모바일 앱을 위한 마케팅 속성: 사용자 여정 추적

모바일 앱 어트리뷰션은 웹 기반 측정과 달리 고유한 과제를 안고 있으며, 분산된 모바일 생태계 전반에서 사용자 확보, 참여, 유지를 추적하기 위한 전문적인 접근 방식이 필요합니다. 이 종합 가이드는 플랫폼별 추적 제한을 극복하는 것부터 앱 내 행동을 마케팅 터치포인트와 연결하는 것까지 앱 어트리뷰션의 구체적인 복잡성을 살펴봅니다. 정확한 앱 측정을 위한 실질적인 구현 전략을 배우고, 개인정보 보호 정책 변경이 모바일 어트리뷰션에 미치는 영향을 파악하며, 모바일 비즈니스에 적합한 어트리뷰션 파트너를 선택하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 기술 지침, 실제 사례 연구, 전문가의 견해를 통해 모바일 마케터는 사용자 개인정보 보호를 존중하면서 앱 성장을 촉진하는 효과적인 어트리뷰션 시스템을 구축하는 방법을 명확하게 이해할 수 있습니다.

목차

소개

오늘날 모바일 중심의 세상에서 앱은 수십억 명의 사용자에게 주요 디지털 경험이 되었습니다. 스마트폰 사용자는 평균적으로 하루에 10개, 한 달에 30개의 앱을 사용하며, 이는 모든 분야의 기업들에게 엄청난 기회를 창출합니다. 하지만 500만 개가 넘는 앱이 앱 스토어에서 관심을 끌기 위해 경쟁하는 가운데, 사용자 확보 및 참여를 위한 경쟁은 그 어느 때보다 치열합니다.

이러한 경쟁 환경으로 인해 모바일 광고 지출은 전례 없는 수준으로 치솟았으며, 2024년까지 전 세계적으로 1조 4천 1백 4십억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 그러나 많은 기업들이 이러한 투자의 효과를 정확하게 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AppsFlyer의 조사에 따르면, 모바일 마케터들은 사용자 획득 비용이나 플랫폼 정책 변화보다 "정확한 어트리뷰션"을 최우선 과제로 꼽습니다.

한 유명 게임 회사의 모바일 마케팅 디렉터인 사라 존슨은 "모바일 어트리뷰션은 웹 어트리뷰션과 근본적으로 다릅니다."라고 설명합니다. "기술 환경, 사용자 행동 패턴, 그리고 측정 과제는 완전히 다른 환경을 조성하며, 전문적인 접근 방식을 요구합니다."

이러한 차이는 상당합니다. 모바일 사용자는 앱, 웹사이트, 오프라인 환경 사이를 원활하게 오갑니다. 여러 기기를 통해 상호작용하며, 종종 휴대폰과 태블릿을 번갈아 사용합니다. 또한 앱 스토어 검색, 소셜 미디어, QR 코드, 입소문 등 다양한 채널을 통해 앱을 접합니다.

최근 개인정보 보호 정책 변화는 모바일 측정 방식을 획기적으로 변화시켰고, 복잡성을 더욱 가중시켰습니다. Apple의 앱 추적 투명성 프레임워크, Google의 안드로이드용 개인정보 보호 샌드박스, 그리고 끊임없이 변화하는 규제는 사용자 여정을 추적하고 기여도를 평가하는 방식에 새로운 제약을 초래했습니다.

이 가이드에서는 모바일 앱 어트리뷰션의 고유한 과제를 살펴보고, 초기 발견부터 설치, 참여, 수익 창출까지 전체 사용자 여정을 추적하기 위한 실용적인 솔루션을 제시합니다. 첫 앱을 출시하든, 기존 모바일 비즈니스를 최적화하든, 사용자 개인 정보를 보호하면서 성장을 촉진하는 어트리뷰션을 구현하기 위한 실행 가능한 전략을 발견하게 될 것입니다.

모바일 속성 전문 지식을 원하는 조직의 경우 애트리사이트 복잡한 개인정보 보호 요구 사항을 충족하면서 앱 마케팅 활동을 비즈니스 성과에 연결하는 솔루션을 제공합니다.

모바일 앱 사용자 여정 이해

속성을 구현하기 전에 모바일 앱 사용자 여정의 고유한 특성을 이해하는 것이 중요합니다.

모바일 앱 여정의 핵심 단계

일반적인 모바일 앱 여정은 여러 단계로 구성됩니다.

1. 발견 단계

사용자가 앱을 처음 접하는 방식:

  • 앱스토어 검색 및 탐색
  • 소셜 미디어와 인플루언서 노출
  • 다른 앱과 웹에서 유료 광고
  • 입소문과 동료 추천
  • 언론 및 미디어 보도

2. 고려 단계

사용자가 앱을 설치하기 전에 평가하는 방법:

  • 앱스토어 목록 검토
  • 평점 및 리뷰 분석
  • 스크린샷 및 비디오 미리보기 보기
  • 대안과의 기능 비교
  • 브랜드 및 퍼블리셔 조사

3. 설치 단계

중요한 전환 지점:

  • 앱 다운로드 시작
  • 설치 과정
  • 초기 권한 요청
  • 첫 출시 경험
  • 온보딩 흐름

4. 참여 단계

사용자가 앱을 설치한 후 앱과 상호 작용하는 방식:

  • 기능 탐색 및 사용
  • 계정 생성 및 프로필 설정
  • 콘텐츠 소비 패턴
  • 사회적 행동과 공유 행동
  • 푸시 알림 상호작용

5. 유지 단계

앱과의 지속적인 관계:

  • 정기적인 사용 패턴
  • 시간 경과에 따른 기능 도입
  • 재참여 노력에 대한 대응
  • 구독 또는 구매 행동
  • 업데이트 및 새로운 기능 도입

6. 수익화 단계

사용자가 비즈니스 가치를 창출하는 방법:

  • 앱 내 구매 결정
  • 구독 전환
  • 광고 참여 행동
  • 추천 및 바이러스 활동
  • 앱을 넘어선 브랜드 참여

모바일 앱 여정의 고유한 특성

모바일 앱 여정을 웹 경험과 차별화하는 데에는 여러 가지 요소가 있습니다.

