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MMP(AppsFlyer), GA4, Braze 데이터를 활용해 시각화할 때 반드시 고려해야 할 사항 (1)

Third Party 데이터 수집 자동화

이재현

July 17, 2024

업무 시간을 데이터 수집과 데이터 전처리에 시간을 쓰는 마케터와 데이터 수집 자동화된 환경에서 성과 분석과 기획에 더 많은 시간을 쓰는 마케터 누가 더 많이 성장할까요?

답은 알고 계실 거에요. 당연히 성과 분석과 기획에 더 많은 시간을 쏟는 마케터가 장기적으로 많은 성장을 하겠죠

회사 내에서 GA4, MMP(AppsFlyer), Braze를 사용하고 있는데 엑셀로 데이터 수집해서 가공하는 시간을 대부분을 사용하고 있다면.. 하루 빨리 마케팅 데이터 수집 자동화하고 BI 구축을 시도해보세요.

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관련 주제는 내용이 많기도 해서 3개로 나눠서 발행할 예정입니다.

Third Party 데이터 수집 자동화
수집된 데이터 전처리하기
시각화 하기

이번 편에서는 MMP(AppsFlyer), GA4, Braze 데이터 수집을 자동화 시키는 프로세스를 설명해보려고 합니다.

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데이터 적재하기

데이터를 적재하고 시각화까지의 프로세스를 간단하게 도식화하면 아래와 같습니다.

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브레이즈 currents 적재하기

브레이즈 currents 는 유저의 engagement 이벤트의 실시간 데이터 스트림입니다. 이 데이터를 Avro 파일로 제공해서 BI 및 분석 할 수 있게 지원을 해주는 장점이 있습니다. 단점은 가격이..

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브레이즈 어드민에서 아래처럼 어떤 데이터를 보낼지 선택해서 어디에 저장할지 S3, Cloud Storage, Azure Blob Storage 중 선택해서 적재를 시작합니다. (가이드 링크)

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예를 들어 Amazon S3 적재를 시작하게 되면 아래처럼 이벤트 별로 폴더가 생성되어 분리 적재됩니다.

브레이즈 Currents 는 At-least-once delivery 정책으로 1시간 단위로 데이터를 적재합니다.

그래서 중복된 이벤트가 가끔 스토리지 버킷에 저장될 수 있습니다. 그래서 DW에 적재할 때 고유 식별자 필드(id) 를 사용해 이벤트 중복을 제거할 수 있습니다.

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각 폴더 안에는 Avro 파일(각 파일의 Schema는 동일한 형태)이 들어 있는데 이 파일 내에는 이벤트를 구분하는 필드가 없습니다.

일단 여기서 필요한 이벤트 데이터들을 지정해서 합쳐야 되는데 여기서 문제가 있습니다.

그래서 파일 안에 어떤 이벤트의 파일인지 지정해줘야 합니다.

아래와 같이 Avro 파일 명을 확인하여 event_type 필드의 key 값을 추가 필요합니다.

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#	파일명	event_type 필드의 key 값(예시)
1	users.messages.email.Open.avro	email_open
2	users.messages.email.Click.avro	email_click
3	users.messages.email.Delivery.avro	email_delivery
4	users.messages.pushnotification.Send.avro	push_send
5	users.messages.pushnotification.Open.avro	push_open
6	users.messages.inappmessage.Click.avro	inappmessage_click
7	users.messages.inappmessage.Impression.avro	inappmessage_impression

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추후에 전처리시 currents 데이터 필드에는 시간 관련된 필드가 Time 필드인데 UTC 기준이라 원하는 시간대로 전처리시 맞추면 됩니다.

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여기까지 브레이즈 데이터 적재까지는 완성 되었습니다.

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MMP(앱스플라이어)

💡 앱스플라이어 데이터는 내부에서 기준을 잡아주셔야 됩니다. 소개 드리는 방식은 skan 중복이 어느정도 발생할 수 있으나 현재까지는 이 방식이 최선입니다. 앱스플라이어측에서 개선을 해주신다고 들었기 때문에 기대가 됩니다.

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앱 데이터를 측정하는 앱스플라이어도 마찬가지로 데일리 리포트를 만드려면 OS별, UA, RT(리타겟팅)별로 csv 파일을 12번 클릭해서 받아 정리해야 되지만 API 를 활용하면 충분히 자동화 할 수 있습니다.

pull api rawdata 예시

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다만 앱스플라이어 데이터를 어떻게 볼지 기준에 대한 합의를 유관 부서와 먼저 하시는 걸 권장드리고 대행사에게도 우리 기준으로 맞춰 달라고 요청을 해야 되겠죠?

이런 기준으로 데이터를 쌓고 있었는데 데이터를 집계하는 기준이 서로 차이가 있다면 .. 다시 작업해야 되는 불상사가 생길 수 있습니다.

이게 무슨 말이냐면 앱스플라이어 Media Source 중 SRN 매체들의 경우 개인정보 보호 이슈로 rawdata에 포함되지 않아서 집약형 데이터를 활용합니다.(가이드 링크)

그래서 SRN 매체를 사용 중이시라면 집약형 데이터를 활용해서 집계를 해야 하는데 집약형 데이터는 LTV 데이터라서 조회 시점마다 Total Revenue 값이 달라집니다. (관련글 보러가기 링크)

예시
- re-engagement window 컬럼에서 “lifetime”이라는 값은 평생 생애 가치를 의미하므로, 조회 시점마다 데이터가 달라질 수 있습니다.

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1/1 데이터를 1/7일에 조회했을 때랑 1/14일에 조회했을 때의 total revenue가 달라진다는 의미입니다. 이러게 되면 가장 최근에 조회한 일자일 수록 ROAS가 높게 나오겠죠?

또한 skan 리포트도 마찬가지로 SRN 매체 광고를 운영 중에 있다면 해당 리포트도 받아야겠죠? 이것도 마찬가지로 조회시점마다 성과 숫자가 달라질 수 있습니다

앱스플라이어 데이터 자동화 수집을 위해선 크게 3가지 api 가 필요하고 세부적으로는 인스톨과 인앱이벤트 데이터를 가져와야 합니다. (추후에 앱스플라이어 데이터를 전처리하는 방법에 대해서 포스팅 해보겠습니다.)

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Raw data Pull API
- organic
  - install
  - in-app events
- non-organic
  - install
  - in-app events
Aggregate Pull API
- User Acquisition
- Retargeting
SKAN AGGREGATED PERFORMANCE REPORT API

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