경쟁이 치열해지는 모바일 앱 시장에서 예측 LTV(Predictive LTV, 이하 pLTV)는 예산 최적화와 장기적인 수익화를 위해 필수적으로 이해해야 할 요소에요. 유저 획득 비용이 계속 증가하는 상황에서 pLTV를 이해하고 마케팅에 활용하면 유저의 가치를 미리 파악해 지속 가능한 성장을 이끌 수 있어요.

💡 pLTV란?
pLTV(Predictive Life Time Value, 고객 생애 가치 예측)는 유저가 모바일 앱이나 서비스를 이용하는 동안 예상되는 총 수익을 예측하는 지표예요.

pLTV, 왜 중요할까?

• 투자 회수 기간 장기화: 유저 획득 비용이 증가하면서 초기 광고 비용을 회수하는 데 더 오랜 시간이 걸려요. 유저의 장기적인 가치를 정확하게 예측하지 못하면 획득 전략을 최적화하기가 어려워요.
• 점진적인 수익 실현: 많은 모바일 앱, 특히 비게임 앱은 인앱 광고나 구독을 통해 시간이 지나면서 수익을 창출해요. 기존의 단기 지표만으로는 유저의 진정한 가치를 파악하기 어려울 수 있어요.
• 실시간 예산 최적화: 마케터는 예산을 효율적으로 배분하고, 데이터 기반의 신속한 의사 결정을 내려야 해요. 정확한 pLTV 예측을 통해 캠페인과 채널 전반에서 지출을 최적화하면서 투자 수익을 극대화할 수 있어요.

pLTV를 활용하면 단기 수익이 고객의 잠재적인 생애 가치를 충분히 반영하지 못하는 경우에도 선제적으로 유저 확보 및 유지 전략을 조정할 수 있어요.

pLTV 계산 방법

pLTV를 계산하는 대표적인 방법으로 커브 피팅(Curve Fitting)과 머신 러닝(Machine Learning)이 있어요.

커브 피팅

커브 피팅 방식은 과거 리텐션 데이터를 활용해 수학적 곡선을 모델링하고, 이를 통해 향후 유저 리텐션과 수익 패턴을 예측하는 방식이에요.

작동 방식:
1. 리텐션 곡선 분석: 리텐션 추세에 맞는 수학적 함수(예: 지수 함수, 거듭제곱 함수)를 선택하고, 특정 기간(예: 30일, 60일, 90일)에 걸쳐 이를 통합해 유저의 수명을 추정해요.
2. ARPDAU 계산: 유저를 코호트(예: 국가, OS, 채널)별로 분류하고, 인앱 구매(IAP) 및 인앱 광고(IAA) 수익을 포함한 일일 활성 유저당 평균 수익(ARPDAU)을 산출해요.
3. pLTV 계산: 통합된 리텐션 곡선과 ARPDAU를 곱해 누적 LTV를 추정해요.

장점:

• 유저 행동의 전반적인 추세를 분석하는 데 효과적이에요.
• 유저 활동(세션)과 매출 간의 상관관계가 높은 앱에 적합해요.

한계:

• 일부 유저가 높은 수익을 창출하는 구조(IAP 중심 게임 등)에서는 적절하지 않을 수 있어요.
• 개인화 수준이 낮고, 불규칙한 리텐션 패턴이 있는 경우 정확도가 떨어질 수 있어요.

머신 러닝

머신 러닝을 활용하면 유저 행동의 복잡한 패턴을 분석해 보다 정밀한 LTV 예측이 가능해요.

작동 방식:1. 특징 선택: 구매 내역, 세션 빈도, 유저 인구 통계, 참여 지표 등 다양한 요소를 분석해요.
2. 모델 학습: 머신 러닝 알고리즘(예: 그라디언트 부스팅, 신경망)을 활용해 과거 데이터를 학습하고 미래의 LTV를 예측해요.

장점:

• 보다 정확하고 개인화된 예측이 가능해요.
• 수익 및 리텐션 패턴이 불규칙한 앱에도 효과적이에요.

한계:

• 방대한 데이터와 지속적인 모델 튜닝이 필요해요.
• 리소스가 많이 필요하고 구현이 복잡할 수 있어요.

pLTV 계산에서 MMP의 중요성

OS, 국가, 디바이스 유형 같은 퍼스트 파티 데이터만으로 pLTV를 계산할 수 있다고 생각할 수 있어요. 그러나 모바일 측정 파트너(MMP)가 제공하는 어트리뷰션 데이터를 함께 활용하면 pLTV의 정확도를 더욱 높일 수 있어요.

어트리뷰션 데이터가 정확도에 미치는 영향

• 채널, 캠페인, 광고 크리에이티브 등 각 광고 소스는 유저 품질과 인게이지먼트를 결정하는 중요한 요소예요.
• 어트리뷰션 데이터를 활용하면 유저가 누구인지뿐만 아니라 어디에서 유입되었는지도 파악할 수 있어요, 이는 pLTV에 큰 영향을 줄 수 있어요.
• 특히 커브 피팅 방법을 사용할 때 어트리뷰션 데이터의 영향력이 더욱 커지는데, 각 코호트별 리텐션 곡선을 계산해야 하고, 코호트마다 ARPDAU가 크게 다를 수 있기 때문이에요.

