마케팅 전략을 기획하고 수행하는 데에는 반드시 ‘데이터’가 필요합니다. 트렌드에 민감하게 반응하며 상황에 따라 빠르게 변화하는 것도 필요하지만, 이때 데이터가 아닌 단지 감에 의존해서는 대내외적인 변화에 잘 대응하며 성장하고 있는 것인지 확신할 수 없습니다. 우리 서비스 및 프로덕트에 대한 유저의 반응 및 행동 데이터를 기반으로 인사이트를 얻고, 이를 통해 미래의 마케팅 전략을 기획해간다면 보다 지속가능한 성장으로 이어질 수 있습니다.

특히, 모바일 앱 마케팅에서 가장 기본적으로 살펴보아야 하는 데이터는 ‘모바일 앱 어트리뷰션’ 데이터입니다. 이미 집행한 마케팅의 성과 데이터를 기반으로 인사이트를 얻고 이후 어떤 캠페인 혹은 채널에 더 많은 투자를 진행해야 할지 결정할 수 있기 때문입니다. 모바일 앱 마케터라면 앱 어트리뷰션 데이터는 이미 일상적으로 확인하는 데이터 중 하나일 겁니다. 이번 포스트는 모바일 앱 어트리뷰션을 이해하기 위한 시작점으로 어트리뷰션의 의미와 필요성 그리고 모바일 앱 어트리뷰션을 위해 반드시 필요한 앱 어트리뷰션 툴의 데이터 수집 및 처리 과정에 대한 기본 내용을 담았습니다. 모바일 앱 어트리뷰션 데이터에 대한 기본 이해를 기반으로 마케팅 캠페인을 최적화하고 프로덕트의 성장에 기여해보세요.

어트리뷰션의 의미

어트리뷰션이란, 마케팅 캠페인이라는 ‘원인’과 앱 설치나 인앱 전환과 같은 성과의 ‘결과’를 매칭하여 ‘기여도’, 즉 ‘인과 관계’를 분석하는 것을 의미합니다. 간단하게 말하자면, 마케팅 성과에 대해 어떤 요소가 영향을 미쳤는지 파악하는 과정입니다.

이렇게 어트리뷰션을 하는 목적은 과거의 데이터를 통해 채널 및 캠페인의 효과에 대해 분석하여 미래 마케팅 계획에 반영하기 위함입니다. 특히, 페이드(Paid) 마케팅의 경우 비용(자원)을 투자했기 때문에 수익이라는 결과로 이어져야 합니다. ROI(Return on Investment)를 높이기 위해서는 한정된 자원 속 최대의 효과를 낼 수 있는 채널과 캠페인을 발견해야 합니다. 어트리뷰션 데이터가 이를 위한 인사이트를 얻는 데에 도움이 될 수 있습니다.

👉 광고 성과를 결정하는 규칙인 어트리뷰션 모델에 대한 보다 자세한 내용은 에어브릿지 핸드북 01 - 어트리뷰션에서 확인해보세요.

모바일 앱 어트리뷰션을 위해서는 앱 어트리뷰션 툴이 필요합니다.

모바일 어트리뷰션 이전부터 존재하고 있던 웹 어트리뷰션은 쿠키(cookie), UTM 파라미터, 리퍼러(Referrer) 등을 통해 우리 웹사이트를 방문하기 이전에 유저가 어느 사이트 및 링크를 통해 유입되었는지 파악할 수 있었습니다. 하지만 모바일 앱의 경우 앱 마켓을 거치는 과정에서 이러한 데이터가 사라지고 연결이 끊어지게 됩니다. 이때 에어브릿지와 같은 모바일 앱 어트리뷰션 툴 / MMP와 같은 서드파티 트래킹 툴을 활용하여 데이터를 수집하고 한번에 통일된 기준으로 확인할 수 있습니다.

👉 모바일 앱 어트리뷰션 툴을 지칭하는 여러 가지 이름과 설명은, 어트리뷰션 툴을 가리키는 여러 가지 용어들 - MMP, 서드파티 트래커, 앱 트래커 포스트에서 확인해보세요.

모바일 앱 어트리뷰션 툴을 활용하게 되면, 한정된 개발 리소스 속에서 직접 데이터를 모으고 분석하지 않아도 하나의 SDK로 데이터를 수집하여 분석할 수 있습니다. 게다가 광고 프로드를 방지하거나 SKAdNetwork와 같은 새롭게 등장하는 프레임워크 등에 효과적으로 대응할 수 있다는 장점이 있습니다.

