ROAS 기반 UA 프레임워크

최근 UA 추세는 상품을 런칭할 때는 CPI 최소화와 인스톨 볼륨 극대화의 전략으로 UA 전략을 가져가고 상품이 안정화되면 ROAS 기반의 UA로 옮겨가는 것이 일반화되어 있다. 이 글에서는 ROAS 기반 UA의 전반적인 프레임워크의 대해서 소개한다.


 

Step 1: 마케팅 비용의 회수 기간을 정한다

ROAS 기반 UA의 목표는, 정해진 리스크 내에서 내 상품의 순이익을 최대화하는 것이다. 여기서 말하는 “리스크”가 “마케팅 비용 회수 기간”에 상응한다. 각 회사마다 전략과 재무사정 등에 따라서 마케팅 비용을 얼마나 빨리 회수해야 하는지의 대한 목표는 다를 것으로 생각된다. F2P 게임에서는 빠르면 1개월, 혹은 2년이라는 아주 긴 회수 기간을 바라보는 회사들도 존재한다 (여기서 회수 기간은, ROAS 100%를 언제 달성하는지를 말한다).

짧은 회수 기간 책정의 장단점: 짧다의 의미는 생각하는 사람마다 다르겠지만, F2P 게임에서는 3개월 이하라고 생각이 된다. 이 경우 빠른 비용 회수로 재무 리스크가 감소한다. 단, 그만큼 CPI도 낮추어서 비딩을 해야 하므로 경쟁에 밀려 인스톨 볼륨 및 유저 퀄리티 측면에서 희생을 해야 한다.

긴 회수 기간 책정의 장단점: F2P 게임에서는 1년 이상이라고 생각이 된다. 이 경우 느린 비용 회수로 재무 리스크가 커진다. 단, 그만큼 높은 CPI를 책정할 수 있음으로 많은 광고 인벤토리의 확보가 가능해진다. 2-3년 등 아주 긴 회수 목표를 가지고 갈 경우, 내 게임의 LTV의 정확도의 대한 확신 및 LTV의 변동성이 높은 정확도로 판별 가능한 상품에서만 책정하는 게 바람직하다.

 

Step 2: 정해진 마케팅 비용 회수 기간에 상응하는 LTV를 계산한다

이번 캠페인에는 6개월의 회수 기간 (6개월 안에 ROAS 100%)을 잡고 마케팅을 진행하기로 결정되었다고 가정해보자. 먼저 내 상품의 6개월 LTV를 계산한다. 이론상 6개월 LTV를 CPI로 책정하면 6개월 내에 ROAS 100%를 달성할 수 있다. 따라서 이것은 시작 CPI 비딩과 아래 Step 3에서 언급할 전 일차 목표 ROAS를 책정하는데 사용이 된다.

LTV 계산 관련해서는 이 글들을 참고하기 바란다:

Fundamentals LTV

분석가 없이 LTV 계산해보기 (히스토리컬 데이터 있는 경우)

분석가 없이 LTV 계산해보기 (히스토리컬 데이터 없을 경우)

LTV 계산 및 예측 모델링

LTV를 실제 적용하기 전에 고려해야 할 5가지

 

Step 3: 정해진 회수 기간에 ROAS 100%를 달성하기 위해서 전 일차에 달성해야 할 ROAS 예측을 한다

6개월에 ROAS 100%를 달성한다는 예를 들어보자. 이론상으로는 UA매니저가 Step 2에서 계산된 LTV를 CPI로 책정하여서 캠페인을 집행하면 6개월에 ROAS 100%를 달성하게 될 것이다. 하지만 현실은 그렇지 않다. 기대했던 LTV보다 낮거나 높은 LTV를 가진 유저들이 유입되기 때문이다. 6개월 후에나 실제 이 목표에 달성했는지 혹은 못했는지를 볼 수 있기에 그냥 손을 놓고 있으면 아주 위험하다. 따라서, 6개월 ROAS 100%를 달성하기 위해서는 전 일차에 어떤 ROAS를 달성해야 하는지 UA매니저는 알고 있어야 한다. 즉, 3일차, 7일차, 14일차, 30일차에는 몇 %의 ROAS를 달성해야 궁극적으로 6개월 ROAS 100% 달성을 할 수 있는지의 대한 가이드가 필요하다.

해당 예측치는 내부 분석가가 진행하는 게 맞지만 그런 인프라를 갖추지 못한 UA매니저들을 위해 엑셀로 할 수 있는 계산에 대해서는 추후에 글로 설명하도록 하겠다.

 

Step 4: 캠페인 라이브 및 최적화

Step 1~3에서 아래와 같이 값들이 정이 되었다고 가정해보자.

목표 회수 기간 6개월
6개월 LTV 3,000원
3일차 목표 ROAS 8%
7일차 목표 ROAS 15%
14일차 목표 ROAS 21%
30일차 목표 ROAS 29%

UA매니저는 3,000원의 CPI 비딩으로 캠페인을 시작한다. 그리고 얼마 후 아래와 같은 결과가 나왔다고 가정해보자:

목표 실제
3일차 목표 ROAS 8% 6%
7일차 목표 ROAS 15% 12%

위의 예시에서는 우리가 목표했던 ROAS를 달성하고 있지 못하고 있다. 그럼 이 상황에서 UA매니저는, 예측한 LTV보다 낮은 LTV를 가진 유저가 유입되고 있는지를 확인 후 만약 그렇다면 그만큼 CPI 비딩을 낮추던, 아니면 서브 퍼블리셔 최적화를 통해서 미달하는 LTV를 가진 유저들을 공급하는 소스를 차단해야 한다.

아래와 같이 반대의 상황도 생길 수 있다:

목표 실제
3일차 목표 ROAS 8% 10%
7일차 목표 ROAS 15% 18%

이런 경우에 UA매니저는 CPI 단가를 조금 더 올려서 더 많은 인스톨 볼륨을 획득하던 아니면 안전하게 현 상황을 유지하여 목표 회수 기간보다 더 짧은 기간 안에 ROAS 회수를 하는 방향으로 갈 수도 있다.

위와 같이 지속적으로 내 ROAS 목표에 달성하기 위해 일일 인스톨 볼륨에 따라서 다르겠지만, 각 매체별 최적화는 더 짧은 주기로 하더라도 전체적인 목표의 대한 수정은 최소 7일 데이터로 가지고 하는 게 적합하다고 생각된다.


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