개인 정보 보호 시대의 모바일 어트리뷰션: 과제와 기회

By Michal Wagner

마케팅이 고객의 개인정보를 보호하는 방향으로 나아가는 가운데 모바일 앱 성과 측정과 어트리뷰션 기술에 큰 변화가 일고 있습니다.

2020년 코로나19 팬데믹이 던진 불확실성에 비해 고객 개인정보 보호에 대한 흐름은 분명했습니다. 광고 추적 제한 (Limited Ad Tracking,LAT) 기능이 도입되었고, 웹사이트 소유자가 아닌 제 3자의 쿠키 사용이 단계적으로 금지되는 등 개인정보 사용에 새로운 규제 방안이 나오며 개인정보를 보호하는 움직임이 꾸준히 일어나고 있습니다.

이러한 운동은 지난 6월 Apple이 앱 추적 투명성(AppTrackingTransparency, ATT) 프레임워크 발표하면서 정점을 찍었습니다. ATT는 모바일 앱 기업이 iOS 앱 사용자의 행동을 측정하기 위해 사용자의 동의를 묻는 팝업창입니다. 이런 근본적인 변화는 분명히 고객의 개인 정보 보호를 위해 좋은 현상입니다. 또, 본질적으로 마케팅 활동 성과를 측정하는 방식을 변화시킵니다.

Apple은 ATT에 동의하지 않는 사용자에 대해서는 SKAdNetwork 솔루션이 결정적 어트리뷰션을 우선 적용하여 유저 수준의 데이터가 드러나지 않는 집약형 측정을 할 것이라고 발표했습니다. SKAdNetwork는 데이터 수집과 최적화를 크게 제한하는 측정 제약사항이 많습니다. 자세한 내용은 뒤에 설명하겠습니다.

SKAdNetwork의 제약사항으로 마케팅 성과 측정 방식이 크게 두 가지로 나뉩니다. ATT에 동의한 사용자는 주로 안드로이드 사용자일 것이며, 구글 광고 ID(Google Advertiser ID, GAID) 매칭 방식은 변경되지 않습니다. (상당한 규모로 예상되는) ATT 비동의 사용자는 SKAdNetwork와 다른 툴을 이용해 측정될 것입니다.

측정 방식이 복잡하게 보이나요? 네, 실제로 그렇습니다.

측정 방식이 이렇게 구조적으로 변경되면, 어떻게 캠페인 성과를 측정하고 매출을 올릴 수 있을까요?

이 블로그에서는 무엇이 바뀌고, 새로운 환경에서 어떻게 측정하며, 왜 어트리뷰션이 그 어느 때보다 개인정보 보호가 중요한 시대에서 필수인지 설명하겠습니다.

개인 정보 보호 시대

최근 몇 년 새, 업계 내 개인 정보 보호에 대한 인식이 높아졌습니다. 2012년, 우선 Apple이 고유 기기 식별자(Unique Identifier, UDID)를 Apple 기기 식별자(IDFA)로 대체했습니다. UDID는 영구적인 고유 기기 번호이며 공유를 막을 수 없지만, IDFA는 재설정이 가능합니다. 2016년, 광고 추적 제한(Limited Ad Tracking, LAT) 기능이 도입되어 Apple 사용자에게 자신의 기기에 대한 사용 행적 측정을 막을 수 있는 옵션이 생겼습니다. 2021년 초에는 LAT를 활성화한 사용자 비율이 30%나 되었습니다.

그리고 2018년에 두 가지 중요한 개인 정보 보호법이 출연했습니다. 유럽 연합의 일반 개인 정보 보호법(GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인 정보법(CCPA)가 데이터와 개인 정보를 보호하기 위해 시행되었습니다.

2020년 초, 구글은 제 3자의 쿠키 사용을 단계적으로 막는 방안을 추진하겠다고 발표했으며 Safari와 Firefox에서는 이미 웹사이트 소유주가 아닌 외부인은 쿠키를 사용할 수 없습니다. 2021년, 구글은 제 3자의 쿠키 사용이 전면 금지되면, 개인의 웹 탐색 행적을 추적하기 위한 다른 식별자를 개발하거나 구글 제품에 사용하지 않을 것이라고 선언했습니다.

