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딥링킹(deep linking). 깊이 연결시킨다? 무엇을 어디로 연결시킨다는 뜻일까요? 딥링킹은 앱 사용자를 여러 단계를 거치지 않고 앱 내 원하는 콘텐츠로 한 번에 연결시켜 쾌적한 경험을 제공하고 전환율과 매출을 올리는 기술입니다. 딥링킹을 어려운 기술 용어가 아닌 일상 언어로 기본부터 쉽게 알려주는 가이드를 찾으셨을텐데, 잘 찾아오셨습니다. 15~20분 안에 읽을 수 있는 기초 가이드를 준비했습니다. 이 가이드는 다음과 같은 내용을 담았습니다.

• 딥링킹과 디퍼드 딥링킹 개념
• 작동 방식
• 딥링킹의 이점과 딥링킹이 ROX(return on experience)를 높이는 방법 
• 유니버설 링크, 앱 링크 및 URI 스키마 개요
• 산업별 활용 사례
• 구현시 고려 사항
  

주제가 마음에 드시나요? 그럼, 바로 들어가겠습니다.

제 1장

딥링킹(deep linking)이란?

모바일에서 ‘딥링킹’이란 사용자가 어디에 있든 앱 내 특정 콘텐츠로 연결시키는 작업을 의미합니다.

구체적으로 어떤 콘텐츠로 연결시킬까요? 제품 페이지에서 결제 페이지까지 앱 홈 화면 외 거의 모든 앱 내 콘텐츠로 연결시킬 수 있습니다.

딥링킹의 목적지를 알아보았습니다. 그럼 시작점은 어디일까요? 즉, 딥링킹의 여정을 시작하는 ‘딥링크’ URL은 어디에 배치할까요? 

간단합니다. 기존 사용자나 가망 사용자가 볼만한 곳입니다. 이메일 또는 문자 메시지, 메신저, 검색 포털 사이트의 검색 결과, 광고판이나 피자 상자의 QR 코드, 인스타그램, 스냅(Snap) 등 소셜 미디어 포스트에 붙입니다. 모바일로 어느 채널이든 접속할 수 있으며, 딥링크도 어디에나 붙일 수 있습니다.

딥링킹을 쉽게 이해할 수 있도록, 모바일 마케터를 택시 운전사에 비유해 보겠습니다.  

간단히 말해, 딥링킹은 디지털 공간에서 고객을 원하는 목적지로 모시기 위해 사용됩니다. 쾌적한 이동 경로를 제공하여 궁극적으로 앱 사용자를 늘리고, 참여도 및 잔존율을 높이기 위해 사용됩니다.

딥링킹 실제 작동 방식

이제 흥미로운 부분이 나옵니다. 광고에 삽입한 링크를 통해 앱 설치 여부, 사용 기기(모바일 또는 PC)의 운영 체제, 브라우저에 상관없이 누구나 앱 내 프로모션 콘텐츠로 원활하게 이동할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요?

바로 여기에서 딥링킹의 마법이 일어납니다.

딥링킹에서 링크를 클릭한 후 발생하는 사용자의 경험을 정의할 수 있습니다.

마케터는 사용자를 리디렉션하는 위치, iOS, 안드로이드 및 데스크톱 사용자에 대한 맞춤 여정을 정의합니다.  

기본적으로 앱을 이미 설치한 사용자를 위한 여정과 앱을 아직 설치하지 않은 모바일 사용자를 위한 여정, 이 두 가지 여정을 제공할 수 있습니다. 딥링크 클릭시,

• 앱이 설치되어 있다면 앱 내 프로모션 콘텐츠에 바로 ‘딥링크’됩니다. 
• 앱이 설치되어 있지 않은 경우 ‘디퍼드 딥링킹(deferred deepliking)’이라는 메커니즘을 통해 기기와 OS에 맞는 앱 스토어로 이동하게 되고, 사용자가 앱을 설치하고 실행하면, 딥링크가 삽입된 광고와 관련있는 인앱 콘텐츠가 나타납니다.

딥링킹은 이렇게 모바일 사용자마다 앱 설치 여부와 OS에 따라 상황에 맞춰 개인화된 여정을 즉시 제공합니다. 번거로운 단계를 줄이고 관련성 있는 콘텐츠를 즉시 제공하면 고객 잔존율 및 전환율을 향상시키고 매출을 높일 수 있습니다.

딥링킹 활용하기

기초 활용
(1) 앱 내 제품 상품 조회 페이지로 바로 연결되는 링크를 마케팅 이메일에 포함시켜 기존 사용자의 앱 참여도를 높입니다.
(2) 인플루언서의 유튜브 영상 설명란에 앱 내 특정 콘텐츠를 홍보하는 딥링크를 삽입하여 앱 트래픽을 늘립니다. 이 링크는 광고를 한 앱이 없는 iOS 사용자를 애플 앱스토어 내 앱 다운로드 페이지로, 안드로이드 사용자를 구글 플레이 스토어 내 앱 다운로드 페이지로 연결한 다음, 앱을 설치하고 처음 실행하면 인플루언서가 영상 설명란에 올린 앱 내 프로모션 콘텐츠로 리디렉션합니다.

고급 활용
(1) 모바일 웹 배너에 딥링킹을 넣어 웹-앱 전환 경로를 설정해 유입 트래픽을 늘립니다. 딥링크를 통해 유입 트래픽의 소스를 발견하고 기록합니다. 한편, 앱이 설치되지 않은 유저는 사용하는 디바이스 환경에 맞는 앱 스토어 내 앱 다운로드 페이지로 보내고, 앱 설치 후 실행하면 바로 프로모션 앱 콘텐츠를 보여줍니다.
(2) 딥링크 클릭시 모바일 웹 랜딩 페이지로 보내고 해당 랜딩 페이지에는 여러 CTA 버튼을 붙여 모바일 사용자가 자신의 기기 환경에 맞는 앱스토어의 앱 다운로드 페이지로 가도록 유도합니다. 앱을 다운받고 실행하면 프로모션한 인앱 콘텐츠를 보입니다. (예: Coinbase의 Super Bowl 시즌 QR 코드 광고. TV 화면 가득 (딥링크가 포함된) QR 코드가 떠다니도록 하고 모바일로 캡처하면 랜딩 페이지로 이동함. 랜딩 페이지에는 Coinbase 앱 설치자와 미설치자에 따라 각각 다른 CTA 버튼이 있음.)

마지막으로 딥링킹과 딥링킹 엔진의 차이를 알아두세요.  

• 딥링킹은 사용자가 어디에 있든 특정 인앱 콘텐츠로 이동시키는 작업을 말합니다. 
• 딥링킹 엔진은 기업이 웹 랜딩 페이지, 앱 스토어와 같은 디지털 위치를 포함한 다양한 목적지(즉, 딥링킹)로 사용자를 리디렉션할 수 있도록 하는 장치입니다.

제 2장

딥링킹의 이점 – 매출로 이어지는 고객 경험

이제 딥링킹과 딥링킹의 작동 방식, 딥링킹으로 할 수 있는 몇 가지 작업에 대해 조금 더 알게 되었으니 근본적인 질문에 대한 답을 해보겠습니다. 애초에 딥링킹은 왜 필요할까요? 

앱 마케팅에서 딥링킹을 사용하는 이유는 간단합니다. 

딥링킹은 신규 유저 및 기존 유저가 어느 채널에 있든 앱으로 매끄럽게 진입할 수 있는 쾌적한 경험을 제공하여 전환 수를 늘립니다.

쾌적한 앱 사용 경험을 제공하면 모바일 사용자를 원하는 지점까지 데려오기가 쉽습니다. 즉, 마케팅 퍼널의 깊숙한 단계까지 더 많은 사용자를 전환시키고 이탈율은 줄일 수 있습니다.  

만족스러운 고객 경험은 매출로 이어집니다. 고객 경험에 대한 투자가 사업상 이익으로 돌아오는 것을 Return on Experience(ROX), 사용자 경험 가치라고 합니다.

ROX를 면밀히 관찰한 결과 딥링킹을 경험한 고객군은 클릭 대비 앱 설치율이 크게 향상되었고 인앱 구매율도 상당히 증가했음이 나타났습니다. 

• 광고 클릭 대비 앱 인스톨 비율(CTI, click-to-install): 일반 광고 링크는 광고 클릭 대비 앱 인스톨 비율이 5% 남짓이었지만, 딥링킹 광고는 전환율이 6배 더 높았습니다. 딥링킹을 광고에 사용한 경우 업종에 관계없이 전반적으로 모바일 웹사이트 – 앱 전환율은 27%, QR 코드 – 앱 전환율은 33% 를 기록했습니다.

• 결제 유저율: 딥링킹으로 특정 앱 페이지까지 매끄럽게 진입하자 앱 설치 후 인앱 구매를 완료한 결제 유저 비율도 증가했습니다.  

예를 들어, 요식업계는 문자 메시지로 딥링크를 보내 고객이 쉽게 앱 내 프로모션 페이지에 도달하도록 하여 평균 14%가 주문을 완료했습니다.

제 3장

딥링크, 유니버설 링크, 앱 링크, 이게 다 뭐지?

유니버설 링크, 앱 링크, URI 스키마를 모른다면 딥링킹을 완전히 안다고 할 수 없습니다. 여기에서는 간단히 소개하겠습니다. 이 주제에 대한 더 자세한 내용은 블로그[영문]와 개발자 허브[영문]를 확인하세요.  

애플의 유니버설 링크와 안드로이드의 앱 링크부터 시작하겠습니다. 우선, 이 둘은 실제로는 링크가 아닙니다.

유니버설 링크(iOS)와 앱 링크(안드로이드)는 매우 유사한 메커니즘으로, 모든 캠페인 링크에 적용하여 모바일 사용자를 (앱이 있는 경우) 앱으로 바로 연결할 수 있습니다.  

앱으로 이동한 사용자는 딥링킹 솔루션에 정의된 라우팅 동작에 따라 지정된 인앱 콘텐츠(즉, 딥링킹된 콘텐츠)로 이동합니다. 

유니버설 링크와 앱 링크를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 고객 경험 개선 – 유니버설 링크와 앱 링크는 앱 홈페이지를 열거나 앱 내 콘텐츠를 검색하는 등 번거로운 작업을 건너뛰고 사용자에게 관련있는 인앱 콘텐츠를 바로 보여줍니다.
   
2. 앱 전환율 향상 – 고객 경험이 개선되면 전환율이 향상됩니다. 사용자가 보고싶은 콘텐츠로 더 빠르고 원활하게 이동할수록 전환 가능성이 높아집니다.
   
3. 잔존율 증가 – 앱 사용 경험이 개선되면 참여도와 리텐션이 높아집니다. 신규 사용자를 확보하는 것보다 기존 사용자의 재참여를 유도하는 것이 더 쉽기 때문에 잔존율 관리는 필수입니다.
   
4. 사용자가 믿고 따라갈 수 있는 안전한 경로 제공 – 유니버설 링크와 앱 링크는 해커가 사용자를 사기성 앱으로 가로채는 것을 방지하기 위해 Apple과 Google에서 설계한 것입니다.

URI 스키마란? URL 스키마는 기기에 설치된 앱을 열도록 하는 또 다른 메커니즘입니다. URI는 유니버설 링크나 앱 링크에 비해 보안성이 떨어지기 때문에 점차 인기가 떨어지고 있습니다. 

제 4장

디퍼드 딥링킹 기초 및 이점

이 가이드의 서두에서 디퍼드 딥링킹(deferred deep linking)의 개념을 간략하게 소개했습니다. 디퍼드 딥링킹은 딥링킹 솔루션의 일부이자 UA 마케팅에 필수 요소가 되었으므로, 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

디퍼드 딥링킹이 모바일 앱 사용 여정에서 왜 중요할까요? 디퍼드 딥링킹은 간단히 말해, 앱이 없는 사용자를 인앱 목적지까지 가장 원활하고 빠르게 전달하는 방법입니다. 

예를 들어보겠습니다.

• 추석 즈음에 인플루언서의 채널에서 맛있고 건강에도 좋은 명절 음식 레시피를 공유하는 영상을 우연히 발견했습니다.  
• 영상 클립의 설명에는 가까운 마트에서 온라인으로 식재료를 구매할 수 있는 링크가 포함되어 있습니다.
• 식료품 브랜드의 마케터가 영상 클립을 올린 인플루언서에게 딥링킹 엔진으로 생성된 링크를 제공하여 올리도록 했습니다. 
• 이 링크를 클릭하면 마트의 앱을 다운로드할 수 있는 스토어로 리디렉션됩니다. 
• 앱을 다운받고 실행하면 모든 식재료가 담긴 상품 결제 페이지로 바로 연결됩니다.

딥링크가 없다면 고객은 레시피에 필요한 식자재를 구매하기 위해 다음과 같이 여러 단계들을 불편히 거쳐야 합니다.

• 인플루언서 영상 설명란에 있는 여러 앱스토어 앱 다운로드 링크들을 봅니다.  
• 모바일 기기에 맞는 앱스토어로 가서 앱을 다운받고 설치합니다.
• 영상으로 돌아와 레시피 재료를 일일이 카트에 담고 결제합니다.
  

디퍼드 딥링킹이 없다면, 모바일 사용자가 앱 내 원하는 페이지에 한 번에 갈 수 없고, 여러 단계들을 거치게 하면, 앱 유입 트래픽을 높일 수 없습니다.

디퍼드 딥링킹은 신규 유저 수를 늘리고 고객 경험 가치(ROX, return on experience)를 개선하는데 도움이 됩니다.
쾌적하고 유의미한 고객 경험은 고객 만족으로 이어져, 디퍼드 딥링킹을 경험할 경우 클릭-인스톨 전환율이 6배 증가했습니다.

제 5장

딥링킹 & 디퍼드 딥링킹 활용 사례

딥링킹은 실제로 어떤 모습이고 어떤 경우에 사용될까요?  

이 섹션에서는 구첵적인 목적에 따른 6가지 활용 사례에 대해 자세히 살펴봅니다. 이 중 세 가지 활용 사례는 기존 유저 관리를 위한 리마케팅과 딥링킹을 다루고, 다른 세 가지는 신규 유저 유입 확보 캠페인과 디퍼드 딥링킹을 다룹니다.

재참여 및 리텐션을 위한 딥링킹

A. 장바구니 이탈(이메일 마케팅/이커머스)

장바구니 이탈은 리테일 기업에게 큰 문제입니다. 소비자가 상품을 장바구니에 담은 후에 구매를 완료하지 않을 수 있습니다.   

장바구니에 상품을 담고 떠난 고객이 구매를 완료하도록 유도하는 확실한 방법 중 하나가 적극적으로 이메일을 보내는 것입니다. 

장바구니 이탈 유저에게 구매 리마인드 메일을 보냈을 때 열람률과 클릭률은 각각 약 45%와 21% 입니다. 적절한 딥링크를 넣은 마케팅 메일로 고객에게 관련성 있는 매일을 보내면 잃을 뻔한 매출의 1%를 살릴 수 있습니다.

한 패션 앱을 예시로 들어보겠습니다. 장바구니에 상품을 담아놓은 고객을 대상으로 마케팅 이메일을 자동으로 보내는 프로세스를 설정합니다.  

이 이메일에 딥링킹을 삽입하여 고객이 클릭했을 때 자신의 장바구니 상품 결제 페이지로 바로 넘어가도록 합니다.

B. 유저 확보 (친구 추천/게임 앱)

디지털 시대에도 입소문은 제품과 브랜드의 인지도를 높이는 데 효과가 좋습니다.  

실제로 소비자는 친구의 추천을 받았을 때 구매할 확률이 4배나 높아, 친구 추천은 기업에서 많이 사용하는 마케팅 기법입니다.

특히 경쟁이 치열한 게임 업계에서 친구 추천 기능은 기존 사용자의 충성도를 높이고 새로운 플레이어를 유입하는 두 가지 목적을 한 번에 달성시킬 수 있습니다.

아래 사례에서는 한 게임 앱이 간단한 방식으로 사용자들이 친구를 일대일 게임에 초대하도록 합니다.  

게이머가 WhatsApp 메신저로 초대 링크를 보냈을 때, 친구가 링크를 클릭하고 모바일 앱 스토어에서 게임을 다운로드한 후 앱을 실행하면 바로 추천인을 만나 게임을 할 수 있는 앱 내 대기 공간으로 이동합니다. 이렇게 딥링크를 추천 기능에 활용해 보세요.  

C. 평균 주문 금액 (소셜 미디어 포스팅/이커머스)

평균 주문 금액(AOV)은 특정 기간 내 발생한 주문 금액의 평균을 측정하는 이커머스 지표입니다. 이 KPI를 높이기란 아주 쉽습니다. 예를 들어, 막 구매를 하려는 고객에게 필요할 수도 있는 연관 상품을 추가 구매하도록 권유할 수 있습니다.

모바일 앱 산업에서 이커머스 매출 비중은 2021년 64%에서 2024년 67%로 계속 증가할 것으로 예상되는 만큼, AOV 상승을 위한 최고의 채널은 모바일 앱이라고 해도 과언이 아닙니다.

아래 그림에서 한 패션 브랜드가 다양한 제품이 포함된 ‘오늘의 의상’ 스토리를 인스타그램에 공유합니다. 이 스토리를 위로 스와이프하면 앱스플라이어 소셜 랜딩 페이지로 리디렉션됩니다. (인스타그램에서 유저의 동선 정보를 담은 링크가 끊기는 것을 방지하기 위해 랜딩 페이지 사용)

‘지금 확인’ CTA 버튼을 탭하면 스토리에 표시된 모든 제품이 담긴 앱 내 장바구니 결제 페이지로 이동합니다. 
소셜 광고에서 앱 내 연관 페이지로 간단하고 쾌적하게 연결되는 경험을 제공함으로써 재참여 전환율(이 예시의 경우 10% 이상)을 높일 수 있습니다.

D. 전통 은행: 양식 작성 포기 (SMS/뱅킹)

금융 기업의 가장 큰 고민거리는 보험 가입 신청서, 대출 신청서 등 복잡한 양식을 작성하는 단계에서 많은 고객들이 이탈하는 것입니다. 실제로 금융 업계에서는 양식 작성 단계에서 잠재 고객의 약 75%가 중도 하차합니다.  

그런데 금융 서비스를 위한 양식 작성을 앱으로 간편히 사용할 수 있도록 지원한다면 어떨까요?

첨단 금융 기업들은 이미 이런 서비스를 제공하고 있습니다. 어떤 식이냐고요? 

문자 메시지, 이메일과 같은 온드 미디어(owned media)에 딥링킹을 추가해서 고객에게 보내, 고객이 클릭하면 바로 작성 중이던 양식을 보여줍니다. 고객은 했던 작업을 반복할 필요없이 하던 작업을 이어서 신청서 기입을 완료할 수 있습니다.

아래 예에서 Int Bank는 양식 작성 단계에서 이탈한 고객에게 양식 기입 중단 지점을 보여주는 딥링크를 보냅니다. 이 링크는 고객에 따라 각각 다른 맞춤형 URL을 생성합니다.  

SMS 메시징 툴에 이 딥링크가 포함된 리마인더 문자 메시지 발송을 예약합니다. 링크를 클릭하면 다른 절차 없이 곧바로 양식 기입 페이지가 열리고 고객은 중단한 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.

이렇게 고객과 앱 사이에 개인화된 연결 통로를 구축하면 금융 서비스를 이용할 목적 의식이 분명한 고객이 중간에 포기하지 않고 쾌적하게 이용할 수 있도록 ‘구제’할 수 있습니다.  

앱 유저 모객을 위한 디퍼드 딥링킹(deferred deep linking)

A. 금융 고객, 모바일 앱으로 보내기 (QR 코드/뱅킹)

금융 서비스업에서는 창구 방문을 선호하는 고객을 앱으로 보내는 일이 쉽지 않을 수 있습니다.  

고객이 앱을 사용하도록 하는 전략 중 하나가 눈에 띄는 곳에 앱을 다운받을 수 있는 QR 코드를 보이는 것입니다.

팬데믹 기간 동안 QR 코드는 널리 사용되며 일상에서 친숙해져, 앱 진입로로 활용하기 좋은 수단입니다.  

은행은 데스크톱 사이트, 지점 내 포스터, 팜플렛 등에 QR 코드를 표시하여 스캔 한 번으로 앱을 쉽게 다운로드하도록 할 수 있습니다.

아래 예시에서는 한 은행이 데스크톱 웹사이트의 홈페이지에 QR 코드를 표시하여 사용자가 스캔하도록 유도합니다. 

QR 코드를 스캔하면 딥링크가 작동하여 모바일 기기에 맞는 스토어(구글 플레이, 애플 앱스토어 등)로 이동되고, 앱을 다운받고 실행시키면 앱 내 프로모션 페이지(대출 상품 페이지)가 바로 나타납니다.

