August 26, 2024
에어브릿지(Airbridge)는 데이터 수집부터 마케팅 성과 분석까지 하나의 대시보드에서 진행하는 마케팅 성과 분석 솔루션(MMP)으로, 라스트 터치 어트리뷰션, 멀티 터치 어트리뷰션, 마케팅 믹스 모델링 등 다양한 방법으로 앱과 웹사이트의 마케팅 성과를 함께 분석할 수 있는 통합 마테크 솔루션입니다.
오늘날 MMP 솔루션은 광고주들에게 필수적으로 사용되고 있습니다. 에어브릿지 역시 그 중 하나로, 별도의 연동 없이 통합된 데이터 분석과 어트리뷰션이 가능한 것이 강점입니다.
에어브릿지의 이벤트 구조는 타 플랫폼에 비해 비교적 복잡하기 때문에 이전에 GA4 및 타 분석 솔루션만을 사용하다 에어브릿지를 처음 접했다면 다소 혼란스러울 수 있습니다. 저 역시 꽤 헤맸던 것 같습니다.
이러한 계기로 에어브릿지 택소노미를 설계할 당시 이벤트 구조를 이해하는 데 실제로 도움이 됐던 자료들과 GA4의 구조를 비교하여 전체적인 구조를 설명드리고자 합니다.
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에어브릿지의 이벤트 및 어트리뷰트 호출 코드의 작성 방법은 아래 세 가지 경로를 통해 확인하실 수 있습니다.
1. 에어브릿지 유저 가이드(Airbridge Help Center)
유저 가이드를 통해서도 코드를 작성하는 데에는 문제가 없지만 2번 자료의 코드 구조가 비교적 효율적이므로 가급적 2번 자료를 참고하시는 것을 권장드립니다.
2. AB180 깃허브(Github)
1번 유저 가이드의 코드 예시 보다 더욱 상세한 전체 코드를 확인하실 수 있습니다.
3. 유저 가이드 및 에어브릿지 공식 문서(Data Spec)
에어브릿지에서 제공하는 Event와 Attribute의 목록과 상세 정보들을 확인하실 수 있습니다.
에어브릿지 이벤트 구성 요소에는 카테고리(Event Category), 액션(Event Action), 라벨(Event Label), 밸류(Event Value), 어트리뷰트(Attribute), 트리거(Trigger)가 있습니다.
다소 복잡해 보이지만 조금만 들여다보면 이해하기 쉽습니다.
위 이벤트 구성 요소의 개념들이 조금 생소하신 분들은 GA4의 예시로 보면 이해하기 쉽습니다.
(GA4의 Metrics & Dimension에 대한 기본 개념이 궁금하신 분들은 관련 자료를 참고해 주세요)
- GA4 보고서
- Airbridge 보고서
GA4의 측정기준(Dimensions)이 에어브릿지의 카테고리, 액션, 라벨의 역할을 하고,
측정항목(Metrics)이 에어브릿지의 밸류의 역할을 한다고 비교해 볼 수 있습니다.
예를 들어, 의류를 판매하는 모 기업의 마케팅 담당자가 구매 이벤트 발생 시 아래와 같은 항목들의 데이터를 수집한다고 가정합니다.
Purchase
모두 시맨틱 어트리뷰트로 수집 가능한 항목들이지만 어트리뷰트의 경우 에어브릿지 리포트에서 확인할 수 없기 때문에 CDP와 같은 고객DB에 접근하거나 별도의 솔루션으로 전처리하여 확인해야 합니다. 이런 경우 유용하게 쓰일 수 있는 항목이 액션과 라벨입니다.
만일 자주 사용하는 어트리뷰트 항목을 에어브릿지의 리포트와 대시보드에서 활용하고자 한다면 어트리뷰트 항목을 액션과 라벨에 세팅하여 어트리뷰트에 대한 데이터를 리포트에서도 확인할 수 있습니다.
다시 말해, 1개의 카테고리와 2개의 어트리뷰트(액션, 라벨)에 대한 통계를 에어브릿지의 리포트와 대시보드에서 쉽고 빠르게 확인할 수 있습니다.
아래 이미지는 스탠다드 이벤트 중에서 일정 예약 이벤트(airbridge.subscribe)의 예시입니다. 일정을 예약한 지역은 액션 또는 라벨로 수집할 수 있으며, 시맨틱 어트리뷰트를 활용하면 예약한 ID(scheduleID)와 예약일시(datetime)를 수집할 수 있습니다.
밸류는 에어브릿지 이벤트가 수집한 숫자를 계산에 이용하기 위해서 선택해야 하는 구성요소입니다. 에어브릿지 이벤트의 밸류로 수집된 숫자만 계산에 이용할 수 있습니다. 밸류로 소수점 9자리 이하 숫자까지 수집할 수 있습니다.
예를 들어, 레비뉴 리포트(Revenue Report)에서 판매한 제품의 가격을 더해 전체 판매 가격을 계산하거나 디지털 서비스의 구독료를 전부 합해서 전체 구독료를 확인하기 위해서는 밸류를 반드시 이벤트 구성요소로 사용해야 합니다.
또한, 밸류로 수집된 데이터는 밸류로 수집된 다른 데이터와 계산할 수 있습니다. 액션이나 라벨로 수집된 데이터는 계산에 활용할 수 없습니다. 그러나 이벤트 발생 횟수는 밸류 사용 여부와 상관없이 확인할 수 있습니다.
예시) 구매 완료 이벤트
위 예시와 같이 액션과 라벨, 밸류 모두 숫자로 수집한다고 하더라도 밸류로 수집한 데이터만 계산할 수 있으며, 액션과 라벨로 수집한 데이터는 계산할 수 없습니다. 예시에서는 구매 완료 이벤트의 밸류로 수집한 데이터를 더해서 30,000이라는 수치를 얻을 수 있습니다.
매출 관련 데이터는 속성으로 수집하는 것이 일반적이나, 에어브릿지의 경우에는 Attribute가 아닌 Value로 수집합니다. 즉 밸류에는 보통 구매액이 들어가고, 어트리뷰트에서는 기타 정보들을 수집합니다.
Semantic Attribute로 사용할 수도 있지만, Actuals Report나 Revenue Report에서는 이벤트 밸류에 Semantic Attribute의 isRevenue 값을 True로 설정한 카테고리(이벤트)로부터 발생한 매출액(Value 값)을 기준으로 확인하기 때문에 이는 적절하지 않습니다. (설정 가능한 Revenue 이벤트 수: 최대 5개)
Revenue 이벤트를 설정할 때 한 가지 유의할 점은 Revenue의 구조가 다양한 서비스일 경우(전환 포인트: 포인트 충전, 제품 결제, 광고 충전 포인트 등), Revenue Report에서 확인할 최종 전환 기준 한 가지를 선정하셔야 합니다.
만일 아래와 같이 구매 완료 시 2개의 매출 관련 이벤트가 동시에 호출되고 2개의 이벤트 모두 Revenue 이벤트로 설정한 경우 중복집계가 될 수 있기 때문입니다.
예시)
- 주문 완료 이벤트 발생 시 단위별 이벤트 동시 호출
매출액 집계 기준을 제품 단위로 볼지, 주문서 단위로 볼지 결정하고 결정된 하나의 카테고리(이벤트)에 isRevenue를 세팅해야 중복집계를 방지할 수 있습니다.
따라서 Revenue로 집계할 이벤트와 기타 매출 관련 데이터를 집계해야 하는 이벤트를 별도로 관리하시는 것을 권장드립니다.
각 카테고리(이벤트)에는 다양한 속성 정보가 수집되는데, 플랫폼마다 정의하는 '속성명'이 상이합니다. GA의 경우 Parameter, 에어브릿지의 경우 Attribute로 정의합니다. 이벤트(카테고리)명 역시 GA4의 경우 Event, 에어브릿지의 경우 Standard Event라고 정의합니다. 각 플랫폼별로 기본적으로 제공되는 속성들이 있으며, 에어브릿지의 경우 Data Spec에서 확인이 가능합니다.
Airbridge Event
Airbridge Attribute
따라서 데이터의 수집 구조를 충분히 고려하여 분석 환경을 구축해 놓는 것이 좋습니다.
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August 21, 2024
지난 편에서는 각 솔루션별 데이터 수집 방법(바로가기)에 대해서 알아보았습니다.
1. Third Party 데이터 수집 자동화
2. 수집된 데이터 전처리하기
3. 시각화하기
이번에는 수집된 데이터를 활용하여 어떻게 전처리 해야 되는지 알아보겠습니다.
각 데이터 셋들은 분석하려는 차원(dimension)을 기준으로 집계(group by)를 통해서 동일한 형태로 전처리한 후 조인 연산을 통해 데이터를 통합하는 과정이라고 생각하시면 됩니다.
