복 집계 이슈도 해결합니다.

베타에 참여한 앱스플라이어 고객사들은 주요 지표의 정확도가 향상되었음을 확인했습니다. 모델링된 수익 데이터(ROAS)를 모델링되지 않은 수익 데이터와 비교했을 때 평균 15% 향상되었습니다.

저희는 개인정보와 데이터 정확성을 모두 지킬 수 있는 방향으로 의미있는 솔루션을 계속해서 개발해 나가겠습니다. SKAdNetwork에 추가되는 기능에 맞춰 데이터 모델을 업데이트하여 더욱 정확한 머신 러닝 기술과 집약형 데이터를 제공하도록 최선을 다하겠습니다.

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앱스플라이어는 2019년 말부터 오랜 시간 예측 분석 솔루션을 개발해왔습니다.  

예측 분석 솔루션의 초기 목적은 UA 관리자에게 예측 데이터를 조기에 제공하여 최적화할 시간을 절약하도록 하는 것이었습니다. 

그런데 2020년 6월, 애플이 iOS의 어트리뷰션 프레임워크, SKAdNetwork의 본격적인 출시를 발표하며 모바일 생태계에 새로운 개인정보보호 중심 시대가 열렸습니다. 이에 따라 전혀 보지 못했던 새로운 과제들이 생겼습니다.

그리고 Predict가 이러한 과제에 대한 해결책으로 떠올랐습니다. 제한 시간 내 정확히 측정하되, 개인정보를 보호하는 방식으로 빠르게 데이터를 분석하는 것, 그것이 디지털 마케팅에서 주 업무가 되었고 앱스플라이어가 중점을 둔 부분입니다.

앱스플라이어 Predict 최신 버전은 앱 설치 후 30일차 ROAS, ARPU, 잔존율 및 인앱 결제 유저율 예측치를 개인정보 노출 없이 집약된 형태로 제공합니다. 이렇게 UA에 유용한 데이터는 모두 SKAN 프로토콜과 원할히 통신하는 동안 생성됩니다.

그렇다면 다음 단계는 무엇일까요?

앱스플라이어는 트래픽 유형에 따라 정확한 성과 예측 데이터를 제공하기 시작했습니다.

iOS 트래픽 측정에서 가장 어려운 부분인 SKAN 측정을 이미 진행하고 있으며, 측정 방식은 매일 점점 더 최적화되고 있습니다.  

이 지점에서 나아갈 다음 목표는 모든 iOS 트래픽 유형에 대한 예측 분석 데이터를 제공하는 것입니다.

모든 iOS 트래픽에 대한 예측 분석 데이터를 제공한다는 것이 실제로 무슨 뜻일까요?

모든 iOS 트래픽에 대한 예측 분석 데이터를 제공한다는 것이 실제로 무슨 뜻일까요?

iOS 14+ 시대에 iOS 트래픽은 여러 채널로 나눌 수 있습니다.

• 온드 미디어(owned media)
• 오가닉 트래픽
• Apple Search Ads
• 광고주 앱과 광고 게재 앱(퍼블리셔 앱)에서 모두 추적에 동의한 유저
• 앱스플라이어에서 측정된 앱 설치
• SKAN에서 측정된 앱 설치

위에 열거한 트래픽들은 다양한 측정 방법으로 측정되며, 모두 각각 관련 프라이버시 규정과 측정 제약 사항을 준수해야 합니다.

이러한 iOS 앱 트래픽 유형은 크게 두 가지 주요 어트리뷰션 방식으로 측정할 수 있습니다.

SKAN으로만 측정되는 iOS 트래픽

SKAN 포스트백만 사용하여 모바일 앱 캠페인 성과를 측정한 결과

MMP로만 측정되는 iOS 트래픽

ATT 추적에 동의한 유저(유저 레벨 데이터를 다른 회사와 공유하도록 허용한 사용자)에 대하여 ID 매칭 기법으로 어트리뷰션을 하거나 모든 유저에 대해 확률적 모델링 어트리션을 수행한 결과

각 어트리뷰션 방식에 대한 예측 데이터를 추출하려면 예측 솔루션을 각 방식의 요건과 제약사항에 맞춰야 했습니다. 엄청 복잡한 일이죠.

그러나 저희가 예측 솔루션을 개발할 때, 두 어트리뷰션 방식을 반영한 전체 그림을 제공하는 것이 필수였습니다. 광고주든 매체든 완전하고 종합적인 데이터 없이는 광고를 제대로 관리하고 최적화할 수 없기 때문입니다.

예측 솔루션 작동 방식

컨버전 스튜디오 Predict 모드

SKAN 연동 구조를 구축하고 실사용 테스트까지 성공적으로 완료하면, Predict를 앱스플라이어 컨버전 스튜디오 솔루션에 도입할 때 입니다.

앱스플라이어의 컨버전 스튜디오는 SKAN에서 전환 값 측정에 쓸 수 있는 6비트를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 유연한 솔루션 입니다. 광고주는 측정하고자 하는 유저의 인앱 활동과 앱 설치 이후 측정 기간을 직접 선택하여 측정 전환 값을 정밀하게 설정할 수 있습니다. 이렇게 컨버전 스튜디오에서 설정된 전환 값은 0~63으로 인코딩됩니다.

Predict는 SKAN 컨버전 스튜디오에서 수익, 전환, 인게이지먼트, 커스텀 모드와 같이 하나의 측정 모드로 추가됩니다.

컨버전 스튜디오 내 Predict는 사용 가능한 6비트 중 5비트를 활용해 앱 설치 후 30일차 KPI에 대한 예측치를 추출합니다.  

다른 컨버전 스튜디오 측정 모드는 앱 설치 후 24~72시간 내 측정된 실제 이벤트 정보를 제공하지만, Predict 모드는 첨단 머신 러닝 분석에 기반하여 그 시간 이후 발생할 가능성이 있는 이벤트에 대한 예측치를 제공합니다.

구독, 인앱 구매, 고급 레벨 달성 등 마케팅 퍼널 깊숙한 단계의 이벤트에 기반하여 최적화를 하는 광고주들에게는 가치있는 솔루션 입니다. 다운 퍼널 이벤트는 현 SKAN 구조에서 측정하기 어렵기 때문입니다.  

컨버전 스튜디오에서 Predict를 사용할 때의 한 가지 장점은 예측 데이터와 함께 남은 6번째 비트로 SKAN의 유저 활동 측정 기간 내 발생하는 이벤트를 추가로 측정할 수 있다는 것입니다.  

컨버전 스튜디오에 Predict가 추가됨으로써 앱스플라이어는 SKAN에 대한 준비를 마쳤습니다.  

Predict 베타에 참여하는 광고주는 전환 값 스키마 매핑 상태를 모두 명확히 볼 수 있고 6번째 비트는 필요에 맞게 할당할 수 있습니다. 모든 작업이 한 대시보드에서 가능합니다.

