February 16, 2024
근 몇 년간 사람들에게 가장 많은 관심을 받은 마케팅 패러다임은 CRM 마케팅이 아닐까 싶다.
기존의 주 마케팅 패러다임인 퍼포먼스 마케팅이 여러 환경 변화로 인해 큰 제한이 생겨났기 때문이다.
이제는 마케터라면 지겨울 정도로 들어본 ATT, SKAN, 3rd party 쿠키 수집 제한 등이 이에 해당한다.
이 환경 변화의 공통된 특징은 ‘데이터 수집에 제한’이 발생한다는 것이다.
이미 수년간 Data-driven 마케팅을 통해 데이터 리터러시가 상승했고 많은 이들이 데이터의 중요성도 알고 있는 시점이기에, 데이터 수집이 제한된다는 것은 많은 비즈니스가 더 큰 데이터 갈증을 갖도록 했다.
(데이터의 '맛'을 보여주고 끊어버렸다.)
이러한 상황 속에서 1st party data를 활용하는 CRM 마케팅의 관심도가 높아지는 것은 자연스러운 현상이다.
하지만 여러 회사에 컨설팅을 다니면서 이런 대세감에 휘말려 CRM 마케팅을 “안 하면 뒤처질 것 같아서”하는 경우를 많이 봤다. 비싼 CRM 자동화 솔루션을 사놓고 쓰진 못하고 있는 상황도 여럿 목격했다.
우리는 CRM 마케팅을 올바르게 하고 있는지, 혹은 다들 중요하다고 하니 등 떠밀려하진 않았는지 명확한 셀프 리뷰가 필요하다.
본인들의 CRM 마케팅 점검이 필요한 CRM 마케터, 비즈니스 오너가 CRM 마케팅을 실행할 때 놓치기 쉬운 3가지 사항을 짚어보자.
많은 회사가 금전적 부담으로 인해 솔루션을 사용할 수 없다고 한다.
하지만 과연 솔루션을 사용하지 않는 게 돈을 아끼는 일일까?
자동화 솔루션이 없을 경우, CRM 마케터는 메시징 채널별로 내부 개발자에게 요청하거나 이 발송만을 위해 별도로 개발한 내부 백오피스를 활용할 것이다.
타겟팅은 데이터 분석가에게 요청하거나, 서투르게나마 마케터가 직접 Query문을 활용하여 추출해서 발송하게 된다.
여기서 한 번의 메시지 발송에 1~2명의 CRM 마케터, 상황에 따라 1명의 개발자, 1명의 데이터 분석가가 메시지 발송 및 분석 업무에 투입된다고 가정했을 때,
각자의 연봉과 투입 시간에 따라 최소 연간 3,000만 원에서 최대 1억 이상까지 ‘메시지 발송 업무’에만 투자하고 있는 것이다.
반면, 자동화 솔루션이 있을 경우 오직 CRM 마케터만 투입해도 되며, 1명의 CRM 마케터가 만들어낼 가치는 무궁무진하다.
메시지가 ‘자동화’ 되어 있기 때문에 설령 CRM 마케터가 퇴사해도 그 사람이 만들어낸 캠페인은 계속해서 돈을 벌어오고 있을 것이기 때문이다. 조직 내 CRM 마케터가 사라져도 과거 마케터가 만들어낸 CRM 캠페인은 계속해서 돈을 벌어온다.
자동화 솔루션을 통해 개인화 메시지 발송, 캠페인 개선을 통해 KPI가 상승할 것까지 고려하면 자동화 솔루션 사용이 과연 금액 부담을 주는 것인지 금액 부담을 덜어 주는 것인지 고려해 볼 필요가 있다.
CRM 자동화 솔루션을 도입하고도 ‘진짜 자동화’를 구현하지 않고 있는 회사도 많이 있다.