마케팅 성과를 분석하기 위해서 필요한 데이터 다음과 같습니다.
Dimension : 날짜(일별), 유입소스(GA4 = utm_source, Appsflyer = Media_source), 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
GA4가 웹, 앱 모두 트래킹을 할 수 있지만 WEB은 GA4, APP은 MMP로 성과를 합쳐서 보실 겁니다.
GA4, Firebase는 앱과 웹 내 고객 행동 분석에 주로 쓰이는 툴이고 MMP 는 광고 성과를 측정하는 툴이니깐요
그러면 이렇게 됩니다.
<GA4 데이터 집계> - WEB
Dimension : 날짜(일별), 세션 소스, 캠페인
Metric : 구매수, 매출
<MMP 데이터 집계> - APP
Dimension : 날짜(일별), Media_source, 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
집계된 두개의 테이블을 UNION 다시 한번 집계를 해줍니다.
이렇게 하면 집계된 웹앱 데이터 통합이 되었습니다. (MMP 데이터 전처리 과정은 생략)
Dimension : 날짜(일별), Media_source, 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
브레이즈 커런츠(braze currents)데이터는 유저 인게이지먼트 데이터입니다.
여기에는 유저별로 어떻게 우리 서비스로 참여를 하고있는지를 기록한 데이터들이 기록되어 있으니 메시지 발송 수단별로 노출, 클릭 성과들이 들어있습니다. 하지만 우리는 성과(구매) 판단은 MMP, GA4로 해야 하므로 서로 다른 데이터들을 어떻게 통합해서 볼지를 알아보겠습니다.
커런츠 데이터는 아래와 같이 구성이 되어있습니다.
위와 같은 데이터를 일자, 메세지 발송 타입, 캠페인 or 캔버스별 발송수, 노출수, 클릭수 데이터를 집계를 하기 위해서는 유니크한 ID를 나타내는 차원 데이터를 만들어 줘야 합니다.
동일한 유저라도 캠페인, 캔버스, 베리에이션 등 다양한 형태로 타겟이 될 수 있으므로, 아래와 같이 유니크한 차원 데이터를 만들기 위해 새로운 아이디를 생성합니다. (해당 아이디는 발송 타입별로 카운트하기 위해 활용됩니다.)
차원의 이름은 원하시는대로 명명하시면 되고 저는 user_id_dispatch_id 이렇게 명명하였습니다.
-- 태블로 계산식
IFNULL([User Id],'') + '-' +
IFNULL([Campaign Id],'') + '-' +
IFNULL([Message Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Step Message Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Dispatch Id],'')
다음으로 캠페인 단위로 성과를 집계할 예정이기 때문에 캠페인 차원을 만들어줘야 합니다.
왜냐하면 브레이즈에는 캠페인과 캠버스로 나뉘는데 campaign_name 값이 존재하면 canvas_name 이 빈값이고 거꾸로 canvas_name 값이 존재하면 campaign_name이 빈값이기 때문입니다.
-- 태블로 계산식
IFNULL([Campaign Name],[Canvas Name])
{send_type}_click 이런 식으로 차원 이름을 명명하고 아래와 같은 태블로 계산식으로 차원을 만들어줍니다.
이렇게 되면 email_click, push_click, in_app_message_click 이벤트별로 ID(user_id_dispatch_id)를 생성됩니다.
-- 태블로 계산식
{ FIXED [user_id_dispatch_id],[Event Type] : COUNTD(IF CONTAINS([Event Type], 'inappmessage_click') THEN [user_id_dispatch_id] END)}
최초에 S3에 적재된 currents 데이터(avro 파일)를 DW에 적재할 때 파일별 Event 구분을 위해 Event_Type 칼럼을 생성하였습니다. (이전 글을 참고해 주세요)
['users.messages.email.Open.avro',
'users.messages.email.Click.avro',
'users.messages.pushnotification.Send.avro',
'users.messages.inappmessage.Click.avro',
'users.messages.email.Delivery.avro',
'users.messages.pushnotification.Open.avro',
'users.messages.inappmessage.Impression.avro']
-- 태블로 계산식
IF CONTAINS([Event_Type], 'email') then 'email'
elseif CONTAINS([Event_Type], 'push') then 'push'
elseif CONTAINS([Event_Type], 'inappmessage') then 'iam' end
이제 집계를 위한 전처리는 완료되었습니다(세세한 전처리 과정은 생략됨)
이제 위에서 만들었던 차원을 가지고 집계를 합니다.
일자별, send_type, campaign/canvas, device_category 별 오픈, 클릭, 노출, delivery 데이터는 아래와 같이 집계되었습니다.
통합된 GA4 / MMP 데이터와 커런츠 데이터를 통합해야 되는 과정이 또 남았습니다.
어떻게 이 두 데이터를 엮어야 될까요?
조인키를 위에서 집계한 차원 데이터로 잡고 Full Outer Join으로 데이터를 조인합니다.
이유는 특정 날짜에 브레이즈 커런츠 데이터는 존재하는데 성과 데이터(GA4, MMP) 데이터가 존재하지 않는다면 매칭될 수 없으니 누락이 되어버립니다. 거꾸로 성과 데이터(GA4, MMP) 데이터가 존재하는데 브레이즈 커런츠 데이터가 존재하지 않을 경우 누락이 되어버리기 때문입니다.
광고 성과 데이터 전처리하는 예시를 통해 Full Outer JOIN 이 어떻게 데이터를 처리되는지 예시를 통해 잠깐 확인해 보겠습니다
2024년 1월 1일 twitter 채널의 e 캠페인에서 비용이 1000원 소진했습니다. 그런데 GA4, MMP 데이터에는 해당 광고 채널의 캠페인에서 전환이 아예 일어나질 않았습니다. 하지만 비용이 발생했기 때문에 이 데이터를 버릴 수는 없겠죠? 무조건 살려야 됩니다.
거꾸로 광고 데이터에서 비용은 발생하지 않았는데 Attribution Window로 인해 전환이 발생했습니다. 이것도 버릴 수 없겠죠?
이 두 데이터에서 LEFT JOIN 또는 RIGHT JOIN을 수행하게 되면 조인키에 대응하지 않은 데이터는 매칭이 안되어 누락이 되어 버립니다. 이를 방지하기 위해서 INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER 조인 집합을 생성하는 FULL OUTER JOIN을 수행합니다.
결과를 보면 각 테이블의 모든 데이터들이 출력이 되는 걸 알 수 있습니다.
본론으로 돌아와서!
Full Outer Join을 수행하기 전에 앞서 GA4, MMP 데이터를 합친 후 우리는 CRM 데이터만 필요하기 때문에 CRM 데이터만 필터를 합니다.
이제 Braze Current 데이터와 성과 데이터(GA4, MMP)를 날짜, 유입소스명, 캠페인명을 조인키로 두고 Full Outer Join 을 수행합니다.(분석하고자 하는 차원데이터가 추가로 더 있다면 추가로 필요한 차원도 조인키로 활용하시면 됩니다.)
이와 같은 방식으로 Paid 성과 데이터를 전처리 할 때도 위와 같은 방법으로 수행하면 됩니다.
데이터를 전처리 할 때 중요한 건 분석하고자 하는 결과물을 먼저 그려본 뒤에 결과를 도출하기 위해서 각 테이블을 어떻게 만들어 갈 것인지 생각하면서 만들어가면 됩니다. 실제로 전처리하다 보면 자잘하게 처리해야 되는 부분이 상당히 많습니다.
특히 데이터를 통합하기 위해서는 무엇보다 네이밍 컨벤션이 가장 중요한 점은 강조하지 않을 수 없습니다.
데이터 수집까지 잘했는데 캠페인 네이밍 컨벤션이 서로 다르다?.. 데이터 통합은 불가능합니다..
네이밍 컨벤션은 말 그대로 명명 규칙입니다.
위에서 언급한 대로 우리가 데이터 통합을 위해 차원 데이터를 조인키로 활용한다고 했었는데 캠페인 차원이 MMP, GA4, Braze or 광고 데이터가 모두 다르면 안 되겠죠? 아래와 같이 통일을 시켜야만 데이터를 연결할 수 있습니다.
여기까지 마케팅 데이터 수집부터 전처리 과정까지 알아보았습니다.
다음 글에서는 이 데이터를 활용해서 시각화 하는 방법을 살펴보겠습니다.
August 6, 2024
행사명 : Maritnee 2024 Recap 행사
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 8월 20일 화요일 오후 3시
대상:
MGS 2024에서 진행했던 마티니 & AB180 & Snowflake의 세션을 한 번에 확인해보세요.
CRM과 그로스 마케팅을 바탕으로 마티니가 직접 경험하고 이끌었던 실제 성공 사례, AB180의 마케터를 위한 SKAN 활용법과 Snowflake의 마케팅 데이터 클라우드로 비즈니스 성장을 가속화하는 방법을 공유합니다.