앱스플라이어 어트리뷰션

앞서 말씀드렸듯이, 앱스플라이어 어트리뷰션은 추적에 동의한 유저들에 대해 ID 매칭을 하거나 모든 유저에 대해 확률적 모델링을 통해 수행됩니다.

앱스플라이어가 측정한 앱 설치에 대해 앱스플라이어의 예측 모델링을 적용하면 정확도가 더욱 높아집니다.

예측 데이터 인사이트는 엄격하게 작동되는 SKAN 모델과 개인정보보호를 위한 규제가 적용됨에 따라 여전히 24시간 내에 제공됩니다. 그러나 pARPU, pROAS, p잔존율과 같은 예측 KPI 값은 모두 예측치 자체로 사용할 수 있으며 SKAN에서 사용되는 값의 범위를 대체합니다.

6번째 비트 제한이 사라지면, 이러한 값들을 미리 정해진 범위에 맞출 필요가 없으며 각 예측 데이터 인사이트의 정확도가 향상될 수 있습니다.  

또, 예측 데이터를 SKAN 전환 값으로 해석하고 SKAN 프로토콜과 통신할 필요도 없어서 프로세스 자체가 더 쉬워집니다.

익명으로 집계된 예측 KPI는 관련 매체와 함께 대시보드에 명확히 표시됩니다.  

중복을 없앤 예측 데이터 단일 소스

SKAN과 MMP, 두 어트리뷰션 유형을 모두 사용하면 iOS 트래픽 전체를 측정할 수 있지만 데이터가 중복될 위험도 있습니다.   

데이터 중복은 앱스플라이어와 SKAN이 동일한 앱 설치를 측정할 때 발생합니다.

앱스플라이어의 SSOT(Single Source of Truth)솔루션은 이러한 리스크를 정면으로 해결하고 광고주에게 정확한 iOS 어트리뷰션 데이터를 제공합니다.

측정된 모든 앱 설치는 중복 여부 확인을 거치고 동일한 앱 설치 건에 대해 SKAN과 앱스플라이어가 모두 기록한 경우, 앱스플라이어의 기록만 인정됩니다.

앱스플라이어 예측 데이터에서도 중복 데이터 제거 로직이 적용된다는 점을 기억해 두시기 바랍니다. 예측 데이터에는 앱 설치 건 하나하나가 모두 반영되기 때문에, 동일 앱 설치 데이터가 중복해서 들어가면 특정 유저 집단(코호트)에 대한 KPI 예측치가 변경될 수 있습니다.

앱스플라이어의 예측 데이터에서 고려해야 할 또다른 중요한 점은 오가닉 인스톨은 SKAN 측정 범위 밖이라는 점 입니다. 따라서 오가닉 유저 집단의 행동을 정확히 예측하려면 SSOT을 반드시 실행시켜야 합니다.  

오가닉 유저는 앱스플라이어와 SKAN 모두 측정하지 않은 유저 집단으로, iOS 성과 측정에서 중요한 부분입니다.

SKAN 전환 값 측정을 위한 6개 비트 중 예측에 사용되는 비트는 5개이므로, 6번째 비트는 앱스플라이어로 측정되는 유저와 SKAN으로 측정되는 유저를 구분하는데 사용할 것을 권장드립니다. (한 플랫폼으로 모든 광고 성과를 측정할 수 있도록 이 방법을 추천드립니다.)

iOS 앱 성과 예측 마스터하기

Predict는 새로운 iOS 환경에 맞춰 개발된 다양한 앱스플라이어 솔루션들을 통합하여 각 어트리뷰션 모델에 따른 예측 데이터를 제공합니다.

앱스플라이어 대시보드에서 토글을 간단히 조작하여 예측 데이터, SKAN 데이터, 데이터 중복을 제거한 SSOT를 쉽게 조회할 수 있습니다.

Predict가 어떤 식으로 발전하든 기본적으로 그 가치는 정확한 예측 데이터를 제공하는데 있습니다. 유일한 변화는 예측 데이터를 제공하는 어트리뷰션 방식입니다.

마케터는 이제 iOS 전역에서 ARPU, ROAS, 잔존율, 결제 유저율 같은 주요 KPI를 예측하여 최적화를 더욱 정확하고 빠르게 할 수 있습니다.

성적이 저조한 캠페인을 정확한 LTV(유저생애가치) 결과를 기다리기 위해 귀한 마케팅 예산을 낭비하면서 보름에서 한 달이나 집행한 후에야 멈출 필요는 없습니다.

효과가 좋은 캠페인은 조기에 활용하여 집행 시작일부터 투자 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

이제 iOS 앱 성과 예측을 할 수 있게 되었으니, 앱스플라이어는 다음 영역으로 진출합니다. 바로 안드로이드 예측 기술입니다.

다음 소식을 기대하세요!

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TV 업계는 지루할 틈이 없습니다. 특히 인터넷에 연결되어 콘텐츠를 스트리밍하는 커넥티드 TV(CTV)라는 공간은 엔터테인먼트가 기술과 융합하여 시시각각 변화합니다.  

CTV는 편리하고 즉각적으로 만족감을 선사하기에 전 세계 시청자 수가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그리고 이러한 인기 덕분에 늘어나는 소비자 청중을 겨냥하여 광고주가 눈독을 들이는 광고 지면이 되었습니다.

CTV가 광고주에게 매력적인 이유는 간단합니다. 전통적인 TV와 인터넷이 결합하여 광고 성과를 측정하고 관리할 수 있는 채널이 된 것입니다. CTV는 광고주에게 소비자 눈에 띄는 가시성을 확보하고 정확한 광고 성과 측정이 가능할 뿐만 아니라 광고 비용의 장벽이 비교적 낮고 기존 공중파 TV보다 오디언스 타겟팅을 더 효과적으로 할 수 있는 매체입니다.

“전통적인 TV와 인터넷이 결합하여 새로운 퍼포먼스 마케팅 채널이 탄생했습니다.”

오늘 앱스플라이어는 이러한 CTV 광고의 장점을 최대한 활용할 수 있도록, CTV 광고 성과를 정확히 측정하고, 비교적 저렴한 비용으로 광고 타겟팅을 효과적으로 하는 모바일 마케팅 기술을 선보입니다. 

앱스플라이어의 CTV-투-모바일 측정 솔루션은 모바일 앱 전환에 대한 CTV 광고의 기여도를 파악하고 다른 마케팅 활동과 함께 CTV 마케팅의 성과를 측정하여 CTV를 기업을 성장시키는 채널로 활용할 수 있도록 지원합니다.

옛날 TV 광고가 아닙니다

이 솔루션의 핵심은 간단히 말해서, 모바일 마케팅 담당자가 이제 CTV라는 고속 성장 엔진을 장착할 수 있다는 점입니다. 모바일 인벤토리가 포화된 현 상태를 감안하면, 마케팅 믹스에 환영할만한 옵션입니다.