여기서 말하는 ‘진짜 자동화’는 한 번 런치를 해 놓으면, 두 번 다시 건드리지 않아도 의도대로 계속해서 발송되는 캠페인들을 말한다.
우리는 이처럼 완전히 자동화된 캠페인을 ‘Always On’ 캠페인이라 칭한다.
반대로 한 번, 혹은 일시적인 기간만 발송하고 다음에 발송하려면 다시 캠페인을 기획하고 셋팅, 런칭해야 하는 캠페인을 ‘AdHoc’이라 부른다.
많은 회사를 컨설팅하며 Always On이 AdHoc보다 많은 케이스는 10% 남짓이다.
이런 케이스는 단순히 기존 발송 프로세스상에서 개발자에게 발송을 요청하는 과정만 생략된, CRM 자동화 솔루션을 절반도 활용하지 못하는 경우다.
또 다른 문제는 개인화의 부재다. 내부에서 개인화된 메시지와 개인화되지 않은 메시지의 성과를 비교하는 A/B Test를 몇 차례 진행했는데, 평균 30%가량 목표 전환율이 상승했다. 테스트에 따라 2배 이상 상승하는 케이스도 있었다.
단순히 유저의 이름을 호명하는 것부터 유저가 마지막으로 보고 구매하지 않은 제품의 이미지를 보여주는 것, 유저가 구매한 제품을 바탕으로 크로스세일을 위한 연관 제품을 추천하는 것까지.
개인화를 사용하지 않는 것은 CRM 마케터의 강력한 무기 하나를 포기하는 것과 같다.
“CRM 마케팅 성과를 어떻게 판단해야 하나요?”
CRM 마케팅을 컨설팅하며 빈번하게 받던 질문 중 하나였다.
우리가 지금 CRM의 성과를 판단하고 있는 방법이 옳은지 한 번쯤 검토해 볼 필요가 있다.
가장 권장하고 싶은 방법은 가능한 메시지를 수신하지 않는 Control Group을 동시 운영하여, 메시지를 수신한 Treatment Group과의 전환율 비교를 통한 증분(Incremental) 전환으로 확인하는 것이다.
CRM 메시지를 수신하는 유저는 대부분 이미 회원인 유저가 많다. 서비스에 어느 정도 수준의 매력을 느끼고, 일정 수준의 구매 의도를 지닌 사람들일 가능성이 크다.
그러므로 우리가 아무런 마케팅 활동을 하지 않아도 원하는 전환은 발생한다.
여기서 Control Group이 발생시킨 전환은 ‘아무것도 안 해도 발생했을 전환’으로 설정하고,
Treatment Group이 발생시킨 전환은 ‘아무것도 안 해도 발생했을 전환’ + ‘마케팅을 통해 추가로 확보한 전환’으로 설정한다.
여기서 ‘마케팅을 통해 추가로 확보한 전환’이 ‘증분 전환’에 해당한다.
Control Group의 전환 수가 100건, Treatment Group의 전환 수가 300건이라면, 두 전환 수의 차인 200건이 증분 전환 수가 된다.
이를 기존에 ‘아무것도 안 해도 발생했을 전환’으로 나누어 주면 ‘증분율’ 200%가 된다.
증분율에 예상 수신 모수까지 고려하면 앞으로 추가 확보할 전환 수도 시뮬레이션이 가능해질 것이다.
여기에 매출과 메시지 발송 비용, 쿠폰 비용 등을 함께 고려하면 더 비즈니스와 관련 있는 CRM 캠페인 성과 판단이 가능해진다.
유저들이 다소 노이지 하게 느낄 수 있는 CRM 마케팅의 특성상, 증분을 통해 ‘ROI 나오는 곳에 투자하는’ 성과 판단 및 의사결정이 필요하다.
CRM 마케팅은 비즈니스 Growth를 위한 강력한 도구다.