MGS 2024 현장에서 공유해드린 마케팅 인사이트와 성공 사례에 대해 확인할 수 있는 기회를 놓치지 마세요!
15:00 - 15:15 Martinee Marketing Intelligence 2024 | 이선규 Martinee CEO
15:15 - 15:45 버거킹도 Amplitude를 쓴다고? 어떻게 쓰는데? | 이재철 Martinee Growth Team Lead
15:45 - 16:15 "우리 잘하고 있는건가?": CRM 마케터들이 궁금해하는 고민과 해결방안 | 이건희 Martinee CRM Team Lead
16:15 - 16:25 Break Time
16:25 - 16:55 iOS 마케터를 위한 SKAN 100% 활용하기 | 한예선 Airbridge & AB180 Business Development Manager
16:55 - 17:25 감'이 아닌 '데이터'로 : Snowflake로 데이터 기반 인사이트 발견하기 | 이수현 Snowflake Tech Evangelist
17:25 - 18:00 Networking & QnA
- 자리가 한정되어 있어 별도로 선정 안내를 드릴 예정입니다.
- 주차권 제공 가능하며 리셉션 데스크 문의바랍니다.
- 참석자분들에게 간단한 음식이 제공됩니다.
August 2, 2024
7월 31일, 코엑스 그랜드볼룸 & 아셈볼룸에서 AB180이 주최한 국내 최대 마케팅 컨퍼런스 MGS 2024가 개최되었습니다.
23년에 이어 마티니가 참여한 MGS 2024에서는 CRM 마케팅에서의 고민과 마티니가 경험하며 체득한 해결방안과 인사이트와 더불어 버거킹의 Amplitude 도입부터 세부적인 단계별 과정을 소개드리고 쏘카와 함께 Braze를 활용한 크로스 셀링 전략과 초개인화 CRM 마케팅 성공 사례를 3개의 발표 세션을 통해 공유하는 자리였습니다.
MGS 2024에서 진행했던 마티니 세션들을 살펴볼까요?
마티니 CRM팀은 KFC, 이랜드 폴더, 콘텐츠웨이브, 뮤직카우, 레브잇, 발란, 딜라이트룸 알라미, 오늘의집, 버거킹 등 무수히 많은 국내 유명 기업과 함께 협업하며 Braze를 200% 활용하고 CRM 인사이트를 확장시켜 왔는데요.
지금까지 수많은 CRM 캠페인을 실행하고 경험하고 겪었던 CRM 마케팅에서의 고민들과 그에 따른 마티니만의 해결방안을 CRM팀 리더 건희님이 발표 세션에서 공유해드렸습니다.
개인화
개인화로 어떤 걸 할 수 있어요?
➡️ 개인화의 3단계 Level과 함께 마티니가 실제 적용해본 CRM 사례를 바탕으로 개인화로 가능한 부분을 설명해드렸습니다.
분석
CRM 성과 어떻게 분석하는 것이 좋을까요?
➡️ 증분 분석과 PA 솔루션 활용으로 오로지 마케팅 활동이 만들어준 ‘진짜’ 성과를 찾는 방법을 알려드렸습니다.
연계활용
PA나 MMP랑 연계하면 뭘 할 수 있나요?
➡️ 각 솔루션의 역할과 CRM 솔루션과의 연동 케이스들을 기반으로 PA 및 MMP 솔루션과 연동 활용 시 가능한 점들을 설명드렸습니다.
테스트
모수가 너무 적은데 의미 있을까요?
➡️ 모수 크기 계산과 카이 제곱 검정식을 바탕으로 적절한 모수와 전환율을 확인하는 방법을 공유해드렸습니다.
도입
Braze 도입, 어느 정도 걸려요?
➡️ 도입 시작부터 첫 캠페인 런칭 기준 도입기간과 컨설팅 유무에 따른 비교을 통해 소요 기간을 알려드렸습니다.
기술적 구현
개발 지원을 못 받아서 못 하는게 많아요.
➡️ 개발 의존도를 낮춰주는 Braze의 3가지 강력한 주요 기능을 소개해드리며 개발 지원없이 가능한 CRM을 사례를 통해 설명해드렸습니다.
마티니는 버거킹의 Amplitude 도입부터 사용, 그리고 Braze 연계 활용까지 함께 하였는데요.
온오프라인이 모두 중요한 버거킹의 경우 디지털 플랫폼 활용도가 높기에 Amplitude 도입을 5단계의 체계적인 절차를 바탕으로 진행하였고 그에 따른 각 단계별 키 포인트들을 공유해드렸습니다.
1. Planning
5. Go-Live
활용 단계에서는 구매 횟수별 고객 특성과 구매 시간대별 고객 특성 2가지로 나누어 쿠폰 사용 패턴을 분석한 과정과 AARRR 지표 설계에 따른 세부 기준, 유저 코호트와 같은 지표 분석 과정, 가설 도출부터 A/B 테스트 설계까지 버거킹과 함께한 상세한 내용들을 설명해드렸습니다.
고객 행동 중 구매 시간대에 따라 고객의 특징이 다르게 나타난다는 점을 확인할 수 있었고 얼마나 차이가 있는지 Amplitudfe 코호트 차트 기능을 활용하여 분석하였습니다.
분석한 내용을 바탕으로 Braze에서 약 48개의 코호트 그룹을 나누어 최적 시간대와 메시지 테스트를 진행하여 결과적으로 성과를 개선시킬 수 있었습니다.
쏘카는 기존 카셰어링에서 작년부터 숙박 서비스까지 비즈니스를 확장시키며 마티니와 함께 Braze를 잘 활용하여 체계적인 캠페인 관리 시스템을 구축해왔습니다.
해당 세션에서는 우천 시 서비스 이용이 활발해지지 않는 서비스 특성을 고려한 쏘카만의 캠페인 사례와 숙박 서비스로 범위를 확장하며 각 타겟의 반응을 확인하며 메시지 발송 대비 전환률을 상승시킨 전략들을 확인할 수 있었습니다.
CRM 마케팅에서 개발 지원없이 섬세한 캠페인 전략을 구사하기가 어려울 수 있는데요. 쏘카가 마티니와 함께 개발자 도움 없이 Braze Connected Content 기능을 활용하여 초개인화 메시지를 구현했던 과정도 상세하게 설명해드렸습니다. 기술 구현이 필요한 항목을 점검하고 오픈데이터와 Braze Liquid 및 Connected Content 기능을 활용한 케이스를 공유하며 어떻게 크로스셀링 전략을 성공적으로 이끌었는지 공유해드린 시간이었습니다.
놓치면 후회하는 마티니와 쏘카의 CRM 협업 사례, 8월 13일 Recap 행사에서 확인하실 수 있습니다.
이번 MGS 2024에서는 마티니가 부스를 운영하여 풀스택 마케팅 도입 컨설팅 서비스에 대해 상담 서비스를 제공해드리고 보다 자세하게 설명드릴 수 있도록 하였습니다.
캡슐 뽑기를 통해서 마티니 스티커와 에코백 굿즈를 나눠드렸습니다.
마티니는 세 가지 분야의 전문가들이 모여 유기적으로 협업하며 다양한 문제를 해결하고 있습니다.
버거킹과 쏘카 사례에서 보여드린 것처럼 데이터·프로덕트 분석, KPI 대시보드 설계와 제작, 데이터 파이프라인 활용, CRM 택소노미(Taxonomy) 및 프로모션 설계, MMP 설치와 점검, 퍼포먼스 마케팅 미디어 믹스까지, 각 분야의 전문가들이 모여있는 마티니와 함께 비즈니스 성공을 실현해보세요.
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.
관련 주제는 내용이 많기도 해서 3개로 나눠서 발행할 예정입니다.
이번 편에서는 MMP(AppsFlyer), GA4, Braze 데이터 수집을 자동화 시키는 프로세스를 설명해보려고 합니다.
데이터를 적재하고 시각화까지의 프로세스를 간단하게 도식화하면 아래와 같습니다.
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..
브레이즈 어드민에서 아래처럼 어떤 데이터를 보낼지 선택해서 어디에 저장할지 S3, Cloud Storage, Azure Blob Storage 중 선택해서 적재를 시작합니다. (가이드 링크)
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.
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.
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.
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)
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.)
GA4 빅쿼리는 실무에서 쓰고 있는 조직이 있나 싶을 정도로 .. 사용하기가 좀 꺼려집니다. 원시 데이터라서 데이터 가공의 자유도가 엄청나게 높지만.. 집계를 하는 입장에서는 굉장히 머리 아픕니다. 정합성을 어디다가 맞춰야 되는지..
그래서 광고 데이터 성과를 집계할 때는 특별한 이유가 없다면 GA4 API 데이터를 소싱하는 게 정합성 의심의 여지가 없기 때문에 무조건 낫다고 봅니다.