CTV는 기업들 사이에서 마케팅 매체로 인기를 얻고 있으며 미국에서는 CTV 광고 지출이 매년 거의 20%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 광고주가 접근하기 쉽고, 광고가 정교하기 때문입니다.  

물론 전통적인 광고 모델이 여전히 살아있고 활발히 사용됩니다. 그러나 확실히 CTV 디바이스, 스마트 TV, 혹은 게임 콘솔에서 광고를 시청하는 사람들은 꾸준히 있을 것입니다. (또는 광고 시청을 피하기 위해 프리미엄 서비스에 가입하는 사람도 있겠지요) 

다른 한 편으로는 TV 업계가 진화했습니다. TV 광고 초창기부터 최근까지한 해도 TV 광고는 돈이 많은 대형 브랜드의 전유물이었지만 이제 그런 시절은 지났습니다.

CTV는 TV 광고의 판도를 바꿔놓아 중소기업이든 대기업이든 기업의 규모에 상관없이 누구나 TV를 퍼포먼스 마케팅 채널로 활용할 수 있도록 했습니다. 더욱 중요한 점은 모바일 앱 기업을 비롯한 다양한 단계의 기업들이 CTV를 다음과 같은 용도로 활용한다는 것입니다.

• 대규모 청중을 정밀하게 타겟팅 
• 앱 설치, 인앱 이벤트, LTV 등 TV 캠페인의 효과 측정
• 가구(家口, household) 단위 고객 확보
• 좋은 가격의 새로운 TV 광고 지면 획득

CTV-투-모바일 어트리뷰션 방식

CTV 광고로 시작하여 앱 전환으로 이어지는 CTV-투-모바일 어트리뷰션(CTV 광고 성과 측정) 방식은 비교적 간단합니다.

중요 사항 2 가지

• 앱 설치 한 건 이상이 하나의 CTV 광고의 기여로 측정될 수 있습니다. 즉, 세 명이 하나의 광고를 보고 모두 앱을 설치하면, 이 앱 설치 세 건에 대한 기여는 그 하나의 광고로 측정됩니다.
• iOS, 안드로이드 및 윈도우로 한 광고를 시청하고 각 앱스토어에서 앱을 다운받으면, 이 앱 설치들은 모두 한 CTV 광고의 기여로 인정됩니다.

CTV-투-모바일 어트리뷰션 활용하기

CTV-투-모바일 전환을 측정하면 CTV를 모바일 성장을 위한 측정가능한 디지털 채널로 활용하여 모바일 마케팅의 새로운 활로를 개척할 수 있습니다.  

캠페인 효과를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 이제 CTV 플랫폼과 CTV 네트워크를 사용하여 기업과 연관성 있는 잠재고객을 더 잘 타겟팅할 수 있습니다. 이러한 CTV 플랫폼과 광고 네트워크는 다른 모바일 마케팅 파트너와 마찬가지로 편리하게 마케팅 성과를 측정할 수 있습니다. 

그런데 여기서 그치는 것이 아닙니다. CTV 어트리뷰션으로 다음과 같은 일이 가능합니다.

• 이벤트를 정확히 측정하고 KPI 성과 분석

많은 모바일 기업들이 마케팅을 할 때 아직 CTV 광고를 선택하지 않은 이유 중 하나는 지금까지 광고 성과를 측정하는 것이 거의 불가능할 정도로 어려웠기 때문입니다.  

이제 마케터는 CTV-투-모바일 전환 측정 솔루션을 통해 캠페인 효과를 측정하고 광고 노출에서 앱 설치, 인앱 이벤트 및 수익에 이르기까지 전환 경로를 전체적으로 조망할 수 있습니다. 

또한 마케터는 CTV 광고가 모바일 전환에 기여했는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 시청자가 CTV 광고를 시청한 후 바로 광고를 클릭하고 앱을 설치한 경우에 가능합니다.  

이러한 측정을 통해 LTV 및 ARPU와 같은 KPI 성과의 요인을 분석할 수 있습니다.

• 캠페인 최적화

성공과 실패를 측정할 수 있다는 것은 캠페인을 최적화할 수 있다는 의미이기도 합니다. 

CTV 생태계는 끊임없이 역동적이기 때문에 다양한 플랫폼, 스트리밍 앱 및 CTV 네트워크를 탐색하고 이들의 강점과 약점, 제품 로드맵을 파악해야 합니다.

CTV에서는 저렴한 비용으로 다양한 연령대, 광고 소재, 세그먼트 및 광고 유형에 대해 광고를 테스트할 수 있습니다. 디지털 생태계의 역동성을 고려하면, 실험과 반복은 CTV 광고의 일부가 될 것입니다.

• 가구 단위 고객 확보

CTV는 광고주에게 특별한 모객 기회를 제공합니다. 친구나 가족들끼리 각자 손에 모바일 기기를 들고 함께 TV를 시청하는 경우가 많기 때문입니다. 광고주는 한 번에 여러 사람에게 광고를 송출해 여러 명이 동시에 TV를 시청하는 경우를 최대한 활용할 수 있습니다.

즉, 소셜미디어와 이메일로 하는 1:1 마케팅과 달리 CTV 광고는 1: 다(多) 마케팅으로 마케팅 효과를 배가시킵니다.  

이런 방식으로 마케팅을 할 때, CTV를 활용하여 가구 단위로 유입을 늘리고, 수익을 증대하며 고객 당 서비스를 사용하는 동안 창출하는 가치인 고객생애가치(LTV)를 높이고 원하는 인앱 이벤트 발생 빈도를 증가시킬 수 있습니다.

CTV-투-모바일 어트리뷰션 활용 사례

이제 CTV-투-모바일 전환 측정 솔루션 활용법을 구체적으로 살펴보겠습니다. CTV 캠페인으로 모바일 앱 성장을 촉진하고 성과 기여도를 측정하는 예시 두 가지를 소개합니다.

활용 사례 1: 가구 단위 고객 확보 및 측정

한 카페 체인점의 마케터는 커피를 주제로 한 티비 프로를 시청한 전 세계 시청자들은 프로가 끝날무렵 커피가 몹시 당길 것이라고 예상합니다. 

그래서 커피 방송이 끝날 무렵 커피 광고를 송출합니다. 그리고 바로 이 CTV 광고에서 시청자가 앱을 다운로드하도록 권장합니다.

시청자 중 한 명이 모바일에서 앱스토어로 이동하여 앱을 다운로드하고 엽니다.

이 앱 설치의 원인은 CTV 광고 시청과 매칭되어 앱 설치 기여도가 CTV 광고에 귀속됩니다.

