2021년 iOS 14.5 업데이트를 기억하시나요? iOS 14.5 업데이트와 함께 애플의 앱 추적 투명성(ATT) 프레임워크 정책이 시행되었고, 이후 SKAdNetwork Attribution(이하 SKAN)이 도입되면서 디지털 업계에는 많은 변화가 있었습니다. 리메이크와 저희의 클라이언트들 또한 변화의 물살을 맞이하면서 캠페인 내 외부적으로 많은 변화가 있었습니다.
저희는 이 변화를 마주하고 대응하면서, 다른 업계 담당자들은 이번 iOS 정책 업데이트를 어떻게 마주하고 있는지 궁금해졌습니다. 이에 리메이크 내부 캠페인 사례를 돌아보는 동시에 적극적으로 물살을 헤쳐가고 있는 여러 마케터 분들을 인터뷰했습니다. 게임, 커머스, 미디어콘텐츠, 금융 등 다양한 업계의 사례들을 통해 살펴본 SKAN 이후 iOS 캠페인 운영방법과 마케팅 인사이트 등을 공유해보고자 합니다.
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Part 2. 성과 추적 및 성과 극대화에 대한 인사이트
Q: 정책 변화 직후 많이 당황하기도 하고 막막하기도 하셨을텐데 많은 액션을 취하셨네요. iOS 14.5 릴리즈 이후 어느덧 일 년이 훌쩍 넘었습니다. 그간 어떤 방식으로 iOS 캠페인을 운영하고 성과를 추적하셨는지, 또 캠페인을 운영하시면서 얻으신 인사이트도 궁금합니다.
김혜림 팀장님 / 인하우스 – 베이글코드 (게임)
”지금은 각 캠페인 별 성과보다는 paid+organic 을 합친 전체 성과 판단에 집중하고 있습니다. 새로운 iOS 캠페인(특히 SKAN)을 추가하거나 기존 캠페인을 확대할 경우 한 번에 어려곳에 여러가지의 조정을 진행하지 않고 한 매체만 조정 후 No user consent 데이터에 끼친 영향, Organic 유입 변화, 전체 iOS 캠페인 성과 등을 확인하여 해당 조정의 여파를 분석한 후 다른 매체를 조정하는 방식으로 진행하고 있습니다. 각 매체별 ROAS24H 도 확인하고 있지만, ROAS24H 데이터는 퍼포먼스 판단 기준이 될 수 없다고 판단하고 있어 캠페인 규모 확대 시 실질적으로 전체 iOS 성과가 개선되는지를 우선적으로 보고 있으며, 애플과 MMP 에서 제공하는 SKAN 데이터와 별도로 내부에서 LTV prediction 모델 개발을 하며 캠페인 자체 성과 분석을 위해 지속적으로 분투 중입니다.”
김주영 팀장님 / 인하우스 – 플레이링스 (게임)
”플레이링스의 주요 서비스는 카지노 슬롯 게임입니다. 평균 PUR%은 낮지만, 고과금 유저의 유입이 매우 중요한 게임 장르적 특성에 기반하여 인게임 지표를 다각도로 분석하며 컨버전 벨류 맵핑을 설계했습니다.
슬롯 게임은 신규 가입한 유저들의 플레이 초반 결제 비율이 높지 않기 때문에, 컨버전 벨류를 매출액으로만 셋팅하게 될 경우, 예를 들어 페이스북 VO캠페인을 진행하면 SKAN 로직 상 Revenue 컨버전이 매우 작은 비율로 발생할 것이라 예상했고 캠페인 성과 판단을 위한 정보가 충분하지 않아 의사결정에 어려움이 클 것이라고 생각했습니다.
저희팀은 사내 데이터팀의 도움을 받으면서 구매와 가장 관련이 높은 초반 인-게임 이벤트를 분석했고, MMP에 연동되지 않은 일부 이벤트들은 새롭게 연동하여 ‘스핀 달성 횟수’, ‘특정 레벨 달성’ 등의 플레이 지점을 활용한 이벤트들을 사용하기로 하였습니다.
매출액 구간을 설계할 때는, 실제 결제액이 아닌 입력한 매출 구간의 평균 결제액이 성과로 호출된다는 점을 감안하여, 최근 6개월간 PU들이 첫 가입 후 72시간 내 결제하는 패턴을 먼저 분석하였습니다. 가장 많은 결재액이 분포된 구간에서 최대 결제액 한도를 정하고 실 결제액과 오차범위가 가장 작게 나타날 수 있도록 각 매출액 구간 범위를 설정했고, 마지막 구간은 고과금 유저의 성과가 누락되지 않도록 고려하여 설계하였습니다.