GA4 데이터를 소싱할 때 진짜 진짜 주의해야 할 점이 바로 샘플링입니다.
샘플링 진짜 …. 데이터량이 많으면 더 심해집니다.
GA4 API 를 14일치만 호출해도 샘플링된 양이 상당합니다.
GA4 Query Explorer 에서도 조회해도 어드민이랑 큰 차이가 있어서 구글 측에 문의를 해보니 여기도 데이터 조회 일자 범위가 넓으면 샘플링이 적용된다고 합니다. 추후에 해당 이슈 해소하겠다고 합니다.
일단 우리는 샘플링 되지 않을 정도의 날짜 범위로 api 를 호출해서 적재를 하는 것이 좋습니다.
이번 편은 마케팅 데이터 수집 자동화에 대해서 알아보았고 다음 편에서는 인사이트 도출을 위한 데이터 전처리 방법에 대해서 알아보겠습니다!
July 1, 2024
구글 애널리틱스와 앰플리튜드의 기능, 추적 방식, 분석 항목, 의의와 장단점, 담당자를 비교하자면 하단과 같습니다. 해당 내용의 이해를 위해 차근히 퍼포먼스마케터, 그로스마케터의 직무 요건에서부터 왜 애널리틱스가 중요한지(GA든 Amplitude든) 알아보도록 하겠습니다.
마케터로 생각하는 직무는 주로 퍼포먼스 마케터일 것입니다. 퍼포먼스마케터, 소위 퍼포마는 브랜드나 대행사(에이전시)에서 마케팅 전략을 수립하고 미디어믹스를 짜고 (매체 별/광고 상품 별로 얼마나 쓸 건지를 짜는 것) 이후 해당 미디어믹스에 따라 광고를 집행한 후에 광고 성과를 관리합니다.
그렇다면 퍼포마의 채용 공고를 분석해 보겠습니다. 퍼포먼스 마케터의 직무 요건 및 우대 사항에는 Google Analytics와 Amplitude가 꽤 자주 등장합니다. 심지어 데이터 분석가 직무에도 있네요. 왜일까요?
한 건의 전환이 일어나기까지, 한 명의 사용자에게 노출되는 광고는 수도 없이 많습니다. 마케팅을 열심히 할수록 그렇습니다. 사용자가 1) 인스타그램 광고도 볼 거고, 2) 유튜브 콘텐츠를 봤을 수도 있고, 3) 카카오 배너 광고를 봤을 수도 있고, 4) 네이버 검색 광고를 봤을 수도 있습니다. 이렇게 수많은 광고 매체를 거쳐, 한 건의 전환이 일어났을 때 가장 중요한 질문은 무엇일까요?
다수의 광고 매체들은 다 자기가 기여를 했다고 말합니다. 그래서 광고 관리자로만 광고 성과를 보면 과도하게 성과가 집계될 수밖에 없고, 중복 집계될 수밖에 없는 것입니다.
일주일 안에 저 광고 매체들에 다 노출되었던 사용자가 전환을 했다고 가정해 볼까요? 그렇다면 기여 기간은 7일인 것이고 (광고 매체의 성과를 인정해 주는 기간) 노출된 매체는 4개, 그중 유상(Paid) 광고 매체 3개입니다. (유튜브 콘텐츠는 자사의 브랜딩이었다고 하면요.)
그럼 그중 누가 이 전환의 성과를 가져갈까요?
이렇게 광고 성과의 기여값을 보다 정확하게 측정하기 위해서 Attribution Tool(어트리뷰션툴), Analytics(애널리틱스)가 존재합니다. Web Analytics로 가장 유명한 것이 구글 애널리틱스인 것이고요.
글의 초반 앰플리튜드 vs 구글애널리틱스 비교표에서 언급했었죠. 구글 애널리틱스는 이처럼 광고 매체들의 전환값의 기여도를 측정하여 마케팅을 효율화하는 것을 목적으로 많이 활용합니다.
여기서 또 하나 짚어야 할 것이 있습니다. 그 광고, 클릭하면 어디로 가나요? 클릭해서 이동한 페이지에서 보통 전환이 일어날 테니까요.
마케팅 캠페인이 '웹'에 치중되어 있을 때는 구글애널리틱스의 시대였습니다. 그렇지만 '앱'이 뜨기 시작하고 앱마케팅이 활성화되면서 구글애널리틱스 또한 한계에 부딪힙니다.
웹으로 랜딩 된 후 구매라는 전환 행동이 일어날 때 구글 애널리틱스는 Last touch 기여 설정에 의해서, 해당 전환의 성과는 '페이스북'에게 있다고 측정했습니다.
그런데 웹 랜딩 이후 앱 설치가 진행되고 앱에서 구매가 일어나면 어떻게 될까요? 사용자의 흔적을 파악할 수 있던 utm (광고 매체의 소스값)이 유실되며 광고 매체의 성과를 잡지 못하고, organic (자연 유입)으로 측정하게 됩니다.
cf. 여기서 utm의 광고 매체 소스값이란...?
구글에 나이키를 검색하면 '스폰서' 광고로 나이키가 뜹니다. 이걸 클릭하면 url이 이렇게 나옵니다.
https://www.nike.com/kr?utm_source=Google&utm_medium=PS&utm_campaign=365DIGITAL_Google_SA_Keyword_Main_PC&cp=72646825390.... > utm_source=Google이라고 알려줍니다. (소스값) utm_medium=PS라고 알려줍니다. (매체) 이 두 개의 조합을 광고 매체의 소스값이라고 합니다.
그래서 앱 마케팅이 중요해질수록 MMP와 PA의 인지도 또한 높아질 수밖에 없습니다. MMP는 Mobile Measurement Partners로 앱스토어에 SDK를 붙여 앱 설치 성과를 측정해 주는 솔루션을 말하고, PA(Product Analytics)는 이러한 MMP들을 연동하여 앱 설치 성과를 분석할 수 있도록 도와줍니다.
서비스가 Web 위주인 경우 구글애널리틱스만 사용해도 충분합니다. 다만 App 위주인 경우 App 설치 성과를 분석하는 MMP (Appsflyer, Adjust, Airbridge 등)와 Web to App을 추적하고, App 내 사용자 행동을 분석하는 PA(Amplitude, Mixpanel 등)가 필요합니다!
풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오
May 29, 2024
행사명 : Braze Personalization Master Class 세미나
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 5월 29일 수요일 오후 7시
초청 대상:
이번 세미나의 경우, 직접 Braze 개인화 기능을 활용하고 실무에 적용해보실 수 있도록 직접 실습을 진행하였으며 각 자리에 모니터를 배치하여 충분히 따라오실 수 있게 했습니다.
수강자분들이 배우신 내용을 복습하실 수 있도록 강의자료를 현장에서 공유해드렸고, 해석본까지 세션 종료 후에 추가 공유해드렸습니다.
첫 번째 Step인 개인화 태그는 Braze에 유저별로 다르게 수집된 데이터를 메시지에 적용하여 개인화된 메시지를 보낼 수 있게 해주는 역할을 합니다.
개인화 태그 적용 가능 영역은 문구 입력부분과 이미지 영역, 랜딩 영역, 키값 영억(Key-Value Pair) 4가지로 구분되어 있으며, 데이터 타입 (Data Type)별로 Braze에서 가지는 특성이 다릅니다.
이처럼 데이터 타입에 따른 특성이 다르기 때문에 잘 숙지해야 합니다.
개인화 태그의 역할과 기능을 이해하고 나서 본격적인 개인화 기능을 학습하기 위해 Liquid 구문에 대해 배워보았으며 Braze에서 다양한 조건별 메시지 설정이 가능합니다.
원하는 Depth에 따라 제품 카테고리를 구분해서 발송하거나, 쿠폰 만료 하루 전 안내 메시지를 발송하거나, Braze 카탈로그를 활용한 추천 기능을 구현하는 등 설정한 메시지 내 변수를 지정하고 호출하는 과정에서 실제로 어떻게 출력되는지 이해하실 수 있도록 다양한 Liquid 활용 사례를 통해 설명해드렸습니다.
마지막으로 Braze 커넥티드 콘텐츠 (Connected Contents)의 개념과 활용방법, 사례에 대해 배워보았습니다.
커넥티드 콘텐츠는 API를 호출(request)하고 그에 대한 응답값(response)을 받아와 메시지에 활용할 수 있는 Braze의 강력한 개인화 기능입니다.
데이터 베이스로부터 요청한 Data값을 받아온 API를 호출하는 방식이기에 커넥티드 콘텐츠의 기본 문법을 정확하고 올바르게 숙지해서 입력해주어야 합니다.
커넥티드 콘텐츠 기능 사용에 적절한 상황들도 Liquid 세션과 마찬가지로 다양한 사례들과 함께 살펴보았습니다.