B. 고객 가치 증대 (모바일 웹/미디어 및 엔터테인먼트)

신문과 잡지는 인터넷과 스마트폰이 등장하기 훨씬 전부터 우리와 함께 해왔습니다. 유구한 역사를 가진 전통적인 이 업계는 파격적인 기술 혁명에 적응해야 했으며, 새로운 시대에 맞춰 비즈니스 모델과 유통 전략을 꾸준히 진화시키고 있습니다.   

오늘날 독자들은 모바일에 있으며 출판사, 언론사를 비롯한 콘텐츠 상품을 제공하는 기업이 독자 수와 수익을 늘리려면 출간물을 종이나 웹에서 모바일 앱으로 확장해야 합니다.

아래 예시에서는 한 언론사가 모바일 웹 특정 기사에 딥링크가 들어간 뉴스 앱 광고 배너를 띄웠습니다. 

독자(모바일 사용자)가 배너를 탭하면 딥링킹 엔진이 작동하여 모바일 기기에 맞는 앱 스토어 내 앱 다운로드 페이지로 이동합니다. 앱을 다운로드한 후 실행시키면 모바일 웹에서 읽던 기사가 바로 나타납니다.   

이렇게 딥링크로 독자에게 컨텍스트 기반 웹-투-앱 경험을 제공하여, 미디어 퍼블리셔는 웹 배너 클릭에서 앱 인스톨로의 전환율을 30% 이상 달성하고 있습니다. 

인쇄된 신문과 잡지에도 QR 코드를 추가해 앱으로 진입시킬 수 있습니다.

C. 매장 내 전환 (오프라인 매장 내 QR 코드 게시)

오프라인 유통 매장에서 QR 코드로 판매를 촉진하고 앱 사용자를 모객하는 법을 살펴보겠습니다.  

아래는 QR 코드를 사용하여 매장 내 구매를 유도하는 의류 매장의 예시입니다. 오프라인 매장을 방문하는 고객은 구매하려는 제품에 대한 더 자세한 정보를 얻길 원합니다.   

집에서는 온라인에서 검색하여 편리하게 구매자 리뷰를 참고할 수 있지만, 오프라인 매장에서는 정보가 부족해 구매를 망설이게 됩니다.   

이 때, 각 상품 옆에 딥링킹을 심은 QR 코드를 비치하면, 모바일 스캔 한 번으로 원하는 정보(상품 리뷰)로 바로 이동합니다.   

앱 사용자는 앱 평점과 리뷰가 표시된 인앱 페이지로 이동하고, 앱이 없는 사용자는 모바일 리뷰 웹 페이지로 리디렉션됩니다.

후자의 경우, 앱 사용을 유도하기 위해 할인 배너를 표시하여 앱을 설치하도록 합니다.

이러한 프로세스로 매끄러운 쇼핑 경험을 제공하고, 고객과의 신뢰를 쌓으며, 매장 내 구매율을 높일 수 있습니다.  

QR 코드를 스캔하는 사용자는 일반적으로 구매 의도가 높습니다. 상품을 구매하려는 고객은 상품에 대해 더 잘 알아보려고 합니다. QR 코드 스캔에서 앱 인스톨로 이어지는 전환율은 33%에 달합니다.  

제 6장

딥링킹 구현하기

딥링킹 구현은 비교적 간단합니다. 딥링킹 기능을 제공하고 딥링킹 구현 방법을 안내하는 몇몇 모바일 앱 마케팅 SaaS 기업들이 있습니다.  

간략히 설명드리면, 앱 마케터나 프로덕트 매니저가 앱 엔드 유저의 경로를 이런 기업들이 제공하는 딥링킹 솔루션에서 정의합니다. 유저가 링크를 클릭했을 때 어디로 이동시킬지, 다음과 같은 시나리오에 따라 경로와 목적지를 정합니다.

• 고객이 앱이 없는 경우:
  • iOS 또는 안드로이드 유저를 리디레션 시킬 목적지 – 앱 스토어? 웹 랜딩 페이지?
  • 사용자가 앱을 설치한 후 앱 내 특정 페이지로 리디렉션되어야 할지 여부. 즉, 디퍼드 딥링킹을 사용해야 하는가?
• 고객이 앱이 있는 경우:
  • iOS 사용자를 앱 내 어디로 라우팅해야 하는가?
  • 안드로이드 사용자를 앱 내 어디로 라우팅해야 하는가?
  • 우리 회사는 iOS 앱만 있는데, 안드로이드 사용자가 딥링크를 클릭하면 어디로 보내야 하는가?

마케터와 프로덕트 매니저는 딥링킹 엔진을 사용하여 캠페인 성과 지표를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 인스톨, 매출, 유료 사용자 비율, 유저 생애 가치나 딥링크를 클릭한 사용자를 유입시킨 소스를 파악할 수 있습니다.

그런데 딥링킹 구현에 개발자도 필요할까요? 딥링크된 페이지에서 앱을 열어야 하기 때문에 앱 관련 개발자의 지원이 필요합니다. 좋은 딥링킹 솔루션 업체는 개발자와 마케터/프로덕트 매니저 간 인수인계에 대한 충분한 지침을 제공합니다.

딥링킹 구현에 대해 마지막으로 한 가지 더 말씀드리겠습니다. 딥링킹 구현에 대한 가이드는 물론 그 활용 가치를 극대화시키는 딥링킹 제공업체를 찾으세요. 기존 마케팅 기술 스택에 딥링킹만 단독으로 제공하는 솔루션을 추가하기 보다는 딥링킹을 기본으로 제공하는 모바일 마케팅 종합 플랫폼을 사용하는 것이 바람직합니다.

제 7장

요점 정리

• 딥링킹은 모바일 앱 유저 유입(UA)과 유저 참여도에 매우 중요한 역할을 합니다. 딥링킹을 통해 앱 사용 경험을 향상시키고 UA 및 인게이지먼트 목표를 달성할 수 있습니다.
  
• 장바구니 이탈 방지, 웹-앱 전환, 인앱 전환, 브랜드 인지도 등과 같은 주요 목표도 달성할 수 있습니다.
  
• 딥링킹의 대표적인 장점은 고객 경험을 개선하여 전환과 매출을 높인다는 점입니다.
  
• 딥링킹은 어트리뷰션, 프로드 방지, 캠페인 성과 측정 기능을 제공하는 모바일 마케팅 플랫폼이 제공하는 딥링킹을 활용할 때 가장 효과적입니다.

서문

어트리뷰션 및 딥링킹 현황

오늘날 어트리뷰션 및 딥링킹을 올바르게 이해하고 있는 사람은 거의 없습니다.

코차바(Kochava), 튠(Tune) 등 기존의 솔루션은 어트리뷰션 분야에서의 경쟁에 뒤쳐지면서 프로세스 및 기술적 차이에 억울한 누명을 씌웠습니다. 새로 시장에 진입한 사람들은 UX에 대해서만 고민할 뿐 각종 연동 및 툴 사용 측면에서의 어트리뷰션, API 접근성, 파트너십 연동, 개인정보보호, 데이터 보안, 견고한 기술적 지원 등에 필요한 기술적 복잡성은 간과하곤 합니다. 몇몇 업체의 세일즈팀은 자신에게 유리한 상황에서는 어트리뷰션과 딥링킹이 어떤 연관성이 있는지, 불리한 상황에서는 왜 연관성이 없는지에 대해 장황한 이야기를 늘어놓으며 생태계 전반에 걸쳐 마케터의 혼란을 초래합니다.

현실을 말하자면, 어트리뷰션과 딥링킹은 서로 관련있으며 이 두 기술을 두 개의 업체에 각각 맡길 필요는 없습니다.

주요 제공업체에서 제공하는 세계적인 어트리뷰션은 내기에 거는 판돈과 같습니다. 고객과 만나는 모든 접점에서 실행되는 캠페인에 효과적인 어트리뷰션을 적용할 수 없다면, 앱의 특정 지점으로 사용자를 유도할 수 있는지 여부는 중요하지 않습니다. 프로덕트 매니저, 마케터, 엔지니어는 “사용자 흐름 최적화” 또는 “완벽한 사용자 경험” 등 현실을 호도하는 단기 선전 문구에 현혹되지 않아야 합니다. 그보다는 적절한 도구를 설정하고 사용하는 일이 효과적인 UX의 시작이자 끝이라는 점을 인지하고 세계적 수준의 기술을 구현하는 데 집중해야 합니다. 오늘날, 효과적인 UX란 모든 OS, OS 버전, 앱 버전, 브라우저, 전환 경험을 관리할 수 있는 UX를 의미합니다. 공통적인 경험에 영향을 미치는 수백만 개의 다양하고 예외적인 사례가 존재합니다.

본 가이드의 목적은 숙련된 기술을 보유한 독자가 어트리뷰션 및 딥링킹에 대한 올바른 정보를 습득하고, 모바일 환경에 관한 최신 트렌드를 학습해 적극적으로 활용할 수 있도록 돕는 것입니다.

제1장

개념 바로잡기: 어트리뷰션 & 딥링킹

먼저 어트리뷰션 및 딥링킹에 관한 몇 가지 기본적인 사항을 다시 한번 점검하며 이야기를 시작해봅시다.

어트리뷰션이란 무엇이고 왜 존재하는가

앱 스토어들은 사용자가 앱을 검색하는 시점부터 설치 후 실행하는 시점까지의 사용자 데이터를 전달하는 안정적인 방법을 제공하지 않습니다. 사용자 유입 경로 및 앱 다운로드를 유도한 캠페인 링크, 즉, 사용자 출처에 대한 기타 중요 데이터를 ‘포착’하기 위해서는 사용자의 속성값에 대한 정보를 제공하는 제3자 솔루션의 도움이 필요합니다. 이 과정이 바로 어트리뷰션입니다. 그리고 이러한 기술을 제공하는 외부 협력업체를 어트리뷰션 제공업체라고 부릅니다.

일반적으로 어트리뷰션 제공업체가 제공하는 SDK는 모바일 웹상의 기기를 ‘핑거프린팅’해 사용자를 어트리뷰션한 다음, 사용자가 앱을 실행할 때 이 정보를 매칭하는 방식을 사용합니다. 예를 들어, 사용자가 AppsFlyer URL을 클릭하면, 링크는 기기 정보를 사진을 찍는 것처럼 순간 포착하는 페이지로 사용자를 리디렉션합니다. 그리고 이 페이지를 통해 사용자 기기의 IP, 휴대전화 사이즈, 스크린 사이즈, OS, OS 버전 정보가 공통적으로 수집됩니다.

그 다음 어트리뷰션 업체는 앱을 다운로드할 수 있는 앱 스토어로 사용자를 안내합니다. 구글 플레이 스토어 리시버를 보유한 안드로이드를 제외하고는 앱 스토어를 통한 데이터 전송은 없습니다. 따라서 앱에 포함된 외부 업체의 SDK는 사용자의 앱과 함께 다운로드됩니다. 그리고 사용자가 앱을 실행하면 SDK가 사용자의 데이터를 포착하고 시스템에 전송해 사용자를 ‘매칭’합니다. 과거에는 외부 어트리뷰션 협력업체 또한 사용자 데이터를 iOS의 IDFA와 안드로이드의 GAID에 연결해 지속적으로 사용자를 트래킹하곤 했습니다.

이것이 중요한 이유는 무엇일까요? 다양한 설명이 가능하지만, 가장 설득력 있는 몇 가지 이유만을 살펴보도록 하겠습니다.

1. 유료 미디어 채널이 보고하는 데이터는 정확성을 신뢰할 수 없는 경우가 있습니다. 필연적으로 이해 관계가 상충할 수밖에 없는 구조이기 때문입니다. 
2. 미디어 소스 전반으로부터 데이터를 집계하고 데이터 수집업체(Data Aggregator)에 데이터를 전달할 수 있는 편향되지 않은 단일 솔루션이 필요합니다.
3. 어트리뷰션을 인정받은 유료 채널을 통해 들어온 딥링킹 사용자의 앱 잔존율이 31% 증가합니다.
4. 일반적인 어트리뷰션 링크 사용자와 비교했을 때, 딥링킹 사용자의 전환율은 2.5배 더 높았습니다.
5. 딥링킹 과정에는 사용자의 의도가 더욱 잘 반영되므로 높은 수익으로 이어집니다. 실제로 연구 결과에 따르면 딥링킹을 사용할 경우 사용자 1명 당 평균 수익(APRU)이 148% 증가합니다.

딥링킹은 어트리뷰션의 확장입니다.

어트리뷰션과 딥링킹이 서로 다른 개념 또는 기술이라는 오해가 시장에 만연하지만, 이는 사실이 아닙니다.

딥링킹은 어트리뷰션 데이터의 확장 또는 활용을 의미합니다.

기본적인 예시를 바탕으로 딥링킹 기술 작동 방식을 살펴봅시다. 앞에서 우리는 사용자가 링크 또는 광고를 클릭하는 방식을 설명했습니다. 그 다음 어트리뷰션 제공업체는 앱을 다운로드할 수 있는 적절한 앱 스토어로 사용자를 유도합니다.

설치 또는 클릭을 통해 사용자가 앱을 실행하면 어트리뷰션 SDK가 사용자의 데이터를 순간 포착하고 사용자를 ‘매칭’하기 위해 데이터를 시스템으로 전송합니다. 이 데이터는 또한 사용자를 지속적으로 트래킹하기 위해 iOS의 IDFA 및 안드로이드의 GAID에도 연결됩니다. 매칭은 여러 가지 방식으로 실행될 수 있으며, 그중 한 가지는 ‘핑거프린팅’이라고 불리는 방식입니다. 다른 매칭 방식으로는 구글 플레이 스토어 리퍼러, iOS Safari 뷰 컨트롤러 쿠키를 수신하고 매칭하는 방법이 있습니다. 사용자가 앱을 보유하고 있으면 높은 정확성을 보장하는 결정적 매칭이 가능한데, 이 경우에는 URI 스킴(my-app://), 유니버설 링크, 안드로이드 앱 링크, 크롬 인텐트(manifest를 통한 활동 등록 및 처리) 등 이미 정해진 흐름을 따라 앱이 즉시 실행되기 때문입니다. 이러한 최신 방식을 통해 앱은 사용자 출처에 대한 링크를 획득하므로 AppsFlyer와 같은 어트리뷰션 솔루션은 쌍으로 구성된 결정적 키 값을 쿼리 파라미터 집합에 추가할 수 있습니다. 이 파라미터 집합은 클릭으로 확인 가능하며 앱을 실행하는 순간 즉시 검색됩니다.

바로 이 시점에서 SDK는 링크 및 그 외 연관된 어트리뷰션 메타데이터를 포함하는 콜백을 앱에 제공합니다. 다음은 iOS에 제공되는 AppsFlyer SDK 콜백 샘플입니다.

{
campaign: “CAMPAIGN_NAME”, // “None” if not specified on the link
media_source: “MEDIA_SOURCE”, //”None” if not specified on the link
cost_cents_USD : “0”,
is_first_launch: true,
install_time: “2018-12-30 23:59:39.330”,
orig_cost: “0.0”,
af_click_lookback: “7d”,
click_time: “2018-12-30 23:59:09”,
cost_cents_USD: “0”,
af_status: “Non-organic”
}

이제 앱 개발자가 이 콜백 데이터를 가져올 차례입니다. 개발자들은 사용자정의 이벤트를 기록하고, 메시지를 발송하고, 일부 활동에 대한 로그를 남기는 등 원하는 것은 무엇이든 할 수 있습니다. 하지만 가장 중요한 사실은 개발자들이 어트리뷰션 데이터를 확인하고, 사용자를 앱의 특정 지점으로 유도할 수 있다는 점입니다. 이것이 바로 딥링킹입니다.

디퍼드 딥링킹은 사용자가 앱을 설치한 후 처음으로 실행하는 순간에 어트리뷰션 데이터를 불러오고, 링크 또는 정의된 경로에 대한 파싱(parsing) 작업을 수행하고, 사용자를 앱의 특정 페이지로 라우팅하기 위해 데이터를 사용하는 프로세스입니다.

어트리뷰션에 대한 오해 바로잡기

In the methodology described, an attribution partner provides attribution data based on matched devices and deterministic known devices between web and app.

First, let’s talk about deterministic matching and probabilistic modeling.

앞서 설명한 방법론에 따르면 어트리뷰션 파트너는 웹과 앱 사이에서 핑거프린팅된 기기 및 결정적이라고 판단되는 기기를 바탕으로 어트리뷰션 데이터를 제공합니다. 이러한 기기는 사용자를 연속적으로 트래킹하기 위해 IDFA와 GAID를 사용합니다.

먼저 결정적 및 확률적 매칭을 알아보겠습니다. 결정적 매칭은 사용자가 100%의 정확도로 어트리뷰션 및 딥링킹되는 경우입니다. 이는 URI 스킴 런치, 안드로이드 크롬 인텐트, 안드로이드 구글 플레이 스토어 리시버 콜백, 안드로이드 앱 링크, iOS 유니버설 링크 등의 기술을 기반으로 합니다. 이 모든 경우에 클릭을 통해 앱을 동시 실행할 수 있으며, 결정적 지표는 앱 실행 시 100%의 정확도로 제공됩니다. 예를 들어 보겠습니다.

spotify://track/123?click_id=known_user_ABCD123

이 경우 iOS의 크롬 및 안드로이드 운영 플랫폼과 같이 URI 스킴 런치를 지원하는 브라우저에서 링크를 클릭하면 앱은 어트리뷰션 링크를 통한 리디렉션으로 실행됩니다. 즉, 어트리뷰션 링크가 브라우저에서 자바스크립트 앱으로 사용자를 리디렉션하는 작업이 일어나는 것입니다 (생각해 보십시오… window.location.href…). 이는 앱이 실행되고 업스트림 클릭을 위한 식별자가 앱에 제공된다는 것을 의미합니다. 앱 내부의 SDK는 이 값에 대한 파싱 작업을 수행하고 100%의 정확도로 사용자를 즉시 매칭합니다. 이와 동일한 시스템과 방법론이 안드로이드 앱 링크 및 애플 유니버설 링크같이 앞에서 언급한 기술에도 작용합니다. 이것이 바로 결정적 매칭이며, 정확성은 100%입니다.

확률적 매칭은 앞서 설명한 매칭의 한 종류로서, 사용자의 브라우저 프로파일이 클릭을 통해 핑거프린팅되는 것을 말합니다. 사용자가 앱을 설치하고 실행하면, SDK는 유사한 핑거프린트를 매칭시키고 어트리뷰션 소스를 표시하는 서버에서 콜백을 수신합니다. 때로는 핑거프린트가 중복될 가능성이 있으므로 이 매칭을 확률적이라고 간주하는 것입니다. 제3자 어트리뷰션 제공업체가 IP, 휴대전화 사이즈, 스크린 사이즈, OS, OS 버전 등 고도로 예측 가능하지만 때로는 상충하는 파라미터 집합을 바탕으로 매칭을 수행하기 때문입니다.

예상과는 달리 핑거프린팅이 확률적인 이유는 같은 IP로 iPhone을 사용하는 사용자를 비슷한 링크를 클릭하는 또 다른 사용자로 간주할 수 있기 때문입니다. 완벽한 확률적 불일치가 발생할 가능성이 매우 낮긴 하지만 현실에서는 여전히 일어나는 일입니다. 민감한 개인 정보를 포함할 가능성이 있는 UX 플로우에서 딥링킹을 활용하는 기술 전문가들이 어트리뷰션 방법론의 차이를 명확히 이해해야 하는 이유는 바로 이 때문입니다.

두 가지 유형의 매칭 방식에 대해 알아보았으니, 이제는 문제가 되는 사안들을 논의할 차례입니다. 일부 어트리뷰션 제공업체는 ‘높은 매칭률’을 주장하기도 합니다. 또는, 일부 업체는 ‘사람을 기반으로 한 어트리뷰션 방법’에 대해 이야기하며 채널 전반에 걸쳐 사용자를 어트리뷰션할 수 있는 더 좋은 방법이 있다고 주장합니다. 이러한 주장은 어느 정도 사실일 수도 있지만 이를 무턱대고 믿기 보다는 이러한 가정을 낱낱이 살펴보고 왜, 그리고 어떻게 그것이 가능한지를 먼저 이해해야 합니다.

첫째, 매칭률이 높다는 것은 얼마나 많은 기기와 사람이 핑거프린팅되었는지 알려주는 지표로, 다음과 같은 정보의 프록시에 해당합니다.

#1 어트리뷰션 기술을 사용하는 회사의 종류

#2 이 회사들이 어트리뷰션 기술을 사용하는 방법

#3 익명의 어트리뷰션 데이터가 공유 및 활용되는 방법

예를 들면,  AppsFlyer SDK를 사용하는 앱은 전 세계적으로 85,000개 이상이며, AppsFlyer는 가장 규모가 큰 어트리뷰션 제공업체입니다. 하지만 이보다 더 중요한 사실은 AppsFlyer의 SDK를 사용하는 다양한 브랜드가 전 세계에 분포해있어 다양한 채널 전반에서 구조화된 링크를 생성할 수 있다는 점입니다. Walmart, Alibaba, eBay, Epic Games (Fortnite), Microsoft (Minecraft), booking.com, Coca-Cola, Waze, HBO 등의 브랜드는 소규모 브랜드에 비해 핑거프린팅 방식으로 매칭된 사람들에게 도달할 가능성이 더 높습니다.