CRM 마케팅은 단순한 메시지 발송부터 프로덕트 기능적 결함을 CRM으로 보완하거나, 비즈니스 성장을 위한 다양한 테스트를 빠르게 진행하거나, 부족한 매출을 끌어올리는 역할도 수행하기 때문이다.
그러나 이런 CRM 마케팅의 무궁무진한 가능성에 비해, 많은 회사의 CRM 마케터의 역할은 각종 부서의 메시지 발송 대행, 멤버십 관리 등 굉장히 한정적인 경우가 많다.
심한 경우 CRM 마케터가 타 부서에서 발송 요청한 AdHoc CRM 메시지만 발송하면 일과가 끝나는 경우도 봤다.
CRM 마케터의 역할을 단순히 자사 채널을 통해 메시지를 발송하는 '메시지 발사대'로 한정 지을지, 프로덕트 및 비즈니스의 Growth '주포’로써 활용할지에 따라 CRM 마케팅이 조직에 미치는 영향력의 차이는 커질 것이다.
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.
특히 개인정보보호 이슈로인해 앱 마케터들이 필요한 성과 측정 지표에 구멍이 뚫리기 시작했었죠.
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.
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.
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.
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.
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.
이외에도 여러 제약 조건이 있어서 공식문서를 살펴보시길 권장드립니다.
리타겟팅 어트리뷰션과 UA 어트리뷰션 데이터를 통합할 때인앱 이벤트 성과 중복이 생길 수 있는 점
인앱 이벤트 성과 중복이 된다는 개념을 살펴보자면
아래 이미지 처럼 리타겟팅 캠페인으로 유입된 유저의 데이터는 UA, RT(retargeting) 리포트에 중복으로 기록됩니다.
데이터를 다운 받으시면 아래 이미지와 같은 컬럼을 확인할 수 있습니다.
위와 같은 현상을 보완할 수 있는 앱스플라이어의 기능으로는 무료로 사용 가능한 데이터 락커의 코호트 애널리틱스 입니다.
하지만 단점도 물론 존재합니다.
이번 글은 앱스플라이어를 사용하면서 데이터 사각지대에 빠지지 않기 위한 방법으로 데이터 락커 코호트 분석 기능을 소개해드렸습니다.
다음번에도 앱스플라이어를 제대로 사용할 수 있게 도움을 드릴 수 있는 글을 작성해보려 합니다.
앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커
https://www.linkedin.com/company/martinee
January 13, 2024
GTM은 Google Tag Manager의 약자로 구글이 쉽게 웹 사이트에 구글의 태그(코드)를 설치할 수 있도록 도와주는 솔루션이다.
여기서 잠깐... 그럼 태그(Tag)는 무엇일까?
태그는 뭐고 픽셀은 뭔가요? 다른 걸까요?
디지털 마케팅을 접해본 사람이라면 픽셀, 태그라는 용어를 정말 많이 들었겠지만 저렇게 질문을 했을 때 명확하게 답하는 사람은 많지 않다.
정답은 태그(Tag)와 픽셀(Pixel) 모두 같은 말이다(!).
GA4과 같은 제삼자에게(메타일 수도, 구글애즈일 수도, 앰플리튜드일 수도 있다.) 정보를 전송하는 자바스크립트(전송 컴퓨터 언어 종류) 코드 조각을 '태그'라고 부른다.
메타, 카카오에서는 '픽셀'이라 말하고 구글에서는 '태그'라고 지칭한다.
태그 스니펫(=코드 조각)은 이렇게 생겼다.
위 코드 스니펫은 유저가 로그인 성공했을 때 gtag(구글태그)라고 하는 해당 코드를 발동시켜 user_id를 포함한 login 이벤트를 구글 매체에게 전송하는 역할을 가지고 있다.
즉, 유저가 내가 추적하고자 하는 행동(이벤트)을 했을 때 코드가 작동하면서 유저 행동 정보를 매체에게 전송하고 매체들은 본인들의 집계 기준을 통해서 필터링하여 대시보드에 적재하게 된다.