어트리뷰션 데이터 활용 예시

• 예를 들어, 특정 크리에이티브를 활용해 1020 여성 중심의 오디언스를 타겟팅한 숏폼 동영상 채널에서 확보한 유저는 특정한 행동 패턴과 리텐션 성향을 보일 가능성이 높아요.
• 어트리뷰션 데이터는 이러한 유저 행동 차이를 분석하고, 각 광고 소스가 서로 다른 유형의 유저를 어떻게 확보하는지 예측하는 데 도움을 줄 수 있어요.

MMP는 퍼스트 파티 데이터와 어트리뷰션 데이터를 결합해 마케터에게 각 유저 확보 소스가 장기적으로 유의미한지 심층적인 인사이트를 제공해요. 이를 통해 단순한 인구 통계가 아닌 유저 행동 데이터를 기반으로 보다 전략적인 예산 배분과 캠페인 최적화가 가능해요.

쉽고 강력한 에어브릿지 pLTV

에어브릿지는 강력한 데이터베이스 엔진인 루프트(Luft)와 결합된 베이지안 커브 피팅 접근 방식을 활용해 모바일 마케터에게 최적화된 강력한 pLTV 솔루션을 제공해요.

에어브릿지 pLTV 기능이 강력한 이유

• 세분화된 인사이트: 에어브릿지는 광고 크리에이티브뿐만 아니라 국가, OS, 채널, 캠페인별로도 pLTV 인사이트를 제공하는 심층 분석 기능을 갖추고 있어요. 이를 통해 마케터는 특정 차원에서 pLTV의 영향을 파악하고, 지역, 광고 소재, 유저 세그먼트에 따라 캠페인을 최적화할 수 있어요.
• 최소한의 데이터로 장기 예측: 에어브릿지 pLTV 기능은 최근 3일간의 리텐션 데이터만으로도 최대 180일 동안 신뢰할 수 있는 예측을 생성할 수 있어요. 덕분에 마케터는 방대한 과거 데이터 없이도 빠르게 장기적인 인사이트를 확보하고, 데이터 기반으로 예산 배분 및 전략을 결정할 수 있어요.
• 원클릭 분석 지원: 마케터는 에어브릿지 대시보드에서 단 몇 번의 클릭만으로 pLTV, 고객 획득 비용(CAC), 광고 지출 대비 수익률(ROAS)을 동시에 비교할 수 있어요. 여러 도구나 플랫폼을 따로 탐색할 필요 없이, 한눈에 빠르고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있어요.
• 추가 비용 없는 올 인클루시브: 에어브릿지는 추가 비용 없이 기본 패키지에 pLTV 기능을 포함하고 있어요. 덕분에 모든 규모의 비즈니스가 비용 부담 없이 고급 분석 기능을 활용할 수 있어요.

마케터는 에어브릿지와 함께하면 신속한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있고, 캠페인 및 지역별로 더욱 효율적인 예산 배분이 가능해요.

고객 성공 사례: 에어브릿지 pLTV로 글로벌 마케팅을 최적화한 딜라이트룸(알라미)

170개국 이상에서 서비스되는 글로벌 알람 앱, 알라미를 개발한 딜라이트룸은 에어브릿지의 pLTV 기능을 활용해 pLTV 분석 작업에 드는 리소스를 획기적으로 줄이고 마케팅 최적화 전략에 더 힘을 쏟을 수 있게 되었어요.

초기 과제

에어브릿지 pLTV 기능을 사용하기 전, 딜라이트룸 마케팅 팀은 자체 알고리즘을 사용해 데이터를 처리하고 매번 pLTV를 계산하고 있었어요. 하지만 이 과정은 자원 소모가 크고 복잡한 작업이었어요. 글로벌 마케팅을 진행하기 위해서는 채널, 캠페인, 광고 크리에이티브, 국가, OS별로 pLTV 지표를 분기, 월, 주 단위로 세분화해 분석할 수 있는 기능이 필요했어요. 이런 높은 수준의 세분화는 각 지역과 플랫폼별로 빠르게 예산을 배분하기 위해 필수적이었어요.

에어브릿지 pLTV 성과

에어브릿지 pLTV 기능을 활용하면서 기존에 직접 계산하면 최대 3시간까지도 걸리던 과정을 대시보드에서 즉각적으로 확인할 수 있었어요. 절약한 시간은 마케팅 최적화 전략을 고도화하는 데에 투자할 수 있게 됐죠. 더불어 채널, 캠페인, 광고 크리에이티브, 국가, OS별로 pLTV와 예측 ROAS(pROAS)를 원하는 시간 단위로 실시간 모니터링하면서 예산을 더 효율적으로 운용하게 되었어요.

AB180 CS Hub에서 딜라이트룸이 에어브릿지에서 어떻게 pLTV 기능을 세팅하고 개선 포인트를 찾아갔는지 더 자세히 알아보세요.

에어브릿지 pLTV로 성장 가능성을 극대화하세요

빠르고 정확한 의사 결정이 중요한 모바일 시장에서 pLTV 분석은 마케팅 전략의 판도를 바꿀 수 있는 요소예요. 마케터는 pLTV를 활용해 예산을 조정하고, 유저의 장기적인 가치를 이해해 서비스를 장기적으로 성장시킬 수 있어요. 

특히 에어브릿지와 같은 MMP를 통해 pLTV를 분석하면 어트리뷰션 데이터처럼 유저 특성에 맞는 추가적인 데이터를 활용할 수 있어요. 지금 에어브릿지 팀과 함께 pLTV 기능을 활용해 더 스마트한 마케팅 전략을 설계해 보세요.

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