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앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커

로데이터 리포트 제한이란?

이재현
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January 26, 2024

앱 마케팅의 성과 측정을 위한 방식과 데이터의 해석은 쉽지 않습니다.아마 경험이 있으시다면 내가 성과를 제대로 측정하고 있는지 다른 데서도 이렇게 하는지 앱 성과 측정을 잘하는 곳은 어떻게 하는지 많이 궁금해하실 겁니다.

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특히 개인정보보호 이슈로인해 앱 마케터들이 필요한 성과 측정 지표에 구멍이 뚫리기 시작했었죠.

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이를 위해 MMP들은 이를 보정하기 위해 굉장히 많은 기술로 앱 성과를 측정할 수 있도록 보완해주고 있습니다.하지만 이를 제대로 사용해야만 데이터 사각지대를 피할 수 있습니다.

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데이터 사각지대란?

데이터 사각지대는 마치 안개가 짙은 도로에서 운전하는 것에 비유할 수 있을 것 같습니다.안개가 짙으면 운전자는 도로의 일부만 볼 수 있으며, 나머지는 안개에 가려져 보이지 않습니다.

마찬가지로, AppsFlyer의 로우데이터 리포트에서는 일부 데이터가 제한되거나 가려져 있어 전체적인 상황을 완전히 파악하기 어려운데 이를 데이터 사각지대라고 표현합니다.

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어떤 현상이 발생하는가

모바일 앱 성과를 측정할 때는 플랫폼 및 매체사의 개인 정보 보호 및 그에 따른 데이터 공유 정책에 기반한 로데이터 리포트 제한으로 인해 데이터를 제공받지 못하는 현상이 발생합니다.

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로데이터 리포트 제한이란?

전환(설치 및 재참여) 및 제한 광고 네트워크가 기여한 관련 인앱 이벤트가 제한되어 앱스플라이어에서 데이터를 내려받으면Media Source 필드는 restricted 로 채워지고 어트리뷰션 필드는 비어 있거나 null로 채워집니다.

앱스플라이어 로우데이터
앱스플라이어 로우데이터

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또한 데이터 보존 및 삭제 정책에 따라 유저 레벨의 데이터는 AppsFlyer에 의해 제한된 기간 동안 보존되고 보존 기간이 끝나면 사용자 이벤트는 원래 미디어 소스 대신 유기적(organic) 소스로 변경됩니다.

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이외에도 여러 제약 조건이 있어서 공식문서를 살펴보시길 권장드립니다.

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리타겟팅 어트리뷰션과 UA 어트리뷰션 데이터를 통합할 때인앱 이벤트 성과 중복이 생길 수 있는 점

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  • 캠페인의 re-engagement window 동안 퍼포먼스를 평가하기 위해서 인앱이벤트와 세션은 UA(user acquisition) 과 retargeting의 media source에 중복 집계됩니다.
  • 이를 고려해서 리포트를 csv로 내려받은 후 마케터는 데이터를 가공해줘야합니다.
    (데이터를 내려받는데 시간이 약간 소요됩니다.. 리포트를 가공하는데 앱 마케터들은 매일 반복된 작업으로 오전시간을 소비합니다. 이를 자동화하고 마케터가 분석에 좀 더 몰입할 수 있게 마티니는 마케팅 데이터 파이프라인 구축에 도움을 드리고 있습니다)

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앱스플라이어 로우 데이터 Export
앱스플라이어 로우 데이터 Export

인앱 이벤트 성과 중복이 된다는 개념을 살펴보자면

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아래 이미지 처럼 리타겟팅 캠페인으로 유입된 유저의 데이터는 UA, RT(retargeting) 리포트에 중복으로 기록됩니다.

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앱스플라이어 : 리타겟팅 이벤트의 중복 어트리뷰션
앱스플라이어 : 리타겟팅 이벤트의 중복 어트리뷰션

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데이터를 다운 받으시면 아래 이미지와 같은 컬럼을 확인할 수 있습니다.

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앱스플라이어 리포트 예시
앱스플라이어 리포트 예시

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위와 같은 현상을 보완할 수 있는 앱스플라이어의 기능으로는 무료로 사용 가능한 데이터 락커의 코호트 애널리틱스 입니다.

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데이터 락커 : 코호트 분석 리포트 샘플
데이터 락커 : 코호트 분석 리포트 샘플

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  • 데이터 락커 구독(유료) 없이도 제공되는 리포트 항목 중 하나(추가 비용 없이 리포트 사용 가능)
  • 이 데이터를 활용하려면 약간의 개발 지식이 필요합니다.
  • UA, 인스톨, 리타게팅, 리어트리뷰션, 리인게이지먼트와 관련 인앱이벤트 데이터가 포함됩니다.
  • 앱스플라이어 어드민에서 데이터락커 기능을 활성화하여 Cloud Stroage(Google Cloud Storage or AWS S3)에 데이터 보내는 설정을 하고 이를 DW(Data Warehouse)에 저장을 하여 분석에 사용하셔야 합니다.

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Cloud Stroage
Cloud Stroage

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  • 이 데이터는 최근 1년 동안 기여된 사용자 데이터를 담고 있고 위에서 설명드린 로데이터 리포트 제한이슈로 발생하는 데이터 사각지대를 보완하여 로데이터의 대안으로 사용할 수 있습니다.
  • 저장을 한 뒤에 성과를 올바르게 집계하기 위해 전처리를 하여 BI 툴을 활용하여 자동화된 대시보드를 구축할 수 있습니다.
    • Unify 의 경우 is_primary_attribution 필드를 TRUE 혹은 NULL 로 사용
    • UA 의 경우 conversion_type = install 로 사용
    • RT(retargeting)의 경우 conversion_type = re-engagement 또는 re-attribution으로 사용

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하지만 단점도 물론 존재합니다.

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  • iOS의 경우(마케터를 힘들게 하는 주범), 앱스플라이어 어트리뷰션과 SKAN 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복이 생길 수 있는 점
  • SSOT가 적용이 안되는 점
    • SSOT는 앱스플라이어 Overview 대시보드에서만 확인 가능합니다..ㅜㅜ
    • 하지만 앱스플라이어가 유저의 니즈를 모를리 없죠. 앱스플라이어에서 이 기능을 고려한 리포트를 준비중이라고 들었네요.

👉 Single Source of Truth

앱스플라이어가 측정한 어트리뷰션 데이터와 SKAN을 통해 측정한 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복을 제거할 수 있는 솔루션이 SSOT 입니다.

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이번 글은 앱스플라이어를 사용하면서 데이터 사각지대에 빠지지 않기 위한 방법으로 데이터 락커 코호트 분석 기능을 소개해드렸습니다.

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다음번에도 앱스플라이어를 제대로 사용할 수 있게 도움을 드릴 수 있는 글을 작성해보려 합니다.

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원본 포스팅 링크

앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

‍https://martinee.io/

‍

마티니 링크드인

‍https://www.linkedin.com/company/martinee

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이재현
Growth Manager
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데이터 리터러시 향상을 위한 환경을 구축하고, 데이터 분석 능력을 강화하여, 개인과 조직의 성장에 기여합니다.

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