그러나 모바일 어트리뷰션 업계가 이런 변화의 물결을 확실히 인식한 결정적 계기는 Apple의 ATT 및 SKAdNetwork 업데이트 발표였습니다.

ATT가 2021년 4월 26일에 전면 시행되기 시작한 후, iOS 앱은 다음과 같은 메시지를 사용자에게 보여야 합니다.

사용자 동의율이 낮을 것으로 예측되며, IDFA 사용이 사실상 어려울 것으로 보입니다.
따라서, 마케터는 SKAdNetwork와 새로운 툴을 통해 측정 방식을 조정해야 할 것입니다.

측정 유형

ATT가 전면 시행됨에 따라, 적용할 수 있는 측정 방식을 먼저 살펴보겠습니다.

유저 수준 결정적 어트리뷰션

이 방식은 기기 ID(Apple의 IDFA, 구글의 GAID), 구글 플레이 리퍼러, 고객 ID(예: 해시처리된(hashed) 이메일 주소, 회원 카드 번호 등)와 같은 다양한 식별자를 사용합니다.

SKAdnetwork

SKAdNetwork는 iOS 앱의 성과 측정 데이터를 집약하는 Apple의 결정적 어트리뷰션 메커니즘입니다. 유저 수준 데이터 없이 앱 설치와 캠페인 성과를 집약해서 측정하는 개인 정보 보호 중심 프레임워크 입니다. 앱 광고주는 SKAdNetwork에서 앱 사용자를 0~63으로 등급을 매기는 6비트 시스템을 사용하여 유입되는 앱 사용자의 가치를 파악할 수 있습니다.

SKAdNetwork 측정 제약사항

개인 정보 보호는 앱 사용자와 모바일 생태계에 모두 좋은 일이지만, 이러한 변화에는 해결해야 할 과제가 있습니다.

무엇보다, SKAdNetwork에서는 앱 마케팅에 사용할 수 있는 데이터의 양이 상당히 줄어들고 질도 낮아집니다.

가장 큰 제약사항은 다음과 중요 데이터 감소입니다.

ROI/LTV 데이터 부족

SKAdNetwork는 앱 인스톨과 같이 마케팅 퍼널 초기에 측정되는 데이터를 포스트백 한 건으로만 전송합니다. 인앱 이벤트에 대한 정보는 포스트백에 거의 담을 수 없습니다. LTV(Lifetime value, 유저 생애 가치) 데이터는 인앱 활동에 근거하기 때문에, 제한된 측정 시간 내 하나의 포스트백으로 유저 활동을 측정하는 환경에서는 캠페인 성과와 투자수익률을 측정할 데이터를 충분히 얻을 수 없습니다.

타이머 제약

SKAdNetwork에서는 SK 함수가 처음 호출되었을 때(보통 최초 앱 실행), 타이머가 동작하기 시작합니다. 24시간 후 타이머가 만료되면 데이터 측정은 중단되며 타이머 시간 내에 측정된 데이터가 포스트백으로 애드 네트워크에 전송됩니다.

문제는 광고주가 유입된 사용자가 창출한 가치를 측정하기 위해서 앱 설치 후에 발생하는 앱 사용 활동을 측정하기에는 24시간이 부족하다는 것입니다. 타이머를 연장하는 임시 해결책은 있지만, 이 방법도 나름의 제약사항이 있습니다.

그래서 시간과 데이터는 반비례 합니다. 타이머 한계를 24시간으로 하면, 가치있는 post-install 데이터를 놓칠 수 있습니다. 그러나 타이머를 연장하면, 캠페인 결과에 따라 바로 최적화하는 능력이 제한될 수 있습니다.

리마케팅 전략 재정립

iOS 14.5에서, 광고 추적을 못하도록 IDFA 사용에 동의하지 않는 사용자들이 많을 것입니다. IDFA를 사용할 수 없게 되면서, 리마케팅은 더욱 복잡해지고 어려워졌습니다.