Braze와 Martinee가 야심차게 준비한 CRM 커뮤니티는 Braze 뿐만 아니라 다양한 CRM 툴에 관련된 내용이나 CRM 마케팅을 하면서 생기는 궁금증과 인사이트를 원활하게 공유하고 소통하기 위한 공간을 마련하고자 소개드렸습니다.
소통 및 공유에 있어 불편함이 없도록 참여자 ‘익명’으로 운영될 예정입니다.
CRM 커뮤티니 신청 링크는 세션에 참여해주신 분들께 공유드렸고 추가로 참석하지 못하신 분들께서는 아래 링크를 통해 신청하실 수 있습니다 😊
마티니가 Braze를 활용하는 방법을 아낌없이 공유해드리는 세션에서 CRM 스킬을 업그레이드 하고 싶으시다면 7월에 진행 예정인 Braze Personalization Master Class Advanced 세미나에 신청하세요!
(자리가 한정되어 있습니다!)
마티니가 여러분의 비즈니스 성공을 위해 언제나 함께 합니다.
May 20, 2024
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*본 게시물은 원시그널 OneSignal의 기능을 중심으로 작성되었습니다.
모바일 앱의 성공을 단순히 매출로만 측정하는 경우가 많아요. 하지만 지속 가능한 비즈니스의 진정한 지표는 사용자가 돈을 어떻게 쓰는지보다 시간을 어떻게 쓰는지에 달려 있어요. 사용자는 앱을 사용할 때마다 소중한 데이터를 제공하죠. 이를 통해 문제점과 성공 요인을 발견할 수 있어요. 사용자 행동를 분석하면 매출 보고서보다 더 정확하게 앱의 상태를 진단할 수 있답니다.
사용자 행동을 추적하는 것은 단순히 참여율을 측정하는 것보다 더 복잡해요. 단기 유지율, 네비게이션 패턴, 오류 보고서 등을 포함해야 하죠.
모바일 메시지 캠페인은 사용자와 소통하는 주요 방법이자 효과를 측정하는 명확한 지표예요. 대부분의 모바일 분석 도구에서 전환율 추적 기능을 제공하지만, 클릭률은 추적하기 어려울 수 있어요.
OneSignal 같은 모바일 메시지 분석 도구를 사용하면 Confirmed Delivery 기능을 통해 실제로 알림을 받은 기기만을 추적해요. 더 정확한 클릭률 측정을 통해 앱 내 광고 배치를 최적화하고, 사용자가 어디서 이탈하는지 파악할 수 있어요.
주요 기능에 대한 이벤트 추적을 구현하고, 각 기능과 관련된 다양한 행동을 구분하기 위해 고유한 이벤트 이름을 사용해야 해요. 또한 모바일 히트맵 도구를 사용해 스와이프와 탭 같은 제스처를 시각화할 수 있어요.
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퍼포먼스 모니터링 SDK를 통합해 앱 로딩 시간을 데이터로 확인하고, Android Profiler와 iOS의 Xcode Instruments 같은 도구를 활용해요. 느린 로딩 요소를 최적화하면 앱 실행 시간이 빨라지고 사용자 만족도와 참여도가 높아져요.
5일 리텐션이 낮다는 것은 앱을 처음 설치하거나 초기 단계에서 사용한 많은 사용자가 첫 주 내에 이탈하고 있다는 것을 의미해요. 이 문제는 온보딩 과정에서의 혼란, 가치 부족, 과도한 커뮤니케이션, 성능 문제 등이 원인일 수 있어요.
이를 해결하기 위해서는 문제점을 파악하는 것이 중요해요. 사용자 피드백을 수집하고, A/B 테스트를 통해 개선할 부분을 찾아보세요.
새로운 사용자가 온보딩 절차의 절반만 진행하는 경우, 환영 흐름을 재구성할 필요가 있을 수 있어요. 템플릿 기반의 인앱 캐러셀은 참여를 유도하는 좋은 방법이에요.
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또한, 푸시 알림을 최적화하고, 개인화된 재참여 캠페인을 시행하며, 사용자에게 교육 콘텐츠를 제공해보세요. 사용자 친화적인 경험은 장기적인 리텐션을 높여 지속적인 수익을 가져와요.
이 경우는 반대의 문제를 나타내요. 단기 리텐션이 높지만 장기 유지율이 낮다면, 사용자가 초기에는 앱에 참여하지만 장기적으로 관심을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다는 뜻이에요.
이는 지속적인 가치 부족, 사용자 기대에 못 미치는 기능, 기능 관련성 문제 등이 원인일 수 있어요. 또는 초기 목표를 달성하고 나서 정기적으로 사용할 이유가 없기 때문일 수도 있어요.
예를 들어, 피트니스 앱이 운동 루틴과 진행 상황을 추적하는 기능을 제공한다면, 처음에는 사용자가 흥미를 느낄 수 있어요. 하지만 새로운 도전 과제나 명확한 지침이 없다면 사용자는 초기 목표를 달성한 후 앱을 계속 사용할 이유를 찾지 못할 수 있어요.
이럴 때는 충성도 프로그램이나 지속적인 인센티브가 도움이 돼요. 잘 설계된 충성도 프로그램은 사용자에게 독점 혜택, 할인, 프리미엄 기능 접근 등을 제공해 장기적인 참여를 유도해요.
사용자에게 앱을 계속 사용할 가치를 제공하는 것이 중요해요. 푸시 알림, 인앱 메시지, 이메일 캠페인을 통해 앱의 장기적인 혜택을 효과적으로 전달하세요.
예를 들어, 피트니스 앱에서 상위 충성도 프로그램을 통해 고급 운동 계획, 영양 가이드, 라이브 트레이닝 세션 등의 독점 콘텐츠를 제공할 수 있어요. 또한, 연속 보너스나 월간 성실도 보상 등을 통해 사용자에게 장기적인 습관을 형성하도록 유도해보세요.
월간 활성 사용자(MAU)가 안정적이라는 것은 여러분의 앱이 충성도 높은 사용자 기반을 유지하고 있다는 뜻이에요! 이는 기능 업데이트나 적극적인 크로스 채널 메시징 전략을 통해 사용자가 개인적으로 보상을 느끼도록 하고 있다는 의미일 거예요.
하지만 참여 유도에 대한 노력을 완전히 멈추면 안 돼요. 이제는 앱 UX를 최적화하고 지속적인 성장을 촉진하는 데 집중할 수 있어요.
이 시기에 모바일 A/B 테스트를 진행해 인앱 인터페이스와 메시징을 세밀하게 조정하고, 새로운 사용자를 유치하면서 기존 사용자를 유지할 혁신적인 방법을 모색해보세요. 어떤 이미지, 이모지, 언어가 사용자의 반응을 끌어내는지 테스트하면 유용한 인사이트를 얻을 수 있어요.
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안정적인 MAU 기간은 사용자 커뮤니티와 소통하고 피드백을 받아 앱을 개선하는 데 좋은 기회예요. 커뮤니티 이벤트를 통해 공동 참여를 보상하거나, 추천 프로그램을 통해 새로운 사용자를 유치하고 입소문을 통해 성장을 촉진할 수 있어요.
사용자들이 푸시 알림이나 이메일 구독을 거부하는 경우, 이는 가치 제안이 명확하지 않거나, 개인정보 보호에 대한 우려, 과도한 커뮤니케이션 때문일 수 있어요. 사용자 피드백을 분석하고, 구독 요청 시점과 맥락을 재평가해보세요. 사용자가 매일 여러 개의 푸시 알림을 받으며 정보 과부하를 느끼고 있지는 않은가요?
사용자는 자신의 인구통계, 선호도, 앱 내 행동에 맞춘 알림에 더 많이 반응해요. OneSignal의 보고서에 따르면, 개인화된 메시지는 일반적인 콘텐츠보다 참여율이 259% 증가한 것으로 나타났어요.
비활성 사용자에게는 더 많은 알림을 보내고, 이미 적극적으로 참여하는 사용자에게는 덜 보내고 있나요? 사용자의 관심사에 따라 메시지 캠페인을 맞춤화하고 있나요? 사용자의 구매 이력이나 앱 내 과거 행동을 활용해 예측 가능한 참여 패턴을 공략하고 있나요? 푸시와 이메일 캠페인을 개인화할 때 이런 점들을 고려해야 해요.
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또한, 푸시 알림 요청 시 단순히 권한을 요청하는 것보다 구독의 가치를 설명하는 인앱 메시지를 활용해보세요.
결제나 가입 도중 이탈율이 높다는 것은 많은 사용자가 과정을 시작하지만 완료하지 못하고 있다는 뜻이에요. 이를 해결하려면 결제나 가입 흐름에서 마찰 지점을 파악하고, 길고 복잡한 양식, 불명확한 지침, 예상치 못한 요구사항 등을 해결해야 해요. 복잡한 가입 과정이나 결제 과정이 사용자를 혼란스럽게 하여 앱을 삭제하게 만들 수 있어요.
