여러분의 유저를 구독자로 전환시키는 것은 구독 기반 앱의 성공을 크게 좌우합니다. 이러한 점을 염두에 두고 성장 전략을 구축할 때 각 유저의 장기 가치에 초점을 맞추는 것이 중요하며, LTV 모델은 이를 위한 종합적이고 효과적인 방법입니다.
LTV의 의미는 수익을 유저 수로 나눈 것으로, 한 명의 유저가 생애 주기 전체에 걸쳐 앱에 어느 정도의 가치를 가져다 주는지에 관한 예상치입니다. 예를 들어, ‘이 앱의 LTV는 24개월동안 15달러’와 같은 식으로 이야기할 수 있습니다.
구독 기반 앱에서 LTV가 중요한 이유
그럼 구독 기반 앱에서 LTV에 초점을 맞추어야 하는 이유에 대해 살펴보겠습니다.
유저 확보 비용 판단
LTV를 활용하지 않고 유저에게 얼마를 쓸 것인지 결정하는 것은 마치 급여를 알기 전에 월간 지출 예산을 계산하는 것과 같습니다. 얼마를 버는지 모른다면 초과 지출을 하게 될 가능성이 있습니다. LTV와 유저 확보 비용을 비교함으로써 비즈니스의 수익을 최적화하고 여러분의 UA 캠페인 비용에 가장 적합한 예산을 결정할 수 있습니다. 특별한 전략이 없는 한 언제나 LTV보다 적은 비용을 지출해야 하기 때문입니다. LTV는 유저들이 이러한 유입 비용을 감당할 수 있거나 그보다 많은 즉, 이윤 창출 금액을 소비하고 있는지 또는 전략을 조정해야 하는지를 분명하게 보여줍니다.
현금 흐름 판단
설치 후 몇 개월 또는 몇 년에 걸친 수익성을 알 수는 없지만, 구독의 특성상 LTV는 전반적인 현금 흐름을 파악하고 미래의 현금 흐름도 예측할 수 있게 해줍니다. 현금 흐름이 많을 수록 더 많은 금액을 지출할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
앱 변경의 효과 측정
LTV는 앱의 변화가 가져오는 영향을 파악하는 데에도 도움을 줍니다. 새로운 기능을 추가하거나 UI/UX를 변경할 때, 또는 구독 흐름을 조정할 때 LTV를 활용해 이러한 변화가 수익에 긍정적인 영향을 주는지, 아니면 수익을 악화시키고 있는지 판단할 수 있습니다.
구독 기반 앱의 LTV 모델 정복을 위한 4가지 팁
구독 기반 앱은 비구독 기반 앱과는 다른 양상을 보이며, 이에 따라 몇 가지 특별한 사항들을 고려해야 할 필요가 있다는 점을 기억해야 합니다. 아래에서는 구독 기반 앱을 위한 효과적인 LTV 모델을 구축하는데 도움이 되는 몇 가지 팁을 소개합니다.
1. ARPU 곡선부터 시작할 것
ARPU는 설치 후 정해진 기간 동안 특정 분류의 유저들이 창출한 누적 수익을 이용해 계산합니다. ARPU를 파악하기 위해서는 구독자들이 매주, 매월, 매년 지불하는 금액을 설치 수로 나눕니다. ARPU는 항상 설치 후 특정 시점에 대해 계산합니다. 예를 들어, 1,000명의 유저 그룹이 1달 동안 1,000 달러의 수익을 창출했다면, 첫째 달의 ARPU는 1달러가 됩니다. 동일한 1,000명의 유저들이 3개월 동안 2,000 달러의 수익을 창출했다면, 셋째 달의 ARPU는 2달러 입니다. 일부 앱의 경우 연관성이 있는 ARPU 목표를 선택해 유저의 가치를 파악할 수 있습니다. 하지만 대부분의 경우 적절한 추세선으로부터 LTV 모델을 구축해야 합니다.
구독자에 대한 ARPU 곡선을 그릴 때 중요한 점은 인앱 구매 및 광고 대신 구독 비용만 포함되기 때문에 비구독 기반 앱에 비해 다루어야 하는 수익원이 적으며, 따라서 미래 예측 과정이 약간 다르다는 사실입니다. 몇몇 앱의 경우 연관성이 있는 ARPU 목표를 선택해 유저의 가치를 파악할 수 있습니다. 하지만 대부분의 경우 적절한 추세선으로부터 LTV 모델을 구축해야 합니다.
2. LTV 모델에 맞는 추세선 선택
LTV 모델은 ARPU 곡선 위에 추세선을 배치하여 구성되며, 이는 계산된 데이터의 마지막 날로부터 앱 유저 수명 주기의 종료 시점까지 예상되는 수익을 나타냅니다.