둘째, 정확도 측정 기준은 생각보다 훨씬 더 중요합니다. 많은 회사가 “사람 중심의 어트리뷰션이 더욱 효율적이다”와 같은 말을 잘못 해석합니다. 이 문장의 진정한 의미는 웹과 앱 전반에 걸친 다양한 터치포인트에서 사용자를 포착할 수 있다면, 해당 사용자를 매칭하고 어트리뷰션할 수 있는 능력이 본질적으로 개선된다는 것입니다. 유료 미디어, 이메일, 스마트 배너, 리퍼럴 전반에 어트리뷰션 링크를 사용한다면 기본적으로 더 많은 터치포인트에서 사용자를 트래킹할 수 있기 때문에 결과적으로 어트리뷰션 능력이 더욱 향상할 것입니다!

셋째, 회사가 사용자 데이터를 공유할지 여부를 결정하는 것 역시 중요합니다. 2018년에 AppsFlyer는 GDPR이 사용자 마케팅 데이터 관리 및 활용의 새로운 기준으로 자리 잡는 현상을 목격했습니다. 미국에서는 페이스북, 구글을 포함해 여러 기업이 국회 청문회에 소환되며 곤란한 상황을 겪었고, 사용자들은 자신의 개인 정보가 담긴 데이터가 악의적인 용도로 사용되었다는 사실에 분노했습니다. 신뢰성이 가장 높은 어트뷰션 제공업체인 AppsFlyer는 외부 업체와 IDFA 및 GAID를 공유하지 않습니다. 그 대신, 웹 쿠키 및 IDFA/GAID와 매칭할 수 있는 익명의 데이터 풀을 형성해 활용합니다. 모든 앱에 걸쳐 사용자를 매칭하기 위해 이 데이터 집합을 외부 회사와 명시적으로 공유하지 않고 내부적으로 사용합니다. 이러한 방식은 매칭 작동 방식과 효율성에 일부 제한을 가할 수도 있지만, 우리는 사용자 데이터를 지키고 보안을 준수하는 일이 중요함을 믿기 때문입니다. 모든 회사가 이러한 암묵적 규칙을 준수하고 사용자 개인정보 보호법을 따르지는 않습니다. 오늘날, OpenGDPR에 소속된 어트리뷰션 제공업체를 선택하는 일이 그 어느 때보다도 중요한 이유입니다.

일부 제3자 어트리뷰션 솔루션이 주장하는 ‘비법 공개’ 등의 과대 선전에 현혹되지 마세요. 일부 사람들이 “기존의 어트리뷰션 시스템은 해답을 주지 못한다”고 주장할 때, 이는 대개 영업 및 마케팅 전략일 뿐 실제 기술을 근거로 하지 않습니다.

제대로 된 어트리뷰션 제공업체는 사용자와 터치포인트를 매칭하기 위해 결정적 방식인 웹 쿠키와 기기 ID 매칭(IDFA 또는 GAID)을 사용합니다. 어트리뷰션 제공업체 풀의 도달 범위에 따라 딥링킹을 활용하거나 활용하지 않기로 결정하는 선택이 달라질 수 있다는 사실이 중요합니다.

제2장

어트리뷰션 & 딥링킹 기술

분류법

어트리뷰션이나 딥링킹 기술과 관련한 문제는 동일한 용어가 너무 다양한 이름으로 불린다는 점입니다. 또한 마케터들이 고객 경험을 고려하긴 하지만, 그러한 고객 경험을 위한 기술 전달 메커니즘은 간과하기 쉽습니다. 대부분 사람들은 ‘딥링킹’을 단순히 고객을 앱의 특정한 지점으로 유도하는 행위로 이해합니다. 하지만 이 글에서는 ‘딥링킹’을 보다 자세하게 다뤄보고자 합니다. 딥링킹은 URI 스킴을 의미할까요? 아니면 Apple 유니버설 링크나 크롬 인텐트 또는 안드로이드 앱 링크를 의미할까요? 

위의 4가지는 모두 딥링크이고, 특정 상황에서 앱 내부의 특정 지점으로 고객을 유도합니다. 이 사실을 기억하면서, 가장 일반적인 딥링킹과 어트리뷰션 분류법을 살펴봅시다. 마케터는 팀원이나 제품, 엔지니어링, 마케팅 담당자와 회의할 때 이러한 분류법을 사용할 수도 있고, 사용해야 하기도 합니다.

크롬 인텐트는 안드로이드 전용 딥링킹으로, 유저가 웹페이지에서 앱을 실행할 수 있도록 도와줍니다. 자세한 작동 방식은 여기에서 확인할 수 있습니다.

딥링크:

유저를 웹사이트나 앱의 특정 지점으로 안내하는 링크. 홈페이지를 통과하는 모든 웹 URL은 딥링크입니다.

어트리뷰션:

원하는 결과나 이벤트로 이어질 수 있는 유저 행동을 식별하고, 그 유저들이 어디서 유입되었는지, 소스를 확인하는 과정. 웹 어트리뷰션은 웹 쿼리 파라미터와 자바스크립트를 통해 처리됩니다. 유저가 링크를 클릭하면 자바스크립트를 통해 “window.location.href.split(“utm_campaign=”)[0]”와 같은 URL 파라미터를 확인하고 저장할 수 있습니다. iOS 앱 어트리뷰션은 안드로이드 앱 어트리뷰션에 비해 훨씬 더 복잡합니다. Apple 앱 스토어에서 앱을 다운로드하면, 쿼리 파라미터가 전송되지 않기 때문입니다. 그래서 제3자 어트리뷰션 서비스를 이용하지 않으면, iOS의 모든 유저는 새로운 유저로 간주됩니다.

제3자 어트리뷰션 서비스:

링크 클릭, 핑거프린트, SDK, 유저 기반 어트리뷰션 서비스를 통해 유저를 어트리뷰션하고 측정하는 도구.

어트리뷰션 핑거프린트:

유저가 광고나 링크를 클릭하면 어트리뷰션 서비스는 IP, 휴대전화 사이즈, 스크린 사이즈, 운영 체제, 운영 체제 버전 등 자바스크립트로 알 수 있는 모든 데이터를 확인합니다. 이렇게 기기 정보를 저장하는 과정을 ‘핑거프린팅’이라고 합니다. 핑거프린팅 데이터는 앱의 어트리뷰션을 위해 사용됩니다. 이러한 어트리뷰션 방식을 ‘확률적 매칭’이라고 합니다. 하지만 정확성이 떨어져서 더 이상 널리 사용되지 않습니다.

매칭:

핑거프린팅이 완료된 후 유저가 앱을 실행하면, 제3자 어트리뷰션 서비스의 SDK가 동일한 파라미터 세트를 찾아내어 유저를 ‘매칭’합니다. 기술적으로 말하면, SDK는 유저를 매칭해달라는 요청을 서버로 보냅니다. 이 서버는 웹에서 생성된 것과 동일한 핑거프린트를 검색합니다. 서버가 동일한 핑거프린트를 찾으면, 그 유저가 웹에서 클릭한 내용과 관련된 링크나 데이터, 캠페인 정보 또는 어트리뷰션을 보내줍니다. 이 정보가 딥링킹에 사용될 수 있습니다. 예를 들어 콜백으로 URL이 제공되면, 개발자는 유저를 앱의 특정 지점으로 유도하기 위해 사용된 웹 URL, URI 또는 다른 파라미터를 파싱할 수 있습니다.

SDK:

SDK(소프트웨어 개발 키트)는 IE 개발자 최대의 적입니다. 일반적으로 SDK는 유저를 어트리뷰션하기 위해 필요합니다. 하지만 제3자 어트리뷰션 서비스의 SDK는 유저 정보를 수집하고 처리하는데 그치지 않습니다. 이러한 SDK는 어트리뷰션 데이터를 받아 사용하기 쉬운 형식으로 바꿉니다. 그래서 이를 콜백으로 실행할 수 있습니다. SDK를 사용하고 싶지 않다면, API를 직접 호출해야 합니다. 하지만 API 공개 호출이 불가능한 경우도 있습니다. 그래서 SDK를 사용하지 않으면, 기능과 성능이 제한됩니다. 이 글을 쓰는 순간에도 어트리뷰션과 딥링킹 기술은 계속 상용화되고 있습니다. 자체적으로 기술을 구축하기보다 제3자 서비스를 활용하는게 훨씬 효율적입니다.

콜백:

반환된 후 다른 코드로 전달되는 응답. 어트리뷰션과 딥링킹 분야에는 ‘콜백’이라는 개념이 있습니다. 제3자 어트리뷰션 서비스가 유저를 매칭하고 어트리뷰션과 딥링크 데이터를 전달하면, 앱에 응답을 제공합니다. 이 응답을 ‘콜백’이라고 합니다. 다음의 두 가지 예를 살펴봅시다. 첫 번째 예시는 AppsFlyer SDK가 제공하는 콜백입니다. 두 번째 예시는 mParticle을 통한 AppsFlyer 어트리뷰션 & 딥링킹을 활용할 때, iOS 앱으로 전송되는 ‘콜백’입니다. 두 예시를 통해, SDK가 JSON을 사용하는 앱에 어떻게 응답하는지 알 수 있습니다. 이 응답은 사용자 정의 이벤트 트리거나 딥링킹에 사용될 수 있습니다.

딥링크의 유형:

딥링크의 ‘유형’을 올바르게 파악하려면, 딥링킹의 ‘메커니즘’을 살펴봐야 합니다. 딥링크는 유저를 앱의 특정 지점으로 유도하는 링크입니다. 하지만 유저를 유도하는 방식은 매우 다양합니다.

URI:

앱의 유니버설 리소스 표시자(Universal Resource Indicator). 앱을 구성하기 위해 전송되는 항목. URI 덕에 앱을 바로 실행할 수 있습니다. 경로 이름을 구성하듯이 “경로”도 구성할 수 있습니다. 대부분의 앱은 URI 스킴과 경로를 갖고 있습니다.

예를 들어,

• airbnb://
• walmart://
• fb://

이 경로는 기본 스킴 뒤에 나오는 URI의 일부입니다.

크롬 인텐트:

크롬 인텐트는 안드로이드 전용 딥링킹으로, 유저가 웹페이지에서 앱을 실행할 수 있도록 도와줍니다. 자세한 작동 방식은 여기에서 확인할 수 있습니다.

Apple 유니버설 링크:

Apple 유니버설 링크는 iPhone 운영체제인 iOS에 배포한 표준 링크입니다. 유저가 앱을 이미 설치했다면, 이 링크를 탭하기만 해도 바로 그 앱으로 이동합니다. 이는 URL이나 링크 측정 서비스를 통한 리디렉션과 달리, 시스템 수준의 경로입니다.

유저 인텐트:

Apple은 유저가 유니버설 링크를 클릭해서 특정 지점으로 유도되어야만 ‘유저 인텐트’를 갖는다고 정의합니다. 그래서 이메일 클릭 레코더와 같은 라우팅 서비스나 기타 클릭 트래킹 서비스에 래핑되면, Apple 유니버설 링크는 작동하지 않습니다. 앱이나 다른 인앱 브라우저도 인텐트에 영향을 주는 유니버설 링크를 사용할지 안 할지 선택할 수 있습니다.

클릭 트래킹(클릭 래핑):

URL이 리디렉션이나 측정을 위해, 다른 URL 또는 웹페이지를 통해 리디렉션 되는 경우. 이는 Apple 유니버설 링크를 망가뜨리고, 이메일이나 유료 채널을 위한 어트리뷰션과 딥링킹을 복잡하게 만듭니다.

안드로이드 앱 링크:

안드로이드 앱 링크는 안드로이드 운영체제에 배포되었으며, Apple 유니버설 링크와 유사합니다. 유저가 앱을 이미 설치했다면, 이 링크를 탭하기만 해도 바로 그 앱으로 이동합니다. 이는 URL이나 링크 서비스를 통한 리디렉션과 달리, 시스템 수준의 경로입니다.

제3장

딥링킹 발전 과정

딥링킹 관련 용어가 처음부터 이렇게 복잡하지는 않았습니다. 애플 유니버설 링크, 안드로이드 앱 링크, 크롬 인텐트가 탄생하기 전에는 특색 없고 밋밋한 URI 스킴과 핑거프린팅만이 존재했습니다.

오늘날 상황이 왜 이렇게 복잡해졌는지를 이해하기 위해서는 어트리뷰션과 딥링킹이 처음에 어떻게 탄생했는지, 그리고 어떻게 진화해 왔는지를 이해하는 과정이 중요합니다.

최초의 딥링킹 – 어떻게 작동했는가

과거에는 링크, 핑거프린트, URI 스킴만이 존재했습니다. 제3자 어트리뷰션 제공업체로서 AppsFlyer가 이 기술 분야를 개척했을 때, 사용자를 어트리뷰션하고 딥링크하는 프로세스는 단순했습니다.

1. 사용자가 어트리뷰션 링크를 클릭합니다. 링크의 형태와 작동 원리는 지금과 유사했습니다.
2. 자바스크립트가 사용자의 핑거프린트를 로딩 및 캡처하는 페이지로 사용자를 리디렉션합니다.
3. 그 짧은 순간에 브라우저가 운영체제를  파악하고, URI 스킴과 경로를 포함하는 플랫폼 설정을 확인하고, 자바스크립트는 타이머를 설정한 후 URI 스킴과 경로를 전송합니다.
4. 브라우저가 응답하기 전 타이머가 만료되면 사용자가 앱을 다운로드하지 못한 것으로 간주합니다. 이 경우 해당 운영체제와 연관된 적절한 앱 스토어로 브라우저의 리디렉션이 실행됩니다.
5. 일반적인 어트리뷰션과 마찬가지로 사용자가 앱을 설치하고 실행하면 핑거프린트 매칭이 실행되고, 이 정보가 콜백으로 앱에 전달됩니다.
6. 만일 사용자 기기에 앱이 설치되어 있다면, URI가 즉시 앱을 실행합니다. 그리고 URI가 열렸을 때, 어트리뷰션 제공업체는 clickId 또는 linkId를 전달해 SDK가 사용자의 유입 경로를 정확하게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

위의 과정은 간단하고 명확한 딥링킹 프로세스로, 주요 제3자 어트리뷰션 및 딥링크 서비스업체가 전부 이 프로세스를 활용했습니다.

그렇다면 무엇이 바뀌었을까?

애플이 iOS 9.3에 애플 유니버설 링크를 포함시킨 2015년, 모든 것이 바뀌었습니다. 애플은 iOS 9.3 버전을 선보이며 다음의 두 가지 사항을 적용했습니다.

1. 유니버설 링크: 앱 경로에 대한 새로운 표준
2. 차단 방지 자바스크립트를 제거한 새로운 사파리: 위에서 정의된 경로로 iOS에서 사용자를 유도할 수 있는 기능을 삭제했습니다. iOS의 타이머와 자바스크립트 라우팅 메커니즘이 더는 작동하지 않게 되었습니다.

iOS 9.3이 배포되면서 기존 세계의 질서가 무너졌습니다. 바로 이 시점부터 각 운영체제 및 미디어 회사들이 크롬 인텐트, 안드로이드 앱 링크, 페이스북 앱 링크 등 자사의 표준을 적용해 서로 다른 방식을 배포했기 때문에 어트리뷰션 및 딥링킹 기술은 한층 복잡해지게 됩니다.

현재 딥링킹은 고도로 세분화되었으며, 브라우저나 앱 환경뿐 아니라 운영체제, 사용하는 메커니즘에도 상당히 의존하고 있습니다. 아래의 표는 가장 널리 알려진 딥링킹 콘텍스트에 대한 예상값을 간략하게 표시한 것입니다.

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딥링킹 메커니즘 심층 탐구

Apple 유니버설 링크

Apple 유니버설 링크(iOS)와 안드로이드 앱 링크(Android)는 기본적으로 같은 개념이지만, 종종 혼용되거나 다른 라우팅 메커니즘과 혼동되기도 합니다. 따라서 이 개념에 대해 이야기할 때는 명확히 해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 방식으로 작동하는 기술과 혼동할 수도 있습니다. Apple 유니버설 링크는 iPhone 운영체제인 iOS에 배포된 표준 링크입니다. 유저가 앱을 이미 설치했다면, 이 링크를 탭하기만 해도 바로 그 앱으로 이동합니다. Apple 유니버설 링크에는 리디렉션 기능이 없습니다. 일정 수준의 기술을 갖춘 특별 시스템 설정입니다. 유저가 링크를 탭하면, Apple에 왕복 서버 호출이 전송됩니다. OS는 브라우저를 실행하거나 URL을 로딩하지 않고 바로 앱을 실행합니다. 작동 원리에 대한 자세한 내용은 아래를 참고하세요.

안드로이드 앱 링크는 안드로이드에 설정된 동일한 링크 시스템입니다. Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크는 모두 웹 URL입니다.

이 링크는 웹이나 앱에서 유저가 원하는 최적의 지점으로 연결됩니다. 유저가 앱을 설치하지 않았다면, 링크는 모바일 웹으로 연결됩니다. 하지만 이미 앱이 설치된 상태라면 유저가 원하는 콘텐츠가 있는 앱의 특정 지점으로 이동합니다. 앱이 설치된 모바일 기기에서는 유저가 유니버설 링크를 탭하면 앱으로 바로 이동합니다. 앱이 설치되어 있지 않다면, 시스템이 유저를 모바일 웹사이트로 안내합니다. 일부 예외는 아래를 참고하세요.

링크가 정말 ‘유니버설’하려면, 링크된 기능이 웹, iOS, 안드로이드 모두에서 사용 가능해야 합니다. 또한, 모든 앱이 같은 리소스 경로를 공유해야 합니다.

작동 원리

유니버설 링크는 두 가지 주요 요소로 구성됩니다.

1. AASA:Apple App Site Association 파일. 이 파일은 유저가 이미 앱을 설치했다면 앱을 바로 실행해주는 링크의 도메인에서 호스팅됩니다. 자세한 내용은 여기를 참고하세요.
2. Associated Domains: iOS 앱의 Entitlements > Associated Domains 파일에서 코드를 약간 변경.

기본적인 차이를 명확히 구분해야 합니다. 유니버설 링크는 “링크들의 묶음”이 아니라, 도메인이 사용하는 링크에 설치된 시스템입니다.

유니버설 링크는 제3자 어트리뷰션 URL뿐만 아니라 회사 자체 도메인 URL에서도 활성화될 수 있습니다. AppsFlyer는 이 유니버설 링크를 ‘OneLink’라고 부릅니다. AppsFlyer의 성공적인 고객사 사례를 살펴보세요.

Walmart.com 는 다음에서 활성화되는 ‘유니버설 링크’를 포함합니다: https://www.walmart.com/ip/Banana-Dog-Costume/172218418

AppsFlyer OneLink는 다음에서 활성화되는 ‘유니버설 링크’를 포함합니다:
https://walmart.onelink.me?af_dp=walmart://ip/Banana-Dog-Costume/172218418

위의 사례에서 전체 URL이 continueUserActivity를 통해 앱에 전달되면, 유저를 적절히 파싱하고 라우팅할 수 있습니다. 두 가지 사례 모두 개발자가 각 링크에 특정한 유형의 파싱과 라우팅을 한다고 가정합니다. 위의 사례에서 개발자는 도메인 단계 이후의 모든 것을 파싱할 수 있습니다. 아래의 사례에서 개발자는 af_dp 값을 정확히 처리해야 합니다. 이는 정적 값을 포함하는 딥 링크를 처리하는데 매우 중요합니다.

마지막으로 언급해야 할 중요한 사항이 있습니다. 거의 모든 회사의 AASA가 “/apple-app-site-association“을 따르는 주요 도메인에 호스팅됩니다. 그래서 어떤 회사의 AASA 파일이든 쉽게 찾아볼 수 있습니다.

제5장

예시와 함께 보는 어트리뷰션 & 딥링킹 콜백 처리

어트리뷰션과 딥링킹에 관한 지식을 실제로 실행에 옮기고 싶다면 아래 예시를 참고해보세요.

고객 사례 #1: 표준 어트리뷰션 & 라우팅 처리

이 예시에서는 SDK 설정을 완료하고, 딥링크를 성공적으로 테스트할 준비가 끝났다고 가정합니다. 따라서 이러한 준비가 되지 않았다면, 이 가이드의 테스트 & QA 섹션을 먼저 확인하세요. 이 섹션에서는 딥링크 QA를 수행하는 방법과 흔히 저지르는 실수를 자세히 설명합니다. QA 팀과 함께 살펴볼 간결한 체크리스트도 제공합니다. 이제 SDK 설정을 완료했다고 가정하고, 사례를 통해 유저 딥링킹 방법을 자세히 알아봅시다. AppsFlyer는 앱에서 설치 데이터를 수신하기 위한 2가지 기능을 제공합니다.