활용 사례 2: 멀티터치 어트리뷰션

한 여행 앱 마케터가 인기 있는 여행 프로그램에 광고를 게재하기로 결정했습니다. 광고는 매혹적인 에메랄드 빛 해변을 배경으로 하여 시청자가 앱을 다운받도록 권합니다. 

시청자는 CTV 광고를 보았으나 앱을 다운받지 않았습니다. 몇 시간 후, 이 시청자가 아름다운 청록색 바다가 펼쳐진 똑같은 여행 앱에 대한 페이스북 광고를 봅니다. 그는 광고를 클릭하고 앱을 설치합니다.

이 경우, 페이스북 광고 클릭이 ‘앱 설치’라는 성과에 대한 기여 행위로 측정되고 CTV 광고 조회는 조력 행위로 기록됩니다.

다음 단계

이제 CTV-투-모바일 어트리뷰션의 활용 가치를 이해하셨다면, 앱스플라이어에 hello@appsflyer.com으로 다음 단계에 대해 문의하세요.  

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퍼포먼스 마케팅의 핵심은 무엇보다 성과 측정입니다. 마케팅 성과 요인을 분석하고 성과를 측정하는 어트리뷰션을 구축하는 것이 퍼포먼스 마케팅 성공의 열쇠입니다. 결과가 모호하거나 부정확하면 잘못 판단할 위험이 있고, 마케팅에서는 한 번의 오판으로 수억원을 낭비할 수 있습니다. 

그러니 마케팅 의사결정의 바탕이 되는 데이터를 더 이상 신뢰할 수 없다면 어떤 일이 벌어질까요?

지난 해  블로그 포스트에서 저희는 SKAdNetwork가 모바일 앱 광고 성과 측정에 끼치는 영향에 대해 다루었습니다. 광고주는 더 이상 단일 소스에서 데이터를 얻을 수 없고 여기저기 흩어진 데이터를 잘 취합해야 합니다. 그런데 서로 다른 소스에서 측정된 인스톨은 중복될 가능성이 있습니다.

현재 광고주는 다음과 같은 데이터를 보게 됩니다.

위 예시에서, 광고주가 보는 어트리뷰션 데이터는 MMP와 SKAdNetwork가 계산한 두 세트입니다. 어떤 데이터가 정확할까요? 실제 논오가닉 트래픽은 10,500일까요, 7,800일까요? 아니면 둘을 합친 값일까요? 아니면 그 사이의 어떤 값일까요?

Single Source of Truth를 소개합니다

앱스플라이어가 유저 계산 중복을 해결하는 솔루션, Single Source of Truth(SSOT)를 출시했습니다. (상세 내용) 앱스플라이어 고객사는 컨버전 스튜디오 설정에서 활성화하실 수 있습니다.

SSOT이 활성화되면, 인스톨이 서로 다른 두 가지 방식으로 각각 집계될 때, 로데이터와 집약형 데이터 리포트에 이 점이 반영됩니다.

저희는 광고주가 중복 집계 문제를 겪고 있다는 사실을 잘 알고 SSOT를 개발했지만, SSOT가 어트리뷰션 데이터와 광고 지출에 얼마나 큰 영향을 가져올 수 있을지 막연히 짐작만 할 뿐이었습니다. 그런데 실제 데이터를 살펴본 결과 충격적이었습니다.

• 주로 SRN이 아닌 매체에 캠페인을 집행하는 경우, SKAdNetwork로 측정되는 인스톨의 62%가 기존 어트리뷰션 방식과 중복으로 집계되고 있었습니다.
  
• 주로 SRN에 캠페인을 집행하는 경우, SKAdNetwork로 측정되는 인스톨의 18%가 기존 어트리뷰션 방식과 중복으로 집계되고 있었습니다.
  

이제 광고주는 서로 다른 데이터 소스 간 중복을 제거하여 양쪽 측정 모델로부터 각각 장점만 취할 수 있습니다. 각 유저는 딱 한 번만 카운트됩니다.

iOS 데이터에서 중복제거는 결정적입니다. 그러나 SSOT의 장점은 그뿐만이 아닙니다.

SSOT는 실무에 바로 적용할 수 있는 3가지 인사이트를 제공합니다.

1. 논오가닉 인스톨 측정 정확도 향상

iOS 14 이후, 한 가지 어트리뷰션 방식만으로는 마케팅 성과를 100% 측정하거나 전체적인 상황을 파악하기 어렵습니다.

그렇다고 여러 소스에서 집계한 인스톨 수를 무작정 더해서는 안됩니다. 같은 인스톨이 두 번 집계될 수 있기 때문입니다.

SSOT를 적용하면 측정되지 않은 인스톨 수를 정확히 측정하고 각 애드 네트워크의 성과를 더욱 잘 측정할 수 있습니다. 이로써 광고주는 같은 시간과 돈을 들여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 정확한 인스톨 데이터로 인스톨 당 비용(eCPI) 감소 

iOS 14 출시 이후 각 캠페인의 총 비용은 일부 인스톨 데이터에만 근거하여 리포팅되어 eCPI, eCPA, ROAS 같은 중요한 비용 지표 값을 계산하기 어려웠습니다.

eCPI는 총 캠페인 비용을 총 인스톨 수로 나누어 계산합니다.

예를 들어보겠습니다. 한 iOS 캠페인에 광고비 200달러를 지출했습니다. MMP(모바일 측정 파트너)는 이 캠페인으로부터 인스톨이 100건 발생했다고 측정했고, SKAdNetwork는 50건으로 측정했습니다.

그러면 eCPI는 다음과 같습니다.

이 예시에서 각 측정법에 따른 eCPI는 예상보다 높습니다.

중복 제거 후 실제 총 논오가닉 인스톨 수가 120이라고 가정하겠습니다. 총 비용을 실제 총 논오가닉 인스톨 수로 나누면 실제 eCPI가 됩니다.

위 예시에서 eCPI는 상당히 감소합니다. 이것이 SSOT을 사용할 때 광고주가 보게 되는 비용 데이터 입니다. 앱스플라이어 고객사 중에는 SSOT을 적용해 보았을 때, eCPI가 30~70% 감소한 곳도 있습니다.

3. 오가닉 데이터 정확히 파악

오가닉 데이터는 캠페인 최적화를 할 때 중요한 기준입니다. 오가닉 데이터를 기준으로 초대 유저 수(K-factor, 얼마나 바이럴이 잘 되었는지 판단하는 지표)를 파악하거나 마케팅 캠페인으로 인한 성과 증가분을 측정할 수 있습니다.

SSOT 출시 전에는 제대로 집계되지 않은 논오가닉 인스톨이 오가닉 인스톨로 간주돼 오가닉 데이터가 ‘오염’되어 오가닉 성과를 정확히 파악할 수 없었습니다.