일반적으로 비구독 기반 앱의 LTV에는 로그 추세선이 더 나은 효과를 발휘하지만, 아이언소스에서 구독 기반 앱의 경우 파워 곡선이 ARPU에 가장 정확하게 맞다는 사실을 발견했습니다. 첫 번째 이유로는 구독 기반 앱의 수익은 앱에 대한 유저가 참여에 의존하지 않으며, 두 번째 이유로는 구독 기반 앱은 오랫동안 수익을 유지하는 경향이 있기 때문입니다.
위 그래프는 아이언소스와 협업한 소셜 유틸리티 구독 기반 앱의 LTV 모델입니다. 위 그래프에서 볼 수 있는 것처럼 이미 보유한 데이터를 바탕으로 ARPU 곡선(주황색 실선)을 그렸고, 미래의 수익을 예측하기 위해 파워 곡선(주황색 점선)을 배치 했습니다. 그래프를 바탕으로 예측한 평균적인 유저의 LTV는 0.65 달러입니다.
그러나 광고나 인앱 구매와 같은 다른 형태의 수익화를 받아들이고 있는 구독 기반 앱도 존재합니다. 하이브리드 모델에 대한 LTV 곡선을 구축할 때에는 이와 같은 요소들이 서로 다른 양상을 보인다는 점을 염두에 두고 각 요소별로 별도의 곡선을 그린 다음 (광고와 IAP의 경우 로그, 구독의 경우 파워) 이들을 더해 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다.
구독 기반 앱에 대한 견고한 LTV 모델을 구축한 다음에 LTV의 정확성을 최대한 높이기 위한 세부 지표 측정을 시작할 수 있습니다. 효과적인 LTV 모델을 생성하기 위해서는 적절한 추세선을 선택하는 것 외에도 더 많은 작업들이 필요합니다.
3. 수익 외의 요소들을 살펴볼 것
여러분이 LTV 모델을 가장 잘 활용하기 위해서는 정확한 수익 예측 뒤에 숨겨진 불확실성에 익숙해져야 합니다. 일반적으로 앱에는 구독자보다 비구독자가 더 많기 마련이며, 이는 궁극적으로 수익에 영향을 미칩니다. 유저의 수가 적거나 수익 창출의 종류가 적다면, 다룰 수 있는 데이터가 적고 구독률은 계속해서 변화하기 때문입니다.
이러한 수익의 불확실성을 감안할 때, 단순히 한 명의 유저가 매주, 매월, 매년 얼마만큼 돈을 지불하는지 생각하는 것 외에도 다른 참여 이벤트들에 대해 살펴봄으로써 LTV 곡선과 함께 계산된 위험성을 파악하는 것이 중요합니다. 궁극적으로는 가능한 많은 측정 지표들을 가능한 빠르게 추적할 수 있어야 합니다. 예를 들어 앱을 몇 차례 실행하는 것과 몇 장의 사진을 편집하는것과 같이 앱 내의 다양한 참여 이벤트를 향후 구독의 예측 지표로 포함시킬 수 있습니다. 이렇게 앱의 전체적인 성과를 상세하게 이해하는 것은 현재의 상황을 정확하게 판단하고 적절한 유저에 대해 투자가 이루어질 수 있도록 전략을 매끄럽게 다듬을 수 있게 해줍니다.
LTV 모델에 다른 측정 지표들을 포함시킬 때는 서로 다른 수익선(구독, IAP, 광고)을 다양하게 반영하도록 서로 다른 모델을 구축하는 것을 고려해야 한다는 점에 주의할 필요가 있습니다.
4. 구독 기간별로 서로 다른 모델 구축
많은 앱들이 주, 월, 년 단위의 구독을 제공하고 있어 LTV를 구성하는 일이 더욱 어려워지고 있습니다. 결국 유저들은 서로 다르게 행동을 보여주고, 서로 다른 비율로 수익을 창출하기 때문에 일반적이고 비슷한 전략은 통하지 않습니다.
연간 구독을 월간 구독에 상응하는 수치로 전환하는 것보다는 각 구독 옵션별(주간 vs 월간 vs 연간)로 LTV모델을 따로 구축하는 것이 더 나은 선택입니다. 수익 외의 참여 통계 지표를 포함하는 경우 각 모델에 다른 수치로를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 월간 구독 유저와 주간 구독 유저의 이탈률은 서로 다르게 나타나기 때문입니다. 이렇게 하면 LTV 모델의 정확성을 높이고 다양한 구독 모델별로 유저들이 앱과 어떻게 상호 작용하는지 보다 잘 이해할 수 있습니다.
이처럼 LTV는 구독 기반 앱의 성공에 중요한 역할을 하지만, LTV 곡선을 구성하는 일이 비교적 까다로울 수 있습니다. 위와 같은 팁을 통해 여러분의 앱에 맞는 모델을 보다 쉽게 구축하는데 도움이 될 것입니다. 또한 여러분의 UA 파트너와 상의하여 곡선의 정확도를 확보하는 것도 좋은 방법입니다. 포화된 앱 시장에서 언제나 장기적인 수익을 이끌어 내는 요소에 투자하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 LTV 모델이 최우선 순위 중 하나가 되어야 합니다.