• 안드로이드: onInstallConversionDataLoaded
• iOS: onConversionDataReceived

이 기능에서 반환된 전환 데이터는 기존 트래킹 링크나 추가적인 서버 파라미터로 이루어집니다. 이 파라미터는 클릭이나 설치 시점에 생성됩니다. 전환 데이터가 트래킹 링크에 의존하기 때문에, 여러 소스와 트래킹 링크는 다양한 전환 데이터 파라미터를 생성할 수 있습니다.

또한, 설치 유형에 따라 3가지 다른 결과가 나타날 수 있습니다.

1. 논오가닉 설치: 설치와 관련한 기존 어트리뷰션 데이터를 반환합니다. 아래 예시를 참고하세요.
2. 오가닉 설치(또는 재설치): ‘오가닉 설치’를 반환합니다.
3. 리어트리뷰션: 리어트리뷰션 전환에 관한 세부 정보를 반환합니다.

실제 사례

다음은 iOS에서 onConversionDataReceived 를 호출하면 받게 되는 콜백의 예시입니다. 이 예시는 유료 광고에 AppsFlyer의 딥링킹 서비스를 사용하는 쇼핑 앱 Jet의 사례입니다.

1. ▿ 0 : 2 elements
2. – key : click_time
3. – value : 2018-08-14 02:37:30.798
4. ▿ 1 : 2 elements
5. – key : orig_cost
6. – value : 0.0
7. ▿ 2 : 2 elements
8. – key : cost_cents_USD
9. – value : 0
10. ▿ 3 : 2 elements
11. – key : is_first_launch
12. – value : 0
13. ▿ 4 : 2 elements
14. – key : campaign
15. – value : Test
16. ▿ 5 : 2 elements
17. – key : af_click_lookback
18. – value : 7d
19. ▿ 6 : 2 elements
20. – key : af_dp
21. – value : jet://product/Carbona-Washing-Machine-Cleaner-3-Count/d1909b8fb76240d480df7c983452a913
22. ▿ 7 : 2 elements
23. – key : idfa
24. – value : 00000-0000-0000-0000-0000000000000
25. ▿ 8 : 2 elements
26. – key : media_source
27. – value : Email
28. ▿ 9 : 2 elements
29. – key : install_time
30. – value : 2018-08-14 02:38:40.012
31. ▿ 10 : 2 elements
32. – key : af_status

몇 가지 사항은 즉각적으로 나타나야 하며, 또한 이 기능의 콜백에서 해당 키 값 구조를 사용할 수 있어야 합니다. 이는 정보를 파싱하고, 유저를 라우팅하고, 사용자 정의 이벤트와 경험을 호출하기 위해 필요합니다. 예를 들어, AppsFlyer 딥링크에 나타나는 af_dp 값을 통해 유저를 즉시 이 URI로 라우팅할 수 있습니다. is_first_launch 값을 통해서는 설치 후 앱을 처음으로 실행했는지 과거에 앱을 실행한 적이 있는지 확인할 수 있습니다.

AppsFlyer는 앱이 실행될 때마다 어트리뷰션 데이터를 수신하기 위해 onAppOpenAttribution을 사용합니다. 이는 iOS와 안드로이드 각각에서 다르게 구현됩니다. 아래의 작업 흐름도는 어떻게 2개의 기능을 결합해 설치할 때는 설치 데이터를, 그렇지 않은 경우에는 오픈 데이터를 수신하는지 보여줍니다. 그 지점에서 af_dp, af_web_dp, af_ios_url, af_android_url와 같이 딥링킹에 사용되는 다양한 키를 파싱할 수 있습니다. URL에 포함되는 링크 파라미터의 전체 목록은 여기에서 확인해주세요.

이로 인해 미묘한 차이가 나타납니다. SDK나 제3자 어트리뷰션 서비스에 따라 데이터 수신 방법이 달라집니다. 그래프에서 보이듯 AppsFlyer는 2가지 방식으로 서비스를 제공합니다. 다른 업체들은 더 다양한 방식 또는 1가지 방식으로만 서비스를 제공할 수도 있습니다.

하지만 콜백 데이터를 파싱하고 유저를 라우팅하는 과정은 변해선 안 됩니다!

고객 사례 #2: AppsFlyer와 CDP(mParticle) 활용

일부 개발사들은 어트리뷰션 업체든 아니든 상관없이 다양한 업체의 의뢰를 받아 라우팅, 딥링킹, 어트리뷰션을 처리합니다.

어떻게 고객 데이터 플랫폼을 통해 여러 개의 딥링크 응답을 처리하는지, mParticle의 사례를 중심으로 살펴보겠습니다.

이 활용 사례의 핵심은 우선 각 외부 업체에서 제공하는 응답 키를 이해한 다음, 누가 딥링킹의 관점에서 작업을 처리하는지 확인하는 데 있습니다. 마지막으로 어떻게 사용자 정의 이벤트에서 어트리뷰션 콜백 데이터를 기록하는지, 이를 통해 어떻게 푸시 알림을 전송하고 프로모션이나 AppsFlyer 데이터를 이용하는 다른 캠페인을 진행하는지 살펴보겠습니다!

실제 사례

이 앱은 콜백 데이터를 제공하는 2개의 외부 업체와 연동되어 있습니다. 고객 데이터 플랫폼인 mParticle은 웹과 모바일 데이터 처리를 전문으로 합니다. 또한 모든 어트리뷰션과 딥링킹 콜백 데이터를  단 하나의 방법으로 전송합니다.

단일 mParticle API는 다른 모든 어트리뷰션 제공 업체의 콜백뿐만 아니라 AppsFlyer의 콜백도 래핑합니다.  그리고 전송이 완료된 콜백을 알려주기 위해 각각의 AppsFlyer Kit를 상수로 표시합니다.

앱 설치나 다른 프로세스가 진행되는 동안, iOS/안드로이드 Kit는 모든 플랫폼에서 AppsFlyer SDK에 델리게이트나 콜백을 등록합니다. 또한 이용 가능한 신규 전환 데이터가 있을 때마다 iOS의 경우 completion handler block을, 안드로이드의 경우 AttributionListener를 호출합니다.

이 결과에서 반환된 키는 AppsFlyer SDK의 결과와 일치합니다. 관련 문서는 다음을 참고하세요.

AppsFlyer 콜백 응답: https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207032096-Accessing-AppsFlyer-Attribution-Conversion-Data-from-the-SDK-iOS-Deferred-Deep Linking-

1. (lldb) po linkInfo
2. ▿ 1 element
3. ▿ 0 : 2 elements
4. ▿ key : AnyHashable(“mParticle-AppsFlyer App Open Result”)
5. – value : “mParticle-AppsFlyer App Open Result”
6. ▿ value : 1 element
7. ▿ 0 : 2 elements
8. – key : link
9. – value : https://jet.bttn.io/product/Carbona-Washing-Machine-Cleaner-3-Count/d1909b8fb76240d480df7c983452a913/?btn_ref=fakesrctoken-1111111111111111Shop
   (lldb) po linkInfo
10. ▿ 1 element
11. ▿ 0 : 2 elements
12. ▿ key : AnyHashable(“mParticle-AppsFlyer Attribution Result”)
13. – value : “mParticle-AppsFlyer Attribution Result”
14. ▿ value : 11 elements
15. ▿ 0 : 2 elements
16. – key : click_time
17. – value : 2018-08-14 02:37:30.798
18. ▿ 1 : 2 elements
19. – key : orig_cost
20. – value : 0.0
21. ▿ 2 : 2 elements
22. – key : cost_cents_USD
23. – value : 0
24. ▿ 3 : 2 elements
25. – key : is_first_launch
26. – value : 0
27. ▿ 4 : 2 elements
28. – key : campaign
29. – value : Test
30. ▿ 5 : 2 elements
31. – key : af_click_lookback
32. – value : 7d
33. ▿ 6 : 2 elements
34. – key : af_dp
35. – value : jet://product/Carbona-Washing-Machine-Cleaner-3-Count/d1909b8fb76240d480df7c983452a913
36. ▿ 7 : 2 elements
37. – key : idfa
38. – value : 0000000-0000-0000-0000-00000000000
39. ▿ 8 : 2 elements
40. – key : media_source
41. – value : Email
42. ▿ 9 : 2 elements
43. – key : install_time
44. – value : 2018-08-14 02:38:40.012
45. ▿ 10 : 2 elements
46. – key : af_status

이 사례에서는 mParticle의 딥링크 API에서만 콜백 데이터를 수신합니다. AppsFlyer SDK 응답을 직접 처리한 사례와 마찬가지로, 이러한 응답들 가운데 어떤 것을 어떻게 처리할지 고려해야 합니다. 아래 내용을 참고하여 링크 로직을 구조화해보세요.

1. 다양한 외부 업체에서 콜백 데이터를 수신하고 있다면, 어떤 업체가 우선일까요? 대부분의 마케터는 AppsFlyer처럼 주요 매체의 MMP (공식 측정 파트너) 자격을 갖춘 어트리뷰션 업체를 선호합니다.
2. AppsFlyer의 설치 응답과 오픈 응답을 모두 확인해야 한다는 사실을 잊지 마세요.
3. 그 응답이 ‘오가닉’이고, 특히 해당 업체가 AppsFlyer와 직접적으로 연동되어 있지 않다면, 다른 외부업체를 고려해 봐야 합니다.

어트리뷰션과 딥링킹 로직을 충분히 고려하는 것은 물론, 고객 측의 어트리뷰션 이벤트에서 받은 키와 값을 합쳐 사용자 정의 이벤트를 기록해야 합니다. 다음 사례는 AppsFlyer와 함께 또는 mParticle과 같은 CDP를 통해 이를 어떻게 실행하는지 보여줍니다.

AppsFlyer

iOS – (void) trackEvent:(NSString )eventName withValues:(NSDictionary)values

eventName은 ‘어트리뷰션’ 또는 ‘어트리뷰션 데이터’처럼 단순해도 됩니다. 값은 위에 나열된 콜백 값의 전체 또는 일부여야 합니다.

안드로이드 – public static void trackEvent(Context context, String eventName, Map eventValues)

eventName은 ‘어트리뷰션’ 또는 ‘어트리뷰션 데이터’처럼 단순해도 됩니다. eventValues는 위에 나열된 콜백 값의 전체 또는 일부여야 합니다

관련 문서:

https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/115005544169-AppsFlyer-Rich-In-App-Events-Android-and-iOS/introduction

mParticle

iOS

MPEvent *event = [[MPEvent alloc] initWithName:@”Attribution Data”
                                         type:MPEventTypeTransaction];
event.info = @{@”key”:@”value”};
[[MParticle sharedInstance] logEvent:event]

안드로이드

Map<String, String> eventInfo = new HashMap<String, String>();
eventInfo.put(“key”, “value”);
MPEvent event = new MPEvent.Builder(“Attribution Data”, EventType.Navigation)
   .info(eventInfo)
   .build();
MParticle.getInstance().logEvent(event);

관련 문서:

iOS: https://docs.mparticle.com/developers/sdk/ios/event-tracking/#capture-a-custom-event

안드로이드: https://docs.mparticle.com/developers/sdk/android/event-tracking/#capture-a-custom-event

제6장

심화 주제

웹-투-앱 전환 전략: 배너 및 링크

웹에서 앱으로의 전환을 유도하는 방법은 무척 중요하지만 엔지니어가 어트리뷰션을 고려할 때에는 보통 이를 간과하곤 합니다.

일반적으로는 다음과 같은 문제를 면밀히 분석하고 고려하는 데만 집중하기 때문입니다.

모바일 웹에서 앱으로 사용자를 유도할 경우 전체 수익에 부정적인 영향을 미칠까요? 웹 사용자와 앱 사용자를 비교하는 방법은 무엇일까요?

앱보다 모바일 웹의 사용 비율이 높으면, 웹에서 앱으로 전환할 때 수익이 악화될까봐 걱정할 수 있습니다. 하지만 일반적으로 웹 유저보다 앱 유저가 3배 더 많이 구매 전환을 일으킵니다. 앱의 전환율이 더 높은 이유는 앱의 UX가 훨씬 더 좋고 간편하게 구매 퍼널로 이어지기 때문입니다. 모바일 웹보다 앱에서 전환이 쉽다는 점 외에도, 유저를 앱으로 유도해야 하는 다양한 이유가 있습니다.

• 로그인: 사용자가 앱에 로그인하면 장바구니에 물건을 담고 결제하기가 훨씬 쉽습니다. 앱은 사용자의 로그인 정보를 더 오랜 저장합니다. 또한 네이티브 경험과 관련한 UX 디자인이 웹보다 더 간편하고 품질도 뛰어납니다. 그래서 유저는 모바일 웹보다 앱에서 더 많은 시간을 보내고, 더 많이 전환합니다.
• 인게이지먼트: 앱은 모바일 웹보다 더 간편하고 편리한 경험을 제공할 뿐만 아니라, 유저가 잊고 있던 상품의 결제를 유도하는 푸시 알림, 메시지 센터, 피드 또는 다른 여러 네이티브 요소를 사용할 수 있습니다. 반면 모바일 웹에서는 이메일이 유저의 구매를 유도하는 유일한 방법입니다. 앱은 다양한 방법으로 유저의 행동을 유도하기 때문에 더 좋은 결과를 보입니다.

모바일 웹에서 앱으로 사용자를 유도할 경우 얻게 되는 비즈니스 측면의 혜택 외에도, 웹에서 앱으로 전환을 유도하는 일관적인 전략이 매우 유리하다는 사실을 보여주는 어트리뷰션 및 기술적 측면의 당위성이 존재합니다.

바로 앞서 설명한 유저 중심의 어트리뷰션입니다.

회사는 웹이든 앱이든 광고든 이메일이든, 모든 마케팅 채널에서 동일한 어트리뷰션을 사용합니다. 접점에서 사용자를 더 적절하고 지능적으로 어트리뷰션해야 하기 때문입니다. 앞서 논의한 바와 같이, 단일 어트리뷰션 시스템으로 트래킹할수록 더 많은 트래픽 소스를 식별하고, 플랫폼 전반에서 유저를 더 잘 이해할 수 있습니다.

모든 마케팅 접점에서 동일한 어트리뷰션 도구로 유저를 트래킹한다면, 더 좋은 어트리뷰션 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 유저 소스와 관련해 더 많고 정확한 데이터를 갖게 됩니다. 이것이 바로 유저 중심 어트리뷰션의 전제이자, 단일 어트리뷰션 제공업체를 사용해야 하는 이유입니다.

훌륭함은 어떤 모습으로 나타나는가?

웹에서 앱으로 전환을 유도하는 우수한 전략에는 어떤 것이 있을까요? 이제 배너가 필요하다는 사실에는 충분히 동의하실 겁니다. 그렇다면 어떤 디자인을 적용해야 하고, 배너를 활용하는 가장 쉬운 방법은 무엇일까요?

여기 몇 가지 옵션이 있습니다.

1. 사용자정의 디자인 및 사용자정의 트래킹
2. Out-of-Box 디자인 및 트래킹
3. 1번과 2번의 결합

첫 번째 옵션은 어트리뷰션 도구를 전혀 사용하지 않으면서 배너를 디자인하고, 사용자정의 트래킹을 실행하는 방식입니다. 이 옵션이 불리한 이유는 여러가지입니다. 하지만 이를 선택하지 말아야할 가장 중요한 이유는 쉬운 옵션에 안주하기보다는 다양한 작업을 많이 해야 하기 때문입니다. 이 경우 속도와 유연성을 잃는 대신 통제권을 갖게 됩니다. 몇몇 회사가 자체적으로 만든 사용자 정의 배너를 확인해보세요.

두 번째 옵션은 가장 쉽고 최적화된 방식으로, Out-of-Box 웹 SDK를 JS 방법의 디자인 및 트래킹 솔루션과 함께 이용하는 것입니다. AppsFlyer는 배너를 만드는데 필요한 일부 정적 코드를 제공합니다. 사용자 정의 디자인과 트래킹을 위한 옵션, 파라미터도 제공합니다.

아래의 코드 샘플은 웹 SDK가 완제품과 같이 복사 및 붙여넣기로 즉시 사용 가능하다는 점을 보여줍니다. 웹 SDK에는 웹사이트 상단에 표시되는 배너를 생성할 방법을 지원합니다. 또한 제목, 아이콘, CTA(Call to Action)을 사용자정의 하기 위한 설정 변수 옵션을 제공할 뿐만 아니라 자바스크립트를 사용하는 정적 및 동적 수준의 사용자정의와 설정이 가능한 트래킹 파라미터 목록을 제공합니다.

이 방법을 활용하면 배너 디자인이 모든 브라우저와 기기에 적합한지, CTA 버튼 아래 표시되는 어트리뷰션 URL이 잘 구성되고 잘 관리되고 있는지를 개발사가 직접 신경 쓸 필요가 없어 편리합니다. 이 경우 AppsFlyer는 어트리뷰션 설정 안에 URL을 만들고 링크를 생성합니다. 이 방식은 특정 페이지의 설정이 매우 다양할 수 있기 때문에 특히 유용합니다. 개발사는 웹사이트가 변경될 때, 2가지 설정 변수를 통해 사용자 경험과 트래킹을 원하는 대로 실행할 수 있습니다.

<html>

<head>

<script type=“text/javascript” src=“appsflyer-banner.min.js”></script>

<link rel=“stylesheet” href=“appsflyer-banner.min.css”>

<script type=“text/javascript”>

var banner = new AFBanner();

var settings = {

   // banner settings

   title: “AppsFlyer”,

   subtitle: “Track campaigns on the go”,

   app_icon: “img/app_icon.png”,

   call_to_action: “Install”,

   show_only_mobile: true,

   // attribution settings

   media_source: “banner_pid”,

   campaign: “banner_c”,

   adset: “banner_adset”,

   adset_id: “banner_adset_id”,

   ad: “banner_ad”,

   ad_id: “banner_ad_id”,

   site_id: “banner_site_id”,

   sub1: “banner_sub1”,

   // routing settings

   onelink_id: “pGHC”,

   subdomain: “appsflyer”,

   mobile_deep link: “appsflyer://”

};

</script>

</head>

<body>

   <div id=“my-banner”></div>

   …

</body>

</html>

어떤 방식을 선택하든 한 가지 사실은 분명합니다. Apple이나 안드로이드가 제공하는 “Out of Box” 메타 태그를 사용해서는 안 됩니다. 이 메타 태그는 트래킹이 없는 경우에만 제공됩니다. 그래서 어트리뷰션 모델 전반에 아무런 도움도 되지 않습니다. 또한 사용자 정의 기능도 제공하지 않습니다. 사이트에 자바스크립트를 설치할 때 문제가 있는 경우, 몇 분 더 기다리거나 배너를 설치해주세요. 배너는 앱 스토어로 사용자를 보내는 기능 그 이상을 수행합니다.

딥링크된 이메일

배경

Apple 유니버설 링크가 탄생한 이래로, 수많은 마케터, 프로덕트 매니저, 엔지니어들이 이메일에서 딥링크가 되지 않는 것에 아쉬움을 표했습니다.
부분적으로 이는 앞장에서 간략하게 설명한 링킹 메커니즘의 복잡성에 기인하는 문제입니다. 복잡성을 더욱 가중시키는 요인은 이 메커니즘을 다른 방식으로 처리하는 수많은 이메일 고객이 존재한다는 사실입니다.

그래도 희망이 있습니다! 이메일 딥링킹은 사람들이 말하는 것만큼 복잡하지는 않습니다. iOS에 앱이 설치되어 있을 때, 처리하기 까다로운 사례가 하나 있긴 합니다. 하지만 그 외에는 외부 업체, 고객이나 사용자 관점에서 변경되는 사항은 없습니다. 제3자 어트리뷰션 서비스에서 라우팅을 처리하는 것처럼, 이메일 딥링킹도 직접 처리할 수 있습니다. Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크를 이해하고, URL에서 AppsFlyer나 다른 외부 업체의 링크를 사용할지 선택하고, 이메일 링크를 구체적으로 처리하기 위해 고객 코드를 수정할지 선택하기만 하면 됩니다.

구체적으로는, 이메일 링크를 처리하는 두 가지 옵션이 있습니다.

1. ESP(Email Service Provider)에서 클릭 트래킹 비활성화: 마케팅팀에게는 상당히 까다로운 작업일 수 있겠지만 프로그래밍 방식을 사용하거나 코드 기반의 ESP를 실행한다면 이것이 가장 쉬운 방법입니다. 이 방식에서 클릭 트래킹 기능을 꺼두면, 사용자를 원하는 지점으로 라우팅해주는 웹 링크나 제3자 어트리뷰션 링크를 이메일에서 직접 사용할 수 있습니다.
2. ESP 클릭 트래킹 도메인에서 Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크를 처리하세요. ESP 도메인을 처리하기 위해 고객 측의 수정이 약간 필요합니다. 그 다음 이메일에서 기본 URL을 불러오고, 유저를 원하는 지점으로 라우팅할 수 있습니다.

