10월 말 Apple은 iOS 16.1과 함께 SKAN 4.0을 깜짝 출시 했습니다. 그 이후로 빼어난 마케터들은 앞다퉈 모든 변경 사항 을 완전히 이용하기 위해 무엇이 필요한지를 이해하려 노력했습니다. 모바일 마케터들에게 희소식은 기술 파트너(예를 들어Branch 와 사용중인 광고 네트워크)가 여러분을 대신하여 대부분의 변경 사항을 구현할 책임이 있기 때문에, 대체로는 변경 사항의 전체 범위를 이해할 필요가 없다는 것입니다.
그러나 마케터로서 당신은 여전히 준비하고 있어야 합니다. 이 아티클의 목적은 모바일 마케팅 담당자가 현재 SKAN 4.0의 변경 사항을 활용하고 향후 iOS 마케팅 활동을 최적화할 수 있는 방법에 대한 추가적 설명을 제공하는 것입니다.
요약
1. 배경: iOS 개인 정보 변경 사항(iOS 14.5+)은 캠페인을 개별 사용자와 연결하는 기능을 대부분 제거하여 캠페인의 성과 추적을 어렵게 만듭니다. SKAN 3.0의 효율성을 높이기 위해 마케팅 담당자는 지출을 통합하여 개인 정보 보호 임계값을 충족하고 더 나은 캠페인 성과의 시그널을 확보하고 있습니다.
2. SKAN은 익명화된 유저 성과를 캠페인 정보와 연결해서 볼 수 있도록, 하나의 “전환 값(conversion value)”을 하나의 포스트 인스톨 이벤트와 엮을 수 있도록 허용하고 있습니다. SKAN 4.0은 정해진 기간 동안 최대 3개의 이벤트를 허용합니다.
3. 모바일 앱 마케터는 전환 값을 할당하고 전송 시점을 선택할 책임이 있습니다. 이것이 사용자 성과를 마케팅 캠페인에 연결하는 유일한 방법입니다.
4. 마케터는 이번 애플의 조치 를 미루어, 유저의 인앱 활동 측정에 대해 다음 사항을 잘 고민해보아야 합니다. (1) 유저가 앱을 설치한 후 2일 이내에 발생시키는 인앱 활동에 대해 최대 64개의 값 중 하나를 할당해야 합니다. 또는 (2) 유저가 앱 설치 후 2일, 앱 설치 후 3~7일, 앱 설치 후 8~35일 내에 발생시키는 인앱 활동에 대해 각각 세 가지의 버킷(낮음/중간/높음) 중 하나의 값을 할당해야 합니다.
5. 앞으로를 계획할 때 마케터는 설치 이후 어떻게 하면 최대한 빨리 유저 성과를 정교하게 예측할 수 있을지, 장기간의 유저 행동 데이터로 어떻게 이 인사이트를 개선해나갈지 고민해야 합니다.
이전 버전의 SKAN에서 얻은 교훈
SKAN 구 버전은 현재 어떤 모습인지 되짚어 봅시다. 요약하자면, Apple의 개인 정보 보호 정책이 발효되면서 마케터는 마케팅 성과를 유저 레벨로 측정하기 어렵게 됐습니다. 그 대신 SKAN 프레임워크는 캠페인의 어트리뷰션 성과에 대해 익명화되고 합산된 값으로 데이터 시그널을 보내줍니다. 이런 경우 대부분, 애드 네트워크나 측정 플랫폼(예를 들면, Branch)은 이런 복잡한 업무를 광고주 대신 간소화해드림으로써, 마케터가 캠페인의 앱 인스톨 성과를 측정하고 추적할 수 있도록 돕습니다. 그러나 여전히 모바일 마케터가 마케팅 성과 측정의 효율성을 향상시키기 위해 직접 관리해야 하는 항목도 있습니다.