모바일 앱 어트리뷰션을 위해 필요한 데이터

이 모바일 앱 어트리뷰션 툴이 어트리뷰션을 하기 위해서는 터치포인트와 전환 데이터가 필요합니다. 유저의 여정 속 터치포인트와 전환 데이터를 수집, 처리, 가공하는 과정을 거쳐 광고주/마케터에게 어트리뷰션 완료된 데이터를 제공합니다.

터치포인트의 의미와 데이터 수집 경로

터치포인트(Touchpoint)란 광고가 게재된 곳에서 발생한 클릭(Click), 조회(Impression) 등을 의미합니다. 이 터치포인트 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.

• 트래킹 링크(Tracking Link) - 트래킹 링크는 앱 어트리뷰션 툴에서 제공하는 링크입니다. 이 링크를 통해 앱 어트리뷰션 툴이 대신 터치포인트를 수집할 수 있습니다.
• 서버 API(Server API) - 일부 광고주 고객사 및 매체는 서버를 통해 터치포인트 및 전환 데이터를 전달합니다. 특히 매체 중, SAN(Self-Attributing Network)의 경우, 자체 트래픽에 대해 앱 설치 및 인앱 이벤트의 어트리뷰션을 독립적으로 수행합니다. 그리고 직접 수집한 수많은 터치포인트 중 전환을 일으킨 기기(또는 유저)의 마지막 터치포인트만 연동된 측정 파트너에게 전해줍니다.
• 리퍼러(Referrer) - 구글 플레이(Google Play)에서만 지원하는 기능으로, 별도 셋팅이 필요 없이 광고 클릭 시 고유 클릭 ID가 생성됩니다. 이 ID를 통해 해당 유저에 대한 정보 및 광고 클릭 후 발생한 앱 설치 및 인앱 이벤트 등에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다.

전환의 의미와 데이터 수집 방법

전환(Conversion)은 보통 앱 어트리뷰션 툴이 수집합니다. 앱 설치(Install), 구매(Purchase), 장바구니에 담기(Add to Cart) 등으로 광고주들의 서비스 내에서 발생한 이벤트들입니다.

• 앱 어트리뷰션 툴이 제공하는 SDK(Software Development Kit) - 소프트웨어 개발자가 특정 운영체제용 응용프로그램을 만들 수 있게 해주는 소스(Source)와 도구 패키지를 의미합니다. 앱 어트리뷰션 툴들은 SDK를 제공하며, 각 모바일 앱에 해당 SDK를 설치함으로써 전환 데이터를 수집합니다.
• API - 터치포인트를 수집하는 것과 같이, 일부 광고주 고객사 및 매체는 서버를 통해 전환 데이터를 전달하는 경우가 있습니다.

수집한 터치포인트 및 전환 데이터를 어트리뷰션하는 방법

앞서 설명한 터치포인트와 전환 데이터는 무작위로 흩어져서 여러 데이터베이스에서 수집하고 있습니다. 이를 처리하고 가공하는 과정을 거쳐야 어트리뷰션이 완료됩니다.

어트리뷰션을 위한 데이터의 처리

이를 분석하기 위해서는 ‘식별자 매칭(Identity Matching)’ 과정이 필요합니다. 이 매칭에는 확률적 방법과 확정적 방법 두 가지가 존재합니다.

확정적 방법은 구글과 애플이 디바이스 단위로 제공하는 고유의 광고 식별값을 통해 매칭하는 방법을 의미합니다. 이때, 광고 식별값(ADID)은 광고주가 특정 기기(유저)를 추적할 때 사용하는 ID(식별자)를 의미하며, 구글은 GAID, 애플은 IDFA라고 지칭합니다. 최근 애플의 14.5 업데이트 이후에는 각 유저에게 ATT 동의를 받은 경우에 한해서만 IDFA 수집이 가능합니다.

확률적 방법은 OS 및 IP 주소 등 수집한 데이터의 여러 값을 싱크해서 고유값을 만들고, 이에 대한 키값을 가지는 유저들을 같은 값이라고 간주함으로써 매칭하는 방법을 의미합니다.