이렇게 놓쳤던 논오가닉 인스톨을 집계할 수 있게 되면, 오가닉 데이터에서 ‘불순물’이 제거되어 오가닉 트래픽이 더 정밀하게 측정됩니다. 그 결과, 광고주는 어떤 캠페인이 성과가 좋은지 알 수 있습니다.

핵심 정리

지금까지 간단한 예를 들어 인스톨 중복 제거가 마케팅 성과를 정확히 파악하는데 중요하다는 점을 살펴보았습니다. 앱스플라이어의 기존 어트리뷰션 방식과 SKAN의 장점을 모두 활용해 데이터 중복 걱정 없이 iOS 14+ 성과를 측정할 수 있습니다.

• 앱스플라이어 어트리뷰션: 리마케팅, 온드 미디어, 웹-to-앱 트래픽(SKAN이 측정하지 않는 구간)을 포함한 기존 어트리뷰션 모델 기반 총 유저생애가치 측정
• SKAN 어트리뷰션: 확정적 데이터 포인트 전체 측정

iOS 14가 마케팅의 판도를 뒤엎었습니다. 마케팅 성과를 한 곳에 통합하여 측정했던 방식과 달리, 이제는 여러 데이터 소스로 측정해야 합니다. SSOT는 iOS 14 이후 시대에 마케팅에 성공하도록 앱스플라이어가 지원하는 여러 솔루션 중 하나입니다.

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오늘날 점점 더 많은 기업들이 모바일 앱을 중심으로 디지털 경험을 제공하고 있습니다. 스트리밍 서비스, 메시징, 협업 툴 등은 이제 앱으로 쉽게 경험할 수 있습니다.

모바일 앱에서 발생하는 유저 행동 데이터를 연구하면, 유저의 전반적인 앱 사용 활동부터 새로운 기능과 프로모션에 대한 반응까지 유저에 대해 깊이 이해할 수 있습니다. 이러한 데이터는 마케팅 팀이 실험에 활용할 수 있는 좋은 자료입니다.

마케터는 ‘모바일 앱’이라는 제품의 데이터와 마케팅 데이터를 분석하여 다음과 같이 사업상 중요한 문제에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

“참여도가 높은 유저를 유입시킬 최고의 마케팅 채널은 무엇일까?”

“새로운 마케팅 캠페인에 참여할 가능성이 높은 유저는 어떤 세그먼트일까?”

“유저의 앱 참여를 기반으로 유저생애가치를 극대화시킬 수 있는 방법은 무엇일까?”

이러한 고민 해결에 도움이 되고자, 앱스플라이어의 오디언스가 앰플리튜드와 새롭게 연동되었습니다. 이 연동으로 마케팅 팀과 제품 팀은 기획 단계에서 이 연동 데이터를 활용하고, 유저에게 더 적절한 메시지를 작성하고, 여러 채널과 플랫폼으로 활동 영역을 쉽게 확장할 수 있습니다.

제품 분석이 마케터에게 필수인 이유

디지털 변혁을 겪고 대기업들도 앱 경험에 집중 투자하고 있으며, 거기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 오늘날 유저 수준 데이터를 구하기 어렵기 때문에, 기업들은 퍼스트 파티 데이터(first party data, 자사 보유 데이터)를 최대한 활용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

퍼스트 파티 데이터를 마케팅에 활용할 수 있는 좋은 예가 바로 제품 분석입니다. 제품을 분석하면 유저의 행동과 유저가 제품과 상호작용하는 방식을 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 마케팅 믹스에 활용하여, 타겟팅을 개선하거나 보다 더 개인화된 경험을 제공해 마케팅 성과를 향상시킬 수 있습니다.

고객과 고객의 앱에 대한 반응을 깊이 이해하는 것이 모든 앱 마케팅 기획의 기본입니다.

제품 데이터를 마케팅 플랫폼으로 연동하기

앰플리튜드는 제품의 특정 기능 사용 기록과 인게이지먼트, 구매, 전환과 같은 제품 데이터를 수집한 다음 수집한 데이터를 행동 데이터로 변환해 유저에 대한 이해도를 높입니다. 이 데이터는 앱스플라이어의 ‘오디언스 세그먼트’와 유사한 ‘행동 코호트’로 집계되어 유사한 행동 방식을 가진 유저 그룹을 생성합니다.

새롭게 연동된 덕분에 앰플리튜드와 앱스플라이어를 모두 사용하는 고객은 앰플리튜드의 행동 코호트를 앱스플라이어의 오디언스 도구로 직접 내보내고 여러 채널에 걸친 마케팅 캠페인에 활용할 수 있습니다.

앰플리튜드와 앱스플라이어, 두 데이터를 조합해 섬세하고 고유한 유저 세그먼트를 생성하고, 앱스플라이어 오디언스를 이용해 리마케팅 캠페인 타겟팅을 하거나 다양하게 활용할 수 있습니다.

개인화된 디지털 경험 대규모 제작

앰플리튜드 코호트를 앱스플라이어 오디언스로 가져오면 이를 페이드 미디어 및 온드 미디어(owned media)로 구성된 방대한 마케팅 생태계에 연결하고, 고급 애널리틱스와 성과 증분 측정 실험으로 성과를 측정하며, 앱스플라이어 플랫폼에서 직접 개인정보 보호 조치 및 데이터 관리 정책을 적용할 수 있습니다.

이러한 사항들은 모두 업계나 사업 목표에 관계없이 고객과의 관계를 튼튼히 지속하기 위해 중요한 요소입니다.

이를 지원하는 앱스플라이어 오디언스 기능을 활용하여 마케팅 활동을 극대화하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 다양한 플랫폼 및 채널에서 유저에게 메시징하기

오디언스에서는 70여 미디어 채널과 즉시 연동할 수 있습니다.

페이스북, 스냅, 틱톡, 구글, 브레이즈 등 주요 파트너와 매끄럽게 연동되어 마케팅 담당자가 고객에게 다가갈 수 있는 범위를 쉽게 확장하고 페이드 및 온드 미디어(owned media) 채널에서 유저와 소통할 수 있습니다.

이렇게 폭넓은 연동을 통해 대기업이든 스타트업이든 도달 범위를 최대화하고 마케팅 목표를 더 빠르고 효과적으로 달성할 수 있습니다.

2. 신규 마케팅의 성능 테스트

오디언스에는 마케팅 실험을 쉽게 진행할 수 있는 (캠페인) 성과 증분 측정 테스트 도구가 기본으로 내장되어 있습니다.

오디언스로 가져온 앰플리튜드 코호트를 신규 캠페인을 노출시킨 실험군과 그렇지 않은 통제군으로 나누어 비교할 수 있습니다.
캠페인 분석 지표를 함께 사용하여, 마케터는 타겟 오디언스 세그먼트가 캠페인 성과에 끼치는 영향을 신속히 파악하고 타겟팅을 조정할 수 있습니다.