개인 정보 임계값(privacy threshold) 관리
SKAN 구 버전에서는 특정 캠페인이 최소 설치 수를 확보하지 못할 경우 제한된 양의 데이터만을 돌려받게 됩니다. 이것이 Apple의 개인 정보 보호 임계값입니다. 경험적으로 볼 때 일일 설치 수 88회 미만인 캠페인의 경우 SKAN 2.0-3.0 버전에서 유저 성과 데이터를 받을 수 없습니다. (참고: 이 수치는 계속 유동적이며 논쟁의 소지가 있습니다.) 그 결과 많은 광고주가 통합 마케팅 지출 을 통해 캠페인 수를 줄여 SKAN 설치 측정의 밀도와 정확도를 높이고 있습니다.
전환 값 이벤트 매핑
SKAN 2는 또한 사용자 성과 지표를 광고 네트워크로 다시 보내는 데 사용되는 “전환 값” 이벤트의 개념을 도입했습니다. 이는 SKAN에서 전환 값이 설치를 넘어 캠페인 성과를 측정하는 유일한 방법이기 때문에 중요합니다. 전환 값은 SKAN 보고에 포함된 SKAN 2.0-3.0에서 최대 64개의 개별 값으로 표현되는 인앱 생성 이벤트입니다. 이벤트는 이상적으로 24시간 동안 관찰된 예상/획득 사용자 수익을 나타냅니다. 기여도와 광고 네트워크가 구매 행동을 안내하는 데 유용합니다. 24시간은 엄격하고 빠른 규칙이 아닙니다. 대신 데이터를 신속하게 전달하는 것이 모범 사례가 되었습니다. 오늘날 이러한 전환 가치는 단순 추적 이벤트, 최종 LTV의 모델링된 추정치 또는 성공을 위한 벤치마크 역할을 하는 처음 24시간 내의 수익을 나타냅니다.
Branch 대시보드를 사용하면 인앱 이벤트에 매출 범위를 할당하여 SKAN 전환 값에 매칭시킬 수 있습니다. Branch 대시보드 및 신규 SKAN 4.0은 대략적인 전환 값(coarse-conversion value) 매핑, 앵커링 및 잠금 기능을 포함하여 함께 지원합니다.
업계 벤치마크: Branch 고객은 평균적으로 SKAN 3.0에서 6.2개의 이벤트로 전환 값을 설정합니다.
유저와 연관지을 매출이 없는 브랜드의 경우 유저의 가치를 직접 측정하는 대신 앱 내 특정(등록, 가입 등) KPI 또는 특정 이벤트 값을 사용합니다. 즉, 전환 값을 보내지 않는 광고주는 종종 있습니다. 단순히 설치 수를 측정하여 캠페인 성공 여부의 지표로 삼는 경우는 흔한 편입니다.
SKAN 4.0 및 전환 값
SKAN 4.0에서 전환 값은 여전히 설치 이상의 마케팅 성과를 측정할 수 있는 유일한 방법입니다.
전환 값은 앱에서 SKAN 프레임워크로 전송되는 이벤트입니다. 개인 정보 임계값에 도달하면 이 전환 값이 해당 캠페인에 리포팅됩니다. 이를 통해 제한적으로나마 캠페인에서 유저의 가치를 할당하고 집계할 수 있는 기회가 생기게 됩니다. 전환 값 설정은 대다수의 모바일 마케터에게 iOS 마케팅 효과를 측정하기 위한 가장 중요한 작업이 될 것입니다. 따라서 이를 준비하는 데 많은 시간을 할애해야 합니다.
SKAN 4.0은 복잡합니다. 또한 이전 버전의 프레임워크와는 달라진 측정 패러다임을 제시합니다. 좋든 나쁘든, 광고 업계에서 널리 채택되려면 어느정도의 시간이 걸릴 것입니다. 즉, 단기적으로는 업계 대다수가 새로 추가된 기능을 제대로 활용하기 어려울 것입니다.
그러면, 어떻게 해야 할까요? 당장 복잡하게 생각할 필요가 없습니다. 저희는 두 가지 방법을 권합니다. 당장 할 수 있는 것은 무엇인지, 앞으로를 더 정교하게 준비할 방법은 무엇인지 생각해보는 것입니다.
