Databox에 따르면, 약 80%의 마케터가 측정하기 쉽고, 모든 경쟁업체가 사용하고 있으며, 비용을 절감할 수 있다는 이유로 eCPI와 같은 단기 목표를 선호하는 것으로 나타났습니다. 그러나 구독 앱은 장기적인 계획이 중요하며, 특히 광고 네트워크 캠페인의 경우 더욱 그렇습니다.
미국에서 설치 비용을 비교적 낮은 0.6달러를 지불한다고 가정해 보겠습니다. 앱을 설치한 유저가 1일차에 이탈하는 경우(Business of Apps 에 따르면 25%의 유저가 이탈할 가능성이 있음) 0.6달러는 매몰 비용이 됩니다.
아이언소스의 시니어 그로스 파트너십 매니저 Elina Dakhis가 게임을 넘어선 앱에 중점을 두고 LTV가 구독 기반 앱에 중요한 이유와 이를 마스터하기 위한 팁을 공유합니다.
단기 목표를 위해 최적화하는 데 모든 리소스를 사용해서는 안 되는 이유
장기적으로 성공을 측정하는 방법을 살펴보기 전에, 먼저 단기 목표와 낮은 CPI 달성에만 급급해서는 안 되는 이유를 살펴보겠습니다.
입찰가가 높을수록 수익 창출 유저 수 증가
설치율은 높지만 수익은 제자리걸음일 수 있습니다. 항상 명확한 상관관계가 성립되는 것은 아니기 때문입니다. 이러한 문제는 종종 저렴한 설치나 저품질 설치를 유도하는 방향으로 최적화되어있는 데에서 찾을 수 있습니다. 반면 설치 비용이 높을수록 유저는 앱에서 더 많은 시간을 보내며 프리미엄 콘텐츠에 참여하게 되고 이로써 더 높은 수익률을 달성하게 됩니다. 결국 유저는 구독자로 전환하는 자연스러운 수순을 밟게 됩니다.
입찰가의 다양성은 유저의 다양성을 의미
위치, 디바이스 플랫폼, 네트워크는 모두 설치당 비용 가격에 영향을 미칩니다. 예를 들어, CPI는 대상 고객의 규모, 인앱에서 지출하는 금액 등에 따라 국가별로 다릅니다. 다양한 지리적 위치, 디바이스, 네트워크에 걸쳐 다양한 유저를 포괄하기 위해서는 다양한 비용에 대해 고정관념을 갖지 않는 것이 중요합니다. 입찰가가 낮다고 해서 해당 유저가 가치가 없다는 것을 의미하지 않으며, 그 반대도 마찬가지입니다.
따라서 낮은 CPI를 달성하는 데에만 몰두하는 것은 좋지 않습니다. 실제로 높은 CPI는 매우 중요한 가치를 보여주기 때문입니다. 즉, 전략에 가장 적합한 것을 결정하기 위해서는 장기적인 목표를 검토하는 것이 중요합니다. LTV를 계산해 볼 것을 추천합니다.
장기 목표는 유저 확보 비용을 결정하는 데 도움
LTV와 같은 장기 지표를 검토하지 않고 낮은 CPI를 맹목적으로 추구하는 것은 고비용에 따른 고품질 유저를 확보하고 그에 따른 수익률 상승의 일 기회를 놓칠 수 있음을 의미합니다. 유저가 앱에서 장기적으로 어떻게 행동하는지 알고 있다면, 유저로부터 얼마나 많은 수익을 창출할 수 있을지 예측할 수 있으며, UA 예산에 대해 장기적인 안목을 갖고 결정을 내릴 수 있습니다.
네트워크에서 캠페인을 위한 LTV 모델을 구축하는 방법
캠페인의 효과에 대한 보다 명확한 데이터가 필요하다면 사용자가 앱을 설치한 후 장기적으로 어떤 행동 패턴을 갖는지 살펴보는 것이 중요합니다. 그러기 위해서는 소셜, 광고 네트워크 등 실행하고 있는 다양한 채널에 대한 전용 LTV 모델을 구축해야 합니다. 여러가지 수익 요소를 고려하여 광고 네트워크 캠페인의 LTV를 측정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 모든 수익 요소를 고려하여 ARPU 곡선 그리기
ARPU(유저당 평균 수익)는 설치 후 특정 날짜에 유저 세그먼트가 생성한 누적 수익을 계산하여 결정합니다. ARPU를 결정하려면 먼저 구독자가 지불하는 금액, 인앱 구매 수익, 광고 수익 등 모든 수익 창출원을 합산합니다. 그런 다음 이를 설치 수로 나눕니다. 예를 들어, 1,000명의 유저로 구성된 세그먼트가 6개월 동안 6,000달러의 수익을 창출하는 경우, 6개월 ARPU는 6달러가 됩니다. 이 1,000명의 유저가 12개월 동안 12,000달러의 수익을 창출하는 경우에는 12개월 ARPU는 12달러입니다.
구독 앱에 대한 ARPU 곡선을 구축할 때 구독, 인앱 구매, 광고와 같은 모든 수익 창출원을 고려하는 것이 중요합니다. 일부 앱의 경우, 예를 들어 관련 ARPU 목표(예: 12개월)를 선택하여 유저의 가치를 결정할 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 올바른 추세선에서 LTV 모델을 구축해야 합니다.
2. LTV 모델을 구축하기 위해 각 수익 요소에 적합한 추세선을 선택하세요.
유저당 평균 수익(ARPU) 곡선에 추세선을 배치하여 LTV 모델을 구축합니다. 이렇게 하면 계산된 데이터의 마지막 날부터 앱에서 유저의 수명이 다할 때까지의 수익 예측값이 자동으로 계산됩니다.