분열된 생태계

모바일 여정은 다양한 환경에 걸쳐 있습니다.

  • 앱 스토어(Apple App Store, Google Play)
  • 모바일 웹 브라우저
  • 소셜 미디어 앱
  • 광고가 있는 다른 앱
  • SMS 및 메시징 플랫폼
  • QR 코드와 오프라인 터치포인트
  • 푸시 알림 및 이메일

플랫폼별 동작

사용자 행동은 플랫폼에 따라 상당히 다릅니다.

  • iOS와 Android의 기술적 차이점
  • 플랫폼별 다양한 발견 패턴
  • 기기별 인구 통계의 변화
  • 플랫폼별 기능 참여
  • 다양한 수익화 패턴

복잡한 속성 창

모바일 어트리뷰션에는 여러 가지 타이밍 고려 사항이 포함됩니다.

  • 뷰스루 속성 창
  • 클릭 설치 지연
  • 재참여 귀속
  • 속성 재설치
  • 구독 및 평생 가치 창

개인 정보 보호에 영향을 미치는 측정

최근의 변화로 인해 모바일 측정이 다음과 같이 바뀌었습니다.

  • iOS 앱 추적 투명성
  • IDFA(광고주 식별자) 제한 사항
  • Android용 Google 개인정보 보호 샌드박스
  • GAID(Google 광고 ID) 변경 사항
  • 앱 스토어 속성 API 제약 조건

효과적인 모바일 속성을 구현하려면 이러한 고유한 특성을 이해하는 것이 필수적입니다. 이는 웹 속성과는 근본적으로 다른 측정 과제를 야기하기 때문입니다.

모바일 앱 속성 기본 사항

모바일 앱 귀속에는 기존 웹 귀속 방법과는 다른 전문적인 접근 방식이 필요합니다.

모바일 여정의 주요 귀속 지점

효과적인 모바일 속성은 여러 전환 지점을 추적합니다.

기본 귀속 포인트

  1. 앱 설치 속성

    • 마케팅 터치포인트를 앱 설치에 연결
    • 다운로드를 유도하는 채널 식별
    • 설치 볼륨 및 속도 측정
    • 설치 품질 및 진위성 추적

  2. 설치 후 이벤트 속성

    • 등록/계정 생성
    • 튜토리얼 완료
    • 첫 번째 의미 있는 행동
    • 초기 세션 기간
    • 초기 기능 도입

  3. 수익 이벤트 귀속

    • 첫 구매 또는 구독
    • 앱 내 구매 동작
    • 광고 참여 수익
    • 반복 구매 패턴
    • 구독 갱신

2차 귀속 포인트

  1. 재참여 속성

    • 결석 후 복귀
    • 재참여 캠페인에 대한 대응
    • 재설치 귀속
    • 휴면 사용자 재활성화
    • 크로스 디바이스 참여

  2. 평생 가치 귀속

    • 장기 사용 패턴
    • 시간 경과에 따른 총 고객 가치
    • 유지 마일스톤 달성
    • 기능 도입 진행
    • 소셜/바이럴 기여

모바일 어트리뷰션의 기술적 기반

모바일 속성은 특정 기술적 방법에 의존합니다.

사용자 식별 방법

여러 기술을 통해 모바일 여정 전반에서 사용자를 식별할 수 있습니다.

식별자 유형 작동 원리 상태 및 제한 사항
IDFA(iOS) 광고주를 위한 Apple 식별자 ATT에 따라 명시적인 옵트인이 필요합니다. 옵트인 비율은 일반적으로 25-40%입니다.
GAID(안드로이드) Google의 광고 ID 여전히 사용 가능하지만 개인 정보 보호 샌드박스에서 변경 중이며 옵트아웃이 증가합니다.
IDFV(iOS) 공급업체 식별자(게시자에 따라 다름) 단일 게시자 앱으로 제한됨; 다른 회사 간에 추적할 수 없음
앱 세트 ID(Android) 동일한 개발자의 앱을 식별합니다. 단일 개발자로 제한됨; 재설정 가능
확률적 ID 통계적 지문 분석 기술 플랫폼에 의한 제한이 점점 더 심해지고 정확도가 제한됨
퍼스트 파티 ID 사용자 로그인 또는 인증 기반 매우 안정적이지만 사용자 인증이 필요함; 적용 범위가 제한됨
SKAdNetwork(iOS) Apple의 개인 정보 보호 속성 API 제한된 데이터, 지연된 보고, 사용자 수준 데이터 없음

귀속 방법론

모바일 속성은 사용 가능한 식별자에 따라 여러 가지 방법론을 사용합니다.

  1. 결정론적 귀속

    • 확실한 사용자 식별을 기반으로
    • 장치 ID 또는 인증된 사용자 정보에 의존합니다.
    • 정확도는 높지만 개인정보 보호 정책 변경으로 인해 제한이 점차 커지고 있습니다.
    • 터치포인트 간 직접 연결이 설정될 때 작동합니다.

  2. 확률적 귀속

    • 직접 식별자 없이 연결을 추론하기 위해 통계적 방법을 사용합니다.
    • 시간 패턴, 장치 특성 및 행동 신호를 기반으로
    • 정확도는 떨어지지만 개인정보 보호에 더 적합함
    • 결정론적 방법이 한계에 직면함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다.