_기억하세요_ _이 아티클의 목표는 여러분에게 SKAN 4.0 프레임워크 내의 모든 변경 사항- 여기 에서 확인 가능합니다-을 이해시키려는 것이 아닙니다. 이번 변경사항을 어떻게 하면 최대한 활용하면서 빠르게 준비할 수 있을지, 당장 실행할 수 있는 인사이트와 그 예시를 드리는 것입니다.
당장 할 수 있는 것
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1\. 낮음/중간/높음 값을 사용자에게 어떻게 할당할지 결정하기
SKAN 4.0은 이제 세 단계의 기간동안 유저로부터 높음/중간/낮음 데이터 값을 수신할 수 있습니다. 어떤 유저 이벤트를 어떤 유저 그룹에 포함시킬 것인지 선택해야 합니다. 이 그룹은 캠페인이 64개의 전환값 전체를 받아올 수 있을 만큼 충분한 티어를 달성하지 못한 경우에도 광고 운영 초반부터 캠페인 성공여부에 대해 충분한 피드백을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이 세 가지 값을 마치 캠페인 효과를 나타내는 신호등처럼 생각하면 이해하기 쉽습니다.
- 녹색 은 값이 높은 사용자를 나타내며, 캠페인 지속 운영을 고려할 만 합니다.
- 노란색 은 중간 범위 값으로, 캠페인 운영에 주의해야 합니다.
- 빨간색 은 저조한 성과를 나타내며 이 캠페인 운영 중단을 고려할 만 합니다.
기본 설정 vs. 전환 값 고정(Anchoring) vs. 전환 값 잠금(Locking)
이전 버전의 SKAN은 전환 값을 낮추는 것을 허용하지 않았습니다. 사용자에게 높은 값이 할당된 경우에 이후에 여기에 더 낮은 값을 할당할 수 없습니다. SKAN 4.0에서는 전환 값을 낮출 수 있습니다. 그리고 이는 문제의 소지가 있습니다. 사용자가 높은 값의 이벤트 진행 이후에 낮은 값의 이벤트를 진행하면 잘못 분류될 수 있습니다.
SKAN 4.0 환경으로 업그레이드되면서 발생할 수 있는 이러한 문제를 방지하기 위해 Branch는 고객이 전환 값을 고정(Anchoring) 하도록 허용할 것입니다. 이전 버전의 SKAN에 있는 “전환 값 증가만 허용(increase only)” 기능과 유사하게, 전환 값 고정 기능은 사용자가 SKAN 4.0에서 전환 값을 할당받았을 때 실수로 다시 낮추지 않도록 합니다.
참고: 고정(Anchoring) 은 SKAN 4.0에 새로 포함된 전환 값 잠금(Locking) 기능과 다릅니다.
SKAN 4.0의 기본(Default) 전환 값을 사용하면 포스트백 기간 종료시의 전환 값을 받게 됩니다.
전환 값 잠금(Locking)은 포스트백을 즉시 전송합니다. 이는 사용자가 측정 기간(window) 내에서 좀처럼 더 큰 전환 값이 발생하지 않을 때에는 유용하지만, 유저가 훨씬 더 높은 값의 이벤트를 발생시킬지 충분히 지켜보려 할 때에는 도움이 되지 않습니다. 고정 과 잠금 을 조합하면 SKAN 프레임워크 내에서 최대한 유연하게 캠페인을 집행할 수 있습니다.
더 큰 임계값을 충족하게 되면(Meta는 이전 버전의 SKAN에 대해 매일 88개의 설치를 제안하지만 새로운 SKAN 4.0 임계값은 아직 알려지지 않음) 첫 번째 전환 값을 대략적인 세 가지 값에서, 세분화된 64개의 유니크한 전환 값으로 확장할 수 있습니다. 이는 이전 버전의 SKAN과 동일하며 대략적인 낮음/중간/높음 그룹보다 유저 성과를 측정하는 훨씬 세분화된 방법입니다. 완벽하게 진행하려면 세분화 값은 수익 버킷 (pLTV(최종 예측 고객 생애 가치)) 혹은 대체 벤치마킹 수익을 바탕으로 실제 사용자 수익에 최대한 근접한 값을 선택합니다.