3. 데이터 거버넌스 관리 및 개인정보 보호 정책 준수

오디언스는 마케터가 자체적으로 데이터 관리 규정을 관리하고 준수 여부를 감독할 수 있는 다양한 도구를 제공하며, 개인정보 보호를 최우선으로 하는 제품입니다.

광고주는 파트너사에게 전송되는 데이터를 제한하거나 광고를 보지 않도록 선택한 사용자는 광고 타겟팅에서 제외할 수 있습니다.

“앰플리튜드와 앱스플라이어 간 연동으로 마케터는 퍼스트 파티 데이터를 활용하여 오디언스를 더 다양하고 폭넓게 기획하여 마케팅 성과를 높이고 오가닉 마케팅을 강화할 수 있습니다. 유저 행동을 기반으로 생애가치가 높은 유저 세그먼트를 찾아 클릭 한 번으로 앱스플라이어에 보낼 수 있으며, 이는 마케팅계에 큰 변화를 일으킬 것입니다.”

Dan Stephen 앰플리튜드 파트너십 디렉터

앱스플라이어에서 앰플리튜드 데이터 활용하기

앰플리튜드의 행동 데이터를 더 풍부하게 활용해보세요! 앱스플라이어 오디언스 고객이시라면 누구나 앰플리튜드와 연동할 수 있습니다.

hello@appsflyer.com으로 문의하시거나 데모를 신청해서 앱스플라이어-앰플리튜드 연동의 장점을 알아보세요.

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SKAdNetwork와 전환 값을 제대로 이해하기란 결코 쉽지 않습니다. 저희도 마찬가지였습니다. SKAdNetwork(이하 SKAN)가 지난 여름 (재)출시되었을 때, 모바일 업계 관계자들은 이 새로운 형태의 어트리뷰션 모델을 ‘다시 배워야’만 했습니다. SKAN을 정확히 알려면 기술적인 측면을 깊이 알아야 합니다. 저희는 지난 15개월간 스스로 학습하고 고객과 시장을 교육시키기 위해 온 힘을 쏟았습니다. 비디오를 제작하고, 웨비나를 개최하고, 데이터를 분석하고 블로그 포스트를 발행했습니다.

가뜩이나 복잡한 SKAN는 사용자의 앱 사용 활동을 측정하기에 구조적인 한계가 있습니다. 저희는 각 업계의 최첨단 모바일 기업(앱 광고주) 수백 곳을 대상으로 SKAN 전환 값 활용 계획과 SKAN과 관련하여 필요한 기능들을 조사했습니다. 그 결과, 한 가지 분명한 사실이 밝혀졌습니다. 기술적으로 아무리 뛰어난 기업들에게도 SKAN에서 전환 값 측정을 최적화하기란 어렵다는 점입니다. 그래서 유연한 전환 값 측정 설정 툴이 최우선 요구사항이었습니다.

저희는 내부적인 혼란은 물론, 고객사와 모바일 생태계 전체에 일고있는 혼란을 줄이고자 노력했습니다. 그리고 누구나 쉽고 자유롭게 쓸 수 있는 제품을 개발했습니다. 기술적으로 세세히 파고들어가야 할 필요없이, 실무를 원활히 진행하도록 지원하는 솔루션입니다. 앱 광고주가 필요한 것은 사용자가 자사의 앱을 설치한 후, 앱을 얼마나 어떻게 사용하는지 한 눈에 보고 측정할 수 있는 기능입니다. 이런 작업을 쉽고 빠르게 할 수 있어야 합니다. 시간을 오래 들일 필요가 없습니다.

컨버전 스튜디오 소개

*동영상 하단 우측 CC 버튼을 클릭하고 ‘한국어’를 선택하시면 한국어 자막이 나옵니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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iOS 14과 SKAdNetwork 출현 전에는

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오늘 앱스플라이어는 유연하고 독보적인 전환 값 매핑 툴, 컨버전 스튜디오를 공개합니다. 측정 기능이 제한적인 SKAN 프레임워크에서 앱 설치 이후의 앱 사용 활동인 유저생애가치 측정 수준을 높이는 솔루션입니다.

현재까지 나온 전환 값 매핑 솔루션에서는 전체 전환 값을 단 하나의 지표로 측정해야 했습니다. (기술적인 이야기를 하자면, Apple의 앱 광고 성과 측정 네트워크, SKAdNetwork가 모바일 광고 성과인 전환 값을 측정하도록 제공하는 6비트를 모두 사용해서 한 KPI만 측정하는 모델이었습니다.) 앱 설치 이후 발생하는 사용자 활동을 한 가지 이상 측정하기를 원하는 광고주는(즉, 측정 전환 값 6비트를 나누어서 두 가지 이상 측정 지표로 사용하고자 할 경우) 복잡한 규칙 세트를 통해 직접 전환 값을 코딩하고 변경을 할 때마다 앱을 업데이트 해야했습니다.

드디어 오늘, 이런 한계점들이 해결됩니다.

1. 다양한 측정 지표

더 이상 한 지표에 매이지 마세요. 이제 수익, 인앱 참여, 리텐션 등 다양한 지표를 동시에 측정할 수 있습니다. 귀하의 앱에 맞춰 필요한 지표는 무엇이든 쉽게 설정하고 측정하세요.

게임 앱 예시

한 게임 앱에서 게임 진척도, 인앱구매 및 인앱광고 수익을 측정하고자 합니다. 게임 앱 마케터는 이제 이 세 가지를 비롯해서 측정하고자 하는 다른 모든 지표들을 측정할 수 있습니다.

2. SKAN 전환 값 측정기간 연장

인앱 활동 측정 기간을 SKAdNetwork에서 주어진 24시간 이상으로 연장하는 기능도 추가되었습니다.

컨버전 스튜디오에서는 각 앱의 유저 베이스 특성에 맞게 적절한 인앱 활동 측정 기간을 지정할 수 있고, 측정 기간을 연장하여 리텐션(유저 잔존율)이나 코호트(특정 유저 집단)같이 중요한 정보를 측정할 수 있습니다. 인앱 활동 측정 타이머는 12/24시간 간격으로 나뉘고 최대 72시간까지 연장됩니다. 이런 식으로 측정 기간을 연장하여 사용자의 최종 앱 접속 시간을 더욱 정확히 파악할 수 있습니다.

3. 유연한 측정 범위

이전에는 각 측정 값이 하나의 단위($1, 1단계 등)를 나타내어 전환 측정 값을 설계하는 방식이 매우 제한적이었습니다. Conversion Studio에서는 특정 측정 지표에 대해 그 값을 유연하게 정의할 수 있습니다.