  3. 집계 속성

    • 개별 사용자 데이터가 없는 플랫폼 제공 보고
    • 예로는 SKAdNetwork(iOS) 및 곧 출시될 Android Privacy Sandbox가 있습니다.
    • 개인 정보 보호는 가능하지만 세부성이 제한됨
    • 플랫폼 개인정보 보호 변경으로 인해 중요성이 커짐

  4. 하이브리드 접근 방식

    • 여러 귀속 방법 결합
    • 가능한 경우 결정론적 방법을 사용하고 필요한 경우 확률론적 방법을 사용합니다.
    • 집계 데이터로 보완
    • 다양한 방법에 따른 모델 보정

오늘날 개인정보 보호가 중시되는 환경에서 효과적인 모바일 속성을 구현하려면 이러한 기술적 기반을 이해하는 것이 필수적입니다.

모바일 어트리뷰션 구현 전략

모바일 속성을 구현하려면 앱 생태계에 맞는 구체적인 전략이 필요합니다.

기술 구현 요구 사항

효과적인 모바일 속성에는 다음과 같은 여러 가지 기술적 구성 요소가 필요합니다.

SDK 구현

모바일 속성은 적절한 SDK 통합으로 시작됩니다.

  1. 속성 SDK 선택

    • 모바일 측정 파트너(MMP)에서 SDK를 선택하세요
    • SDK 크기 및 성능 영향 평가
    • 개인정보 보호 준수 역량 평가
    • 다른 분석 도구와의 통합을 고려하세요

  2. 통합 모범 사례

    • 초기 앱 개발 중 SDK 구현
    • 플랫폼별 구현 지침을 따르세요
    • 적절한 권한 요청 구성
    • 여러 기기와 OS 버전에서 철저히 테스트하세요

  3. 이벤트 추적 설정

    • 설치 이후 추적할 주요 이벤트 정의
    • 일관된 이벤트 명명 규칙 구현
    • 이벤트 매개변수 및 속성 구성
    • 수익 이벤트가 정확한 값을 포착하도록 보장

  4. 딥링킹 구성

    • 유니버설 링크(iOS) 및 앱 링크(Android) 구현
    • 새로운 사용자를 위한 지연된 딥 링크 구성
    • 딥 링크에 적절한 속성 매개변수를 설정하세요
    • 다양한 시나리오에서 딥링킹 테스트

서버 측 통합

SDK 구현 외에도 서버 측 구성이 중요합니다.

  1. 광고 플랫폼 연결

    • 광고 네트워크에 대한 API 연결 구성
    • 전환 이벤트에 대한 포스트백 URL 설정
    • 가능한 경우 서버 간 통합을 구현합니다.
    • 데이터 전송을 위한 보안 인증 설정

  2. S2S(서버 간) 추적

    • 서버 측 이벤트 로깅 구현
    • 플랫폼에 대한 변환 포스트백 구성
    • 속성 데이터에 대한 웹훅 엔드포인트 설정
    • 적절한 이벤트 검증을 보장하세요

  3. 데이터웨어하우스 통합

    • 속성 데이터를 중앙 데이터웨어하우스에 연결
    • 귀속 데이터에 대한 ETL 프로세스 설정
    • 터치포인트 전반에 걸쳐 통합된 고객 뷰를 생성합니다.
    • 적절한 데이터 거버넌스 구현

개인 정보 보호 준수 구현 접근 방식

최신 모바일 속성은 복잡한 개인 정보 보호 요구 사항을 충족해야 합니다.

iOS 속성 사후 ATT

Apple의 앱 추적 투명성 프레임워크에는 특정 접근 방식이 필요합니다.

  1. SKAdNetwork 구성

    • 허용된 변환 값 등록
    • 전환 가치 전략 구현
    • 포스트백 창을 적절하게 구성하세요
    • SKAdNetwork 제약 조건 내 디자인 측정

  2. ATT 프롬프트 전략

    • 효과적인 옵트인 요청 화면 디자인
    • ATT 프롬프트에 대한 적절한 타이밍을 구현합니다.
    • 사전 프롬프트 교육 흐름 만들기
    • 옵트인 및 옵트아웃 사용자 모두를 위한 측정 접근 방식 개발

  3. 퍼스트 파티 데이터 전략

    • 인증된 사용자 여정 구현
    • 1차 데이터에 대한 가치 교환을 만듭니다.
    • 터치포인트 전반에 걸쳐 로그인 인센티브를 개발하세요
    • 동의된 데이터를 기반으로 측정 구축

안드로이드 속성 진화

Google의 진화하는 접근 방식에는 적응이 필요합니다.

  1. 개인정보 보호 샌드박스 준비

    • Attribution Reporting API 준비
    • 관심 기반 광고를 위한 FLEDGE 구현
    • 문맥적 신호를 위한 주제 API에 적응
    • SDK 런타임 변경 사항 모니터링

  2. GAID 전환 전략

    • Google 광고 ID에 대한 의존도 감소
    • 대체 식별 방법 구현
    • 결국 GAID 제한에 대비하세요
    • 광고 ID를 거부한 사용자를 위한 속성 접근 방식 개발

  3. 퍼스트 파티 측정

    • 플레이 설치 레퍼러 API 활용
    • Firebase용 Google 애널리틱스 구현
    • 1차 수집 메커니즘을 사용하세요
    • 크로스 플랫폼 인증 개발

귀속 파트너 선택

올바른 모바일 측정 파트너(MMP)를 선택하는 것은 중요합니다.

주요 선택 기준

기준 고려 사항 질문할 사항
개인정보 보호 규정 준수 ATT, GDPR, CCPA 접근 방식 솔루션은 변화하는 개인정보 보호 요구 사항에 어떻게 적응합니까?
플랫폼 커버리지 iOS, Android, 새로운 플랫폼 해당 솔루션이 모든 플랫폼에서 동일하게 잘 작동합니까?
네트워크 통합 광고 네트워크에 대한 사전 구축된 연결 직접 통합이 지원되는 네트워크는 몇 개입니까?
사기 예방 무효 트래픽 감지 방법 어떤 구체적인 사기 탐지 방법론이 사용됩니까?
데이터 액세스 원시 데이터 가용성 및 내보내기 옵션 사용 가능하고 허용된 경우 사용자 수준 데이터에 접근할 수 있습니까?
비용 구조 가격 모델 및 확장성 앱 성장에 따라 가격은 어떻게 조정되나요?
귀속 방법론 확률적 능력, 모델링 접근 방식 식별자를 사용할 수 없는 경우 솔루션은 어떻게 속성을 처리합니까?