포스트백 티어를 할당할 때에 알아야 할, 중요하지만 미세한 차이: 전환 값은 인스톨 시에 할당되므로, 이후의 리텐션이나 유저 이탈 성과가 세분화 수준에 부정적 영향을 미치지는 않습니다.
앞으로 준비할 것
1\. 유저의 장기 성과를 높은 신뢰도와 정확도로 예측하는 방법에 대해 최대한 빨리 생각해보기
장기적인 유저 가치를 예측할 때에는 유저가 가장 원하는 최종 니즈가 무엇인지부터 생각해보는게 도움이 됩니다. 대부분의 앱은 네 가지 분류 중 하나에 속합니다. 초기 유저 가치를 예측하기 위해서는, 먼저 앱이 다음 분류 중 어떤 것에 속하는지 살펴보는 것이 좋습니다.
- 유저 가치가 확연히 드러나는 앱: 이런 앱은 이해하기 가장 쉽습니다. 가치가 가장 높은 사용자를 추적하고, 곧바로 고유 사용자 가치를 추적할 수 있습니다. 이러한 앱에는 일반적으로 엔드유저로부터 수익을 창출하는 소액 결제가 반복됩니다. 광고로 수익을 창출하는 앱이 여기에 속합니다.
- 유저의 참여가 점진적인 앱: 이 분류에 속하는 앱은 리텐션과 지속적인 사용자 인게이지먼트가 목표입니다. 이런 앱에는 측정 가능한 엔드유저 LTV가 있을 수도 있고 또 없을 수도 있지만, 앱 내에서 지속적이고 반복적인 행동이 있는지에 따라 유저를 성공적으로 모객한 것인지 측정할 수 있습니다. 예: 뉴스, 오디오, 미디어/콘텐츠, 게임 앱
- 뚜렷한 전환이 있는 앱: 이런 앱에는 단 하나의 인앱 수익화 단계로 이어지는 참여 데이터가 있기 마련입니다. 이 분류에 속하는 앱 대부분은 사용자 여정에 초점을 맞추어 하나의 주요 유료 “전환”으로 유저를 유도하는 구독 형태의 앱입니다. 이는 “전환”이 비교적 뚜렷한 금전적 성과이며, 일반적으로 엔드유저의 의도를 보다 명확히 측정할 수 있기 때문에 중요합니다.
- 유저의 참여 + 유저의 가치가 결합된 앱: 아마 가장 복잡한 분류일 것입니다. 이 분류에 속하는 앱은 전환을 발생시키기 위해 노력합니다. 그러나 구독과는 다르게 전환으로부터 다양한 수익을 창출합니다. 여기에 속하는 가장 좋은 예는 이커머스 앱입니다. 모든 유저가 구매까지 이르지는 않을지 몰라도, 그 이전 지표(살펴본 상품, 장바구니에 추가한 상품)를 추적하야 전환을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 심지어 전환조차도 그 가치가 유동적일 수 있습니다.
처음에는 설치 후 이틀 이내에 장기적 유저 성과를 추론하는 것이 비현실적으로 보일 수 있습니다. 하지만 이것은 꼭 고려하세요. 대부분의 광고주 모델에서 비록 정확하더라도 뒤늦게 얻는 시그널보다, 덜 정확하더라도 하루 빨리 얻어내는 시그널이 더 중요합니다.
그리고 이 기준을 기억하세요. 개인정보 보호 정책 강화 이후에는 캠페인의 장기적 성공여부를 하루 빨리 파악할 수록, 광고를 더 효과적으로 운영할 수 있게 됩니다. 초기의 이벤트가 이후 모객 성공과 어떻게 관련되었는지 파악해내는 것이, 가장 적절한 이벤트를 선택하는 열쇠가 될 것입니다.
