개발자들은 iOS에서 유저 퀄리티를 측정하고 캠페인을 최적화하기 위해 SKAdNetwork 전환값을 중심으로 전략을 구축하고 있습니다. 이러한 전략은 유저 퀄리티에 대한 정확한 인사이트를 얻을 수 있는 중요한 방법이지만 여기에는 다음과 같은 여러 가지 문제가 뒤따릅니다.
- 모든 마케팅 채널에 동일한 전환값 체계를 바탕으로 한 포스트백이 제공됩니다.
- 자체 인하우스 솔루션 또는 서드파티 솔루션 등 단일 솔루션이나 플랫폼에서만 전환값을 업데이트할 수 있습니다.
- 전략 변경의 어려움 – 전환값을 변경하기로 결정하는 경우, 캠페인 전체의 측정과 최적화에 악영향을 미친다는 점을 이해하는 것이 매우 중요합니다.
도입 가속화
애플이 SKAN 2.0을 도입한 지도 1년이 넘었습니다. 대부분의 개발자들은 이미 측정을 위한 전략을 시행하고 있습니다. 이러한 전략들은 대부분 전환값을 이용합니다. 실제로 아이언소스의 데이터에 따르면 전환값(CV) 채택률은 애플이 버그를 수정한 2020년 11월부터 증가하기 시작했고, iOS 14.6으로 인해 한층 가속화되었습니다.
전환값 맵핑을 위한 여러가지 전략이 있지만, 주로 사용되는 것은 두 가지입니다. 가장 널리 사용되는 방식은 인앱 이벤트를 비트별로 맵핑하는 것이며, 두 번째로 널리 사용되는 방식은 수익 측정입니다. 아래에서 이 방식들에 대해 보다 자세히 살펴보겠습니다.
전략 1: 인앱 이벤트의 6비트 분류
비트 또는 2진수는 두 가지 가능한 값, 일반적으로 0과 1 중 하나를 나타내는 정보의 기본 단위입니다. SKAdNetwork에서는 비트를 사용해 우선 순위 또는 순서 없이 특정 인앱 이벤트가 일어났는지, 혹은 일어나지 않았는지를 측정할 수 있습니다.
개발자인 여러분이 측정할 수 있는 이벤트는 최대 6개로 제한됩니다. SKAN에서 허용하는 전환값이 64이기 때문입니다. 각 특정 이벤트의 발생 여부를 6비트로 측정한다면, 가능한 조합은 정확히 64가지가 됩니다.
아래의 예를 살펴보겠습니다. 실제로는 이 데이터의 값이 전환값 64까지 계속 이어집니다. 예를 들어, 전환값 10은 유저가 레벨 20에 도달하고 구독을 한 상태를 의미합니다.
장단점
장점으로 6비트 전략은 여러분이 유저 가치를 보여주는 좋은 신호로 정의한 특정 이벤트가 일어났는지 여부를 파악할 수 있게 해줍니다. 또한 이론상으로는 6비트 전략을 통해 네트워크별로 최적화를 할 수도 있습니다. 예를 들어, 페이스북에서는 특정 IAP 이벤트를 지향하는 식으로 최적화를 진행하고, 구글에서는 레벨 20에 도달하는 것과 같은 특정 레벨 완료에 따라 최적화를 실시할 수 있습니다.
하지만 가장 큰 단점은 설치 후 처음 24시간 동안 발생하는 이벤트와 유저의 가치를 연결시킬 수 없는 게임에 대해서는 효과가 없다는 것입니다. 하이퍼 캐주얼 게임 뿐만 아니라 여러가지 게임이 이러한 상황에 해당됩니다.
수익 측정
두 번째로 많이 사용되는 전환값 관리 전략은 각 전환값에 수익 기반의 가치를 할당하는 것입니다. 기존에 사용할 수 있었던 유일한 형태의 수익은 인앱 구매(IAP) 수익 뿐이라는 점에 주의할 필요가 있습니다. 여기에는 아래와 같이 다양한 방식이 있습니다.
달러 또는 센트 계수
각 전환값이 유저가 창출한 특정 금액의 수익을 나타내는 방식입니다. 예를 들어, 전환값 1은 0.99 달러, 전환값 2는 1.5달러 등과 같이 정하여 전환값이 63에 도달할 때까지 같은 패턴을 유지할 수 있습니다.
63개의 전환값에 대응하는 수익의 범위는 여러분의 내부 벤치마크에 따라 달라집니다. 예를 들어, 여러분의 데이터에 따르면 유저가 설치 후 처음 24~48시간 동안 창출하는 수익이 0.99 달러에서 10.99 달러 사이라면, 전환값 1을 0.99 달러로 시작하는 것이 논리적입니다.
버킷
일부 개발사는 전환값을 버킷으로 분류하기도 합니다. 예를 들어, 전환값 1은 0.99 달러에서 2.99 달러 사이의 모든 값, 전환값 2는 2.99달러에서 5.99 달러 사이의 모든 값과 같은 식으로 설정하는 것입니다. 대응하는 범위는 버킷마다 달라질 수 있습니다. 그리고 전환값 3에 10.99달러에서 25.99 달러 사이의 모든 값을 할당할 수도 있습니다. 여러분의 게임에 가장 적합한 버킷을 테스트하고 범위를 정하는 것은 여러분의 몫입니다.
여기서 중요한 점은 여러분이 포스트백을 손에 넣고 나면 각각의 버킷에서 수익 평균을 계산할 수 있다는 것입니다. 이로써 유저의 가치를 더욱 광범위하게 파악할 수 있습니다. 이 방식의 이점은 전환값이 가장 높은 유저들에 맞게 UA 비딩 전략을 최적화하는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있다는 것입니다.
반면, 첫 번째 접근방식과 같이 각 전환값을 특정 숫자에 할당한다면 대부분의 트래픽이 전환값 맵의 맨 아래에 위치하게 될 것이고, 최상위 값에 도달하는 트래픽은 소수에 불과할 것입니다. 따라서 최고의 유저들을 더 많이 확보하고 싶더라도 필요한 데이터가 부족하기 때문에 이러한 유저들에 맞는 효율적인 최적화를 하기가 매우 어렵습니다.
장단점
이 전략의 장점은 과금 유저를 대체할 수 있는 대안은 없다는 사실입니다. 이러한 방식은 처음 24시간 이내에 유저의 수익화를 적절하게 시행할 수 있고, ARPU 곡선에서 통계적으로 중요한 부분이 D0에 발생하는 게임에 가장 적합합니다.
하지만 이 측정 전략은 기존의 유저 광고 수익을 배제하기 때문에 하이퍼 캐주얼 게임 개발자와 같은 광고 기반 개발자들은 현재까지 딱히 효과적인 수익 기반 측정 솔루션이 없었습니다.
광고 수익 기반의 유저 가치 측정
광고 기반의 게임 개발자들이 전환값과 광고 수익을 서로 연결 짓기 위해서는 MMP 또는 미디에이션 플랫폼의 솔루션을 활용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 아이언소스 미디에이션 파트너들이 이용할 수 있는 아이언소스의 전환값 관리 도구는 수익에 관한 통찰력 있는 정보를 제공하여 개발자들이 0일차 ARPU를 지속적으로 측정하고 전체적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.
아이언소스 iOS 툴키트에서 제공하는 전환값 관리 도구 솔루션으로 여러분의 전환값 전략 관리를 시작해 보세요! 여기에서 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.
