2024. 3. 18. 17:45ㆍ마케팅 알고보기
이번 글에서는 모바일 앱 마케팅에 대해 알아보겠습니다!
모바일이라.. 우리 삶에서 너무나 많은 시간을 보내는 부분이라 알아두고 있으면 좋을 것 같아요~~

Display Search Video
모바일 앱 마케팅이란?
다양한 마케팅 전략을 통해서 자사의 어플리케이션을 성장시키는 활동이라고 할 수 있습니다.
ASO(App Store Optimization): 앱설명, 스크린샷, 리뷰, 검색어 등 앱스토어 관리를 통해 자신의 앱의 주목도를 높이고 다운로드를 유도하는 활동
UA(User Acquisition): DA/SA/VA 등의 마케팅 활동으로 신규 앱 설치를 유도하고 앱 활동 유저를 높이는 활동
- DA(Display Advertising): 포털 사이트의 초기 화면이나 각종 커뮤니티 사이트 등 홈페이지 내에 존재하는 슬롯을 통해 이미지 형태의 광고를 게재하는 형식
- SA(Search Advertising): '키워드 광고'라고 하며, 네이버 등 포털사이트에서 검색엔진으로 특정 키워드 검색 시 결과에 노출되는 광고
- VA(Video Advertising)
Retargeting(App Retargeting): 유입된 유저의 행동을 기반으로 Action을 유도하고 앱 활동을 유지시키는 활동 or 이탈/휴면 유저를 재 유입시키기 위한 활동

DA/SA
광고클릭에서 스토어 랜딩, 앱 설치, 앱 실행까지 가는데 약 90%이상의 유저가 이탈하고 2-3%의 유저들이 앱을 실행한다고 합니다. 그럼에도 앱에 한 번 유입 된 유저는 월등히 높은 구매 전환율을 보이기 때문에(Lock-In 효과) 앱 마케팅은 놓을 수 없습니다.
그렇다면 다른 마케팅과의 차이점으로는 어떤것들이 있는지 살펴보겠습니다.
앱 라이프 사이클에 따른 전략 설정이 필수적입니다.
제로베이스 강의에서는 서비스 단계별로 KPI와 Opt.strategy를 정리하여 설명하고 있습니다.

여기서 LTV란 life time value를 말합니다.
모든 단계에서 유저별 트래킹과 가치판단에 중점을 두는 공통점이 있습니다.
차이점으로 가장 큰 3rd Party Tracker 입니다.
Web과 App의 공통점
- 디지털 형태로 고객의 접점이 크다.
- 옥외 광고에서 확인하기 어려운 데이터 확인이 가능하다.
- 기술적 개발이 필요하다.
- 고객의 자사 (앱/웹) 활동성을 확인 할 수 있다.
차이점
-Web
- 스크립트 기반의 형식을 가지고 있다.
- 스크립트 최적화가 필요하다.
- 쿠키 기반 데이터 수집
-App
- SDK 기반의 형식을 가지고 있다.
- 트래커를 활용한 포스트백이 가능하다.
- ADID/IDFA 기반 데이터 수집
모바일 앱 트래킹 툴에 대한 설명입니다.
ADID/IDFA란?
먼저, Web의 타겟팅 성과추적은 Cookie를 기반으로 형성 되어있습니다. Cookie는 유저 식별 기준으로 PC를 포함한 웹 환경에서 사용자 편의를 위해 정보를 일정기간 저장하는 방법으로 기기당 쿠키가 부여됩니다. 다만 PC 1대를 개인이 사용하는게 아니기 때문에 개인을 특정하기 어렵고 쉽게 삭제가 가능하다는 특징이 있습니다. 그래서 회사들은 광고식별 ID를 부여하였는데 그게 바로 ADID/IDFA입니다.
ADID/IDFA는 모바일 환경에서 구글과 애플이 부여하는 '광고 식별 값'으로 기기당 1대의 ID가 부여되며 재설정하거나 기기를 변경할 때까지 유지되기 때문에 쿠키 대비 개인을 특정하기 용이하고 반영구적으로 타겟팅/성과 측정/ 분석에 용이하다고 볼 수 있습니다.
하지만, 애플의 보호 정책 강화로 인해 기존 LAT(Limit Ad Tracking, IDFA 기본 제공 상태/환경 설정을 통해 OFF가능)에서 ATT(App Tracking Transparency, IDFA 기본 미제공 상태/팝업을 통해 IDFA 수집 동의)로 변경되었습니다.
모바일 어트리뷰션 툴이란?
앱으로 유입된 유저의 행동을 추적하여 성과 지표로 보여주는 도구로 MMP(Mobile Measurement Partner)=모바일 트리커라고도 불립니다.
MMP는 SDK 기반으로 이루어집니다. SDK란 Software Development Kit의 약자로 특정 소프트웨어를 설치하는 가드입니다.
Attribution Model
- 매체마다 정확한 기여를 측정하기 위해 고안 된 기법들
- Last Click/First Click/ Linear/ Time Decay 등

