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.
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
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.
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.
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.
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.