이를 해결하려면 가입이나 결제 과정을 간소화하고 양식 필드를 최소화하세요. 사용자가 완료하면 받을 가치를 명확히 전달하고, 데이터 보안을 보장해야 해요. 진행 표시기, 안내 도구, 게스트 체크아웃 옵션 등을 통해 사용자의 부담을 줄일 수 있어요.
장바구니를 자주 포기하는 앱의 경우, 장바구니 구매 유도 캠페인을 실행해보세요. 개인화된 메시지를 통해 사용자가 놓칠 수 있는 상품을 상기시키고, 몇 시간 내에 메시지를 보내고 다음 날 추가 팔로우업을 하세요. 긴급감을 조성해 즉각적인 행동을 유도하는 것도 중요해요. 카운트다운, 독점 제안, 재고 업데이트 등으로 사용자에게 FOMO(놓칠까 봐 두려운 마음)를 유발하세요!
OneSignal을 사용하면 원활한 옴니채널 솔루션으로 사용자 생애 가치를 높일 수 있어요.
앱을 손쉽게 통합할 수 있는 SDK, 자동화된 캠페인을 추적할 수 있는 강력한 메시지 분석 도구, 수집한 사용자 행동을 최대한 활용할 수 있는 세분화 도구를 제공해요.
마티니와 상담하시면 OneSignal에 대해서 더 자세히 안내받으실 수 있어요.
*원문 출처 : https://onesignal.com/blog/app-user-behavior-analysis/
*본 게시물은 Onesignal이 작성한 글을 참고하여, Onesignal의 공식 파트너인 마티니가 한국어로 편집 및 재구성하였습니다.
May 20, 2024
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*본 게시물은 원시그널 OneSignal의 기능을 중심으로 작성되었습니다.
모바일 사용자 여정에 대해 많이 들어보셨을텐데요, 현재의 참여 전략에 얼마나 적용되고 있는지 궁금하실 겁니다. 전체 사용자 여정에 대한 개요 대신, 최대한의 효과를 위해 참여 캠페인을 우선해야 하는 중요한 순간들을 짚어볼게요.
사용자 행동 분석은 사용자 여정에서 중요한 순간을 포착하는 데 강력한 도구입니다. 모바일 사용자 분석 플랫폼을 통해 사용자 상호작용, 세션 시간, 클릭률, 전환 퍼널 등의 지표를 추적하세요. 패턴과 트렌드가 나타나면, 중요한 참여 지점을 발견할 수 있을 거예요.
각 사용자 여정 단계를 분석하기 전에, 다음 세 가지 사용자 참여 지표를 통해 가장 강력한 참여 기회를 찾아보세요.
리텐션이 낮다는 것은 사용자 경험, 콘텐츠나 기능 부족, 비효율적인 온보딩 프로세스에 문제가 있음을 의미해요. 이 문제를 찾아내어 사용자 재참여를 유도하고 앱의 가치를 재정립하는 캠페인을 진행해야 해요.
앱 내 메시징은 유지율을 27% 개선할 수 있어요. 이 메시징 채널을 사용하여 사전 권한 요청, 새로운 기능 발표, 실시간 사용자 설문조사를 할 수 있습니다.
전환율은 또 다른 중요한 참여 기회입니다. 전환율은 사용자가 앱 내에서 원하는 행동을 완료하는 비율을 측정해요. 예를 들어, 많은 사용자가 무료 플랜을 고수하고 프리미엄 구독으로 업그레이드하지 않는다면, 이를 해결하기 위해 앱 내 알림, 이메일 마케팅 캠페인, 푸시 알림을 활용할 수 있어요.
특정 세션 수를 완료한 무료 사용자에게는 할인된 구독 업그레이드 제안을 할 수 있어요. 이러한 제안은 비용 걱정이나 프리미엄 기능의 가치에 대한 불확실성을 해소하는 데 중점을 둡니다.
마지막으로, 사용자 이탈 패턴을 분석하면 효과적인 참여 전략을 개발하는 데 중요한 통찰을 제공합니다. 이탈률은 사용자가 플랫폼을 떠나는 비율을 나타내요.
사용자 이탈 이유와 패턴을 분석하면, 사용자 기반의 특정 문제점을 파악하고 재참여 기회를 찾을 수 있어요.예를 들어, 사용자가 일정 기간 비활성화 후 이탈한다면, 자동 재참여 이메일이나 푸시 알림을 통해 제품의 가치를 상기시키고 돌아오도록 유도할 수 있어요.
사용자 세분화를 통해 다양한 사용자 그룹의 선호에 맞춘 재참여 콘텐츠를 제공하세요. 앱의 최신 기능, 산업의 새로운 트렌드, 이전 사용자 활동 기반의 맞춤형 추천 등을 공유할 수 있어요.
모바일 메시징 전략은 사용자 여정의 각 단계에 맞춰 사용자의 필요와 기대에 부응해야 해요. 이러한 요소는 항상 변화하므로, 캠페인도 유연하게 운영해야 최대한의 참여를 이끌어낼 수 있습니다.아래는 모바일 사용자 여정의 각 단계와 단계별로 적용해야 할 세 가지 참여 전략입니다.
소셜 미디어를 통해 앱 홍보하기
타겟 소셜 미디어 광고 캠페인을 통해 잠재 사용자들에게 앱을 알리세요. 예를 들어, 새로운 피트니스 앱은 인스타그램이나 페이스북에서 건강과 운동에 관심 있는 사용자들에게 독특한 기능과 혜택을 홍보할 수 있어요.이 단계에서는 리타게팅 광고를 활용하여 이전에 앱과 상호작용했지만 원하는 행동을 완료하지 않은 사용자들을 다시 참여시키세요.
예를 들어, 사용자가 앱의 웹사이트를 방문했지만 앱을 다운로드하지 않았다면, 앱의 주요 기능을 강조하거나 한정된 시간 동안 프로모션을 제공하는 광고를 통해 재참여를 유도하세요.
앱 스토어 최적화 (ASO)
앱 스토어에서 앱의 가시성과 검색 가능성을 높이기 위해 관련 키워드, 매력적인 비주얼, 상세한 앱 설명을 사용하여 앱 목록을 최적화하세요. 키워드 연구와 A/B 테스트와 같은 도구를 사용하여 앱 스토어 최적화 전략을 개선하고, 사용자가 앱을 검색할 때 더 쉽게 찾을 수 있도록 하세요.
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레퍼럴 마케팅
기존 사용자에게 친구나 지인에게 앱을 추천하도록 유도하세요. 성공적인 추천에 대해 할인, 크레딧, 독점 보상을 제공하여 참여를 촉진할 수 있어요.
예를 들어, 여행 예약 앱은 추천 링크를 통해 신규 사용자가 가입하면 추천인과 신규 사용자 모두에게 다음 예약 시 할인 혜택을 제공할 수 있습니다.
프리미엄 구독 - 짧은 기간 동안의 혜택 제공사용자가 앱을 다운로드하도록 유도하기 위해 한정된 시간 동안 할인이나 무료 체험을 제공하세요.
예를 들어, 30일 무료 체험을 제공하여 사용자가 프리미엄 기능을 경험하고 앱의 가치를 직접 느낄 수 있도록 하세요.
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소셜프루프 강조
잠재 사용자와의 신뢰를 구축하기 위해 앱의 랜딩 페이지나 마케팅 자료에 긍정적인 후기나 사용자 리뷰를 보여주세요. 실제 성공 사례나 만족한 사용자의 추천을 강조하면 사용자의 걱정을 덜어주고 앱을 다운로드하거나 가입하도록 유도할 수 있습니다.
타겟 재참여 이메일
앱에 관심을 보였지만 아직 행동을 취하지 않은 잠재 사용자에게 이메일 마케팅을 통해 연락하세요. 개인화된 메시지, 제안, 또는 리마인더를 보내어 앱을 다운로드하거나 가입하도록 유도하세요.
예를 들어, 여행 앱은 웹사이트를 방문했지만 아직 여행을 예약하지 않은 사용자에게 독점 할인이나 여행 팁을 제공하는 이메일을 보낼 수 있어요.
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개인화된 온보딩 제공
사용자가 앱의 기능과 사용법을 잘 이해할 수 있도록 개인화된 온보딩 경험을 제공하세요.사용자의 행동에 따라 트리거되는 컨텍스트 기반 온보딩 메시지를 활용하세요. 모든 정보를 처음부터 제공하는 대신, 사용자가 필요할 때 적시에 관련 팁, 설명, 또는 안내 메시지를 제공하세요.