Attribution Lookback Window
- 광고 반응부터 앱 설치까지 기여를 인정하는 기간
->View-through lookback window: 광고 조회 후 앱 설치까지의 추적 기간, 클릭과 노출이 모두 일어난 경우 클릭 매체에 어트리뷰션, 특히 Last click에
->Click-through lookback window: 광고 클릭 후 앱 설치까지의 추적 기간, Lookback기간 내 Last Click 매체에 어트리뷰션
Attribution Type
- 고객마다의 정확한 신규 인스톨 기여를 측정하기 위해 고안된 기법들
- Device ID Matching/Fingerprint/Google Referrer 등

가장 정확한건 Device Id Matching 기법(반영구적이기 때문)이고 좀 위험하다고 생각되는 기법은 Fingerprinting 기법이라고 예상된다. 고객의 위치나 디바이스 정보와 같은 정보들이 하나라도 바뀌게 되면 정보가 바뀌게 됨. 하지만 최근에는 정확해 지고 있다.
IOS 14.5 Opt-Out 유저의 어트리뷰션 SKANetwork
Opt-Out 유저: IDFA를 비승인 한 유저
SKANetwork란?
디바이스 수준 데이터를 제거한 어트리뷰션으로 IDFA를 포함한 어떠한 식별자도 드러나거나 공유되지 않고 Network(매체)에게만 Conversion(Install) data가 전송됩니다. 이것은 앱 스토어 자체에서 현재 어트리뷰션 툴과 유사한 기능을 수행하고 있습니다. 다시말해 Opt-out한 유저들의 정보를 다시 업체쪽으로 보내는 기능입니다.
어드리뷰션 툴의 역할
정확한 매체 기여도를 확인하여 최대 효율을 내는 구조를 구성하기 위해 사용합니다. 예를 들어 여러 매체에 광고를 하여 100억이라는 매출을 달성했는데 이게 어디에서 효율이 났는지 알 수 없을 때 사용합니다.
Postback: 매체는 광고를 내보내고 노출시키고 클릭할때 까지만 정보를 알 수 있습니다. 이 유저가 광고를 통해 앱을 intall했는지는 알 수 없는데 appstore에서 정보는 끊기고 3rd Party Tracker 에 정보는 나타나게 됩니다. 이 설치 정보를 다시 매체로 전달하고 그 정보를 통해 알고리즘 및 최적화에 활용하게 됩니다.
사용자 개선-딥링크: 모바일 앱 마케팅에 있어 핵심적인 역할을 합니다.
딥링크: 사용자가 앱이 설치되어 있을 경우 앱 내 특정 페이지로 랜딩 시키는 기술
디퍼드 딥링크: 유저가 신규설치 했을 경우 앱 오픈 시 마케터가 설정한 페이지로 랜딩 시키는 기술
Appsflyer

제로베이스 강의 자료에서 따온 AppsFlyer의 메인 화면입니다.
개요:
New install에 대한 UA 성과 및 이벤트 집계를 확인
이벤트 발생 일자 기준이 아닌, 인스톨 일자에 맞추어 성과 업데이트(ex, 10/21일 인스톨 후 23일 이벤트를 발생시키면 집계는 21일)
리타겟팅
설정한 기간 내에 파라미터 is_retargeting=true 가 붙을 매체들의 리타겟팅 성과
(Re-Targeting=Re-install, Re-Open이 발생시킨 이벤트 들의 총합 리어트리뷰션-Re-install, 리인게이지먼트-리오픈)
개요 페이지와 다르게 해당 집계 기준은 이벤트 발생 일자 기준
리텐션
설정한 기간내에 Day1~Day30까지의 신규 유저의 재방문율을 확인하는 페이지
파트너 연동
원활한 어트리뷰션 기록 및 포스트백 활성화를 위해, 미디어 연동 필요