앱 소유주는 이메일 주소나 다른 형태의 식별자를 수집할 수 있도록 요청해야 합니다. 이런 식별자들은 퍼스트 파티 데이터로 간주되며 Apple의 신규 개인 정보 보호 표준을 준수합니다. 웹사이트, 이메일 등과 같이 기업이 보유한 미디어(owned media)를 통해 수집된 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 유저 경험을 “확장”하고 앱 사용자를 지속적으로 관리할 수 있습니다.

위에 언급한 제약사항마다 극복하는 임시방편이 있어서 데이터 인사이트를 얻고 마케팅 성과를 높일 수 있습니다. 그러나 이런 제약사항들을 합하면 광고주와 어트리뷰션 파트너사가 다룰 수 있는 데이터가 줄어듭니다.

한편 이러한 위기는 혁신을 위한 기회가 되기도 합니다.

SKAdNetwork 제약사항 해결책

개인 정보 보호 시대에 어트리뷰션은 단절되고 제한된 데이터로 큰 그림을 그려내는 기술입니다. 단편적인 정보들을 모아 전체 맥락과 흐름을 유추할 수 있습니다. 데이터 간극을 메우는 몇 가지 솔루션을 살펴보겠습니다.

캠페인 성과 증분 측정

성과 증분(Incrementaltiy) 측정은 오디언스를 실험군(캠페인 노출)과 대조군(캠페인 미노출)으로 나누고 캠페인으로 인해 추가로 발생하는 성과를 데이터 분석을 통해 정확히 검증하는 기술입니다. 특히 어떤 성격의 코호트(유저 집단)가 마케팅을 하지 않으면 전환하지 않는지 파악하는데 도움이 됩니다.

SKAdNetwork에서 데이터는 제한적이기 때문에 캠페인 성과 증분 측정으로 데이터 측정 단계를 추가하고, 데이터를 보충하여 자신있게 성공 가능성이 높은 캠페인을 집행할 수 있습니다. 성과 증분 측정은 특히 SKAdNetwork로는 데이터가 부족한 리마케팅 캠페인 최적화에 큰 도움이 됩니다.

퍼스트 파티 데이터

위에서 언급한 바와 같이, 퍼스트 파티 데이터 사용은 투명하게 관리하고 사용자 동의를 받으면 Apple의 신규 개인 정보 보호 규정 내에서 허용됩니다.

그러므로 마케터는 퍼스트 파티 데이터의 가치를 최대한 활용하고 수집 정보를 배로 늘려야 합니다.

이 데이터는 보다 직접적인 소비자 참여를 위해 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 배달 앱은 이전 주문 정보에 근거하여 추천 음식이나 저녁 메뉴 프로모션을 푸시 알림으로 발송할 수 있습니다.

머신 러닝과 데이터 기반 분석

머신 러닝 알고리즘을 활용하여 사용자 행동 흐름을 분석하고, 데이터에 기반하여 사용자의 미래 창출 가치를 예측할 수 있습니다.

웹-앱 플로우

SKAdNetwork에서는 데이터 측정시간이 제한되기 때문에 캠페인의 효과를 측정할 데이터와 시간이 충분하지 않습니다. 그러므로 캠페인의 성공을 집행 초기에 예측하고 최적화할 수 있도록 지원하는 기술이 중요해졌습니다.

웹-앱 전환 솔루션은 사용자를 웹페이지에서 앱으로 안내하는 기술입니다. 모바일 웹은 가망 고객들이 기업과 서비스에 대해 조사하고 정보를 습득하기 위해 주로 찾는 채널이기 때문에 고객와 앱이 처음 만나는 중요한 터치 포인트 입니다.

이 터치포인트를 활용한 웹-앱 전환 기술로 사용자를 쉽고 쾌적하게 앱으로 안내하고 긍정적인 앱 온보딩 경험을 제공할 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터와 유사하게, 웹-앱 전환 솔루션은 IDFA를 사용하지 않고 사용자 여정을 연결할 수 있습니다. 애드 네트워크 그리고/혹은 앱이 소유한 디지털 자산에서 발생하는 데이터이기 때문입니다. 그러므로 iOS 14 이후 시대에 더욱 중요한 툴로 활용될 것입니다.