만약 대시보드 내에 확인되는 수치들이 이상하다면 태그가 정상 발동되는지 가장 먼저 의심해보아야 한다.
자 그렇다면 GA4를 설치하기 위해서는, 당신의 사이트에 1) GTM의 코드와 2) GTM 안에 GA4코드를 설치해야 한다. 그래야 GTM이 작동하면서 GTM 내부에 있는 GA4 코드를 실행시켜 유저 액션 데이터를 GA4 대시보드에 보여주니까!
우선 GTM 사이트(링크)에 들어가서 GTM의 계정과 컨테이너를 생성한다.
1개의 계정 안에는 복수 개의 컨테이너를 추가 생성할 수 있다.
컨테이너를 생성하면 GTM id가 부여되고 GTM id를 클릭하면 GTM 코드를 확인할 수 있다. <head> 영역의 코드를 복사한다.
<head> 코드에 부여된 GTM id가 내가 생성한 id와 동일한지 확인을 하고 맞다면 웹 페이지의 HTML <head> 영역의 가장 최상단 영역에 코드를 넣는다.
(가능하면 최! 상단에 넣도록 한다. GTM 코드가 가장 우선적으로 실행되어야 하기 때문에..)
만약 내부 개발자가 자체적으로 구축한 사이트라면 개발자에게 부탁하여 디자인 소스 <head> 영역에 넣어달라고 요청해야 하고 카페24, 아임웹, 고도몰과 같은 호스팅사를 이용해 구축했다면 관리자에 들어가서 쉽게 코드를 추가할 수 있다.
📝 호스팅사 별 GTM 삽입하는 방법
(1) 카페24: 쇼핑몰 설정 > 기본설정 > 검색 엔진 최적화 > 고급 설정 > 코드 직접입력
(2) 고도몰: 기본 설정 > 기본 정책 > 외부스크립트 관리
(3) 아임웹 (링크)
(4) 식스샵 (링크)
단, GTM은 내 사이트 영역에만 삽입되어 작동하는 코드이므로 내 사이트 내에 열리는 다른 소유의 사이트에 대해서는 추적이 불가능하다.
가장 대표적인 예로는 Npay 버튼을 클릭했을 때 넘어가는 Npay 결제 화면으로, 해당 페이지는 네이버 페이 권한이기 때문에 GTM으로는 정확하게 결제 완료까지 추적이 불가능하다.
대신 Npay 버튼 클릭 값으로 수치를 추측할 수 있다.
예외적으로 카페24처럼 매체와 네이버 간 API로 직접 연동이 되어 있는 호스팅사라면 매체 대시보드에서 API로 받아오는 구매 건수와 결제금액을 확인할 수 있다.
(카페24 <> 메타의 경우)
커머스 사이트라면 기본적을 아래 이벤트를 가장 많이 활용할 것이다.
pageview (페이지뷰)
전자상거래 이벤트의 경우 GA4 매뉴얼 문서에 이벤트 명을 명시해 두었으므로 문서를 참고해서 내 사이트에 필요한 이벤트를 선별 하면된다. (링크)
GTM으로 삽입하는 방식은 크게 (1)페이지 URL과 (2)버튼 클릭 조건으로 삽입할 수 있다.
마티니 아이오 페이지를 예시로 들어보자.
마티니 아이오 홈페이지에 들어가면 상단 바에 'Our Workflow', 'Success Stories', 'Meet Martinee' 탭이 보인다.
만약 방문 유저가 'Meet Martinee' 페이지에 랜딩 했을 때 view_item(상세페이지 조회) 이벤트를 추적하고 싶다면 가장 쉬운 방법으로는 페이지 URL이 변경될 때를 조건으로 설정하는 것이다.
GTM에서 '트리거'는 발생 조건을 의미한다.