앱스플라이어(MMP)의 SKAN 컨버전 스튜디오에서, 커스텀 모드를 활용하여 초반 이벤트 3개와 매출액을 4개 구간으로 쪼개어 셋업하고 63개 Value 맵핑을 마쳤습니다. 이를 기반으로 매체별로 SKAN 캠페인의 성과를 확인할 때, 저희팀은 결제 건수 CPA와 ROAS를 항상 같이 비교합니다. CPA가 높은 대비(저성과), ROAS 성과가 좋게 나왔을 경우(고성과)에는 설정한 매출 구간이 너무 커서 실 결제액 대비 평균 매출액이 크게 호출되는 것은 아닌지, 그렇다면 지금 설계한 컨버전 벨류 맵핑을 수정해야 하지는 않을지 의심하고 검토합니다. 또한 PUR이 낮고 일부 고과금유저를 제외하고는 첫결제 시점이 상대적으로 뒷단에 느리게 나타나는 게임이기 때문에 SKAN캠페인의 ROAS성과 뿐 아니라 캠페인의 유지 여부를 판단하기 위해서는 설정한 초반 이벤트 기준의 CPA도 주요한 부분으로 참고합니다.”
장혜리 님 / 대행사 – 리메이크디지털 (콘텐츠)
“제가 담당하고 있는 ‘콘텐츠’ 업계 특성 상 Purchase와 Purchase Value가 매우 중요하였습니다. 특히 서비스 특성 상 00일 이내 구매가 일어나지 않으면, 해당 유저는 구매를 이후에도 할 가능성이 낮았기에, 해당기간 내 Purchase 성과를 중요하게 보았습니다. 다행히 SKAN은 일별 Purchase 성과 및 ROAS 확인이 가능하였기에, 서비스 특성상 (타 업계 대비하여) 그나마 SKAN과 잘 맞았던 것 같습니다. SKAN으로 Cohort 지표를 보기는 어려워졌지만, 여전히 Delivery(일자별 Total 성과)기준 데이터는 확인 할 수 있기에, SKAN을 최대한 유지하고자 하였습니다. 그렇지 않으면 이제는 iOS유저들에게 광고를 하는 방법이 없기 때문입니다. 대신 이전과 다른 iOS 유저들의 성과를 받아들이는 방법에 대해 클라이언트들에게 매체사와 함께 설명하고 안내드리는 충분한 과정이 필요하였습니다.
한편, SKAN 캠페인 라이브 초반에 MMP내에서 설정한 Conversion Value의 Custom Event 맵핑한 데이터를 일부 매체에서(ex) 틱톡) 집계하지 못하는 이슈가 있었습니다. 확인해본 결과, Conversion Value 맵핑을 할 때 매체/MMP 별로 단일 이벤트 맵핑만 가능한 경우 또는 복수 이벤트 맵핑도 가능한 경우가 있는 등 각기 지원하는 맵핑 형태가 각기 다르기 때문에 발생한 문제였습니다.
- 매체 / MMP 중 단일 이벤트 맵핑만 가능하지만 Custom 이벤트 맵핑이 가능할 경우, Custom 이벤트에서 복수 이벤트일 시에도 트리거 되도록 개발하여 맵핑을 진행했습니다. 또한 Conversion value의 개수에 따라 Custom 이벤트 명을 확인하여, 실제로 어떠한 이벤트들이 동시에 트리거 되었을지 역산하여 성과를 집계했습니다.
- 단일 이벤트 맵핑이 가능하지만 Custom 이벤트 맵핑이 불가능할 경우, Purchase(구매) 이벤트만 맵핑하는 대신 결제 금액 단위를 세분화하여 맵핑하였습니다. 위처럼 운영하는 매체 별로 구조를 파악하여 Conversion Value 맵핑을 진행했습니다.
다음으로는 매체사별로 SKAN 캠페인 구조 자체가 상이하기에, 운영하는 매체의 SKAN 캠페인 구조를 먼저 파악하고, 매체사별로 Best Practice에 대해 먼저 공유를 받는 것이 중요하다고 생각합니다. 어떤 매체는 1 캠페인 당 1 애드그룹 구조인 한편, 어떤 매체는 캠페인 개수에 관계없이 11개의 애드그룹을 지원하는 등 SKAN 캠페인의 구조가 각기 다르기 때문입니다. 저는 공유받은 Best practice를 참고하고 서비스의 주요한 특성들을 고려하여 SKAN 캠페인 구조를 편성하여 운영했습니다. 예를 들자면, 글로벌런칭한 앱인 동시에 MAU가 주요 KPI인 경우에는 주요 국가별로 App Install 최적화에 집중하여 운영하도록 구조화 시킬 수 있을 것입니다. 한편 1개 국가 타겟이면서 제공하는 이벤트가 다양한 서비스라면, 이벤트 별로 세분화한 퍼널별 캠페인을 운영할 수 있도록 구조화 하는 방법이 있을 것 같네요.