선도적인 모바일 측정 파트너

몇몇 기존 공급업체는 모바일 속성 솔루션을 제공합니다.

  1. 앱스플라이어

    • 플랫폼 전반에 걸친 포괄적인 귀속
    • 강력한 사기 예방 역량
    • 광범위한 네트워크 통합
    • 개인 정보 보호 중심 측정 옵션

  2. 조정하다

    • 엔터프라이즈급 속성 플랫폼
    • 강력한 분석 및 보고 기능
    • 광범위한 사기 예방
    • 글로벌 규제 준수

  3. 나뭇가지

    • 딥링킹 및 어트리뷰션 전문
    • 크로스 플랫폼 사용자 경험에 초점을 맞추다
    • 강력한 웹-앱 속성
    • 여정 중심 귀속 접근 방식

  4. 코차바

    • 구성 가능한 속성 방법론
    • 광범위한 데이터 거버넌스 기능
    • 유연한 통합 옵션
    • 강력한 개인 정보 보호 준수 도구

  5. 단수형

    • 마케팅 분석 및 속성 통합
    • ROI 중심 속성
    • 비용 집계 기능
    • 크리에이티브 및 캠페인 성과 측정

귀사의 특정 비즈니스 모델과 규모에 맞는 역량에 집중하여 귀사의 귀사의 귀사 파트너를 선택할 때, 마케팅 속성 도구 비교: 비즈니스에 적합한 도구 찾기.

고급 모바일 어트리뷰션 전략

기본적인 구현을 넘어, 여러 가지 고급 전략을 통해 모바일 귀속 효과를 강화할 수 있습니다.

크로스 채널 어트리뷰션

모바일 여정은 종종 여러 채널에 걸쳐 진행되므로 전문적인 연결 방식이 필요합니다.

웹-앱 속성

웹 브라우징을 앱 설치 및 사용에 연결:

  1. 기술 구현

    • 유니버설 링크/앱 링크 구성
    • 지연된 딥링킹 설정
    • 크로스 플랫폼 ID 확인
    • 지속적인 매개변수 전달

  2. 측정 접근 방식

    • 웹 쿠키에서 앱 핸드오프 추적
    • 이메일/ID 기반 사용자 매칭
    • QR 및 URL 체계 구현
    • 첫 번째 오픈 속성 창 구성

  3. 분석 통합

    • 통합된 사용자 여정 시각화
    • 크로스 플랫폼 전환 경로 분석
    • 크로스 플랫폼 여정을 위한 속성 모델 구성
    • 웹과 앱에 대한 통합 보고

앱-웹 속성

앱에서 웹으로의 사용자 여정 추적:

  1. 기술 구현

    • 아웃바운드 링크 추적
    • 웹 뷰 계측
    • 통과된 매개변수 표준
    • 앱에서 시작된 웹 세션 표시

  2. 측정 접근 방식

    • 앱에서 시작된 웹 세션 식별
    • 인증 기반 교차 환경 추적
    • 앱에서 웹으로의 클릭스루 어트리뷰션
    • 앱 내 브라우저 대 외부 브라우저 처리

오프라인-앱 연결

물리적 세계 경험을 앱 참여와 연결:

  1. QR 코드 통합

    • 다양한 마케팅 채널을 위한 고유한 QR 코드
    • QR에서 특정 앱 콘텐츠로의 딥 링크
    • QR 링크에 속성 매개변수 포함
    • 위치별 QR 캠페인 추적

  2. 위치 기반 속성

    • 물리적 위치 귀속을 위한 지오펜싱
    • 앱 캠페인에 대한 매장 방문 귀속
    • 위치 기반 참여 추적
    • 지리적 캠페인 성과 분석

온라인 및 오프라인 귀속 연결에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 온라인 및 오프라인 채널에서 마케팅 기여도를 측정하는 방법.

증분성 측정

상관관계 기반 귀속을 넘어 진정한 증분적 영향 측정:

모바일 증분성 테스트 접근 방식

  1. 지리 기반 테스트

    • 지리적 통제 대 테스트 지역
    • 매칭 마켓 방법론
    • 지역별 지출 변동 분석
    • 위치 기반 증분성 측정

  2. 청중 저항 테스트

    • 대조군 구현
    • 노출 기반 증분성
    • 무작위 대조 실험
    • 채널별 홀드아웃 그룹 구성

  3. PSA(공익광고) 테스트

    • 비홍보 광고 제어 그룹
    • 진정한 리프트 측정 방법론
    • 창의적 영향 분리
    • 채널별 증분 가치

LTV 기반 귀속

인수 소스를 장기적 고객 가치에 연결:

구현 접근 방식

  1. LTV 예측 모델

    • 조기 신호 식별
    • 채널별 LTV 모델링
    • 코호트 기반 예측 알고리즘
    • 미래 지향적 귀속 모델

  2. 확장된 속성 창

    • 30/60/90/180일 가치 기간
    • 구독 라이프사이클 속성
    • 재참여 기여 분석
    • 장기 보유 상관 관계

  3. LTV를 위한 멀티터치 모델링

    • 유지 접점의 귀속
    • 재참여 캠페인 귀속
    • 교차 판매 귀속 모델
    • 전체 고객 여정 평가

  4. ROI 최적화 프레임워크

    • 고객 획득 비용(CAC) 대 LTV 비율
    • 채널별 투자 회수 기간 분석
    • 코호트 투자 수익률 추적
    • 예측 값과 실제 값 조정

이러한 고급 전략은 모바일 마케터가 기본적인 설치 귀속을 넘어 전체 고객 여정과 마케팅 투자의 실제 비즈니스 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

모바일 속성에서 개인 정보 보호 문제 해결

개인정보 보호 정책 변화로 인해 모바일 속성이 근본적으로 변화했으며, 측정에 대한 새로운 접근 방식이 필요해졌습니다.