우리는 특정 페이지 주소를 조건으로 잡아야 하기 때문에 GTM > 트리거에서 새로 만들기를 클릭한다. 트리거 유형은 'DOM 사용 가능'으로, 특정 페이지 URL이 랜딩 됐을 때만 이벤트가 발동해야 하므로 '일부 DOM 사용 가능 이벤트'로 설정한 후 page path 조건을 걸어둔다.
만약 유저가 'Meet Martinee' 페이지에 랜딩 했을 때가 아닌, 'Meet Martinee' 버튼을 클릭했을 때 view_item(상세페이지 조회) 이벤트를 발동하고 싶다면 트리거를 클릭요소로 바꾸면 된다.
우선은 웹 사이트 상에서 개발자 도구를 연다. 그 후 내가 추적하고 싶은 아이콘(버튼)에 마우스 커서를 갖다 대면 해당 버튼의 html 코드가 같이 표시된다.
개발자 도구에서 보면 해당 버튼의 클래스 이름은 "font-poppins-bold text-base text-white"이고 버튼 텍스트는 "Meet Martinee"임을 알 수 있다. 그럼 우리는 Click Classes와 Click Text를 가지고 GTM에서 트리거 조건을 걸 수 있다.
자, 이제 이벤트 발동 조건을 모두 설정하였으니 이벤트만 설정하면 된다. 이벤트는 GTM의 태그에서 생성할 수 있다. 트리거와 마찬가지로 태그에서 '새로 생성하기'를 클릭하고 이벤트 명을 설정해 준다. 이벤트 명은 내가 대시보드에서 확인할 수 있는 이벤트명과 매체를 명시하는 것이 추후 수정/관리가 용이하다.
GTM은 구글 마케팅 플랫폼으로 GA4와 연동이 되어 있어 어려운 코드가 필요하지 않다.
이벤트 이름과 내가 설정한 meet_martinee_landing_page 트리거를 설정한 후 '저장'을 클릭하면 Meet Martinee 페이지에 랜딩 할 때마다 GA4의 view_item 이벤트가 발동하게 되는 것이다.
트래킹이 필요한 이벤트의 태그 삽입을 완료하면 GTM 컨테이너 상단의 '미리 보기'를 통해 이벤트가 잘 발동되고 있는지 체크를 해보고, 문제가 없다면 '배포'를 클릭하여 실제 사이트에 코드를 배포하면 된다.
January 12, 2024
태그(Tag 혹은 Pixel)는 디지털 마케팅을 하기 위해 데이터를 전송하는 역할을 하는 코드 조각으로 디지털 마케팅의 첫 단추라고 생각하면 된다.
약간의 컴퓨팅 지식(예를 들면 javascript, 웹/앱 구조 등등)이 필요할뿐더러 매체마다 메뉴얼이 다르고 업데이트가 빨라 한 번에 지식을 터득하기가 매우 어려웠다. 국내외 블로그, 매뉴얼 문서, 오프라인 강의 등 닥치는 대로 찾아보면서 공부했었다.
그렇게 한 땀 한 땀 구슬 꿰듯이 터득하고 보니 결국 하나의 매체 혹은 마테크(MartTech, Marketing + Technology) 툴을 활용하기 위한 순서가 크게 다르지 않다는 것을 깨달았다.
보통은 아래와 같은 일련의 순서를 따르게 된다.
📝 연동 플로우
1. 내 사이트/앱 컨디션 점검
2. (웹) GTM 태그 설치 / (앱) SDK 설치
3. QA 및 배포
4. 대시보드 설정
5. 활용하기
5-1. 데이터 분석
5-2. 데이터 시각화
5-3. 다른 마테크 툴 또는 매체와 연동
우선은 내가 분석해 보고 싶은 사이트/앱의 (접근 권한을 가지고 있어야 하므로 보통은 내 서비스의 사이트 혹은 앱)의 현황을 체크해야 한다. 어떻게 사이트를 구축했는지, 개발자의 지원은 받을 수 있는지, 이전에 사이트에 설치해 놓은 다른 분석 툴이나 매체 코드가 있는지 등을 주로 확인한다.