어트리뷰션 성과 분석을 위해 필요한 기준, 어트리뷰션 모델

위와 같이 데이터를 처리하고 가공하는 과정에서 전환이 일어나기 전 발생한 여러 터치포인트들에 각각 어느 정도의 기여를 분배할 것인지 결정해야 합니다. 즉, ‘어트리뷰션 모델’을 기반으로 어떤 터치포인트가 어떤 전환 이벤트에 기여했는지 확인해야 합니다. 이 어트리뷰션 모델에는 규칙 기반(Rule-based) 모델인 싱글 터치 어트리뷰션 모델과 멀티 터치 어트리뷰션 모델, 그리고 데이터 기반(Data-driven) 모델 등이 존재합니다.

👉 마케팅 어트리뷰션 모델에 대해서는 마케팅 어트리뷰션 모델(Marketing Attribution Model) 알아보기 포스트에서 확인해보세요.

어트리뷰션을 완료하여 데이터를 제공하는 앱 어트리뷰션 툴들은 일반적으로 라스트 터치 어트리뷰션(LTA, Last Touch Attribution) 모델을 기준으로 어트리뷰션을 합니다. LTA 모델은 전환 직전 마지막 단 1개의 터치포인트에 모든 성과를 부여하는 모델로, 복잡할 수 있는 기여도 분배 과정을 휴리스틱하게(단순하고 빠르게) 해결할 수 있다는 장점이 있습니다. 이 LTA 모델을 기반으로 어트리뷰션을 완료한 데이터를 앱 어트리뷰션 툴의 대시보드에서 확인할 수 있습니다. 다만, 각 앱 어트리뷰션 툴마다 세부적인 조건과 우선 순위, 규칙은 다를 수 있기 때문에 같은 매체에서 캠페인을 집행하여 발생한 전환이라고 하더라도 그 성과는 조금씩 다를 수 있다는 것을 기억해두면 좋습니다.

모바일 어트리뷰션으로 단지 측정 결과를 확인하는 것을 넘어, 측정을 통한 마케팅 성장으로 이어질 수 있어야 합니다.

이번 포스트에서는 모바일 어트리뷰션의 의미부터 필요성, 그리고 앱 어트리뷰션 툴이 데이터를 수집, 처리, 가공하는 과정에 대한 기본적인 내용을 소개하였습니다. 이렇게 모바일 앱 어트리뷰션이 완료된 결과를 통해 확인할 수 있는 것은 과거의 데이터 및 성과입니다. 지난 성과를 분석하고 그 요인을 명확하게 파악해야 다음 전략에도 반영할 수 있습니다.

이때, 성과가 잘 나온 전략이라고 해서 미래에도 계속해서 좋은 성과로 이어진다는 보장은 없다는 점을 염두해야 합니다. 동일한 채널에서 동일한 캠페인을 지속할 경우, 같은 오디언스와 인게이지하는 속에 새로운 타겟군에게 다가갈 수 있는 기회를 놓칠 수도 있기 때문입니다.

보다 지속적인 마케팅 성장으로 이어지기 위해서는 과거 성과 데이터를 확인하는 것을 넘어서 다음 액션 아이템을 선정하고 실행으로 이어질 수 있어야 합니다. 이러한 마케터의 고민에 앞장서서 에어브릿지와 같은 모바일 앱 어트리뷰션 툴은 다양한 마케팅 성과 측정 방법을 모색하고 새로운 솔루션을 제공하고 있습니다.

이제 모바일 앱 어트리뷰션 툴도 단지 데이터를 분석한 측정 결과를 제공하는 것에서 머물러서는 안됩니다. 다양한 마케팅 성과 측정 방법을 모색하고, 트렌드 및 업계 변화의 흐름 속 적합한 솔루션을 제공할 수 있어야 합니다. 에어브릿지도 측정을 통한 마케팅의 성장으로 이어질 수 있도록 마케터의 고민에 앞장서서 마케팅 측정의 비전과 구체적인 방향성을 제안해가겠습니다.

👉 에어브릿지가 바라보는 모바일 앱 어트리뷰션의 미래가 궁금하다면, 에어브릿지는 LTA + MTA + MMM 통합 측정 스택 제공과 함께 Marketer-centric으로 나아갑니다.포스트에서 자세한 내용을 확인해보세요.