구독, 광고 및 인앱 구매가 포함된 하이브리드 모델의 LTV 곡선을 구축할 때 이러한 구성 요소의 적용을 염두에 두어야 합니다. 일반적으로 구독을 통해 수익을 창출하지 않는 앱의 LTV 곡선에는 로그 추세선이 더 적합합니다. 구독 앱의 경우에는 파워 곡선이 ARPU에 가장 적합하며, 이는 구독 앱이 시간이 지나도 변함없는 유틸리티를 제공하는 경향이 있기 때문입니다. 각 수익 흐름에 대한 ARPU 곡선을 구축한 후에는 이를 서로 겹쳐 보면 더 정확한 예측이 가능합니다. 다음은 보다 자세한 예입니다.
위의 그래프는 소셜 유틸리티 앱의 첫 180일 동안의 LTV 모델이며, 수익화 모델은 구독과 광고를 기반으로 합니다. 표에서 보여지듯이, 구독과 광고에 대해 이미 보유하고 있는 데이터를 기반으로 ARPU 곡선(실선)을 별도로 그려 보았습니다. 여기에서 향후 수익을 예측하기 위해 파워 곡선(점선)을 배치했습니다. LTV 곡선의 끝이 유저가 앱을 마지막으로 사용하는 날을 의미하지는 않는다는 점에 유의해 주세요. 그래프에 따르면 유저의 평균 LTV는 주간 구독자의 경우 0.8달러, 월간 가입자의 경우 0.25달러, 광고의 경우 0.15달러라고 가정할 수 있습니다.
이제 LTV 모델의 정밀도를 최적화하기 위해 세분화된 메트릭스 측정을 시작할 차례입니다. 성공적인 LTV 모델을 만드는 데는 단순히 올바른 추세선을 선택하는 것 이상의 의미가 있습니다.
3.더 많은 데이터로 모델 강화하기
정확한 수익을 예측하는 데에는 많은 불확실성이 존재하며, 이에 익숙해질 필요가 있습니다. 일반적으로 앱은 구독자보다 비구독자가 더 많으며 구독률은 끊임없이 변화됩니다. IAP는 유저 참여 수준을 간략히 파악할 수 있게 해주지만, 유저가 앱에서 어떻게 행동하는지에 대한 전반적인 상황을 보여주지는 못하는 경우가 많습니다.
LTV 모델을 구축할 때 유저가 매주, 매월 또는 매년 얼마를 지불하고 있는지 파악하고, 또한 IAP 및 광고 참여 여부 외에 다른 어떤 이벤트에 참여하는지 살펴보는 것이 중요합니다. 사실, 가능한 한 많은 지표를 빠르게 추적해야 합니다. 여기에는 특정 앱을 얼마나 자주 여는지 몇 장의 사진을 편집하는지 등 모든 유형의 인앱 참여가 포함될 수 있습니다. 앱의 전반적인 성과에 대한 이러한 세부적인 이해는 사용자의 현재 위치를 정확히 파악할 수 있게 해주므로 간소화된 투자 비용으로 최적의 유저를 찾을 수 있는 전략이 될 수 있습니다.
LTV 모델에 다른 지표를 포함시키기 시작할 때, 유저 그룹별로 다른 패턴을 보이는 경우, 이를 하나로 결합하기보다는 구독, IAP, 광고와 같은 다른 수익 흐름을 반영하도록 별도의 모델을 구축하는 것을 고려해야 합니다.
4. 각 구독 기간에 대해 다른 모델 구축하기
많은 앱이 주간, 월간, 연간 구독을 제공하며, 이를 신청한 유저는 각기 다른 행동 패턴을 보이며, 서로 다른 속도로 수익을 창출할 것입니다. 즉, 한 가지 모델이 모든 것의 표본이 되는 것은 아닙니다.
연간 구독을 월간 구독으로 전환하는 대신, 주간 구독, 월간 구독, 연간 구독에 대한 각각의 LTV 모델을 구축하는 것이 가장 좋습니다. 여기서 수익 이외의 참여 지표를 포함하면 각 모델에 다른 비율을 적용할 수 있습니다(예를 들어 월간 사용자와 주간 사용자의 이탈률이 다를 수 있음). 이렇게 하면 LTV 모델의 정확도를 높이고 특정 유저가 다양한 구독 모델에 따라 앱과 상호 작용하는 방식을 보다 효율적으로 파악할 수 있습니다.
이제 어떻게 해야 할까요?
LTV 모델이 준비되면 다음 단계는 UA 전략에 대한 최상의 결정을 내릴 수 있도록 정보를 기반으로 KPI를 조정하는 것입니다. 유지하고자 하는 합리적인 마진을 선택하고, 앱에서 장기 유저의 행동을 예측할 수 있는 최단기간의 KPI를 설정합니다. 이는 대체적으로 유저가 구독하는 데 걸리는 평균 시간입니다. 해야 할 일은 여기서 끝나지 않습니다. 연휴 시즌, 예상치 못한 팬데믹, 불안한 정치적 상황 등과 같은 유동적인 배경 속에서 유저 행동의 변화를 고려하여 LTV 모델 데이터를 최대한 빠르게 조정해야 합니다.
단기 목표를 측정하는 것도 중요하지만, 캠페인의 전반적인 성공과 효과를 거두기 위해서는 장기 목표도 그에 못지않게 중요합니다. 위에 제시한 단계를 사용하여 LTV 모델을 측정하여 다양한 수익 요소를 창출할 수 있도록 도모해야 합니다.