예를 들어, 사용자가 특정 기능을 처음 사용할 때 해당 기능의 목적과 사용 방법을 설명하는 짧은 툴팁이나 메시지를 표시하세요. 이렇게 하면 사용자가 필요한 순간에 안내를 받아 주요 기능을 잘 이해하고 기억할 수 있어요.
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사용자를 천천히 앱에 적응시키기
점진적 프로파일링 기법을 사용하여 초기 등록 과정에서 사용자를 압도하지 않고 시간이 지나면서 사용자 정보와 선호도를 수집하세요. 온보딩 중에는 기본 정보만 요청하고, 사용자가 앱을 더 많이 사용할수록 추가 정보를 요청하세요.
예를 들어, 피트니스 앱은 처음에 나이, 성별, 운동 목표 등의 기본 정보를 요청하고, 사용자가 앱을 더 많이 사용할수록 운동 선호도나 식이 제한과 같은 세부 정보를 입력하도록 할 수 있어요.
신규 사용자에게 다양한 지원 제공
앱을 탐색하는 동안 사용자에게 지원과 안내를 제공하기 위해 앱 내 메시징과 지원 옵션을 제공하세요. 라이브 채팅 지원, FAQ, 또는 도움말 기사를 앱 내에서 직접 접근할 수 있도록 하여 사용자가 온보딩 및 탐색 중에 자주 겪는 질문이나 문제를 해결할 수 있게 하세요. 이렇게 하면 사용자가 지원받는다는 느낌을 받고 앱의 기능을 탐색하는 데 있어 부담을 덜 수 있어요.
계속해서 돌아오도록 유도하기사용자에게 푸시 알림이나 이메일을 보내 앱을 다시 방문하고 새로운 콘텐츠나 기능을 탐색하도록 유도하세요.
예를 들어, Adobe Photoshop은 새로운 생성 AI 기능을 강조하는 이메일을 보내 사용자가 새로운 사진 편집 방법을 발견하도록 유도합니다.
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참여를 재미있게 만들기
도전 과제, 배지, 보상 등의 게임 요소를 도입하여 지속적인 참여와 상호작용을 유도하세요. 특정 작업을 완료하거나, 목표를 달성하거나, 앱 내 커뮤니티 활동에 참여하도록 하는 성취 기반 시스템을 만드세요.
모두가 좋아하는 미스터리 박스예상치 못한 보상, 선물, 또는 개인화된 메시지로 사용자를 놀라게 하고 앱에 대한 긍정적인 경험을 강화하세요. 랜덤 할인, 무료 혜택, 또는 특별 제안을 제공하는 깜짝 캠페인을 통해 사용자의 지속적인 충성도와 참여를 감사하는 표시로 활용하세요.
체계적인 유지 전략
충성도 프로그램을 도입하거나 프리미엄 기능에 대한 독점 할인 혜택을 제공하여 사용자가 인앱 구매를 하도록 유도하세요. 예를 들어, 게임 앱은 특정 레벨을 완료하거나 이벤트에 참여한 사용자에게 가상 화폐나 특별 아이템을 보상으로 제공하여 추가 구매를 유도할 수 있어요.
투명성 유지
사용자의 돈과 관련된 문제에서는 명확성과 정직함이 중요해요. 구독 관리 프로세스를 간소화하고 구독 플랜, 청구 주기, 갱신 날짜에 대한 투명한 정보를 제공하세요. 다가오는 구독 갱신, 가격 변경, 또는 체험 기간 만료에 대해 사용자에게 미리 알림을 보내 사용자가 구독 상태에 대한 결정을 준비할 수 있도록 하세요.
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플랜 간의 가치 강조
업셀링과 크로스셀링 기법을 도입하여 사용자가 프리미엄 또는 상위 티어 구독 플랜으로 업그레이드하거나 앱 내 추가 제품이나 서비스를 구매하도록 유도하세요. 프리미엄 기능이나 추가 기능의 혜택과 가치를 강조하고, 사용자가 구매하도록 특별 프로모션이나 할인을 제공하세요.예를 들어, 생산성 앱은 무제한 저장소나 협업 도구와 같은 고급 기능이 포함된 프리미엄 플랜을 할인된 가격으로 제공하여 사용자가 추가 기능을 잠금 해제하고 경험을 향상시키도록 유도할 수 있어요.
사용자 이해하기
사용자의 과거 구매 기록을 바탕으로 개인화된 추천을 제공하여 재구매를 유도하세요. 예를 들어, 패션 앱은 사용자의 이전 구매 기록과 선호도를 기반으로 큐레이션된 컬렉션이나 제품 추천을 포함한 개인화된 이메일이나 푸시 알림을 보내어 재구매를 유도할 수 있어요.
Ray-Ban의 이메일은 사용자의 마지막 쇼핑 기록을 기반으로 개인화되어 있으며, 무료 배송과 간편한 반품과 같은 인센티브를 강조하여 쉬운 쇼핑 경험을 제안합니다.
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“지금 당장!”
재구매 고객을 위해 한정된 시간 동안 제공되는 할인이나 플래시 세일을 도입하여 긴급함과 흥분을 유발하세요. 시간 제한 할인, 번들, 또는 단기간 동안만 제공되는 특별 프로모션을 통해 사용자가 제안을 이용하도록 유도하세요. 예를 들어, 모바일 게임 앱은 한정된 시간 동안 인게임 화폐나 특별 아이템을 할인된 가격에 판매하는 플래시 세일 이벤트를 개최하여 재구매 고객의 참여와 수익을 창출할 수 있어요.
미리보기와 티저로 기대감 유지
재구매 고객에게 다가올 제품, 기능, 또는 프로모션의 독점 미리보기나 예고를 제공하여 충성도를 보상하고 브랜드에 대한 참여를 유지하세요. 신규 출시, 베타 버전, 또는 아직 일반에게 공개되지 않은 비하인드 콘텐츠에 대한 조기 접근을 제공하여 재구매 고객에게 독점적이고 내부적인 접근 권한을 제공하세요.
사용자들을 하나로 모으기
사용자 포럼, 소셜 미디어 그룹, 또는 독점 콘텐츠를 통해 커뮤니티 감각과 지속적인 참여를 촉진하세요. 예를 들어,명상 앱은 사용자가 경험을 공유하고, 비슷한 생각을 가진 사람들과 연결하며, 가이드 명상 세션이나 전문가와의 라이브 Q&A 세션에 참여할 수 있는 전용 커뮤니티 공간을 만들 수 있어요. 이를 통해 소속감을 느끼게 하고 장기적인 참여와 유지를 유도할 수 있어요.
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또는 독립 전기 자전거 회사가 새로운 유명인 파트너십을 지역 커뮤니티 이벤트를 통해 홍보할 수도 있어요.이 전략의 목표는 커뮤니티를 하나로 모으고, 참여하는 사람들을 교육하고 보상하면서 즐겁게 하는 것입니다. 가족처럼 느끼는 사용자 기반은 단지 익명의 고객으로 느끼는 사용자보다 이탈할 가능성이 훨씬 적습니다.
VIP 사용자에게 보상하기
VIP 프로그램이나 충성도 등급을 만들어 가장 충성도가 높고 참여도가 높은 사용자에게 독점 혜택, 특전, 또는 보상을 제공하세요. 조기 세일 접근, VIP 고객 지원, 또는 멤버 전용 이벤트와 같은 특별 권한을 제공하여 지속적인 참여를 유도하고 충성도를 보상하세요.
기념일 축하하기
사용자의 기념일, 이정표, 또는 업적을 축하하여 지속적인 충성도와 참여를 보상하세요. 사용자의 회원 기념일, 생일, 또는 일정 구매 횟수나 포인트 도달 등의 이정표를 기념하는 개인화된 메시지, 가상 배지, 또는 특별 제안을 보내세요.
앱 내 온보딩 시퀀스를 설계하든, 이메일 재참여 캠페인을 자동화하든, 크로스채널 메시징 여정을 시도하든, OneSignal에선 모두 가능합니다.
사용자 여정의 어디에 있든, 강력한 옴니채널 메시징은 장기적으로 개인화된 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
마티니와 상담하시면 Onsignal에 대해서 더 자세히 안내받으실 수 있어요.
*원문 출처 : https://onesignal.com/blog/how-your-user-journey-should-inform-your-engagement-strategy/
*본 게시물은 Onesignal이 작성한 글을 참고하여, Onesignal의 공식 파트너인 마티니가 한국어로 편집 및 재구성하였습니다.
April 9, 2024
웹 마케팅을 한 번이라도 접해본 사람이라면 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)라는 단어를 들어 본 적 있을 것이다.
내 웹 사이트가 검색 엔진에서 상위에 노출될 수 있도록 최적화하는 과정을 말한다. 앱도 마찬가지이다.
앱 스토어에서 내 앱의 이름 혹은 앱과 관련된 키워드를 입력하면
앱 순위를 올려 해당 키워드를 검색한 유저에게 내 앱을 잘 보이도록 최적화하는 과정을 앱스토어 최적화(App Store Optimization), ASO라고 한다.