Sendgrid는 URL을 처리하고 확인하기 위해 Out-of-Box 기능을 제공합니다. 이는 두 번째 옵션에 해당합니다. 이 코드는 포괄적이며, 모든 ESP에서 실행됩니다. 올바른 헤더를 가진 URL로 보내는 HTTP 호출입니다. 지금까지 Responsys, Sailthru, Braze, Sendgrid, Salesforce을 포함한 주요 ESP에서 작동하는 것으로 확인되었습니다.

https://sengrid.com/docs/Classroom/Build/Add_Content/universal_links.html#-Resolving-SendGrid-Click-Tracking-Links

ESP 딥링킹 실패 원인

이메일이 새로운 운영체제에서 사용자를 적절하게 딥링킹하지 않는 원인을 요약해 검토해보겠습니다.

요약

• ESP는 클릭 트래킹에서 링크를 래핑합니다.
• 이는 Apple 유니버설 링크를 망가뜨리고, 안드로이드를 복잡하게 만듭니다.
• OneLink와 달리, ESP는 다양한 상황에서 앱 또는 웹으로 신뢰할 만한 라우팅을 제공하지 않습니다.

유일하게 딥링킹이 제대로 작동하지 않은 경우는 유저의 iOS에 앱이 설치된 경우입니다. 이 경우 클릭을 트래킹하는 ESP 링크가 유니버설 링크 기능을 망가뜨립니다. 따라서 이를 처리할 시스템을 개발해야 합니다. 이메일 때문에 ‘이메일 딥링크’나 ‘유니버설 링크’가 작동하지 않는 경우 바로 이 문제에 해당합니다.

많은 사람들이 “그럼 데스크톱 링크는요?”라고 질문하지만, 데스크톱 링크는 모든 경우에 정상적으로 작동합니다. ESP 링크는 모든 리디렉션을 래핑할 뿐입니다. 데스크톱의 리디렉션은 앱에 적용되지 않습니다. 대부분의 데스크톱 경험은 그대로 웹으로 이동하므로 수정이 필요하지 않습니다.

이메일 내 딥링킹을 구현하기 위해 비싼 딥링킹 솔루션이 필요하다고 과대광고하는 업체의 말에 현혹되지 마세요. AppsFlyer의 어트리뷰션 링크나 딥링크, 또는 다른 표준 제3자 어트리뷰션 서비스를 사용하면 아래의 가정을 바탕으로 한 거의 모든 사례에서 추가 비용 없이 손쉽게 링크가 작동합니다.

1. 디퍼드 딥링킹과 일반 딥링킹을 설정해야 합니다. AppsFlyer의 경우 “OneLink”도 포함됩니다.
2. 개별 외부 업체와 함께 Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크를 설정해야 합니다.

이 2가지 요구사항이 모두 충족됐다면, 앱이 설치되어 있지 않아도 이메일에 포함된 일반 딥링크가 iOS와 안드로이드에서 정상적으로 작동합니다. 이 경우 설정에 따라 유저가 모바일 웹이나 앱 스토어로 유도될 수 있습니다.

안드로이드 운영체제 유저가 앱을 설치했다면 이 링크는 크롬 인텐트를 통해 앱을 바로 실행하거나, ESP 링크가 어트리뷰션 링크로 라우팅합니다. 이 어트리뷰션 링크는 URI 스킴을 통해 앱을 실행합니다. 또한, 안드로이드 앱 링크를 사용해 iOS와 완전히 똑같은 기능을 안드로이드에 복제할 수 있습니다.

작동 원리

1. 클릭 트래킹 기능이 활성화된 상태를 유지합니다.
2. ESP 도메인에서 Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크를 설정합니다. 대부분 ESP는 공식 문서로 설정 방법을 안내합니다. 예를 들어, Sendgrid는 사이트에서 어떻게 이 기능을 실행하는지 매우 자세하게 설명합니다: https://sendgrid.com/docs/ui/sending-email/universal-links/#setting-up-universal-links-using-cloudfront
3. 유니버설 링크가 활성화되면, ESP 클릭 트래킹 도메인에서 앱이 실행됩니다. 이제 마케팅팀이 이메일 HTML에 입력한 URL을 검색해야 합니다. Sendgrid의 Out-of-Box URL Resoluton Code를 사용하면 됩니다.

iOS

- (BOOL)application:(UIApplication *)application continueUserActivity:(NSUserActivity *)userActivity restorationHandler:(void (^)(NSArray * _Nullable))restorationHandler {
   if (userActivity.activityType == NSUserActivityTypeBrowsingWeb) {
       NSURL *encodedURL = userActivity.webpageURL;
       if (encodedURL == nil) {
           NSLog(@"Unable to handle user activity: No URL provided");
           return false;
       }
       NSURLSession *session = [NSURLSession sharedSession];
       NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithURL:encodedURL completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) {
           if (response == nil || [response URL] == nil) {
               NSLog(@"Unable to handle URL: %@", encodedURL.absoluteString);
               return;
           }
           // Now you have the resolved URL that you can
           // use to navigate somewhere in the app.
           NSURL *resolvedURL = [response URL];
           NSLog(@"Original URL: %@", resolvedURL.absoluteString);
       }];
       [task resume];
   }
   return YES;
}

안드로이드

안드로이드 앱이라면, URL을 확인하기 위해 setInstanceFollowRedirects를 false로 설정하여 HttpURLConnection을 사용할 수 있습니다.

- (BOOL)application:(UIApplication *)application continueUserActivity:(NSUserActivity *)userActivity restorationHandler:(void (^)(NSArray * _Nullable))restorationHandler {
   if (userActivity.activityType == NSUserActivityTypeBrowsingWeb) {
       NSURL *encodedURL = userActivity.webpageURL;
       if (encodedURL == nil) {
           NSLog(@"Unable to handle user activity: No URL provided");
           return false;
       }
       NSURLSession *session = [NSURLSession sharedSession];
       NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithURL:encodedURL completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) {
           if (response == nil || [response URL] == nil) {
               NSLog(@"Unable to handle URL: %@", encodedURL.absoluteString);
               return;
           }
           // Now you have the resolved URL that you can
           // use to navigate somewhere in the app.
           NSURL *resolvedURL = [response URL];
           NSLog(@"Original URL: %@", resolvedURL.absoluteString);
       }];
       [task resume];
   }
   return YES;
}

보시다시피, 딥링크된 이메일 제품을 구매하거나 원하는 방식으로 외부 업체에 요청하는 데에는 제약이 없습니다. 적어도 링크를 처리할 때만큼은 선호하는 어트리뷰션과 딥링킹 파트너와 협력하면 좋습니다. 하지만 이렇게 잘 알려진 기술을 단순화해 제공하는 척하는 제품이나 시스템에 시간과 비용을 낭비하지 마세요.

작동 원리(흐름도)

이메일 생성

• 마케터가 이메일 캠페인에 URL을 입력합니다. 회사의 일반 도메인 URL이 될 수도 AppsFlyer 링크가 될 수도 있습니다.
• 이메일이 발송될 때 Sendgrid와 같은 이메일 서비스 제공업체가 이 링크를 래핑합니다.
• 최종 사용자가 받는 이메일에 ESP URL이 표시됩니다.예시:click.airbnbmail.com
• shop.jet.com
• click.go.wholefoods.com
• Eml.flagship.postmates.com

유저가 iOS 크롬이나 안드로이드에서, 또는 앱이 설치되어 있지 않은 iOS나 사파리에서 링크를 탭하면 모든 것이 정상적으로 작동합니다. 말 그대로 차이가 전혀 없습니다. 기존의 일반 링크 리디렉션과 같습니다.

이메일 리디렉션 사례

iOS 9.3 이상 사용자가 앱이 설치된 상태에서 링크를 클릭 할 때, 클릭 트래킹 도메인에 유니버설 링크 또는 안드로이드 앱 링크가 설정되어 있으면 앱이 즉시 실행됩니다.

아래의 그림에서 세 가지의 사례를 확인할 수 있습니다.

사례 1: 사례 1은 디퍼드 딥링킹에서 이미 설명한 바 있습니다. AppsFlyer 링크를 통해 어떠한 제3자 리디렉션도 없이 이메일 링크에서 바로 웹 또는 앱 스토어로 이동합니다. 설치 후 고객의 추가 작업 없이 앱의 특정 지점으로 딥링킹이 가능합니다.

사례 2: 사례 2는 이메일 서비스 제공업체가 제3자 클릭 트래킹을 할 수 있다고 가정합니다. AppsFlyer나 자체 도메인 URL을 사용한다면, 고객 측 코드의 일부분이 필요합니다. 기본 URL을 언래핑하고 앱의 특정 지점으로 사용자를 라우팅해야 하기 때문입니다. 기본적으로 앱이 이미 설치되어 있으면, 앱은 유니버설 링크나 안드로이드 앱 링크를 통해 바로 실행됩니다. 그래서 ESP URL을 언래핑하고 확인해야 합니다. 앱이 설치되어 있지 않으면, AppsFlyer나 자체 도메인 URL은 앱 스토어나 모바일 웹의 특정 지점으로 이동합니다.

사례 3: 단순한 솔루션이 필요한 경우, AppsFlyer를 앱 설치 이후 유저를 앱에 지능적으로 직접 유도할 때만 사용할 수도 있습니다. AppsFlyer는 앱이 설치되었음을 확인하면 브라우저에서 URI 스킴을 전송합니다.

ESP 유니버설 링크 관리: URL 확인, 클릭 및 라우팅 처리

• 앱에서 기본 URL을 불러오는 데에는 앞에서 언급한 코드 조각이 활용됩니다.기본 URL이 AppsFlyer 링크거나 쿼리 파라미터를 나열한 자체 링크라면, 비동기 통신 호출은 더 이상 필요하지 않습니다. 손쉽게 링크를 처리하세요. 앱의 루트 처리자 쿼리 파라미터를 파싱할 수 있습니다.
• 기본 URL이 AppsFlyer OneLink의 단축 URL이라면, AppsFlyer에 비동기 통신을 요청하여 처리 전에 링크 메타데이터를 불러와야 합니다. 그래서 AppsFlyer는 긴 URL을 추천합니다. 이는 URL에 주요 키 값을 표시하기 때문에, 라우팅이 쉽고 별도의 왕복 호출이 필요하지 않습니다.
• 다른 유형의 URL도 이와 유사하게 처리하면 됩니다.

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Apple 유니버설 링크가 현재 갖고 있는 문제점

Apple 유니버설 링크는 앱을 보유한 사용자들에게 향상된 UX를 제공하는 것으로 입증된 유용한 기술입니다. 하지만 Apple 유니버설 링크에는 몇 가지 주요 제약이 존재합니다. 그리고 이러한 제약을 미리 알아두지 않는다면 담당자와 제품팀에서 해결할 수 없는 문제로 시간을 무한히 허비할 수 있습니다. 이 글을 작성하는 시점을 기준으로 네 가지 주요 문제가 있으며, 이 문제들은 거의 모든 Apple 유니버설 링크(iOS 12)에만 해당되고 안드로이드 앱 링크와는 관련이 없습니다.

문제 1: 트래킹 또는 어트리뷰션의 부재

Apple 유니버설 링크는 리디렉션보다는 앱을 실행하기 위해 링크에 적용하는 시스템에 가깝습니다. 그래서 진정한 클릭 트래킹을 구축하기는 매우 어렵습니다. 왜 그럴까요? 앱이 Apple 유니버설 링크에서 바로 실행되기 때문입니다. 웹페이지를 통과하는 리디렉션이 없어서 서버에 나타난 클릭을 집계할 수 없습니다. 대신 앱이 실행되면, 앱을 실행하는 URL이 ‘continueUserActivity’라는 Apple 코드를 통해 리포트를 생성합니다. URL에서 클릭을 집계하려면 마케팅팀은 서버를 구축하고 앱에서 수동으로 클릭을 집계해야 합니다.

훨씬 더 쉽고 간편한 방법을 원한다면, AppsFlyer와 같은 어트리뷰션과 딥링킹 도구를 사용해보세요. 이러한 시스템은 실제 도메인에 your_company_name.onelink.me와 같은 유니버설 링크를 포함합니다. 그리고 이 트래킹을 자동적으로 실행합니다. 요약하자면, 링크를 클릭하는 유저를 트래킹하려면, OneLink와 같은 제3자 어트리뷰션 업체가 제공하는 도구가 필요합니다.

문제 2: 링크 래핑 허용 불가

이 문제는 링크 래핑, 클릭 트래킹, 링크 리디렉트 등 여러 가지 이름으로 알려져 있습니다.  이름은 다르지만 모두 같은 문제를 지칭합니다. 마케터가 광고나 이메일을 보내기 위해 사용하는 서비스는 사용 중인 링크를 ‘래핑’하거나 이를 리디렉션을 통해 전송합니다. 그래서 클릭을 집계할 수 있습니다. 마케터가 시스템에 입력한 최종 목적지 URL로 유저를 유도하기 전에 웹사이트로 리디렉션합니다.

Apple 유니버설 링크와 안드로이드 앱 링크는 다른 URL에 래핑될 수 없습니다. 다른 URL에 래핑을 시도할 경우, 사용자는 링크를 통해 앱이 아닌 웹 폴백으로 리디렉션됩니다. 이는 주로 마케터가 URL이 래핑되는 더블클릭(Double Click)과 같은 유료 광고를 운영할 경우 혹은 이메일 마케터가 ESP(Email Service Provider)로 클릭 트래킹을 사용할 경우에 영향을 미칩니다.

두 가지 사례 모두, 제3자 툴들은 URL을 래핑하는데 이로 인해 해당 URL이 유니버설 링크처럼 동작할 수 없게 됩니다. 이로 인해 딥링킹이 실패하고 유니버설 링크 사용 목적을 무효화합니다. 클릭 트래킹을 끄는 것에서부터, 복잡성을 해결하기 위한 전문 컨설턴트 고용까지, 이 문제에 대한 다양한 해결 방안이 존재합니다.

문제 3: 팬텀 배너 신드롬

Apple은 유니버설 링크가 실행되면 사파리에서 열린 사이트에 배너 광고를 무작위로 삽입합니다. 이를 제재하거나, 광고를 직접 지정하거나 트래킹할 방법은 없습니다. 이렇게 Apple이 유니버설 링크에 알 수 없는 기능을 적용하자, 시장은 혼돈에 빠졌습니다. 광고는 일부 경우에만 표시되기 때문에 대부분의 고객이 이를 무시합니다. 유저가 Apple 유니버설에서 클릭하면, 웹사이트가 아닌 앱으로 유도됩니다.

문제 4: 일반 성능 불안정성

iOS 11 버전부터 다수의 앱에서 유니버설 링크가 항상 같은 방식으로 작동하지 않는 문제가 발생하기 시작했습니다. iOS는 애플 유니버설 링크로 앱을 실행하기 위해 구축한 AASA(Apple App Site Association) 파일에서 도메인 정보를 이용합니다. iOS에서 새로운 사용자가 앱을 설치하면, 사용자 기기의 저장 공간으로 AASA 파일이 다운로드되고 그다음 기기 수준에서 유니버설 링크 라우팅 구성을 위한 파싱 작업을 수행합니다. 이후 사용자가 링크를 클릭 하면 구성된 도메인으로 적절히 유도합니다. 유감스럽게도 개발사들이 보고한 바에 따르면, iOS 11.2에서 AASA 파일 설치 후 기기 및 로컬 저장 공간에 안정적으로 다운로드되지 않고, 파일이 존재하지 않기 때문에 유니버설 링크도 작동하지 않습니다. 일반적으로 많은 실행 단계를 거쳐 설치를 완료하므로 디버그 수행도 어려운 것으로 알려져 있습니다.

이 문제와 관련해 이미 널리 알려진 Apple의 버그가 존재하며 다음 페이지에서 그 내용을 확인할 수 있습니다: http://www.openradar.me/radar?id=4999496467480576

일반 URL 또는 어트리뷰션 제공업체를 위해 URL에 유니버설 링크 사용을 설정했다고 가정하고 다음의 내용을 테스트하면 유니버설 링크 작동을 재개할 수 있습니다.

• 앱에서 로그아웃하세요.
• 앱을 삭제하세요.
• 앱 스토어 또는 테스트/QA 사이트에서 앱을 설치하세요.
• 기기를 종료한 후 다시 전원을 켜세요. iOS 11에서 링크를 클릭해도 정상적으로 작동하지 않는 entitlement 문제를 해결할 수 있습니다.
• 테스트하려는 링크를 생성하거나 검색하세요.
• 메모 앱이나 iMessage, 또는 Apple Mail Client를 사용하는 이메일에 링크를 붙여넣으세요.
  • Slack, Facebook 등 다른 앱을 사용하여 링크를 클릭하지 마세요.
  • Safari에 링크를 붙여넣지 마세요. 링크가 정상적으로 작동하지 않습니다.
• 링크를 클릭하세요.
• 브라우저를 통한 리디렉션 없이 앱이 바로 실행됩니다. 또한 유저를 앱의 특정 지점으로 라우팅합니다.

제7장

테스팅 & QA

어트리뷰션이든 딥링킹이든 혹은 둘 다를 사용하든 간에, 프로덕트 팀과 마케팅 팀은 이해하기 쉬운 QA 및 문제 해결 가이드라인을 마련해야 합니다.

어트리뷰션과 딥링킹을 테스트하는 일은 매우 복잡하며 유의해야할 기술적 문제들로 가득차 있습니다.

• 테스트하는 미디어 소스는 무엇인가요?
• 쿼리 파라미터가 정확한가요?
• 링크가 URI 인코딩되어 있나요?
• 링크에 적절한 API와 리디렉션 파라미터가 포함되어 있나요?
• Apple Search Ads를 실행한 상태에서 테스트를 진행하나요? 이 때문에 콜백이 지연된다는 점을 알고 계신가요?
• 디퍼드 딥링킹과 일반 딥링킹 중 어떤 것을 테스트하나요?
• 일반 딥링킹을 테스트한다면, 어떤 메커니즘을 사용하나요?
• Slack에서 링크를 클릭하시나요? 그렇지 않다면, 어떤 앱 또는 브라우저를 사용하나요?
• 테스트 빌드와 프로덕션 빌드 중 어떤 환경을 사용하나요?
• 링크에 AASA 구성이 완료되었나요?
• AASA가 올바른 포맷인가요? AASA가 정확한 앱 프리픽스, 번들 ID, 테스트 앱이나 프로덕션 앱과 연동된 경로를 포함하고 있나요?

이 질문들은 링크 QA 작업을 할 때 반드시 해야 할 질문의 일부에 불과합니다. 본 가이드는 링크를 테스트하는 단계를 보여드릴 뿐만 아니라, 이러한 질문에 대한 답도 알려드립니다.

프로세스 정립하기

• 명확한 테스트 절차와 목표를 정의하세요.
• 아래와 같이 테스트 절차와 관련한 모든 요소를 명시하세요. 어떤 것도 가정이나 추측으로 남겨두지 마세요. 앞서 제시한 질문을 던져보는 과정도 반드시 필요합니다OS, OS 버전, QA 앱, 앱 버전, 브라우저, 링크, 링크 클릭 방법, 링크 클릭 위치, QA 테스터, 외부 업체, 소유자, 사용자 경험 등
• iOS, 안드로이드, Web X 앱 보유 여부를 바탕으로 예상 결과를 정의하세요. 예상 가능한 모든 결과를 테스트하려면 명확한 매트릭스를 만들어야 합니다. 이 표에 딥링킹이 생성되는 메커니즘을 잘 정리하세요.
• 테스트 사례를 보여주는 문서를 작성하고 공유하세요. 이 문서를 이용해 팀원들과 협업하세요.
• 문서화된 QA 프로세스에 필요한 모든 구성 요소를 기록하세요. 문서화 실패는 곧 QA의 실패입니다.

신규 설치 시뮬레이션 – iOS

iOS에서 신규 앱 설치를 시뮬레이션하려면, 아래의 순서에 따라 테스트하세요.

1. 앱에서 로그아웃하세요.
2. 앱을 삭제하세요.
3. IDFA를 초기화하세요: 설정> 개인정보보호 > 광고 > 광고 식별자 재설정
4. 쿠키를 삭제하세요: 설정 > Safari > 방문 기록 및 웹 사이트 데이터 지우기
5. 어트리뷰션 링크를 클릭하세요. Safari 랜딩 페이지를 통해 리디렉션합니다.
6. “앱 스토어 열기”를 클릭합니다.
7. 프로덕션 앱 테스트가 아니라면, 앱 스토어에서 앱을 다운로드하지 마세요.
8. 가능하다면 기기에 테스트/QA 버전 앱을 불러옵니다.
9. 앱을 실행합니다.
10. 설정에 따라서 새로운 설치 페이지와 딥링크를 확인할 수 있습니다. 이는 앱의 특정 지점으로 사용자를 라우팅하기 위해 콜백을 사용한 경우입니다.

URI 테스트

URI는 유니버설 리소스 식별자(Universal Resource Indicator)라는 사실을 기억해봅시다. URL이나 링크가 유저를 앱으로 안내합니다. 기술적으로, 앱이 설치되어 있지 않으면 URI에 액세스할 수 없습니다.