플랫폼 개인 정보 보호 변경의 영향

최근 플랫폼 변경으로 인해 귀속 환경이 크게 바뀌었습니다.

Apple의 ATT 프레임워크

Apple의 앱 추적 투명성은 다음과 같은 상당한 과제를 야기했습니다.

  1. 주요 제한 사항

    • IDFA 접근에 대한 명시적 옵트인 요구 사항
    • 25-40%의 일반적인 옵트인 비율
    • 비참여 사용자의 경우 제한된 데이터
    • 동의 없이 제한된 전환 데이터

  2. SKAdNetwork 제약 조건

    • 집계된 지연 보고
    • 제한된 변환 값(6비트)
    • 다중 포스트백 제한(iOS 16.1+)
    • 옵트아웃한 사용자의 경우 사용자 수준 데이터가 없습니다.

  3. 측정 영향

    • 사용자 여정에 대한 가시성 감소
    • 사용자 수준이 아닌 캠페인 수준의 통찰력
    • 제한된 설치 후 이벤트 추적
    • 인수를 LTV에 연결하는 데 있어서의 과제

Android용 Google 개인정보 보호 샌드박스

Google의 개인정보 보호에 대한 접근 방식이 진화함에 따라 Android 측정 방식도 변화하고 있습니다.

  1. 주요 구성 요소

    • 속성 보고 API
    • 관심 기반 타겟팅을 대체하는 주제 API
    • 온디바이스 경매를 위한 FLEDGE
    • 더 큰 사용자 제어를 위한 SDK 런타임

  2. 예상 영향

    • GAID 가용성의 점진적인 제한
    • 집계 보고로의 전환
    • 더 많은 온디바이스 처리
    • 원시 데이터 가용성 감소

개인 정보 보호 중심 속성 전략

개인정보 보호 정책이 변경되었음에도 불구하고 효과적인 귀속을 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.

명시적인 사용자 권한을 중심으로 속성 구축:

  1. 동의 관리 구현

    • 명확하고 가치 중심적인 권한 요청
    • 세분화된 동의 옵션
    • 개인정보 보호정책 통합
    • 플랫폼 호환 동의 흐름

  2. 동의율 최적화

    • 사전 허가 교육용 스크린
    • 가치 제안의 명확성
    • 권한 요청에 대한 타이밍 최적화
    • 동의 접근 방식의 A/B 테스트

  3. 차등 측정 전략

    • 옵트인 사용자와 옵트아웃 사용자를 위한 별도의 속성 접근 방식
    • 동의한 사용자에게 최대 충실도 제공
    • 동의하지 않은 사용자를 위한 모델링 접근 방식
    • 측정 격차를 해소하기 위한 집계 분석

퍼스트 파티 데이터 전략

자체 데이터 관계 활용:

  1. 인증 구현

    • 가치 중심 로그인 인센티브
    • 점진적 프로필 구축
    • 교차 기기 인증의 이점
    • 원활한 로그인 경험

  2. 퍼스트 파티 ID 그래프

    • 자체 ID 연결 구축
    • 크로스 디바이스 커넥터로서의 이메일
    • 전화 기반 ID 옵션
    • 가구 수준 식별

  3. 고객 데이터 플랫폼 통합

    • 통합된 고객 프로필
    • 크로스 채널 ID 확인
    • 자사 데이터 활성화
    • 개인정보 보호 규정을 준수하는 데이터 거버넌스

이러한 개인 정보 보호 중심 접근 방식은 다음에서 논의된 전략과 일치합니다. 쿠키 이후 시대의 마케팅 속성: 2025년을 위한 새로운 전략.

모델링 및 머신 러닝 접근 방식

직접 측정이 제한될 경우 고급 모델링을 통해 다음과 같은 대안을 얻을 수 있습니다.

앱을 위한 미디어 믹스 모델링

집계된 데이터 패턴 활용:

  1. 구현 접근 방식

    • 채널 수준 지출 및 결과 상관 관계
    • 외부 요인 통제
    • 플랫폼별 모델링
    • 지리적 변화 분석

  2. 주요 응용 분야

    • 전략적 예산 배분
    • 교차 채널 영향 평가
    • 증분성 추정
    • 장기 추세 분석

전환 모델링

사용 가능한 신호를 사용하여 누락된 데이터를 예측합니다.

  1. 기술 구현

    • 머신러닝 모델 개발
    • 과거 전체 신호 데이터에 대한 훈련
    • 사용 가능한 신호로부터의 기능 엔지니어링
    • 지속적인 모델 개선

  2. 개인정보 보호 규정 준수 애플리케이션

    • 코호트 수준에서 집계된 예측
    • 가능한 경우 장치 내 계산
    • 개인정보 보호 제약이 있는 서버 측 모델링
    • 직접 측정을 통한 결합 모델링

이러한 고급 접근 방식은 변화하는 개인정보 보호 요구 사항을 준수하는 동시에 귀속 효과를 유지하는 데 도움이 됩니다.

다양한 비즈니스 모델을 위한 모바일 앱 속성

귀속 전략은 특정 앱 비즈니스 모델에 맞게 조정되어야 합니다.

게임 앱

모바일 게임에는 전문적인 귀속 접근 방식이 필요합니다.