3rd Party Tracker 사는 미디어들과의 연동을 통해 효과적으로 고객사와 Media의 연결을 지원합니다.
Firebase: Google Media와의 호환성이 있다는 장점
- 자동 전환 이벤트 태그
- 앱 활동자 리마케팅 활용
- 파이어 베이스 전용 상품 활용 가능
모바일 앱 마케팅의 주요 마케팅 지표
:마케팅 목표
신규 유저 확보
-KPI:Install 및 Reach 인지도 확보 및 신규 유저 확보 /Impression, Click, Install
활성 유저 증대
-KPI:MAU 증대 신규 유저+기존 유저 인게이지먼트 /Install, App Open, Retention
매출 확보
-KPI:ROAS 극대화 매출 확보 및 안정화 /Action, CVR, CPA 등
주요 용어 정리

- Impression(노출)-광고가 유저의 디바이스에 노출된 횟수
- Click-유저가 광고를 클릭한 횟수
- CTR(Click through rate: 클릭율)-유저가 광고를 클릭할 확률(클릭/노출)
- CPC(Cost per click:클릭 당 비용)-클릭 1건을 얻는데 소진된 비용(비용/클릭)
- CPM(Cost per Mile:1000회 노출당 비용)-노출을 1000회 시키는데 발생한 비용(비용/노출*1000)
- Reach(도달)-광고가 노출된 Unique User의 수
- Frequency(빈도)-유저 1인에게 광고가 반복되어 노출된 횟수(노출/도달)
- View(조회)-유저가 동영상을 시청한 횟수(매체별, 캠페인별 기준 상이)
- CPV(Cost per View: 조회당 비용): 조회 1건을 얻는데 소진된 비용(비용/조회)
- Install(설치)-광고가 노출 또는 클릭된 후 흑백윈도우 내에 APP을 설치한 횟수
- CPI(Cost per Install:행동 당 비용)-설치 1건을 얻는데 소진된 비용(비용/설치)
- Conversion(전환)-구매, 회원가입, 장바구니 등 기여기간 내에 발생한 유저의행동
- CPA(Cost per action: 행동 당 비용)-목표 전환 또는 액션 1회를 얻는데 소진된 비용(비용/ 전환)
- CVR(Conversion Rate: 전환율)-전환의 발생 확률로 상황에 따라 나누는 값은 달라짐(전환/클릭)
- Revenue(수익)-해당 광고를 통해 발생한 매출 값
- ROAS(Return Ads Spend: 광고수익률)-비용 대비 수익률로 광고의 효율을 측정하는 주요 지표(수익/비용)
- ATV(Average transaction value: 객단가)-유저가 구매한 상품의 평균 금액(매출/구매)
마케팅 지표의 최적화
미디어 선정
고려사항
- 유저는 어떤 행동 특성을 가지고 있는가?
- 핵심 유저와 유사한 성격의 매체는 어디인가?
- 정해진 예산을 소요할 만큼의 매체력이 있는가?
- Install 및 이벤트 기반 최적화가 가능한가?
최적화 목표
Impression 최대화 / Click 유도 최적화 / Install 최적화 / Action(Conversion)최적화 /ROAS최적화
..:인지
...:고려
...: 전환
타겟팅
최적화 목표를 설정 후 타겟팅을 통해 전환 확률을 높여야 합니다. but. 과도한 타겟팅은 독이 될 수 있으니 주의합시다!
타겟팅 종류
1st Party Data
- 앱 인스톨 유저 데이터
- 앱 활동 액션 데이터
매체 데이터
- 연령 성별 등 인구 통계 데이터
- 매체가 보유한 관심사 데이터
- 매체가 보유한 앱 사용 정보 데이터
- Lookalike(유사유저 타겟팅)
-테스트는 한 캠페인에서 최대한 겹치지 않게 진행하며, 타겟팅별 트래킹을 통해 정확한 효율을 비교해야합니다.
크리에이티브
구성요소
- 이미지를 설명하는 텍스트
- 본문이미지(상품/앱 성격 등)
- 이미지 내 문구 및 CTA 버튼
앱이 좋은 서비스라도 1차 광고로 후킹하지 못하면(CTR이 낮으면) Install 과 Action은 일어나지 않습니다.
eCPM은 Effective cost per Impression. 즉 유효 노출당 단가: Demand입장에선 1000회당 지불해야하는 비용, Supply 입장에선 1000회당 얻는 수익
eCPM=(총 광고 비용/Impression)*1000=(Click*CPC/Impression)*1000=(Impression*CTR*CPC/Impression)*1000=(CTR*CPC)*1000
->단편적인 CTR만 본다면 앱설치 기회를 놓칠 수 있습니다. CTR로 1차 소재 판단을 하되, 앱설치까지의 정확한 단가로 최적화 해야 합니다. (CPI와 설치 CVR도 봐야 함)
CVR: Conversion Rate : 유입 수 대비 전환수. 전환수/유입수*100
좋은 매체?
- 고객 도달 커버리지가 얼만큼 되는지?
- 정해진 예산을 소화할만큼 지면을 확보하고 있는지?
- 매체를 통해 유입된 유저는 활발한 활동을 보이는지?
- 타겟팅 및 최적화 방법론이 어떤 것들이 있는지?
매체력-활성 유저도 중요하지만 노출 가능한 광고지면도 놓쳐서는 안됩니다.
-단순히 미디어 플래닝을 넘어 타겟팅 등 최적화 방법론까지 신경 써야 합니다.(타겟팅 기능을 제곻하고 있는지/ 앱 설치 전용 캠페인이 있는지/ 최적화 방법론이 우수한지)
유저의 퀄리티-유입에서 그치지 않고 매체를 통해 유입된 유저의 행동에 집중해야 합니다.
AC/Ace: 구글이 보유한 앱 상품.
google ads가 보유한 앱 상품으로 AC는 신규 사용자에 대한 상품, Ace는 리타겟팅을 유도
- 지면이 넓다
- 머신러닝으로 운영한다
- 타겟팅이 제한적이다
- 유튜브가 커버 가능하
넓은 지면을 통해 유저에게 도달하며 전적으로 머신러닝에 맡기는 형태로 타겟팅이 제한적입니다.