GTM(Google Tag Manager)은 구글에서 2012년에 웹 사이트 추적 코드를 빠르게 삽입하기 위해 론칭한 솔루션으로, 추적 코드를 매우 빠르게 설치하고 쉽게 수정할 수 있다.
웹 사이트는 주로 GTM을, 앱은 SDK를 활용하여 필요한 태그를 설치하면 된다. 단, 어떤 데이터를 추적하고 싶은지 목적을 잘 설정해야 하고 해당 목적에 따라 세부적으로 어떤 유저 행동을 각각 봐야 하는지('이벤트'라고 부른다.) 잘 설계해야 한다.
이렇게 체계적으로 추적할 이벤트를 설계하는 것을 '택소노미'(Taxonomy)라고 한다.
QA(Quality Assurance)는 새로운 코드나 기능을 배포하기 전 해당 코드를 실제처럼 구현해 보고 문제가 있는지 여러 번 확인하거나 모니터링하는 단계라고 보면 된다.
QA 단계가 끝나면 실제 웹/앱 서비스에 신규 코드를 배포하여 반영될 수 있도록 한다. QA 단계에서 테스트를 여러 번 진행했더라도 실제 서버에서 에러가 나는 경우도 많으므로 배포 직후에도 테스트를 해보는 것이 중요하다.
실제 사이트에서 매체나 마테크 툴 연동 코드를 배포하고 나면 해당 매체나 마테크 대시보드에 수치가 찍히게 된다.
이때 각 대시보드에서 설정해야 하는 기본적인 사항들이 있으므로 잘 숙지를 하고 미리 세팅을 해놓아야 한다. 그렇지 않으면 대시보드에 수치가 반영되지 않기도 한다.
기본적으로 제공해 주는 툴을 사용하다 보면 내가 가지고 있는 추가적인 데이터와 연결하여 분석하고 싶거나 다른 부서의 사람들과 함께 활용하거나 보고용으로 시각화하는 작업이 필요하기도 하다.
이때는 빅쿼리, 스노우 플레이크, AWS와 같은 클라우드 서비스와 연동해서 데이터를 추가하고 정제하는 작업을 하거나 태블로, 루커 스튜디오와 같은 데이터 시각화 툴과 연동해서 추가 작업을 한다.
세상에는 많은 마테크 툴이 있지만 사업 규모나 예산에 상관없이 한 개만 선택해야 한다면, GA4(Google Analytics)를 추천하고 싶다.
일단은 무료인 데다가 다른 구글 마케팅 플랫폼과 연동이 쉬워 진입 장벽이 낮기 때문이다. 그리고 GA3에서 GA4로 업데이트 되면서 대시보드 업로드 속도도 개선되었고, 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자들이 비교적 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 시각화 기능도 추가되어서 초기 도입 툴로 좋다. (실제로도 많은 기업들이 초기 도입 툴로 GA4를 많이 활용하고 있다.)
위에 나열한 것과 같이 많은 단계를 거쳐야 하지만 내 사이트를 방문하는 고객들을 분석하고 기본적인 대시보드(리포트)를 만드는 것, 디지털 마케팅의 필수 단계이다. 다만, 관련된 도메인이 많아서 흩어진 자료를 취합하고 이해하는 과정에서 굉장히 시간이 많이 소요될 것이다.
소규모 기업부터 대기업까지 여러 규모의 담당자들을 만나면서 느낀 점은 치열한 경쟁 속에 비즈니스를 성장시키는 것은, 그야말로 전쟁터 같았다. 그 망망대해 같은 전쟁터에서 누군가의 직관적인 '감'으로만 고객을, 그리고 팀원을 설득한다는 것은 매우 불안한 일이다. 그 말을 하고 있는 나 조차도 흔들리기 때문이다.