주요 귀속 지점

  1. 기본 지표

    • 설치 품질(조기 유지)
    • 튜토리얼 완료율
    • 1/7/28일 보존
    • 앱 내 구매 전환
    • 사용자당 광고 수익

  2. 고급 측정

    • 플레이어 진행 패턴
    • 소셜 공유 속성
    • 경쟁 이벤트 참여
    • 장기 플레이어 가치 모델링
    • 재참여 캠페인 효과

구현 전략

  • 플레이어 참여 및 유지의 초기 신호에 집중하세요
  • 1분, 1시간, 1일차 품질 지표 구현
  • 광고 수익 귀속을 사용자 획득에 연결
  • 지불자 전환 예측 모델 개발
  • 장르별 벤치마크 비교 구현

구독 앱

구독 기반 비즈니스에는 장기적인 귀속에 대한 집중이 필요합니다.

주요 귀속 지점

  1. 기본 지표

    • 시험 시작 귀속
    • 구독 전환
    • 첫 번째 갱신 이정표
    • 장기 보존
    • 업그레이드/교차 판매 동작

  2. 고급 측정

    • 콘텐츠 참여와 보존의 상관관계
    • 기능 사용으로 인한 갱신 영향
    • 인수 소스별 가격 민감도
    • Winback 캠페인 귀속
    • 채널별 고객 생애 가치

구현 전략

  • 구독 기간과 일치하도록 속성 창을 확장합니다.
  • 채널별 회수 기간 분석 구현
  • 인수 소스별 예측 LTV 모델 생성
  • 사용자 확보에 있어 양보다 질에 집중하세요
  • 인수와 함께 속성 유지 마케팅

전자상거래 및 소매 앱

쇼핑 앱에는 구매 행동과 연결되는 속성이 필요합니다.

주요 귀속 지점

  1. 기본 지표

    • 첫 번째 제품 보기
    • 장바구니에 담기 작업
    • 첫 구매 완료
    • 평균 주문 가치(AOV)
    • 구매 빈도

  2. 고급 측정

    • 계절별 구매 패턴 분석
    • 인수 소스별 카테고리 친화도
    • 온라인-오프라인 구매 연결
    • 로열티 프로그램 등록
    • 지갑 점유율 추정

구현 전략

  • 제품 발견을 인수 소스에 연결
  • 마케팅 채널별 장바구니 분석 구현
  • 온라인과 매장 구매를 모두 속성화합니다.
  • 출처별 RFM(최근성, 빈도, 금전적) 점수 생성
  • 설치만이 아닌 증가 수익에 집중하세요

금융 서비스 앱

은행 및 금융 앱에는 고유한 속성 요구 사항이 있습니다.

주요 귀속 지점

  1. 기본 지표

    • 계정 등록
    • 본인 확인 완료
    • 첫 번째 거래/활동
    • 반복되는 참여 패턴
    • 제품 도입 순서

  2. 고급 측정

    • 예금/투자 귀속
    • 교차 제품 채택
    • 기능 사용 깊이
    • 고객 수익성
    • 출처별 사기/위험 상관관계

구현 전략

  • 고부가가치 고객 확보에 집중
  • 재무적 결정 일정에 맞춰 귀속 창을 확장합니다.
  • 귀속 시 엄격한 사기 방지를 구현합니다.
  • 고객 생애 가치 기반 속성
  • 디지털 활동을 재무 성과에 연결

특정 비즈니스 모델에 맞춰 속성 전략을 맞춤화함으로써 모바일 마케터는 일반적인 설치 지표가 아닌 비즈니스 성공을 실제로 좌우하는 지표에 집중할 수 있습니다.

사례 연구: 모바일 어트리뷰션 성공 사례

게임 회사, 사용자 확보 효율성 혁신

회사 프로필: 캐주얼 게임 포트폴리오를 보유한 중견 모바일 게임 개발사

귀속 챌린지: 회사는 사용자 획득 비용을 플레이어 생애 가치와 연결하는 데 어려움을 겪었고, 이로 인해 비효율적인 마케팅 지출과 낮은 ROI 캠페인이 발생했습니다.

해결책:

  1. 모든 인수 채널에 걸쳐 포괄적인 모바일 속성을 구현했습니다.
  2. D1 및 D7 동작을 기반으로 고급 LTV 예측 모델을 생성했습니다.
  3. 180일 회수 기간을 포함하는 채널별 ROI 분석 개발
  4. 초기 품질 신호를 기반으로 실시간 최적화 구축

결과:

  • 유사한 인수 비용에도 불구하고 특정 광고 네트워크의 사용자가 3.5배 더 높은 수익률을 올린 것으로 확인되었습니다.
  • 더 높은 가치의 플레이어를 끌어들이는 특정 창의적 접근 방식을 발견했습니다.
  • 성장을 유지하면서 전체 사용자 획득 비용을 42%만큼 절감했습니다.
  • 더 나은 타겟팅을 통해 플레이어 LTV가 28% 증가했습니다.
  • 가장 높은 성과를 내는 채널과 캠페인에 65%의 예산을 할당했습니다.

핵심 학습: "모든 캠페인을 설치당 비용(CPI)으로 평가했는데, 그 결과 수익화되지 않은 많은 사용자를 확보하게 되었습니다."라고 UA 매니저는 설명했습니다. "LTV와 연계된 적절한 기여 분석 덕분에 접근 방식이 완전히 달라졌습니다. 이제 장기적인 가치를 창출하는 사용자에게 더 많은 비용을 기꺼이 지불하고 있습니다."

구독 서비스로 체험 전환 최적화

회사 프로필: 월간 활성 사용자 30만 명을 보유한 콘텐츠 구독 앱

귀속 챌린지: 회사는 가장 높은 유지율과 생애 가치를 지닌 구독자를 유치하는 사용자 획득 채널과 빠르게 이탈하는 체험 사용자를 유치하는 사용자 획득 채널이 무엇인지 파악하는 데 어려움을 겪었습니다.