한편, 매체별로 임계값이 존재하는 매체도 있습니다(ex) 스냅챗). 임계값이 있는 매체의 경우 예산적인 측면에서 선택이 필요합니다. 통상 임계값이 존재하는 매체에서 SKAN 성과를 확인하기 위해서는 일정 수준(특정 횟수)의 임계값이 넘어야 매체에서 SKAN 성과가 확인이 되고 머신 최적화가 되기 때문입니다**.** 임계값을 넘길 수 있는 수준의 예산이 책정되지 않을 경우, (머신 최적화도 어렵고) 클라이언트 입장에서도 효율이 좋지 않다고 느끼거나, 브랜딩 캠페인과 같이 퍼포먼스 적으로 실질적이고 딥한 성과를 볼 수 없다고 느낄 수 있습니다. 이에 임계값이 있는 매체를 운영할 때, SKAN 캠페인의 임계값을 넘기지 못할 정도로 적은 예산이 주어지는 경우에는 Android의 비중을 늘리는 방향을 제안 드렸습니다.
마지막으로 내부 집행 사례를 살펴보았을 때, SKAN 캠페인을 집행했던 모든 매체들에서 SKAN 캠페인을 동일한 오디언스 세그먼트로 운영할 경우 카니발 트렌드가 확인되었습니다. 예를 들어 기존에 집행했던 MMP 어트리뷰션 방식의 캠페인에서는 매체 내에서 동일한 세그먼트 대상으로 캠페인을 운영하여도 소재가 다르면 캠페인 간 카니발 트렌드가 크게 보이지 않았으나, SKAN 캠페인을 운영할 때에는 서로 다른 소재를 투입하였더라도 2개 이상의 캠페인을 운영할 경우 한 캠페인의 전환 성과는 완전히 확인되지 않는 등 캠페인 간 카니발 현상이 발생했습니다. 이에 SKAN을 운영할 때에는 가장 중요한 세그먼트에 집중한 캠페인으로 오랜기간 운영하는 것이 필요하다고 생각합니다.
SKAN은 그 안에서 점차 고도화 되어가고 있는 것 같습니다. 작년 이맘때 까지만 하더라도 매체사별로 Install 최적화 캠페인만 운영 가능하였으나, 올해부터는 많은 매체에서 AEO 캠페인 또한 운영이 가능하게 바뀌었습니다. 앞으로 점차 Value 기준 최적화 및 리타겟팅 캠페인 운영 방법까지 개선될 수 있길 바랍니다.”
Part 2. 핵심 요약 – 성과 추적 및 성과 극대화에 대한 인사이트
5. Paid + Organic을 모두 고려하는 성과 분석
Paid 캠페인 별 성과 보다는 ****Paid와 Organic을 합친 전체 성과 판단에 집중, 특정 매체의 캠페인 규모 확대 시 iOS 전체의 성과가 개선되는지 파악하는 방식으로 캠페인의 성과를 측정. 이외에도 LTV Prediction 모델을 개발하는 등 새로운 성과 분석 방식에 대한 적극적인 탐색
6. 프로덕트 특성에 맞춘 SKAN Value 맵핑 세팅과 성과 측정 방법 탐색(적극적인 SKAN 활용)
• 신규 유저의 플레이 초반 결제 비율이 높지 않은 프로덕트 특성을 고려하여, 초반 이벤트와 매출액 Value 맵핑 (초반 이벤트 3개와 4개 구간으로 쪼갠 매출액을 활용하여 맵핑)
• 성과 분석 시, 결제 건수 CPA와 ROAS를 함께 비교하며 초반 주요 이벤트 CPA또한 참고
7. 매체 / MMP 사 별로 지원하는 Conversion Value 맵핑 구조가 다름
• 단일 이벤트 맵핑 + Custom 이벤트 맵핑 가능한 경우
• 단일 이벤트 맵핑 + Custom 이벤트 맵핑이 불가능한 경우
👉 매체별로 Conversion Value 맵핑 구조를 파악하여 각각 Value 맵핑 진행
8. 매체별 SKAN 캠페인 구조 파악 + Best Practice와 서비스 특성을 고려한 캠페인 구조 편성
9. 임계값이 있는 매체가 존재(예) 스냅챗)
• 임계값이 있는 매체의 경우, 일정 수준의 임계값을 넘어야 매체에서 SKAN 성과 확인 가능
• 이에 SKAN의 임계값을 넘기지 못할 정도로 적은 예산으로 편성을 해야하는 경우, Android의 비중을 늘리는 방향으로 운영
10. (내부 집행 사례) SKAN 캠페인은 MMP 어트리뷰션 대비 캠페인 간 카니발 현상이 두드러지는 편
글쓴이
김민영
리메이크 퍼포먼스 마케팅 매니저
리메이크 디지털 에이전시 – “디지털 광고를 새롭게 만듭니다”
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