-유튜브를 어떻게 사용하느냐에 따라 앱 Install이 달라짐

위의 항목만 설정을 하고 시간대별로 딥타겟팅을 시키거나 하는 따로 더 설정할 수 없다는 특징이 있습니다.
페이스북
다양한 변수 설정이 가능하다.

여러가지 최적화를 할 수 있는 머신러닝이 있고 광고 노출 제어가 가능하다. 하지만 자동화를 추천한다고 합니다.
Audience Network: 페이스북이 보유하고 있는 광고 네트워크
애플서치애즈
위 매체들과 다르게 SA의 성격이 있는 유일한 앱 매체로 광고 지면으로는 검색결과와 검색탭의 2가지 지면을 보유하고 있습니다.

특징
1. 경쟁사 키워드 사용 가능
2. Tap의 개념으로 CPT과금 형식(Tap=결과 내 이미지, 문구 등 모든 클릭)
사용 이유
유저에게 좀 더 편한 경험을 주고 검색 유저를 놓치지 않고 유입시키기 위함입니다. 또한 경쟁사로부터 자신의 키워드를 방어할 목적으로 사용합니다. CPI가 높다는 특징도 있습니다.
앱 마케팅에 대해서 배워보고 싶었어서 요번 강의가 유독 재미있게 느껴졌는데요! 실무에서도 이 글을 보며 많은 도움이 되었으면 좋겠어서 용어들을 위주로 기술했고 툴을 다루는 부분은 따로 노트에 정리했습니다-! 나중에 여유가 되면 글로도 남겨볼게요
“이 글은 제로베이스 퍼포먼스 마케팅 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다.”
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