해결책:

  1. 획득 소스를 구독 이벤트에 연결하는 속성을 구현했습니다.
  2. 채널별 3/6/12개월 유지율을 추적하는 코호트 분석 생성
  3. 초기 참여 신호를 기반으로 예측 전환 모델 개발
  4. 웹 및 앱 구독에 대한 크로스 채널 귀속을 구현했습니다.

결과:

  • 소셜 미디어 캠페인을 통해 체험 시작이 2배 더 많았지만 유료 전환은 50%만큼 낮았다는 사실을 발견했습니다.
  • 조기 참여 시 장기 보존을 예측하는 특정 콘텐츠 범주를 식별했습니다.
  • 6개월 유지율이 40% 더 높은 사용자를 제공하는 채널로 예산을 전환했습니다.
  • 더 나은 타겟팅 및 온보딩을 통해 구독 전환율이 35% 증가했습니다.
  • 품질은 유지하면서 가입자 획득 비용을 28% 절감

핵심 학습: "구독 사업의 시작은 설치에 불과합니다."라고 CMO는 말했습니다. "구독 라이프사이클 전체에 걸쳐 고객 확보를 연결하는 속성 분석 결과, 가장 좋아 보이는 채널들이 진정한 고객 가치 측면에서는 실제로는 최악의 채널이었다는 사실이 드러났습니다."

소매 앱, 디지털과 물리적 구매를 연결

회사 프로필: 전자상거래와 500개 이상의 오프라인 매장을 모두 갖춘 전국 소매업체

귀속 챌린지: 해당 회사는 모바일 앱 마케팅을 매장 구매와 연결하지 못해, 상당한 직접 매출을 창출하는 캠페인의 가치를 과소평가했습니다.

해결책:

  1. 모바일 앱을 로열티 프로그램에 연결하는 크로스 채널 속성을 구현했습니다.
  2. 판매 시점에서 추적 가능한 앱 캠페인에서 고유한 프로모션 코드를 생성했습니다.
  3. 앱 캠페인으로 인한 매장 방문을 측정하기 위해 위치 분석을 배포했습니다.
  4. 앱, 웹 및 매장 구매 전반에 걸쳐 통합된 고객 뷰 구축

결과:

  • 발견된 모바일 앱 사용자는 앱을 사용하지 않는 고객보다 매장에서 2.4배 더 많은 돈을 썼습니다.
  • 특정 앱 캠페인이 주로 앱 내 구매보다는 매장 내 구매를 유도한다는 사실을 확인했습니다.
  • 165%로 앱 마케팅에 대한 매장 수익 기여도 증가
  • 47%로 전반적인 마케팅 ROI 측정이 개선되었습니다.
  • 실제 매장 근처에 있는 앱 사용자를 위한 전문 캠페인을 만들어 보행자 수를 28% 증가시켰습니다.

핵심 학습: "매장 구매와 앱 마케팅을 연결하지 못해서 앱 마케팅을 너무 낮게 평가하고 있었습니다."라고 디지털 마케팅 이사는 설명했습니다. "적절한 크로스채널 어트리뷰션을 구현한 후, 앱이 예상보다 훨씬 더 많은 수익을 창출하고 있다는 것을 알게 되었고, 모바일 전략이 완전히 바뀌었습니다."

효과적인 앱 속성 구현: 실용적인 로드맵

모바일 앱 속성을 구현하거나 개선하려는 조직의 경우, 이 단계적 접근 방식은 실용적인 로드맵을 제공합니다.

1단계: 기초 구축(1~2개월)

귀속 전략 개발

  • 주요 비즈니스 지표 및 KPI 정의
  • 사용자 여정과 전환 지점을 완벽하게 매핑합니다.
  • 적절한 귀속 창을 선택하세요
  • 개인정보 보호 준수 전략 개발
  • 보고 요구 사항 결정

기술 구현 계획

  • 귀속 파트너 평가 및 선택
  • SDK 구현 계획 생성
  • 이벤트 추적 분류법 정의
  • QA 및 테스트 접근 방식 개발
  • 기술 문서 작성

2단계: 핵심 구현(2~3개월)

기술 배포

  • 속성 SDK 구현
  • 전환 이벤트 구성
  • 딥링킹 인프라 구축
  • 데이터웨어하우스 연결 설정
  • 기본 보고 대시보드 만들기

채널 통합

  • 유료 미디어 소스 연결
  • 유기적 속성 구현
  • 크로스 플랫폼 추적 구성
  • 웹-앱 측정 설정
  • 데이터 검증 프로세스 구축

3단계: 귀인 강화(3개월 이상)

고급 측정 구현

  • LTV 귀속 모델 개발
  • 크로스 디바이스 추적 구현
  • 증분성 측정 프레임워크 생성
  • 재참여 속성 설정
  • 고급 ROI 분석 구축

최적화 및 확장

  • 실시간 최적화 워크플로 구현
  • 예측 모델링 기능 생성
  • 자동화된 보고 설정
  • 지속적인 테스트 프레임워크 개발
  • 포트폴리오 수준의 속성 통찰력 구축

전문가 관점: 모바일 어트리뷰션 모범 사례

업계 리더들이 효과적인 모바일 앱 속성에 대한 통찰력을 공유합니다.

기술 구현뿐만 아니라 비즈니스 결과에 집중

"모바일 어트리뷰션에서 가장 흔한 실수는 비즈니스 성과와 연결되지 않고 기술 구현에만 집중하는 것입니다."라고 주요 구독 앱의 모바일 성장 책임자인 사라 존슨은 조언합니다. "핵심 비즈니스 질문에 대한 답을 제시하지 않는 완벽한 어트리뷰션은 무의미합니다. 어떤 결정을 내려야 할지 정의한 후, 구체적인 질문에 대한 답을 제공하는 어트리뷰션을 구축하는 것부터 시작하세요."