쇼핑 앱 예시

이전에는 수익을 측정할 때 측정 값이 고정된 단위로 표시되었습니다. (예: 1달러씩 증가하는 측정 값, $0-1, $1-2, $2-3, $3-4). 이제 수익 측정 값 범위를 귀사의 사업 현황에 맞춰 유연하게 조정하여 수익 등급을 구분해서 측정할 수 있습니다. 수익 측정 범위는 $10억까지 가능합니다. 이렇게 측정 수익 범위를 조절하여 앱 내 유저의 구매 과정에 대해 더욱 종합적으로 파악할 수 있습니다.

4. 연속적인 유저 행동 세트, ‘퍼널’ 측정

측정하는 양만 늘어난 것이 아닙니다. 측정하는 방법도 더 효율적으로 발전했습니다. Conversion Studio에서는 일련의 연속적인 이벤트 모음을 측정하여 앱 사용 활동을 더 정확히 측정할 수 있습니다. 동일한 인앱 이벤트 측정량에 대해 더 적은 값을 사용하여 연속적인 이벤트를 측정하는 가장 효율적인 방식입니다. 컨버전 스튜디오에서 ‘퍼널’을 선택하면, 측정하고자 하는 인앱 이벤트들의 순서를 정하고 이 이벤트 순서 전체 혹은 일부를 완료한 유저 수를 측정할 수 있습니다.

구독 앱 예시

구독 앱인 경우, 퍼널 옵션에서 login_form: completed (로그인 완료), qualified_trial (체험판 사용 완료), subscription: revenue_collected(구독 결제 완료) 세 가지 이벤트를 순차적으로 선택할 수 있습니다.

심플한 UI

SKAdNetwork에서 측정할 수 있는 전환 값 6비트에 대해서는 어떻게 작동하고 어떻게 설정하는지 여러 번 다루었습니다. SKAN 전환 값 6비트는 캠페인으로 유입된 유저 가치(LTV)를 정확히 측정할 수 있는 유일한 수단이며, 그 활용도를 극대화하는 방법에 대해 저희 팀 내부적으로, 그리고 고객사를 대상으로 다양한 교육을 수행했습니다.

앱스플라이어의 SKAdNetwork 전환 값 설정 교육자료 일부

이제 SKAN에서 비트를 활용하여 전환 값을 측정하는 방식이 간소화되었습니다. 기술적인 문제는 저희에게 맡기고 컨버전 스튜디오에서 리텐션, 코호트, 수익, 유저 행동(퍼널) 등 실무에 필요한 정보만 측정하세요. 마케터와 광고주 여러분들은 운전만 하시면 됩니다. 저희가 엔진을 맡겠습니다. 측정할 정보에 따라 최적화된 방식으로 비트와 전환 값을 적절히 분배하세요.

전환 값 용량과 비트 분배를 나타내는 시각화 자료도 추가되었습니다. 전환 값 사용량을 참조해 64가지 측정 값을 섬세히 조절하여 활용도를 극대화하세요.

직관적으로 쉽게, 몇 분 안에 비트를 측정할 전환 값들에 배정하고 측정에 사용할 전환 값이 얼마나 남았는지 주시하세요.

혁신, 이제 시작일 뿐.
앱스플라이어 대시보드에서 Conversion Studio를 둘러보세요. SKAN 측정기술과 사용성이 한층 업그레이드 된 것을 발견하실 겁니다. 그러나 아직 완성작은 아닙니다. 이제 시작에 불과합니다. 더 다양한 기능과 새로운 제품이 곧 출시될 예정입니다. 기대하세요!

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모바일 앱 마케터는 유료 캠페인과 온드 미디어를 통해 기존 유저 및 신규 유저를 인앱 콘텐츠로 유도합니다. 이러한 마케팅 퍼널의 각 단계가 앱 성장에 중요한 역할을 합니다.

그런데 최근 iOS 업데이트로 모바일 앱 광고주들이 고객 데이터를 수집하고 측정하는 방식이 바뀌었고, 마케팅 퍼널의 관리 포인트들도 변화하고 있습니다. 마케터들은 이전에는 마케팅 퍼널, 즉, 유저 여정에서 소흘히 했던 지점에 눈을 돌리고 새로운 기회를 찾고 있습니다. 

마케팅 퍼널의 한 가운데 자리잡고 있는 앱 스토어는 마케팅을 하기에 좋은 기회입니다. Apple 앱 스토어를 방문한 세 명 중 두 명이 앱을 다운받지 않습니다. (통계 출처: AppTweak) ASO(앱 스토어 최적화)를 조금만 발전시켜도 CPI, CPA 및 ROI가 달라질 수 있습니다. iOS 15 출시로 마케터, UA 매니저, ASO 담당자들에게 바로 그럴 여지가 생겼습니다. 이제 iOS 15에서 제공되는 맞춤형 앱 페이지(CPP, Custom Product Page)로 사용자에 따라 최적화된 앱 제품 페이지를 앱 스토어에서 보여주고, 해당 페이지의 주요 성과를 측정할 수 있습니다.

유저 여정, 대부분 앱 스토어에서 단절

딥링킹 유저를 앱 내 프로모션 콘텐츠로 이동시키는 기술입니다. 사용자가 링크를 클릭했을 때, 앱이 없으면 앱 스토어로 먼저 이동시켜 앱을 다운받게 하고 다운받은 후 앱을 열면 바로 앱 내 프로모션 콘텐츠를 보여주어 앱 사용 경험을 최적화시킵니다.

그런데 지금까지는 앱이 없는 iOS 유저가 광고를 보고 앱스토어로 이동했을 때, 여기서 이탈할 수도 있고 유저를 앱스토어까지 데려온다 해도, 앱스토어에서 이탈하는 유저를 막을 방법이 거의 없었습니다. 하지만 iOS 15 출시로 상황이 달라졌습니다. 이제 앱 기업은 Apple 앱스토어에서 맞춤형 앱 페이지를 제작하여 유저에 따라  더욱 관련성 있고 매끄러운 앱 사용 경험을 제공할 수 있습니다.

맞춤형 앱 페이지 주요 기능 요약

Apple의 앱스토어 맞춤형 앱 페이지(Custom Product Page, 이하 CPP)로 앱 마케터와 프로덕트 매니저는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.(관련 영문 블로그)

• 프로모션 텍스트, 아이콘, 클립, 스크린샷, 앱 미리보기 화면을 이용해 최대 35가지 앱 페이지를 앱스토어에 구현할 수 있습니다.
• 각기 다른 고객층별 앱스토어 내 맞춤형 앱 페이지를 제공하여 전환율을 높일 수 있습니다.

앱스플라이어는 iOS 15에서 CPP가 출시됨에 따라, CPP 활용도를 높이는 기능을 지원합니다. 앱 기업은 앱스플라이어에서 CPP와 관련하여 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.