가장 쉬운 방식으로 iOS에서 URI 스킴을 전송하거나 라우팅을 실행하려면, Safari에 “이동”이라고 타이핑하면 됩니다. 앱이 설치되어 있다면 앱이 바로 실행됩니다. URI와 루트가 존재하고 앱이 이를 처리하고 있다면, 유저를 앱의 특정 지점으로 안내합니다.

앱이 설치되어 있지 않다면 다음과 같은 오류가 표시됩니다.

직접 URI 테스트

아래 절차를 통해 URI 스킴과 루트에 대한 QA를 실행할 수 있습니다. 이는 모든 앱의 표준 QA 절차에 포함되어야 합니다. iOS와 안드로이드에 정렬된 루트 목록을 관리해야 합니다.

절차:

1. 앱에서 로그아웃하세요.
2. 앱을 삭제하세요.
3. 사용 중인 테스트 앱 또는 QA 앱을 설치하고 실행하세요.
4. 앱을 실행합니다.iOS 환경에서는 Safari 브라우저에 URI을 붙여넣으세요.
5. 안드로이드 환경에서는 <a href=””> 요소 뒤에 링크를 입력한 후, 버튼이나 링크를 클릭하세요.

안드로이드에서는 href 요소에 URI를 랩핑한 후 호스팅하거나, 이메일과 같은 매체에 입력하면 가장 쉽습니다. 크롬에서는 Safari에서처럼 URI를 붙여넣을 수 없습니다.
제3자 어트리뷰션 서비스 제공업체가 작동시키는 URI나 어트리뷰션 링크 URI의 절차도 이와 매우 유사합니다.

1. 앱에서 로그아웃하세요.
2. 앱을 삭제하세요.
3. 사용 중인 테스트 앱 또는 QA 앱을 설치하고 실행하세요.
4. 앱을 실행합니다.
5. 이메일이나 메모, 또는 SMS에 링크를 붙여넣으세요.
6. 링크를 클릭하세요.

유니버설 링크 테스트

Apple 유니버설 링크는 테스트하기 까다로운 딥링킹 메커니즘입니다. 비활성화를 유발하는 수많은 규칙과 이미 널리 알려진 여러 문제들 때문입니다. 이미 Apple이 인지하고 있는 각종 버그에도 해결책은 아직 없습니다.

아래의 내용을 읽기 전에, Apple 유니버설 링크가 지닌 문제점을 기억해주세요.

• AASA를 확인하세요. AASA가 정확한지, 잘 호스팅되었는지 점검해 보세요.
• Entitlements 파일을 확인하세요.
• 도메인이 올바른지, Associated Domains 목록에 포함되어 있는지 확인하세요.
• 제3자 어트리뷰션 서비스 제공업체에 관한 정보를 모두 입력했는지 확인하세요. AppsFlyer 서비스를 이용하고 있다면, OneLink 구성 메뉴에서 UI를 검색할 수 있습니다.
• 사용 중인 링크의 도메인과 경로 이름이 올바른지 확인하세요.
• Slack과 같이 지원되지 않는 앱이나 브라우저에서 링크를 클릭하지 않도록 주의하세요. 확신이 들지 않으면, Apple의 메모 앱이나 SMS를 사용하세요!
• 유니버설 링크를 어떠한 유형의 클릭 트래킹과도 래핑하지 마세요.

테스트 절차:

• 유니버설 링크 도메인이 QA 앱의 Entitlements > Associated Domains 위치에 있는지 확인하세요.
• domain/apple-app-site-association로 이동한 후, 파일들이 제대로 있고 경로 이름이 올바른지 확인하세요.
• 기기에 있는 앱의 모든 버전을 삭제하세요.
• 기기의 전원을 종료한 후 다시 켜세요. 이를 통해 기기의 entitlement와 AASA 캐시를 리셋합니다.
• 앱의 테스트 버전을 설치하세요.
• 메모 앱이나 iMessage를 사용해 링크를 응용프로그램에 붙여넣으세요.
• 링크를 탭하세요.
  • 유의사항: Slack, Outlook, 기타 응용프로그램은 사용할 수 없습니다. 유니버설 링크는 특정 앱에서만 작동합니다. 메모와 iMessage에서는 유니버설 링크가 작동합니다.
  • 유의사항: 링크를 브라우저나 크롬에 붙여넣지 마세요! 유니버설 링크는 브라우저나 크롬에서 작동하지 않습니다.
• 앱은 브라우저를 통한 리디렉션 없이바로 실행되어야 합니다.

제8장

부록

유용한 문서와 참고 자료

• 디퍼드 딥링킹 & 설치 콜백 데이터: https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207032096-Deferred-Deep-Linking-Getting-the-Conversion-Data#Response-Keys
• 안드로이드 URI 스킴 vs 안드로이드 앱 링크: https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/115005314223-Deep-Linking-Users-with-Android-App-Links
• 안드로이드 앱 링크(공식 문서): https://developer.android.com/training/app-links/
• iOS – 추가 테스트: https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/115000262823-Additional-Testing-for-AppsFlyer-iOS-SDK
• AppsFlyer의 링크 트래킹 파라미터 총정리: https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207447163-AppsFlyer-Tracking-Link-Structure-and-Parameters
• 숙련된 마케터를 위한 딥링킹 가이드: https://www.appsflyer.com/resources/everything-marketer-needs-to-know-deep-linking/

들어가는 글

팬데믹으로 모바일 사용량의 성장이 가속화되고, 시장 내 제품과 서비스가 더욱 늘어나면서 모바일 쇼핑에 대한 수요가 급증했습니다. 이에 따라, 기업들은 클릭 한 번으로 언제 어디서든 구매할 수 있는 모바일 이커머스에 주목하고 있습니다.

실제로 모바일에서 쇼핑 시간이 2022년에 크게 늘어나, 미국에서만 모바일 상거래의 85%가 스마트폰을 통해 이루어질 것으로 예상됩니다.

이러한 앱 쇼핑의 폭발적인 성장에도 불구하고, 아직도 모바일 웹사이트만으로 충분하다고 생각하며 모바일 앱이라는 중요한 터치포인트에 관심을 주지 않는 리테일 기업들이 있습니다. 하지만 모바일 앱은 고객의 쇼핑과 구매 패턴에서 중요한 거점으로 성장하고 있기 때문에, 리테일 기업들은 다음과 같은 점을 향상시키려면 모바일 앱 전략을 세워야 합니다.

• 브랜드 충성도 (홈 화면 아이콘을 고려해 볼 것)
• 고객 참여도 (푸시 알림을 통한 참여)
• 판매 – 커머스 미디어 플랫폼 크리테오(Criteo)에 따르면, 모바일 웹과 모바일 앱을 모두 운영하는 리테일 기업의 경우, 모바일 앱의 전환율이 모바일 웹보다 3배 더 높습니다.

리테일 업계에서 모바일 앱은 더 이상 있으면 좋은 정도가 아닌, 핵심 수익 창출원이 되었습니다. 소비자의 40% 이상이 모바일 앱을 이용합니다.

주요 과제

모바일 앱은 브랜드 충성도와 판매를 끌어올리는데 중요한 역할을 할 수 있지만, 다음과 같이 풀어야 할 숙제도 있습니다.

• 경쟁이 치열한 이커머스 앱 시장 – 앱 충성도와 앱 구매율 확보가 관건
  이커머스와 소비자 제품 기업이 무수히 많기 때문에, 소비자는 하나의 상품을 구매할 때, 거의 무한에 가까운 선택지를 갖게 됩니다. 더군다나, 아마존이나 알리바바와 같은 온라인 쇼핑계의 거물이 이커머스 시장에 갖는 지배력이 점점 더 커지고 있습니다. 고객에게 할인을 제공하거나 저렴한 가격으로 판매하는 등의 일반적인 리테일 마케팅 방식은 유저 유입에는 효과적일지 몰라도, 유저의 충성도나 안정적인 수익의 흐름을 반드시 보장해 주지는 않습니다.
• 개인정보 보호 시대의 모바일 측정
  최근 몇 년간, ‘개인정보 보호’ 문제는 모바일 앱 마케팅계에서 크게 주목을 받아왔으며, 특히 iOS에서 그러한 경향이 두드러졌습니다.(안드로이드와는 최소 2년의 간극이 있음) 애플이 앱 기업에게 앱 사용자의 활동을 추적하려면 반드시 앱 추적 투명성(ATT, App Tracking Transparency) 팝업창에서 사용자의 동의를 받도록 하는 제도를 의무화하면서, 앱 기업들은 애플 기기의 고유한 식별자인 IDFA를 사용하기가 더욱 어려워졌고, 결과적으로 유저 레벨 데이터는 쉽게 사용할 수 없게 되었습니다.

앱 소유주가 새로운 환경에서 상세하고 실용적인 데이터 인사이트를 이전과 같이 얻기 위해서는 다음과 같은 새로운 솔루션과 기존 솔루션을 적절히 활용해야 합니다.

• SKAdNetwork: 애플의 결정적 어트리뷰션 솔루션이며 데이터를 집약된 형태로 제공합니다. 이 프레임워크 내에서, 마케터는 SKAN 전환 값을 사용해 앱 설치 후 발생하는 앱 사용자의 가치를 측정할 수 있습니다.
• 유저 레벨의 결정적 어트리뷰션: 대부분의 이커머스 앱에서 ATT 동의율은 약 47%입니다. 앱 기업은 이렇게 추적에 동의한 상당수 유저에 대해 결정적 어트리뷰션을 통해 상세 데이터를 얻을 수 있을뿐만 아니라, 동의 유저 데이터를 기준으로 동의하지 않은 유저 그룹의 특징을 파악할 수도 있습니다.
• 데이터 집약형 확률적 모델링: 머신러닝을 활용하여 높은 정확도로 광고 성과를 추정하는 통계적 기술입니다.
• 예측 분석: 마케팅 퍼널 초입부에서 측정한 제한된 데이터를 기반으로 신뢰도 높은 기술을 이용하여 유입 유저의 미래 가치를 예측할 수 있도록 지원합니다.
• 하향식(top-down) 측정: 성과 증분 측정(incrementality, 예산 배분을 최적화하기 위해 특정 요소가 매출 증분에 기여하는지 검증하는 기술), 미디어 믹스 모델링(MMM, 어떤 미디어 조합이 수익에 기여하는지 측정하는 기술) 등과 같은 종합적인 방법론입니다.
• 데이터 클린룸: 광고주가 유저 수준의 데이터에 접근하지 않고도 유저 수준의 데이터 인사이트를 활용할 수 있는 공간입니다. 승인을 받아야만 접근할 수 있는 보안이 철저한 환경에서 개인정보 보호를 준수하며 측정과 최적화를 할 수 있습니다.

이러한 개인정보 보호 중심의 변화는 유저생애가치(LTV) 측정, 캠페인 리마케팅, 오디언스 세분화 정도와 범위에 직접적인 영향을 끼칩니다. 다행히, 측정 분야에서 기술 혁신이 지속적으로 이루어져, 데이터는 ATT 도입 이전 수준으로 크게 회복되었습니다.

프로드

앱스플라이어 데이터에 따르면 앱 설치 프로드 비율은 평균 11%로, 이커머스 앱 설치 수의 11%가 허위이며 프로드로 인해 유출될 이커머스 앱 마케팅 예산 예상치는 21억 달러에 이릅니다.

개인화

전환과 구매가 꾸준히 일어나도록 하기 위해서는 유저 경험 개인화가 매우 중요합니다. 개인화는 딥링킹, 푸시 알림, 프로모션이나 할인을 제공하는 타겟팅 광고를 통해 할 수 있습니다.

그러나 개인화 마케팅을 하여 매출을 크게 올릴 수 있을지라도, ATT와 GDPR의 시대에 마케팅을 할 때는 반드시 유저의 개인정보 보호와 개인화된 유저 경험 사이에서 균형을 지켜야 합니다.

고객의 터치포인트 연결하기

소비자의 여정은 여러 디바이스와 플랫폼, 채널을 거치곤 합니다. 온라인 광고와 오프라인 광고를 비롯해 터치포인트가 많습니다.

한 구매 여정이 매장에서 시작되어 웹 검색을 거쳐 앱에서의 구매로 이어질 수 있습니다. 이것은 한 가지 사례일 뿐입니다.

다양한 터치포인트를 연결하여 앱에 이르기까지 정확한 유저 동선을 파악하는 일은 매우 어려울 수 있습니다.

효과적인 어트리뷰션 및 측정 플랫폼을 사용하면, 터치포인트 사이의 간극을 메워 유저 경험을 크게 개선하고, 마케팅 성과를 정확히 측정하여 궁극적으로 유저생애가치(LTV)증대에 도움이 됩니다.

솔루션: 상세 측정이 마케팅의 기본 중 기본

앱 마케팅의 철칙 중 하나가 ‘측정하고 개선할 수 없으면 전략도, 프로세스도 세울 수 없다’ 입니다. 마케팅을 성공시키려면 기본 KPI는 물론, 상세 지표를 측정해야 합니다. 측정 지표 세분화되면 전환 퍼널의 각 단계와 매핑하여 신규 유저 유입(UA) 성과와 기존 유저 재참여(리인게이지먼트) 성과를 모두 파악할 수 있습니다. 상세 측정 결과를 통해, 찾고 있는 유형의 유저에 집중하여 전반적인 마케팅 성과를 높일 수 있습니다.

제 1장

유저 유입(UA, User Acquisition) – 측정 지표 및 측정 설정

UA 캠페인 설정을 시작하기 전에, UA 마케팅의 성과 측정 방식을 제대로 설정하려면 몇 가지 기능이 준비되어야 합니다. 핵심적인 사항은 다음과 같습니다.

1. 이벤트 매핑

UA를 잘하려면 측정을 상세히 해야합니다. 이 측정을 실무에서 어떻게 하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

이커머스 앱에서 마케팅 방식을 최적화하고 고가치 유저를 유치하기 위해 UA 마케팅 성과를 측정할 때 사용하는 주요 측정 지표를 다음 표에 정리했습니다. 왼쪽 열은 리테일 업계 특성을 반영한 비즈니스 목표이고, 오른쪽 열은 각 목표를 달성시키 위해 관리하는 지표입니다.

모든 지표가 이커머스 앱의 수익률을 개선하기 위해 중요한 역할을 하지만, 마켓 리더는 유저 유입 당일과 유저 유입 후 7일차의 구매액과 구매율, 그리고 7일차의 ROAS(광고수익률)을 중요시한다는 점을 참고하세요.

목표	KPI(핵심 성과 지표)
앱 설치 • 신규 유저 유입 • 효율적인 비용	오가닉/논오가닉 구분 • 월별 성장(논오가닉) • CPI/CPA • ROAS
고객 참여 • 앱 고착도 • 단기 충성도 • 장기 충성도	• DAU/MAU • 1일, 7일, 28일, 30일차 잔존율 • 8주, 12주차 잔존율 • 7, 30, 60일차 앱 삭제율
구매 • 첫 번째 구매 증가 • 반복 구매 증가 • 평균 주문 금액 증가 • 리타겟팅된 유저 주문 지분 • 수익이 마이너스인 취소 및/또는 반품된 구매 (유저가 환불을 요구한 경우)	• 바스켓 사이즈(1인 1회 주문량) • 유입 후 후 90일 이내 1회, 2회, 3회, 4회 이상 인앱구매한 유저율 • ARPU: 유입 후 1일, 7일, 14일, 30일, 90일 차 • 유입 후 첫 번째 주 전환율(첫 주에 구매한 유저의 수) • 첫 번째에서 두 번째, 세 번째 구매 사이 걸린 시간 • 첫 번째 구매와 그 다음 구매 사이의 평균 구매액 성장률 • 첫 번째 구매 vs. 반복 구매 • 유입 당일, 7일, 30일차 구매, 순 유저 수, 발생 이벤트 수 – 누적 데이터 및 일일 데이터
퍼널 구간별 전환	• 앱 설치 – 회원 가입 전환율 • 앱 설치 – 장바구니에 상품 담기 전환율 • 앱 설치 – 결제 시작 전환율 • 앱 설치 – 구매 완료 전환율
유저 터치포인트 연결	• 순 신규 유저(앱으로 유입되었으며 다른 터치포인트는 거치지 않은 경우) • 웹에서 쇼핑을 시작해 앱으로 전환한 유저 비율 • 두 군데 이상의 플랫폼에서 구매하는 유저 수 • 멀티 플랫폼을 거친 유저 전환율 • 각 플랫폼의 유저 가치 비교 • 플랫폼당 평균 주문액 • 플랫폼당 유저 비율

리치 인앱 이벤트가 필요한 이유, 그리고 측정법

고가치 유저를 유치하기 위해 캠페인을 최적화하고, 유저 참여도를 높이고 수익을 증대하기 위해 필요한 데이터를 깊이있게 수집하는 일은 매우 중요합니다.

다루고 분석해야 할 데이터의 양이 어마어마하다는 뜻이지만, 어트리뷰션 플랫폼과 적절한 기술 스택을 갖추고 알맞게 설정하면 마케팅 데이터 분석은 훨씬 쉽습니다.

하지만 그래도…리치 인앱 이벤트와 기타 상세 데이터를 측정해야 하는 이유가 무엇일까요?

효과적인 신규 유저 유입, 유저 참여 그리고 기존 유저 대상 리마케팅. 모두 리치 인앱 이벤트를 기반으로 오디언스를 형성하고, 그 오디언스에 맞춰 매체, 채널, 캠페인, 광고소재를 최적화하여 얻는 성과입니다.

리치 이벤트는 이상적인 유저 행동을 구체적으로 설계하는데 사용할 수 있는 측정 파라미터를 추가한 측정 지표 세트입니다.

마케팅 성과 측정 및 어트리뷰션 플랫폼에서 받은 리치 이벤트 로데이터로, 놓칠 뻔한 유저 트렌드와 패턴을 볼 수 있으며, 유저 행동에 대해 전체적인 그림을 볼 수 있습니다.

일반 인앱 이벤트와 리치 인앱 이벤트의 차이를 나타내는 사례를 두 가지 살펴보겠습니다.

기존에 단순한 ‘구매’ 행위였던 이벤트는 리치 인앱 이벤트에서 상품 유형(빨간 드레스, 블루투스 스피커 등), 상품 ID, 수량, 통화, 그리고 수익 금액 측정 지표가 됩니다.

이런 파라미터들을 적절히 활용하여 기존 유저와 비슷한 특징이 있는 오디언스를 타겟팅할 수 있습니다. 특정 상품을 조회하거나, 장바구니에 일정 수량의 상품을 담았거나, 특정 통화로 결제한 유저와 유사한 행동을 하는 오디언스를 대상으로 기존 리치 인앱 이벤트 데이터에 근거해 마케팅을 최적화할 수 있습니다. 또, 성별이나 연령, 거주 지역이나 구매액에 따라 오디언스 그룹별 맞춤식 전략을 세워 도달 고객 범위를 넓힐 수 있습니다.

여러 파라미터를 통해 상세 정보를 수집하고 분석할 수 있는 리치 인앱 이벤트 측정은 검색, 상품 조회, 회원가입, 로그인, 추가 정보 등록, 위시리스트에 추가, 장바구니에 추가 등과 같은 이벤트에도 적용할 수 있습니다. 최종 전환을 위해서 뿐만 아니라 유저의 전환 퍼널 중 어느 지점에서 고객에게 메시징을 하여 다음 구간으로 전환 시킬지에 따라 리치 인앱 이벤트 측정을 설정합니다.

2. 딥링킹(Deep linking)

딥링킹은 앱 마케팅 기술 스택에서 가장 강력한 도구 중 하나로 채널, 플랫폼, 디바이스 전반에 걸쳐 상황에 맞는 유저 경험을 지원합니다. 어떤 원리일까요?

딥링크에 포함된 정보를 사용하면, 유저는 앱 내 특정 제품 또는 캠페인 랜딩 페이지로 직접 연결되며 프로모션에서 랜딩 페이지로 끊김 없이 이동하여 전환 가능성이 커집니다.

이커머스 업계에서 딥링크는 이전에 본 상품이나 구매 행위에 기초해 유저를 특정 상품 페이지로 보내는 데 가장 자주 사용됩니다.

딥링크는 다양한 채널에서 사용할 수 있습니다. 데스크톱이나 모바일 웹 지면에 게재하여 유저를 앱으로 유도하거나, 이메일에 삽입하여 리텐션을 늘리고, 프로모션에 활용해 인앱 전환을 일으킬 수 있습니다.

딥링킹을 사용하려면, 우선 설정을 해야 합니다. 설정법은 쉽습니다. 앱에 코드를 구현하거나 관련 도메인을 활성화시키면 됩니다.

또, 딥링킹은 더 포괄적인 카테고리 페이지나 상품 목록 페이지(PLP)뿐만 아니라 특정 상품 페이지나 상품 상세 페이지(PDP)에 모두 필요하다는 사실에 주의를 기울여 주세요.

유저가 도착하는 딥링킹 목적지는 주로 다음과 같은 요소에 따라 결정됩니다.