지속적인 변화에 대비하세요

주요 모바일 마케팅 플랫폼(MMP)의 어트리뷰션 전문가인 데이비드 첸은 "모바일 어트리뷰션은 플랫폼 변화와 개인정보 보호 규정으로 인해 끊임없이 진화하고 있습니다."라고 말합니다. "어트리뷰션 접근 방식에 유연성을 더하고 정기적으로 적응해야 합니다. 성공하는 조직은 현재의 환경에 최적화하는 대신, 미래의 변화에 휘둘리지 않고 측정 탄력성을 구축하는 조직입니다."

개인정보 보호와 측정의 균형

모바일 개인 정보 보호 컨설턴트인 마이클 윌리엄스는 "모바일 어트리뷰션의 미래는 개인 정보 보호와 측정 간의 균형에 따라 결정될 것입니다."라고 설명합니다. "사용자의 선택을 존중하면서도 필요한 인사이트를 제공하는 동의 중심 측정 프레임워크를 구축하세요. 이는 단순한 규정 준수가 아니라, 점점 더 개인 정보 보호가 중요해지는 세상에서 살아남을 수 있는 지속 가능한 어트리뷰션을 구축하는 것입니다."

속성을 작업에 연결

한 게임 회사의 모바일 마케팅 디렉터인 에밀리 로드리게스는 "어트리뷰션 인사이트는 액션을 이끌어낼 때만 가치가 있습니다."라고 강조합니다. "어트리뷰션 데이터를 마케팅 의사 결정에 반영하는 명확한 프로세스를 구축하세요. 예산 재분배, 광고 소재 최적화, 잠재고객 세분화 등 어떤 방식이든 마찬가지입니다. 어트리뷰션의 ROI는 측정 자체가 아니라 이를 통해 실현되는 최적화에서 비롯됩니다."

자주 묻는 질문

iOS 14.5+는 모바일 앱 속성에 어떤 영향을 미쳤나요?

Apple의 앱 추적 투명성(ATT) 프레임워크는 여러 측면에서 iOS 어트리뷰션을 근본적으로 변화시켰습니다. (1) IDFA는 이제 명시적으로 동의한 사용자에게만 제공되며, 일반적인 옵트인 비율은 25~40%입니다. (2) SKAdNetwork는 동의하지 않는 사용자에게 주요 어트리뷰션 방식으로 자리 잡았으며, 제한적이고 집계되며 지연된 전환 데이터를 제공합니다. (3) 확률적 어트리뷰션 기법은 Apple의 정책으로 인해 점점 더 제한되고 있습니다. (4) 캠페인 측정 세분성은 크게 감소하여 사용자 수준 인사이트가 아닌 캠페인 수준으로 제한되는 경우가 많습니다. 이제 성공적인 어트리뷰션 전략은 여러 접근 방식을 결합합니다. 가치 중심의 옵트인 흐름을 통해 동의율을 극대화하고, SKAdNetwork의 한계에도 불구하고 그 기능을 최대한 활용하고, 더욱 정교한 모델링을 구현하여 측정 차이를 메우고, 전반적인 캠페인 효과를 검증하기 위해 증분성 테스트를 더욱 중시합니다.

모바일 앱에 대한 결정적 귀속과 확률적 귀속의 차이점은 무엇입니까?

결정적 어트리뷰션은 기기 ID(IDFA, GAID) 또는 인증된 사용자 정보(이메일, 전화번호, 계정 ID)와 같은 영구 식별자를 통해 사용자를 확실하게 식별하는 데 의존합니다. 이러한 접근 방식은 높은 정확도를 제공하지만 개인정보 보호 규정 및 플랫폼 정책으로 인해 점점 더 제한되고 있습니다. 확률적 어트리뷰션은 통계적 방법을 사용하여 직접적인 식별자 없이 터치포인트 간의 연결을 추론하고, 기기 특성, 행동 및 타이밍 패턴을 분석하여 일치 가능성이 높은 항목을 생성합니다. 결정적 방법보다 정확도는 낮지만(일반적으로 80~90% 정확도, 결정적 방법의 경우 95% 이상), 개인정보 보호 변화로 인해 직접 식별이 제한됨에 따라 확률적 어트리뷰션의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 현재 대부분의 효과적인 모바일 어트리뷰션 전략은 하이브리드 방식을 사용합니다. 즉, 가능하고 허용되는 경우 결정적 방법을 사용하고, 필요한 경우 확률적 기법을 보완하며, 개인정보 보호를 준수하는 측정을 위해 플랫폼에서 제공하는 어트리뷰션 API(예: SKAdNetwork)를 활용하는 것입니다.

사용자가 유기적 채널을 통해 앱을 발견하는 경우 ROI를 어떻게 측정합니까?

유기적 앱 발견에 대한 ROI를 측정하려면 몇 가지 전문적인 접근 방식이 필요합니다. (1) 앱 스토어 검색에서 인지도 캠페인의 영향을 정량화하기 위해 브랜드 검색 측정을 구현합니다. (2) 지역 실험 또는 보류 그룹을 통한 증분성 테스트를 통해 광범위한 마케팅 활동이 유기적 획득을 어떻게 촉진하는지 측정합니다. (3) 온보딩 중에 "어떻게 저희를 알게 되셨나요?"라는 구조화된 응답 옵션을 포함하는 설문조사를 배포합니다. (4) 앱 스토어 최적화(ASO) 성과를 분석하여 카테고리 순위 개선을 유기적 설치 증가와 연결합니다. (5) 고유한 추적 기능을 갖춘 추천 프로그램을 통해 앱 추천 및 입소문에 대한 적절한 기여도를 구현합니다. 핵심은 "유기적"이라는 것이 "무료" 또는 "측정 불가능"을 의미하는 것이 아니라 유료 채널과는 다른 기여도 접근 방식이 필요하다는 것을 인식하는 것입니다. 이러한 전략을 구현하면 마케팅 활동을 유기적 발견과 연결하고 전체 획득 믹스에서 더욱 정확한 ROI를 계산할 수 있습니다.