데이터는 그때마다 등대와 같은 역할을 해주는 것을 많이 보았다. 어디로 나아갈지 확신을, 방향을 가르쳐줬다. 그래서 누구나 데이터를 활용할 수 있고 볼 수 있어야 한다.
어렵지만 어려운 것으로만 남아서는 안되므로, 혼자라도 GA4를 연동하고 루커 스튜디오를 활용해 기본적인 대시보드를 만들 수 있도록 필요한 개념과 과정들을 이 시리즈로 한 번에 끝낼 수 있도록 소개하려고 한다.
January 2, 2024
게임 런칭 후, 규모가 큰 예산을 다양한 매체에 투입하여 빠른 최적화를 위해
MMP(Mobile Measurement Platform)와 광고비 데이터를 매칭하는 일은 게임 마케터들에게는 매일이 도전이다.
성과를 리포팅하기 위해 매일 오전에 엑셀로 기계적으로 해야만 하는 매칭 작업은 정말 번거롭다.
엑셀에서의 작업은 단순하지 않다.
굉장히 많은 시트를 참조하는 수식과 표들이 엄청나게 많다.
아래처럼 데이터가 정리되어 있다면 보는 사람도 힘들다.
이 엑셀에 있는 수 많은 테이블들을 깔끔하게 시각화 대시보드를 만들어서 성과를 볼 수 있는 방법에 대해서 소개하려고 한다.
(다만 약간의 파이썬으로 데이터를 약간 다룰 수 있다면 가능한 수준)
시각화해서 보면 데이터 분석이 용이해져서? 편해서?
대시보드가 마케터에게 필요한 이유는 전체적인 상황을 빠르게 파악해서 문제 발생 시 빠르게 대응하는데 도움을 준다.
엑셀로 시각화 해서 볼 수 있겠지만..
아무래도 BI툴(Business Intelligence Tool)은 데이터가 많아졌을 때와 지표를 복합적으로 다양한 분석 단위와 엮어서 볼 때 힘을 발휘한다고 생각한다.
Looker Studio(구) Data Studio와 빅쿼리(BigQuery)를 활용하여 속도와 효율성을 높일 수 있다.
특히 BI engine이 빅쿼리를 사용하면 빠른 속도로 대시보드를 사용 수 있다.
(대시보드도 데이터 양이 많거나 수식 등이 많아지면 당연히 느려지긴 하지만 엑셀처럼 '응답 없음' 이런 에러는 발생하지 않음)
루커스튜디오에서 BI 엔진이 작동하는지 어떻게 알 수 있는지는 아래 이미지 캡쳐의 번개모양이 표시되고 있다면 지금 BI 엔진이 동작한다는 뜻이다.
빅쿼리는 뭐냐? 데이터 웨어하우스 종류의 하나다. 쉽게 말해 데이터 저장소이다.
우리는 이걸 활용해서 엑셀에 데이터만 모아서 구글 저장소에 던져주면 우리는 데이터 해석만 하면 된다!
광고 데이터 분석에 시간을 더 투입할 수 있다.
게임 성과에 중요한 지표는 ROAS, CPA, NRU, CPI, ROAS D+1, ROAS D+7 , LTV 등이 있다.
이해를 위해 쉽게 설명하면 내가 우리 게임을 위해 10억을 광고비에 투자했을 때, 이 돈이 한 명의 잠재 고객을 데려오기 위해 얼마나 효율적으로 쓰였는지?
신규 유저를 효율적인 단가에 잘 데려와서 우리 게임을 얼마나 오랫동안 즐기고 있는지를 파악하기 위해 숫자로 분석하는 지표다.
이 지표들은 트렌드들을 한눈에 볼 수 있어야 되고 특정 지표가 상승하거나 하락했을 때 원인을 분석 단위(광고 매체, 광고 캠페인, 광고 소재) 등에서 빠르게 찾아낼 수 있어야 한다.