• 딥링킹 캠페인 목표
• 정보 수집에 사전 동의한 유저의 정보(예: 열람한 콘텐츠, 구매 내역, 접속 지역 등)

딥링킹에 대한 자세한 정보와 딥링킹이 고객 경험에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 고객 경험 가치(Return on Experience) 향상에 대한 블로그를 참조하세요.

딥링킹 활용하기

모바일 웹에 스마트 배너를 띄우고 스마트 배너의 ‘앱에서 열기’ CTA 버튼에 딥링킹을 구현하여 유저를 앱으로 유도합니다.

이러한 CTA 딥링킹은 앱 유저에게 프로모션을 하거나 특가를 제안할 때 사용되기도 합니다. 예를 들어, 웹사이트 대신 앱에서 구매할 때 5~10%의 할인을 제공하는 식입니다.

앱이 없는 모바일 유저가 광고 배너 내 딥링크를 클릭하면, 해당 앱을 설치할 수 있는 앱 스토어 페이지로 이동하고, 앱 설치 후 바로 프로모션과 연관된 화면을 볼 수 있습니다. 앱을 이미 설치한 유저가 클릭하면, 바로 프로모션 페이지나 이전에 조회했던 상품 페이지로 넘어가서 쉽게 구매 단계로 이어질 수 있습니다.

그런데 애초에 마케터가 모바일 웹에서 앱으로 유저를 보내고자 하는 이유는 무엇일까요? 간단히 말해서, 모바일 앱은 비교할 수 없는 데이터 인사이트를 제공하고 브랜드 파워를 키울 수 있기 때문에, 마케터가 바라는 소비자 여정의 궁극적인 목적지라고 할 수 있습니다.

유저가 스마트 배너 팝업에서 딥링크를 클릭하여 앱 내 한 페이지로 들어가면, 해당 유저의 후속 인앱 활동, 방문한 상품 ID 및 카테고리 페이지, 그리고 앱에 들어오기 전, 이 유저를 앱에 유입시킨 모바일 웹사이트에 대한 정보까지 얻을 수 있습니다.

이렇게 가치있는 데이터 수집 외에도 스마트 배너는 유저 경험 향상, 브랜드에 대한 더 큰 잠재적 충성도와 전반적인 인게이지먼트 증가에도 기여합니다.

딥링킹 솔루션을 캠페인에 사용할 때는 단순히 앱을 성장시킬 수 있는지 뿐만이 아니라 최신 개인정보보호 및 데이터 보안 가이드라인을 따르는지, 유저 개인정보보호 규정을 준수하는지 확인하세요.

3. 앱 삭제측정

전환율을 향상시키려면 유저를 앱에 데려와 앱 사용 경험을 개인에 맞게 최적화시켜주는 것만으로는 충분하지 않습니다. 앱을 완전 삭제하는 유저 세그먼트도 다루어야 하며, 이 유저들이 적극적으로 다시 앱을 적극 사용하도록 다시 데려올지, 향후 캠페인에서 아예 제외시킬지 판단하여 마케팅 전략을 세워야 합니다.

그러기 위해서는 먼저, 왜, 언제, 그리고 어떤 유저가 앱을 삭제하는지 이해해야 합니다. 특히 경쟁이 치열하고 유저의 기대치가 높아지는 상황에서 이러한 점을 분석하는 것이 매우 중요합니다.

유저가 이커머스 앱을 삭제하도록 하는 요인에는 어떤 것이 있을까요?

• 열악한 인앱 기능과 사용 경험. UA 캠페인 최적화에서 가장 중요한 것은 앱의 기능을 지원하는 안정적인 인프라와 매끄러운 전환 경로입니다.
• 복잡하고 불편한 회원가입 절차. 유저가 빨리 자연스럽게 앱을 적극 사용하도록 하려면, 앱 시작 과정을 간단하게 직관적으로 만들어야 합니다.

• 관련 없거나 과도하게 많은 알림. 이커머스 앱은 푸시 알림을 사용해 유저에게 새로운 제품을 알리거나, 할인이나 이벤트 정보를 제공하거나, 일반적인 뉴스를 보내거나, 오랫동안 앱 사용 활동 기록이 없는 유저가 돌아와 구매를 하도록 유도합니다. 하지만 알림을 과도하게 사용하게 될 수도 있습니다. 중요한 알림만 적절한 때에, 관련있는 유저에게만 보내도록 유의하세요.
• 디바이스 저장용량 및 Wi-Fi 네트워크 제한. 선진국보다 개발도상국에서 앱 삭제의 빈도가 더 큽니다. 바로 그 지역들의 디바이스 저장 용량과 열악한 Wi-Fi 네트워크 환경 때문입니다. 하지만 저렴하면서도 성능이 좋은 디바이스와 5G가 더욱 널리 보급됨에 따라 앱 삭제 빈도가 줄고 있습니다.

유저가 앱을 삭제하는 이유는 한 가지일 수도 있고 다양한 요인들이 복합적으로 작용했을 수도 있다는 점을 고려하면, 앱 삭제율을 파악하는 것이 중요합니다.

그런데, 앱 삭제를 측정하면 정확히 마케팅에 어떤 도움이 될까요? 두 가지 장점이 있습니다.

1. 다양한 매체, 캠페인, 단일 광고, 국가 등으로부터 유입된 유저 트래픽과 잔존율을 분석하여 매체의 품질을 비교할 수 있습니다.

2. 앱을 삭제한 유저를 리마케팅 세그먼트에서 제거하고 리인게이지먼트 메시지 전송을 중단함으로써 유저의 개인정보를 지킬 수 있습니다.

4. 프로드 방지

이커머스 앱은 CPI와 CPA 비용이 상대적으로 높고 전체 마케팅 비용 규모도 크기 때문에 프로드가 큰 문제입니다. 앱스플라이어 연구에 따르면 이커머스 앱이 프로드 타격이 심한 시장 중 하나이며, 프로드 앱 설치로 인한 예산 누수 위험이 2021년에만 21억 달러에 이른것으로 나타났습니다.

프로드에 대한 관심이 높아지면서 보호 조치가 더욱 강력해지자, 프로드 수법이 더욱 정교해지기 시작했습니다.

이는 특히 프로드 방지를 우회하기 위해 유저의 행동을 모방하는 첨단 봇 기술에서 특히 두드러지며 수천 개의 디바이스가 선반에 쌓여 있는 물리적 디바이스 팜과 에뮬레이터를 사용하는 가상 디바이스 팜에서 유사한 경향이 관찰됩니다.

프로드 방지 장치를 우회하기 위해 실제 유저의 행동을 모방하는 정교한 봇이 등장했습니다. 또, 선반에 실제 디바이스를 수천 대 설치하여 허위 클릭을 양산하는 물리적인 디바이스 팜(device farm)과 디바이스를 가상으로 구현하여 프로드를 자행하는 에뮬레이터도 있습니다.

봇이 쉴새없이 출몰하고 프로드 수법이 날로 진화하는 환경에서 제때 프로드 공격을 막아내고 마케팅 예산과 데이터를 보호하려면 보안 시스템이 이상 행동을 적극 보고하여 프로드 행동 패턴을 감지하고 새로운 봇 시그니처(수신되는 http 요청 메시지의 헤더에서 특정 패턴을 찾아 웹 봇을 식별하는 표식)를 밝혀야 합니다.

따라서 프로드를 방지하는 한 가지 좋은 솔루션은 대규모 데이터 주도의 지도 및 비지도 머신러닝을 섞는 것입니다.

그런데 프로드는 계속해서 진화하기 때문에 모든 프로드를 실시간으로 식별해내는 것은 불가능합니다. 프로드 공격자들이 한 수 앞서려고 새로운 패턴을 개발하고, 모델을 수정하고 시시각각 변종을 만들어 냅니다.

그래서 실시간으로 식별되지 않은 프로드 앱 설치에 대해서는, 앱 설치 어트리뷰션 후에도 프로드 모니터링을 계속하여 프로드를 찾아내고 앱 설치 이전 데이터를 프로드로 소급시키는 ‘포스트 어트리뷰션 프로드 분석’이 필요합니다.

앱스플라이어가 프로드를 퇴치하기 위해 머신러닝과 빅데이터를 사용하는 방식에 대한 상세 내용은 여기를 읽어보세요.  

보안 강화 기술

흔히 이커머스 앱 캠페인은 앱 설치 수 기준 비용인 CPI(cost per install)가 아니라 인앱 액션 당 단가인 CPA(cost per action)로 운영되거나 CPA 비용이 훨씬 높기 때문에, 인앱 구매와 같은 인앱 이벤트는 허위로 생성하기 어려워서 프로드 위험이 거의 없을 것이라는 오해가 있습니다.

간단히 말씀드리자면, 사실이 아닙니다. 그래서 실력있는 마케터는 이런 측정 내역을 모두 살펴봅니다.

주문 취소율

앱 설치 수 대비 취소율은 프로드와 밀접한 관련이 있습니다.

프로드 수법 중 하나가 애드 네트워크(또는 애드 네트워크의 퍼블리셔나 서브 퍼블리셔)가 주문을 넣고 CPA 결제를 받은 후 주문을 취소하는 것입니다. 안타깝게도 이러한 행위는 합법적인데, 이는 대부분의 이커머스 플랫폼에서, 고객이 만족하지 않거나 제품이 손상된 경우 등이라면 일정 기간 동안 주문을 취소할 수 있도록 허용하고 있기 때문입니다.

대부분의 앱은 취소율이 일정하기 때문에 특정 매체나 사이트 ID에서 취소율이 비정상적으로 높으면, 해당 소스에서 발생하는 주문이 진짜가 아니며 오로지 CPA 결제를 모으기 위해 존재한다는 신호가 됩니다.

피해를 최소화하기 위해, 이커머스 앱 마케터는 계약서에서 프로드 위험 관련 네트워크에 대하여 페널티 조항을 추가해야 합니다.

앱 설치 ~ 인앱 구매 소요 시간

이커머스 앱은 앱 설치부터 구매까지 어느 정도 이상의 시간이 걸립니다. 그보다 짧은 시간은 의심을 해봐야 합니다. 한편, 이커머스 앱도 앱마다 앱 설치에서 구매까지 최소 소요 시간이 다르기 때문에 어트리뷰션 데이터를 분석하여 기준을 파악하고 그에 따라 프로드 기준을 정하는 것이 좋습니다.

5. 고객 여정 전체 파악하기

아직도 실제 유저 행동과 측정한 데이터 사이에는 여전히 상당한 간극이 존재한다는 것이 현실입니다.

고객은 쇼핑을 할 때 데스크톱 웹, 모바일 웹, 앱, 그리고 오프라인 매장까지 다양한 터치포인트를 거쳐 전환(인앱 구매 )을 합니다.

전환이 이루어지기까지의 복잡한 경로를 이해하는 어려움은 여전히 마케터에게 걸림돌로 남아 있습니다. 시장 조사 기관인 eMarketer의 연구에 따르면, 크로스 디바이스 어트리뷰션은 매체 전문가들에게 두 번째로 큰(42%) 문제입니다.

따라서 마케터는 고객 여정의 경로를 파악하고 마케팅 전략을 세울 때 멀티 터치 어트리뷰션을 사용해야 합니다.

멀티 터치 어트리뷰션은 고객의 여정을 따라 온라인 및 오프라인 터치포인트를 고려한 후 다양한 비즈니스별 논리에 기초하여 각각의 터치포인트에 신용도를 할당하는 마케팅 측정 방식입니다.

멀티 터치 어트리뷰션 모델은 선형, U형, W형, 빈틈없는 경로(full path)형 등 종류가 다양하며, 모델마다 각각 장점과 한계가 있습니다. 중요한 점은 이런 모델들이 서로 다른 터치포인트의 영향력을 고려하여 정당한 기여도를 각 터치포인트에 할당한다는 것입니다.

그렇게 함으로써 마케터는 각 터치포인트의 영향력을 이해하고 어떤 터치포인트가 기여도가 가장 큰지 식별할 수 있게 됩니다.

6. 성과 증분 측정

성과증분측정 솔루션은 마케팅 노력의 실제 가치를 판단하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 이는 어떤 전환이 특정 캠페인의 결과인지, 어떤 전환이 스스로 일어나는지를 측정함으로써 이루어집니다.

제대로 된 성과증분측정 테스트는 길고 복잡한 과정으로, 실행과 해석이 조잡해지기 쉽습니다. 올바른 인사이트를 얻고 올바른 결정을 내리기 위해서는 지식과 전문 기술, 강력한 테스트 환경이 필요합니다.

성과증분측정 솔루션에서 찾아야 할 품질 표시 중 하나는 측정과 분절된 오디언스 사이의 완전한 연동을 제공하는 능력입니다.

이를 통해 테스트 캠페인을 만들고 관리하는 전체 과정을 간소화할 수 있고 테스트에 동반되는 어려운 일을 걱정할 필요 없이 테스트의 최종 목표에 집중할 수 있게 됩니다.

성과증분측정 테스트가 어떻게 캠페인의 실제 효과를 밝혀내는지에 관한 더 많은 정보를 알고 싶다면 여기를 클릭하세요.

7. 예측 분석

예측 모델링은 마케터가 고객의 행동과 경향을 이해하고, 미래 행동을 예상하고, 데이터 기반 의사 결정에 근거해 캠페인을 기획하도록 지원합니다.

개인정보에 대한 의식이 높아지면서, 일반적으로 사람들은 앱을 사용하기 위해 곧바로 자신의 정보를 공유하지는 않습니다. 그렇다고 광고주가 양질의 데이터에 접근할 수 있는 방법이 요즘에 전혀 없을까요?

간단히 말씀드리면, 방법이 있습니다. 예측 모델링을 도입하면 개인정보 보호 수준을 가장 엄격한 기준으로 준수하면서, 충분한 정보를 갖고 마케팅을 기획할 수 있습니다.

머신러닝과 AI를 활용하여 과거 캠페인 데이터, 과거 유저 행동 데이터, 추가되는 거래 데이터를 분석함으로써, 예측 분석은 핵심 정보를 놓치지 않고 실시간으로 캠페인 최적화 결정을 내리거나, 실패한 캠페인의 싹을 자르거나, 더 나은 성과를 일으킬 투자를 밀어붙일 수 있도록 하는 강력한 도구가 됩니다.

다양한 행동에 따라 트래픽 클러스터를 생성하면, 오디언스를 개인의 고유 정보가 아닌 전환 퍼널 초기 단계에서 보인 반응으로 분류할 수 있습니다. 이렇게 분류된 각 그룹의 잠재 가치를 파악해서 귀하의 앱 발전에 도움이 되는 정보를 얻을 수 있습니다.

상세 데이터 접근이 제약되었더라도, 예측 분석을 활용하여 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.

• 캠페인의 잠재적 오디언스 증가
• 더 높은 유저생애가치(LTV)유도
• 더욱 효율적인 예산 편성

제 2장

유저 유입(UA, User Acquisition) – 효율적인 UA 모범 사례 7가지

1 – 7일차, 30일차 코호트 분석

이커머스 업계는 포화상태입니다. 치열한 경쟁 속에서 마케팅 예산을 효율적으로 활용하기 위해서, 7일차와 30일차 코호트 리포트에서 앱 설치 후 7일차, 30일차 구매자의 수를 확인합니다.

이런 리포트들로 신규 매체의 효과를 측정할 수 있습니다.

2 – 장기 ROI(투자수익률) 고려

7일차, 30일차 코호트에 더해 장기 코호트와 유저생애가치(LTV)를 확인하여 성과가 좋은 매체와 고가치 유저를 장기적으로 찾습니다. 예를 들어 매체 A가 유입시킨 트래픽은 최초 30일 동안 구매율이 높지만 이후에는 재구매율이 낮습니다.

이와는 반대로 매체 B가 유입시킨 트래픽은 첫 30일 동안은 구매량이 적었으나, 전반적으로 재구매율이 높아, 매체 A보다 ROI가 더 높습니다.

SKAdNetwork에서는 유저생애가치(LTV)를 정확히 측정하기 어려우며, 광고주는 마케팅 성과를 측정하는 전환 값 중 일부를 장기 KPI 측정에 할애해야 합니다.

3 – 특정 시즌에만 구매하는 고객층 리마케팅

명절이나 휴가철에는 할인 행사가 많기 때문에, 이런 기간을 노려 쇼핑을 하는 앱 유저들이 많습니다. 특정 시즌에 구매를 하는 고객층, 혹은 지난 명절 기간에 구매를 했던 유저들을 대상으로 리마케팅을 하세요. 리마케팅으로 이 그룹을 일상적으로 쇼핑하는 단골 고객으로 전환시킬 수 있습니다.

4 – UA vs. CPI/CPM

수요를 최대한 활용하고 마케팅 예산을 더 절약하기 위해서는, UA 비용이 낮은 시기에 UA에 더 많이 투자하고, 유저가 클릭해야 할 CTA는 줄이는게 좋습니다.

예를 들어, 9월은 UA 비용이 낮은편인데, 앱 설치-구매 전환율(유입 유저의 구매율)은 높습니다. 이는 UA 마케팅을 적절히, 과하게 보이지 않게 하면 앱을 설치하고 전환할 확률이 높다는 의미입니다.

5 – 개인화, 개인화, 개인화

UX 개인화는 리테일 앱에서 특히 중요하며, 앱 안팎으로 잘 설계해야 합니다. 회원가입 과정에서 맞춤식 서비스를 받을 수 있음을 알려 유저가 프로필을 작성하고 자신의 선호도를 설정하도록 권장하세요.

세분화된 인앱 이벤트 데이터를 이용하여 유저가 이전에 구매한 브랜드 또는 스타일과 유사한 항목으로 유저의 앱 홈 화면을 채워 추가 판매(upsell)나 교차 판매(cross-sell) 가능성을 높일 수도 있습니다.

6 – 오디언스 세그멘테이션

데이터를 유의미한 정보로 가공하여 실무에 적용하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 기반으로 고가치 유저의 특징을 정의하여 오디언스 세그먼트를 구성하고, 추후 유저 유입 마케팅에서 기준으로 활용하세요.

오디언스는 다양한 목적으로 사용할 수 있으며 사용해야 합니다. 예를 들어, 이커머스 앱에서는 오디언스를 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

• 유사 오디언스 만들기: 고가치 유저와 비슷한 가망 고객을 타겟팅하여 UA 마케팅을 하세요.
  예: 앱 설치 후 30일 내 3회 이상 구매하는 유저와 비슷한 특징이 있는 그룹
• ‘제외’ 조건으로 오디언스 세그먼트 만들기:  A 매체에서는 메시징을 하지만 B 매체에서는 도달하고 싶지 않은 유저 세그먼트를 설정하세요. 또, 휴면 계정 유저들은 리인게이지먼트 캠페인에서 제외하세요.

7 – ATT 추적 동의율 증가

지금까지 ATT 동의율은 많은 사람들이 iOS 14.5 출시 이전 처음 생각했던 것보다 높으며, 현재는 전 세계적으로 약 47%에 이릅니다.(이 대시보드 참조)

ATT 동의율을 늘리고 유저 레벨 데이터를 더 확보해 어트리뷰션 효과를 높이는 5가지 방법을 소개합니다.

1. ATT 팝업창에서 정보 수집 목적 설명 부분 커스터마이징 하기
ATT 팝업창 문자열의 첫 번째 부분은 애플에 의해 변경할 수 없도록 설정되어 있지만, 두 번째 부분에는 커스터마이징할 수 있으며, 이곳은 꼭 커스터마이징해야 합니다. 이 부분은 유저가 개인정보와 관련해 가질 수 있는 걱정을 누그러뜨리고 추적 동의시 얻을 수 있는 혜택을 설명할 수 있는 기회입니다.

2. 유저의 이해를 위해 ATT 사전 팝업창 띄우기
ATT 팝업창을 보이기 전에 팝업창을 띄워 유저에게 필요한 정보를 제공하세요. 유저에게 묻고 싶은 것이 무엇인지, 질문하는 이유는 무엇인지, 그리고 ATT 팝업창에 어떤 내용이 들어있는지를 미리 알려, 정보 추적 동의 질문창에 대한 갑작스러움을 줄이고 맥락을 이해시킬 수 있습니다.

3. 사후 ATT 알림 보내기
유저가 ATT 팝업창에서 사용자 데이터의 추적을 거부했다고 단념할 필요는 없습니다. 유저는 디바이스 설정에서 언제든 추적 허용을 활성화할 수 있으며, 원한다면 다시 비활성화할 수 있습니다.
어쩌면 유저가 이런 내용을 모를 수도 있으므로, 유저에게 알려주는 것이 좋습니다. ATT 사전 팝업창처럼, ATT 팝업창 노출 후에도 유저들에게 동의 시 유저 혜택을 알리는 사후 알림을 보내세요. 이 알림 팝업창으로 유저가 설정으로 직접 이동하여 추적 동의를 하도록 할 수 있습니다.