• 유저가 어디에 있든(앱 스토어에 있어도 놓치지 않고) 앱 내 연관 프로모션 페이지로 이동시킬 수 있습니다.
• 대시보드를 통해 (각 CPP별) 앱 설치, 수익, LTV(유저생애가치), 인앱 이벤트 같은 지표를 측정하고 유저 여정 전체를 분석할 수 있습니다.
• 일반 캠페인 어트리뷰션 링크와 마찬가지로 CPP를 거치는 링크도 앱 내 특정 페이지로의 리디렉션 링크를 만들고 관리할 수 있습니다.

앱스플라이어 업데이트의 핵심은 iOS 15 유저가 광고 클릭에서 앱스토어 내 CPP를 거쳐 앱 내 프로모션 페이지까지 맥락에 맞게 매끄럽게 이동하도록 하고, 그 과정을 모두 측정할 수 있도록 지원하는 것입니다.

CPP 성과 측정 및 유저 여정 최적화

앱스플라이어는 각 CPP와 연관있는 앱 설치, 수익, ARPU 및 구매를 측정할 수 있도록 지원합니다. 앱 기업은 각 CPP의 성과를 서로 비교하여 KPI(핵심성과지표)를 향상시키는 방향으로 최적화할 수 있습니다. CPP에 다양한 변수들을 적용하여 A/B 테스트를 반복해 가며 유저 여정을 다듬을 수 있습니다. (아래 사례 참조) 또, 앱 기업은 CPP 관련 데이터를 자사 내부 BI 플랫폼으로 내려받을 수도 있습니다.

앱스플라이어에서 시각화 자료들의 효과를 비교하여 CPP를 테스트하고 최적화하는 더 섬세한 기능들이 제공될 예정입니다.
2021년 세계 개발자 대회(WWDC)에서 Apple은 ‘앱 제품 소개 페이지 최적화(product page optimization)’ 기능을 발표했습니다. 앱스토어 앱 페이지에서 앱 아이콘, 스크린샷과 앱 미리보기를 테스트하여 유저가 선호하는 요소들을 파악하는 기능입니다. Apple에 따르면, 이 기능은 오가닉 앱스토어 검색 유입 인구에 대해서만 사용할 수 있습니다.  A/B 테스트 시나리오를 통해 앱스플라이어 CPP 지원 기능 활용 예시를 들어보겠습니다.시각화 자료들의 효과를 비교하여 CPP를 테스트하고 최적화하는 더 섬세한 기능들이 제공될 예정입니다. 

앱스플라이어 CPP 지원 기능 활용 예시

앱스플라이어 CPP 지원 기능을 잘 활용하실 수 있도록, 활용 예시 및 A/B 테스트 시나리오를 몇 가지 준비했습니다. 이 시나리오는 CPP로 할 수 있는 여러가지 중 일부일 뿐입니다. 예시에서 기존 작업과 많이 다르다는 것을 알 수 있습니다. CPP를 구현하려면 UA 매니저와 앱스토어 마케팅과 관련된 여러 담당자들(예: ASO 매니저, 프로덕트 매니저, 모바일 마케터)이 협력해야 합니다.

CPP 사용 목적: 사용자 맞춤형 앱 경험으로 전환률 향상

CPP를 통해 캠페인마다 다른 앱 스토어 앱 페이지 콘텐츠를 제공하여, 타겟층에 따라 맞춘 콘텐츠로 전환율을 높일 수 있습니다. 다음은 분야별 앱의 CPP 사용 예시 3가지입니다.

a. 쇼핑 앱 – 소재와 카피를 일관성 있게 배치

SportApparel 마케터가 특정 고객층이 관심있을 신발을 홍보하는 이메일 캠페인을 집행합니다. 이전에는 앱 스토어 내 앱 소개 페이지가 바람막이를 보여주는 페이지 하나였지만, 이제는 프로모션하는 신발을 노출하는 앱 페이지를 만들어 고객이 메일에서 해당 앱 페이지를 거쳐 앱 내 프로모션 페이지로 이동할 수 있습니다. 유저 여정이 앞뒤 맥락에 맞고 순조롭게 이어지게 되었습니다.

b. 스포츠 앱 – 팀 맞춤 경험 제공

가상 야구 게임 앱, HoopJam의 모바일 UA 마케터가 야구 리그 프랜차이즈와 파트너십을 맺고 캠페인을 집행합니다. 마케터는 다양한 오디언스 층을 타겟팅하는 이메일 캠페인을 설정합니다. 예를 들어 라이온즈 팬과 이글즈 팬별로 각각 다른 CPP로 이동하는 링크를 이메일에 추가할 수 있습니다.

c. 게임 앱 – 플레이어별 적절한 광고소재 노출

게임 앱 프로덕트 매니저가 이목을 끄는 참신한 디자인으로 다양한 게임 캐릭터를 강조하는 모바일 웹사이트 캠페인을 집행합니다. 웹사이트, 앱 스토어 내 앱 소개 페이지, 앱 내 화면에 캐릭터를 두 가지 종류로 보여주는 캠페인입니다. 유저 여정에 따라 연관성 있는 캐릭터를 보여서 유저 여정이 매끄럽게 이어지도록 할 수 있습니다.

실험 목적: 테스트를 통해 최고 성과 찾기

마케터는 CPP를 통해 앱 스토어에서 각 앱 페이지별 서로 다른 변수를 적용해 가며 전환율 성과를 비교할 수도 있습니다. CPP에서 시각적인 요소를 테스트하고 그 성과를 분석하는 일은 매우 중요합니다. CPP의 비주얼은 유저가 앱 스토어 내 앱 소개 페이지에 도달하도록 한 광고 소재와 연계성이 있어야 하기 때문입니다.

다음은 게임과 카지노, 두 카테고리의 테스트 시나리오입니다.

a. 게임 앱 – 동영상 vs. 정적인 이미지

게임 회사의 프로덕트 매니저가 마케팅 팀에서 생성한 신규 비주얼을 중심으로 캠페인을 집행합니다. 동영상과 정적인 이미지를 앱 소개 페이지에 적용했을 때, 어느 요소가 더 효과가 좋은지 비교하기 위해 테스트에 두 가지 변수를 설정합니다.

b. 카지노 앱 – 소재 테스트

카지노 회사가 CPP에 적용되는 광고 소재가 성과에 끼치는 영향을 파악하고자 합니다. 한 앱 설명 페이지에는 “잭팟”이라는 단어를 표현한 이미지를 게시하고, 다른 앱 설명 페이지에는 슬롯 머신과 777이 적힌 이미지를 게시했습니다.

이제 직접 실행에 옮겨볼 차례입니다

여러 아이디어가 떠오르시나요? 이제 귀하의 앱 스토어 앱 소개 페이지를 제작하여 KPI(핵심성과지표) 성과를 높이세요. 도움말 문서에서 맞춤형 앱 소개 페이지를 구현하는 방법을 읽어보세요. 아직 앱스플라이어 클라우드를 사용하지 않으신다면, 여기에서 앱스플라이어 플랜에 대해 알아보세요.

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