여기 소개드리는 마케팅 대시보드 구축을 위한 데이터 파이프라인은 아래와 같다.
게임 회사들은 대부분 모든 회사들이 MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge 등)를 쓸 것이다.
(보통 대행사들은 광고주 측과 엑셀 파일에 성과를 정리하여 핑퐁 한다)
1. 엑셀 파일에 Raw Data를 수집한다. (MMP, 광고 채널별 데이터) - API를 활용해서 자동으로 데이터를 수집할 수 있지만, 개발자 없이 마케터 혼자 할 수 없다.
2. 데이터 전처리 : 여러 데이터를 네이밍 컨벤션을 기준으로 엮어서(JOIN) 해서 MMP 데이터를 통한 지표와, 광고비, 클릭수와 같은 광고 성과 데이터를 하나의 테이블로 만들어낸다.
3. 전처리한 데이터들을 구글 클라우드 스토리지(GCS)에 파일을 업로드한다.
(여기서 바로 그냥 스프레드시트와 데이터 혼합해서 사용해도 되지 않냐고 할 수 있지만 한 번 해보면 너무 느려서 대시보드를 사용할 수 없을 정도..)
4. 파일을 업로드하면 자동으로 Google Cloud Functions 에서 GCS파일이 업데이트될 때마다 읽어서 빅쿼리에 기존 데이터를 업데이트한다.
5. Looker Studio로 데이터 원본을 만들고 대시보드 구축을 시작한다.
마케터들이 직접 수행 가능한 대시보드 구축 프로세스를 통해 모바일 게임 마케팅에서의 복잡한 데이터 작업을 효율적으로 해결할 수 있다.
Looker Sudio와 BigQuery를 활용해서 빠르게 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
원래는 광고 데이터까지 API를 활용해서 자동으로 데이터를 소싱해서 전처리까지 자동화시킬 수 있으나 개발자와의 소통과 개발 리소스를 실무에서 획득하기가 쉽지 않을 것이다.
하지만 오늘 소개한 방법은 실제 퍼포먼스 마케터들도 충분히 활용 가능한 방법이고 엑셀 내 수많은 시트와 장표 지옥에서 해방되고 싶다면 무조건 시도를 해보면 많은 도움을 받을 수 있지 않을까 생각된다.
December 29, 2023
이 지표는 서비스의 일일 사용량과 참여도를 측정하는 데 유용합니다.
이 지표는 장기적인 사용자 참여와 서비스의 월간 성장을 파악하는 데 도움이 됩니다.
DAU와 MAU는 서비스의 성공과 성장을 측정하고, 전략적 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.
- DAU와 MAU를 통해 사용자들이 얼마나 자주 서비스를 이용하는지 파악할 수 있습니다.
- DAU의 중요성
- MAU의 중요성
- 참고) DAU & MAU
- DAU와 MAU를 시간에 따라 추적함으로써, 서비스의 성장 추세의 변화를 분석할 수 있습니다.
1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.
2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.
"Start Session" Event 정의
A marker indicating the start of a user session.
A session is a period of time that a user has your app in the foreground.
By default, events within 5 minutes of each other are combined into a single session on a mobile app.
On web, events within 30 minutes of each other are combined into a single session.
유저수를 확인하는 것이 목적이므로 Measure 기준을 Uniques로 선택합니다.
3. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 DAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.
1. Amplitude에서 New Chart > Segmentation을 클릭합니다.
2. 이벤트 모듈에서 Amplitude 자동생성 이벤트인 Start Session를 선택합니다.
3. 우측의 Advanced 버튼을 클릭해 Rolling Window를 클릭해줍니다.
월 기준 확인을 위해 기준 day를 30일로 설정해줍니다.
4. 해당 방식을 통해 Amplitude에서 MAU를 확인할 수 있습니다. 추가로 메트릭 모듈에서 날짜 설정을 통해 원하는 기간을 설정하여 확인할 수 있습니다.