4. 타이밍
앱 기업은 ATT 팝업창을 보일 시점과 보일지 여부를 선택할 수 있으며, 노출 시점에 따라 동의율이 크게 달라질 수 있습니다.
유저들은 유저 여정 퍼널을 따라 나아가면서 계속해서 앱에 더욱 참여하게 됩니다. 이렇게 하면 퍼널의 아래 부분에서 메시지를 보여줄 경우 유저가 추적에 동의할 가능성이 높아지지만, 퍼널이 깊어질수록 이탈률이 높아, ATT 팝업창을 보는 전체 유저의 규모는 줄어듭니다.

5. 유저의 신뢰로 이어지는 강한 브랜드 친밀도
고객의 브랜드에 대한 신뢰는 ATT 참여에 결정적인 요인입니다. 간단히 말해, 유저가 브랜드를 신뢰할수록 ATT에 동의하여, 자신의 정보 사용을 허용할 경향이 커진다는 것입니다.

제 3장

리인게이지먼트 – 무엇을 어떻게 측정할 것인가

이커머스 앱에서 성공이란 신규 유저를 유치해서 전환시키는 것이 전부는 아닙니다. 유입된 유저들이 시간이 지난 후에도 계속 앱을 사용하도록 만들어 궁극적으로 수익을 늘리며 구매를 반복하고 생애가치를 높일 수 있도록 해야 합니다.

이는 이커머스 앱에 특히 해당되는 이야기입니다. 이커머스 앱은 첫 구매를 유도하기 위해 앱 사용을 중단한 유저를 앱으로 다시 데려와야 할 뿐만 아니라, 장기 리텐션을 최대화하기 위해 유저가 앱 사용을 중단하기 전에 다시 돌아오게 만들어야 합니다(보통 앱 설치 후 일주일 이내, “7일 슬럼프”로 알려짐).

실제로 통계를 살펴보면 유입된 후 리인게이지된 쇼핑객의 경우 앱에 남아 참여하고 스스로 인앱 구매를 실행할 가능성이 30% 더 높습니다.

그런데 개인정보보호 문제는 어떻게 다룰지 궁금해 하시는 분들이 계실 겁니다. 애플의 개인정보 보호 주도 접근 방식이 앱의 생태계에 커다란 영향을 미친 것은 사실입니다.

오늘날 모바일 앱 마케터는 제한된 데이터로 타겟팅과 최적화를 해야 하며, 유저 수준 데이터 대신 집약형 데이터에 의존해야 하는 상황입니다. 따라서 캠페인을 측정하고, 어트리뷰션하고, 최적화하는 방법을 다시 생각해 볼 필요가 있습니다.

무엇보다도, 이러한 변화에 따라 광고주는 사고방식을 전환하여 기존 캠페인 측정 방식에서 벗어나 새로운 프레임워크를 채택해야 합니다.

익숙한 유저 레벨 데이터 중심 기술에서 SKAdNetwork, 유저 레벨 결정론적 어트리뷰션, 집약형 데이터를 활용한 확률적 모델링, 예측 분석, 하향식(top-down) 측정(예: 성과증분측정 및 매체 혼합 모델링), 데이터 클린룸과 같은 기술로 전환해야 합니다.

1 – 측정 대상

다음은 이커머스 앱이 리인게이지먼트를 효과적으로 수행할 때 사용하는 주요 측정 지표입니다. 왼쪽 열은 이커머스 앱 시장에 특화된 목표이고, 오른쪽 열은 이런 목표를 반영하며 관리하는 지표입니다.

목표	KPI(핵심 성과 지표)
첫 번째 구매	• 리타겟팅 주도 첫 번째 구매의 수량 및 지분 • ARPU & ROAS
반복 구매	• 리타겟팅 주도 반복 구매 횟수 • ARPU & ROAS
앱 내 재활동	• 일정 기간 활동 중단 중인 유저 중 재활동한 유저 수

2 – 유저 경험 가치(ROX), 딥링킹, 훌륭한 고객 경험

앞서 딥링킹을 사용하는 목적과 방법을 설명한 바 있으나, 이커머스 업계에서 딥링킹은 리인게이지먼트 및 리마케팅에서도 매우 중요합니다. 이커머스 앱은 전환 사이클이 길고 전환 가치가 높은 경향이 있으며 유저가 비활성화되기 쉽고, 한 건만 구매하고 앱을 삭제하거나 때로는 구매를 전혀 하지 않고 삭제하는 경우가 많습니다. 따라서 마케터는 사전대책을 세워, 떠난 유저들을 다시 돌아오도록 애쓰는 대신, 유저들이 앱을 설치한 후 꾸준히 앱에 참여하도록 유도해야 합니다.

딥링킹은 이메일 메시징에도 자주 사용됩니다. 이메일은 콘텐츠와 링크를 모두 세밀히 개인에 맞춰 설정하는 메시징 수단이기 때문입니다. 예를 들어 X 카테고리에 방문한 적 있으나 구매하지 않은 유저에게 X 카테고리의 상품 페이지로 이어지는 딥링크를 CTA에 삽입하여 이메일로 보낼 수 있습니다. 비슷하게, X 카테고리에서 구매한 적이 있는 유저 세그먼트에 X 카테고리와 잘 어울리는 상품 페이지를 딥링크로 유도하는 딥링킹을 삽입하여 이메일을 보낼 수도 있습니다. 이처럼 딥링킹을 통해 신규 유저와 기존 유저를 다양한 채널에서 앱으로 쉽게 유입될 수 있는 고객 경험을 설계하여 전환을 늘릴 수 있습니다. 마케터는 딥링크를 활용해 고객 경험을 개선하여 고객을 원하는 목적지로 이동시키고, 고객 여정 퍼널의 밑부분을 늘립니다. 한편 프로덕트 매니저는 딥링크로 유저의 참여도와 잔존율을 향상시킬 수 있습니다. 만족스러운 고객 경험은 사업 성과로 이어지며, 고객 경험이 개선되도록 자원을 투입하여 얻은 사업적 성과를 고객 경험 가치, ROX(Return on Experience)라고 합니다.

ROX 및 ROX가 앱 참여도를 촉진시키는 방식에 대한 상세한 내용은 앱스플라이어의 ROX 가이드[영문]를 읽어보세요.

3 – 온드 미디어(owned media)

온드 미디어(owned media)는 기업이 직업 통제하는 마케팅 자산으로 접근과 사용에 추가적인 비용이 거의 들지 않습니다. 모바일 리인게이지먼트와 가장 관련이 깊은 채널은 푸시 알림, 이메일, SMS 문자메시지이지만 웨비나와 트윗도 빼놓을 수 없습니다.

온드 미디어(owned media)는 광고주가 소유한 채널로, 광고주가 무료로 콘텐츠를 퍼블리싱하여 앱 사용 활동이 활발하거나, 뜸하거나, 사용을 중단한 유저의 인게이지먼트를 늘리고 보다 개인적이고 오래 지속되는 관계를 맺을 수 있는 공간입니다. (예: 기업 홈페이지) 유저 레벨 데이터를 얻기 어려워진 유저 개인정보 보호의 시대에, 온드 미디어는 광고 성과 측정 과정에서 결정적인 정보를 제공하는 수단입니다.

이 과정을 구체적으로 살펴보겠습니다. 보통 마케터는 이러한 캠페인의 사용을 가능하게 해주는 CRM을 갖고 있습니다. 이 CRM은 자체 SDK를 통해서, 또는 어트리뷰션과 측정 플랫폼을 통해서 데이터를 받을 수 있습니다.

후자는 전형적으로 세계적으로 많이 사용하는 툴들과 미리 연동되어 있어 마케터가 데이터를 직접 내보낼 수 있습니다.

한 명의 유저가 장바구니에 3개의 상품을 담았으나 구매는 하지 않았다고 가정해 봅시다. 이러한 인앱 이벤트(장바구니에 상품 담기, 구매하지 않음)에 기반하여 마케터는 푸시 알림과 이메일 캠페인을 모두 실행하지만 여전히 전환은 일어나지 않았습니다. 이런 상황에서 마케터는 일반적으로 유저를 전환시키기 위해 유료 매체를 통해 리마케팅을 시작합니다.

숙련된 마케터라면 푸시 알림, 이메일, 유료 채널 등 다양한 캠페인을 실행하기 위해 여러 파라미터를 사용합니다.

액면가가 낮은 제품의 경우, 푸시 알림과 이메일을 사용하는 것이 당연합니다. 캠페인 비용이 사실상 무료나 다름없으니까요. 한편 액면가가 높은 제품의 경우, 마케터는 온드 미디어(owned media)에 더해 페이드 미디어를 사용해 리마케팅을 합니다.

흥미롭게도, 온드 미디어(owned media)는 광범위하게 사용되고 있음에도 불구하고 많은 마케터들이 아직도 온드 미디어(owned media) 채널이 본질적으로 제공하는 장기적인 가치에 대해 잘 알지는 못합니다.

온드 미디어(owned media)를 활용하는 이유

• 마케팅 ‘계층(hierarchy)’ 활용 – 유료 캠페인에 비해 비용이 거의 없다는 점을 감안하여, 최대한 온드 미디어(owned media)를 우선순위 수단으로하여 유저의 리인게이지먼트를 유도해야 합니다.
• 완전한 통제 – 콘텐츠를 자유자재로 완전히 통제할 수 있습니다.
• 무료 – 콘텐츠 제작에 들인 내부 자원을 제외하고 비용은 들지 않습니다.
• 낮은 리스크 – 페이드 미디어의 경우 결과적으로 캠페인이 성공적이지 못하면 예산을 낭비하게 될 수도 있고, 언드 미디어(earned media, 디지털 입소문과 동의어)의 경우 코멘트나 잠재적인 부정확성을 통제하지 못합니다. 온드 미디어(owned media)는 두 가지 리스크를 완전히 방지합니다.
• 맥락성 – 온드 미디어(owned media)를 사용하면 앱을 삭제한 유저나 휴면 유저를 포함한 유저 여정의 매 단계에 맞는 콘텐츠 전략을 세울 수 있습니다.

4 – 리마케팅

이커머스 앱은 전환 주기가 길고 전환 가치가 높기 때문에, 잔존율을 장기적으로 지키고 유저생애가치를 높이려면, 앱 사용 중단 유저나 앱 삭제 유저가 앱으로 돌아오도록 리인게이지먼트 마케팅을 해야 합니다. (앱 삭제 유저는 리마케팅 대상에서 제외되기도 함)

또, UA 비용 증가 문제를 고려하면, 기존 유저에게 적극 리마케팅하는 것이 신규 유저를 유입시키거나 이탈 유저를 재유입시키는 비용보다 저렴합니다.

사실, 데이터에 따르면 리마케팅 캠페인을 하는 앱과 하지 않는 앱을 비교했을 때 리마케팅 캠페인을 한 앱의 30일차 잔존율이 리마케팅을 하지 않은 앱보다 70%나 높습니다.

리마케팅 캠페인 타이밍 잡기
리마케팅 시작 시점은 오디언스 세그먼트 유형, 인게이지먼트 수준, 목적이 유저 복귀인지, 아니면 단순한 리인게이지먼트인지 여부, 가용 예산 등 다양한 요인에 따라 달라집니다.
리마케팅 캠페인은 앱 설치 후 즉시, 앱 설치 24시간 후, 1주일 내, 그 후에 집행될 수 있습니다. 캠페인 집행 시점에 보편적으로 적용되는 공식은 존재하지 않습니다.
캠페인의 중단 역시 여러 요인에 달려있는데, 그 중 가장 중요한 요인이 마케팅 기대 목표와 캠페인 예산 한도입니다. 리테일 업계에서 마케팅 전문가들은 캠페인을 7일, 14일, 30일 후에 종료하는 경향이 있는데, 일어날 법한 모든 활동은 14일 내에 일어난다는 견해도 있습니다.

따라서 캠페인을 얼마나 오래 실행하든지 간에, 꼭 합리적인 시간 내에 캠페인을 중단하여 예산의 낭비를 막는 것이 중요합니다.(상시 캠페인 제외)

다이내믹 광고 리마케팅
다이내믹 리마케팅 광고는 기존 유저의 데이터를 활용하여 유저에게 관련있는 광고를 제공하는 것입니다. 조회한 제품에 따라, 관심을 보인 제품과 유사한 제품 광고를 제공합니다.
다이내믹 광고를 시작하기 위해서는 귀사의 플랫폼이 다음 데이터와 연동되어야 합니다.

• 이벤트 데이터베이스
  타겟 상품 정보
• 프로덕트 피드
  상품, 브랜드, 가격, 이미지, 상품 페이지 링크 정보
• 광고 서버 
  다이내믹 콘텐츠 호스팅 및 HTML5 배너 생성

다이내믹 광고는 실시간 비딩(RTB)의 일부로 번개처럼 빠른 0.001초 내에 발생하는데, 정확하게 말하자면 다음과 같습니다.

제대로 설정되기만 하면, 다이내믹 광고의 이득은 상당히 큽니다. 소리, 동영상, 유저와의 상호작용 등을 지워하는 리치 미디어 광고소재는 일반 배너보다 비용이 20% 더 높지만 궁극적으로 광고 클릭률과 전환율이 높아 더욱 비용 효율적입니다.

다이내믹 광고를 사용하면 마케터는 유저가 특정 제품이나 서비스에 대한 관심을 드러냈을 때 타겟 유저나 특정 광고를 선별하는 과정을 거칠 필요 없이 관련 제품과 서비스를 바로 송출할 수 있습니다.

제 4장

리인게이지먼트 – 효과적인 리마케팅 예시

1 – 개인화, UA뿐만 아니라 리마케팅에도 중요

마케팅 기술이 정교해지고 앱의 수량이 폭발적으로 늘어남에 따라, 특히 이커머스에서는 앱 유저들이 앱 사용 처음부터 끝까지 맞춤식 경험을 기대합니다.
일정 기간 앱을 사용하지 않은 유저에게 구매 기록 혹은 상품 조회 기록에 근거하여 교차 판매나 상향 판매를 하세요. 딥링크와 인앱 이벤트 데이터를 연관시켜 장바구니 방치율을 낮출 수 있습니다.
행동이나 의향 개인화를 제공하고 이 과정을 여러분의 마케팅 루틴으로 만드는 광고 파트너를 선택하세요.
유저의 행동이나 취향에 맞춰 개인화된 경험을 기본적으로 지원하는 광고 협력업체를 선택하세요.

2 – 유저 이탈을 예방하는 리마케팅

리마케팅 캠페인은 기존의 이탈 유저를 우선시할 뿐만 아니라 유저들이 다른 앱으로 옮겨가기 전에 인게이지먼트를 유지시키는 예방적인 기능도 해야 합니다.
리마케팅 캠페인은 오랫동안 앱을 사용하지 않은 유저를 다시 불러들일 뿐 아니라, 기존 유저들이 이탈하지 않도록 미리 예방하는 역할을 해야 합니다.
앱 설치 후 1주일 내에 리마케팅 캠페인을 통해 효과적으로 인게이지먼트가 이루어지면, 유저들이 앱에 계속해서 참여하며 전환할 가능성이 거의 30%나 오릅니다. 하지만 앱 이탈 예방 리마케팅 캠페인은 과도하지 않도록 잘 조절해야 합니다.

3 – 광고소재 여러 개 동시에 테스트하기

광고 소재의 효과를 파악하고 광고를 최적화하기 위해서는 3~5개의 서로 다른 광고 소재 세트를 동시에 테스트하는 것이 효율적입니다. 합리적인 시간 내 가장 깊이 분석할 수 있습니다.

하지만 일반적으로 대량의 광고소재 세트를 동시에 테스트하는 것보다 여러 개의 상이한 광고소재를 더 자주 테스트하는 것이 좋습니다.

4 – 유저생애가치를 장기적으로 측정하여 리마케팅 예산 책정하기

리마케팅 집행 가치와 필요 예산을 측정하려면 앱 설치 후 30일차와 60일차된 유저 세그먼트의 KPI 성과 및 창출 수익을 측정하세요.

구매 트렌드는 대부분 30일차에 최고치를 기록하는 경향이 있기 때문에 앱 설치 후 30일차된 유저 세그먼트의 LTV 데이터를 참조하여 30일 이내에 리마케팅 집행 여부를 결정할 수 있습니다. 30일차가 될 때까지 구매 금액이 어느 수준에 못 미치면 리마케팅을 하지 않습니다.

대형 쇼핑 브랜드의 리마케팅 기간은 소형 브랜드의 리마케팅보다 더 길 수 있다는 점을 기억하세요.

5 – 리마케팅 전환 유저 vs 리마케팅 안한 유저

리마케팅을 안한 신규 유저와 리어트리뷰션된 기존 유저(리마케팅하여 전환한 유저)를 비교하여 리마케팅의 효과를 파악하세요.

두 그룹을 비교할 때 주로 사용하는 지표가 유저 평균 매출액(ARPU)과 구매 빈도입니다. 이 두 지표를 앱 설치 후 30일, 60일, 90일차에 각각 측정하여 비교합니다. 이렇게 리마케팅을 했을 때와 안했을 때의 ARPU와 구매 빈도를 비교하여 리마케팅 예산도 책정할 수 있습니다.

6 – 리인게이지먼트 및 오디언스 세그멘테이션

UA와 같이 리마케팅에서도 상세한 인앱 이벤트 유저 데이터를 활용하여 오디언스 세그멘테이션을 할 수 있습니다.

푸시 알림과 이메일 같은 온드 미디어(owned media)는 페이드 미디어(paid media)에 비해 비용이 거의 들지 않고 유저에게 접근하기 쉽기 때문에 리인게이지먼트 캠페인에서 가장 먼저 사용되는 채널입니다.

다음은 리인게이지먼트 캠페인을 위한 오디언스 세분화 예시입니다.

리마케팅 및 리인게이지먼트

예를 들어, 지난 달 여러 차례 구매했지만 이번 달에는 활동이 없는 고가치 유저를 대상으로 리마케팅을 하세요.

앱을 삭제한 유저, 다시 돌아오게 하기

50달러 이상 구매를 진행했지만 최근 앱을 삭제한 대상 유저를 대상으로 맞춤식 광고소재를 사용해 앱을 재설치하도록 유도하세요.

교차 판매 및 추가 판매

장바구니에 상품을 담은 유저에게 해당 상품을 구매한 고객층이 구매한 다른 상품(동일 브랜드나 동일 카테고리의 상품)을 추천하세요.

리마케팅 대상 제외

푸시 알림, 이메일, SMS 문자메시지 등과 같은 특정 온드 미디어(owned media)로 이미 메시지를 받고 반응한 고객은 유료 리타겟팅에서 제외되어야 합니다.

카테고리 믹스

귀하의 쇼핑 플랫폼이 다양한 브랜드를 판매한다면, 구매력이 높은 유저가 가장 수익이 많이 나는 브랜드 제품을 구매하도록 브랜드 디스플레이를 최적화하세요.

특정 브랜드를 구매하지 않은 유저 그룹을 오디언스 세그먼트로 설정하여, 이 세그먼트를 대상으로 구매를 유도하세요.

세그멘테이션은 A/B 테스트와 제품 기능 푸시 알림은 물론 특정 미디어 소스로 인해서 마케팅 성과가 얼마나 향상되었는지, 해당 미디어 소스의 순수한 성과를 파악하는데에도 사용됩니다.

성과 증분 테스트와 A/B 테스트를 위해 사용되는 오디언스 세그먼트는 다음과 같은 요소를 기준으로 만들 수 있습니다.

유저를 실험군과 대조군으로 나누고 다양한 네트워크에 걸쳐 성과 증분을 측정하고 A/B 테스트를 하여, 어떤 네트워크, 캠페인, 광고 그리고/또는 광고소재가 비즈니스에 더욱 긍정적인 영향을 주는지 확인할 수 있습니다.

이와 유사하게, 성과 증분 테스트를 통해 기존 포트폴리오에 새로운 애드 네트워크를 추가하면 실제로 성과가 향상되는지를 확인할 수 있습니다.

맺음말

이커머스 수요가 늘어나는 가운데 유저 수준 데이터 사용이 제한되었음에도 불구하고, 리테일 업계는 사업 목표를 달성할 수 있는 요소들이 많습니다.

팬데믹으로 모바일 사용량이 폭발적으로 증가하고 시간과 돈을 절약하고자 하는 고객이 늘어, 고객의 프라이버시를 침해하지 않으면서 쇼핑 경험을 크게 개선시키는 방향으로 기술이 발전하였습니다.

이제 모바일 인터넷 속도가 향상되면서 모바일 쇼핑은 그 어느 때보다 쉬워졌고, 이커머스 마케팅이 발전하기에 좋은 여건입니다.

이러한 성장에 직면한 최종 결론은 마케터를 앞으로 나아가게 할 세밀한 측정이 중요하다는 것입니다. 위에서 상술한 제안점과 메트릭을 따르면 장래 수익과 성과, 성공을 위한 기반을 만들 수 있을 것입니다.

이렇게 좋은 성장 환경에서 마케팅이 앞으로 나아가기 위해 중요한 것은 바로 ‘상세한 측정’ 입니다. 위에서 상술한 가이드와 지표에 따라 향후 수익성, 퍼포먼스, 그리고 성공을 위한 기반을 탄탄히 다지시길 바랍니다.