앱 다운로드의 65% 이상이 앱 스토어 검색으로 발생하기 때문에
ASO는 최소한의 비용으로 최대의 오가닉 전환을 이끌어낼 수 있는 마케팅 전략이다.
ASO의 요소를 파악하고 꾸준히 개선하여 앱 설치 수를 증대시킬 수 있도록 해야 한다.
단, AOS의 구글 플레이 스토어와 iOS의 앱스토어는 알고리즘과 순위 요소를 결정하는 항목이 다르기 때문에 각각 분류하여 최적화를 진행해야 한다.
할인도 많이 하고 유니크한 브랜드가 많아서 요즘 옷 구경할 때 애용하고 있는 EQL를 예시로 들어보려고 한다.
여담이지만 룩북 콘텐츠 읽는 재미도 쏠쏠하다,, 잡지 읽는 기분ㅎㅎ 팬심을 담아서 간단하게 ASO를 진행해 보았다. (AOS 기준)
우선 AOS ASO를 하기 위해서 체크해야 하는 주요 요소는 제목, 간단한 설명, 긴 설명, 유저 리뷰 항목이 있다.
항목을 파악하고 난 뒤에는 경쟁사를 파악하여 경쟁사 ASO를 참고하는 것이 좋다.
ASO를 할 때는 경쟁사 앱을 파악하고 모니터링하는 것이 굉장히 중요한데,
경쟁사의 앱 순위와 키워드를 파악하여 내 앱의 인스톨로 유도하고 내 앱이 속해 있는 앱 마켓에서 어떤 포인트가 유저들의 클릭을 유발할 수 있는지 미리 알 수 있기 때문이다.
즉, 내 앱 마켓 카테고리에서 효과가 있는 키워드 세트를 발굴할 시간을 단축할 수 있다.
EQL를 최적화해야 할 때 참고해야 할 경쟁사는 어디일까?
1) 주 이용 고객의 인구통계 정보가 비슷한 앱
e.g. 2030 여성
2) 앱 카테고리가 비슷하고 해당 카테고리에서 상위 랭킹인 앱
e.g. AOS / 쇼핑 : Temu, AliExpress, 올리브영, 쿠팡, Nike, 위메프, 무신사, SHEIN, SSG, KREAM, 에이블리, 포스티, 29cm 순
3) 서비스 지향점이 비슷한 서비스
e.g. EQL - MZ 세대 타깃, 엄선된 브랜드, 트렌디한 온라인 편집샵
29cm - 브랜드 철학과 제품의 가치를 소개하는 온라인 셀렉트샵
무신사 - 고객에게 최상의 쇼핑을 제공하고 입점 브랜드의 성장을 지원, 브랜드 패션 플랫폼
4) EQL 이탈 고객의 주 유입 서비스
위 4가지 항목을 고려했을 때 EQL의 경쟁사는 크게 무신사, 29cm, Posty로 추려볼 수 있었다.
나의 앱과 경쟁사 앱을 참고해서 키워드 리스트를 만든다.
Apptweak, App Radar과 같은 ASO 솔루션 툴을 활용하거나 구글 트렌드, 키워드 플래너, 네이버 키워드 검색 도구 등
키워드 인사이트 툴을 살펴보고 내 앱에 관심을 가질 만한 유저들이 쓸 키워드 리스트를 뽑는 것이다.
주로 Apptweak라는 툴을 사용해서 키워드 리스트를 추출한다.
Apptweak에 경쟁사를 추가하면 경쟁사를 포함한 관련 카테고리 앱들이 사용하고 있는 키워드가 나열된다. 해당 키워드를 클릭해서 내 목록에 추가하면 키워드들의 전환 지표를 확인할 수 있다.
[참고] Apptweak - 우리 앱 키워드 목록을 생성하기 위한 팁 10가지 (링크)
전환 지표들이 좋은 키워드, 혹은 그럴 가능성이 높아 보이는 키워드를 뽑아 리스트를 만들고 해당 키워드를 조합하여 키워드 세트를 만든다.
e.g.
이렇게 추출한 주요 키워드 세트를 참고하여 제목, 설명 영역에 반복하여 활용하도록 한다.
2~6주간 해당 키워드 세트의 전환율을 확인하고 효율이 좋지 않다면 다른 키워드 세트를 조합하여 최적화한다.
제목은 AOS ASO에서 가중치를 가장 많이 갖는 영역으로 앱 이름을 포함해 서비스를 설명할 수 있는 주요 키워드 위주로 작성하는 것이 좋다.
현재 EQL는 심플하게 제목을 EQL 세 글자를 써서 활용하고 있다.
다른 경쟁사들의 현황을 확인하면 패션 관련된 키워드를 활용하여 15~20자 위주로 구성하고 있는 것을 확인할 수 있다.
EQL의 뒷부분에 키워드 세트 A를 바탕으로 아래와 같이 키워드를 추가하고 글자 수를 늘려 볼 수 있다.
e.g. EQL - 한섬의 브랜드 패션 온라인 셀렉트샵
제목 다음으로 가중치를 가장 많이 갖는 영역으로
간단한 설명의 키워드는 검색 알고리즘에서 가중치가 높기 때문에 키워드를 추가하여 앱이 스토어 내에서 노출을 확장할 수 있도록 한다.
가능한 80자를 모두 사용하는 것이 좋다.
첫 문단인 처음 255자에 관심을 끌 수 있도록 작성해야 한다.
대부분의 사용자는 더보기를 눌러 전체 설명을 읽지 않을 확률이 크기 때문에 요점을 직접적으로 나타내는 것이 좋다.
현재 EQL는 EQL의 브랜딩 방향성을 설명하는 글로 첫 문단을 활용하고 있다.
[About EQL]
WE ARE ALL EQL!
EQL은 EQUAL의 철자를 축약한 신조어로, 어떠한 편견이나 선입견 없이 자유롭게 표현할 수 있는 패션을 지지하는 편집숍입니다.
나를 규정짓기보다는 각자의 개성을 중심으로 한 자신만의 고유한 스타일로 재해석하는 우리를 기대합니다.
무신사와 포스티에서는 첫 문단을 ‘할인 쿠폰’, ‘정품 인증’, ‘무료배송’과 같은 구매자가 관심을 가질 만한 키워드를 첫 문단에 배치하고 있다.
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긴 설명 항목에서 두 번째로 고려해야 할 것은 키워드 밀도이다.
키워드 밀도는 키워드 빈도라고도 하는데 이 수치는 기본적으로 전체 단어 수와 비교하여 웹페이지 내에서 특정 키워드의 수를 표시하는 숫자이다.
즉 “긴 설명에서 주요 키워드가 몇 번이나 반복 등장하느냐”를 뜻한다.
위에서 추출한 주요 키워드 세트의 키워드를 계속해서 반복 활용하는 것이 중요하다.
앱 평점 및 리뷰는 유저가 구글 플레이 스토어에서 앱 상품 페이지에 남길 수 있는 별 1~5개와 개별 댓글을 뜻한다.
구글 플레이 스토어에서는 리뷰에 작성된 키워드 또한 키워드 랭킹에 영향을 주는 요소이다.
앱 서비스와 연관성이 높고 긍정적인 리뷰가 달릴 수 있도록 유도 하는 것이 좋다.
키워드 랭킹과는 별개로 메인 페이지에서 보이는 리뷰와 평점은 설치수에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 지속적으로 리뷰를 관리하는 것이 좋다.
무신사, 29cm, Posty와 비교했을 때 EQL의 평점 4~5점은 19%, 1~2점 76%로 부정적 리뷰가 절반 이상을 차지한다.
리뷰 및 평점이 낮은데, 이 때는 리뷰를 확인하고 부정적 키워드를 확인한다.
[참고] Apptweak 데이터 기준으로 현재 평점 및 평가 수와 다를 수 있음.
위와 같이 보통 앱 기능구현에 대한 부정적 리뷰가 많았다.
정렬 풀림 문제는 최근 업데이트를 통해 해결한 것 같은데
이렇게 기능에 대한 부정적 리뷰는 ASO뿐만 아니라 오가닉 설치수에도 매우 부정적인 영향을 끼칠 수 있으므로 리뷰 API 등을 추가하여 리뷰를 독려하기보다 문제점을 파악한 뒤 해결책을 찾는 것이 우선이다.
반면에 유저들의 긍정적인 리뷰에 반복적으로 등장하는 입점 브랜드의 퀄리티는 패션 앱으로써 큰 장점이므로 위처럼 키워드 세트를 지속적으로 발굴하고 부정적인 리뷰를 참고하여 ASO 최적화 진행하면 오가닉 유저 수를 더 확충시킬 수 있을 것이다.
Improved app quality and discovery on Google Play
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 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.