개념적으로 가장 쉬운 예는 바로 구독 앱입니다. 무료 평가판을 선택한 사용자의 20%가 구독으로 전환합니다. 따라서 무료 평가판의 상대적 가치는 구독 가격의 20%입니다. 이 앱은 점진적인 인게이지먼트를 추구하는 앱이므로 평균적인 사용자는 첫날에 앱에서 7.5분을 사용하며, 첫날에 15분을 사용하는 사용자는 평균의 두 배이므로, 이러한 사용자의 가치를 유추하면 평균 LTV의 두 배입니다.
위의 내용은 자신감있게 신뢰할 수 있는 수치를 바탕으로 장기적인 성공을 예측할 수 있는 초기 지표의 점진적 범주를 어떻게 분류하는지에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 각 앱에는 고유한 특정 결과가 있으며, 오늘날 이러한 추론을 수행할 책임은 앱 개발사에게 있습니다. 그러나 이러한 상관 관계를 판단할 수 있는 마케터는 마케팅 효과를 측정하는 데 탁월함을 보일 것입니다.
2\. 초기 예측값을 보완할 후반 단계의 시그널을 결정하기
새롭게 제공되는 전환 추적 기간을 통해, 시간이 경과함에 따라 변화하는 사용자 가치를 측정할 수 있습니다. 이는 SKAN이 단일 유저로부터 여러 전환 가치를 허용하는 최초의 사례입니다. 단기적으로 대부분의 모바일 마케터가 이를 제대로 활용하긴 어렵습니다. 그러나 마케터는 앞으로 대략적인(coarse-grained) 이벤트를 사용하여 초기 예측을 어떻게 더 정교하게 만들지를 생각해야 합니다.
유저를 측정할 수 있는 기회는 단 한 번뿐이므로 유저를 낮은 티어로 묶을 수 있습니다. 아래 예에서 처음 이틀 동안 단 하나의 아이템을 확인한 경우 “가치가 낮은 사용자”로 분류합니다.
그러나 시간과 기회가 주어지면 이 사용자의 가치가 높아질 수 있습니다. 추후의 성과 변화를 고려하고 측정해야 이 사용자를 더 높은 티어로 “승격”시킬 수 있습니다.
복잡하게도, 그러나 동시에 새로운 시그널을 받을 가능성이 증가하면서, 나중에 더 높은 티어로 승격된 사용자는 빨리 승격한 사용자와 비슷한 성과를 보이지 않을 수 있습니다. 이에 마케터는 사용자의 전 기간 동안의 행동이 어떻게 그 사용자의 전반적인 성과를 변화시키는지 이해하고 싶을 것입니다.
다음은 다양한 앱 유형에 따른 후반 단계의 대략적 전환 값(coarse-conversion value)의 예시입니다.
만약 이벤트가 되돌아 오지 않으면 초기 최소 설치량에 도달하지 않았거나 사용자가 해당 기간 내에 앱으로 다시 돌아오지 않은 것입니다.
기억하세요: ATT 사용 트래픽의 경우, 앱 설치 이후의 캠페인 성과를 측정할 수 있는 유일한 방법은 전환 값입니다. 이 값은 Branch 대시보드에 합산되며 캠페인의 “수익”을 측정하는 데 도움이 되며, 매체 바잉 성과를 측정할 수 있습니다.
그럼 이제 어떻게 해야 할까요?
다행히도 Branch가 복잡한 SKAN 4.0을 간소화시켜놓았습니다. 물론 마케터가 곧장 조치를 취해서 SKAN의 개선 사항을 단기간 내에 활용할 수 있는 방법도 있습니다.
1. 유저에게 낮음/중간/높음 값을 어떻게 할당할지 결정합니다.
2. 유저의 앱 설치 후 이틀 이내에 사용자 가치(최대 64개의 값)를 가장 효과적으로 표현할 수 있는 방법을 결정합니다.
그리고, 앞으로를 준비하기 위해서는 아래를 참고하세요.
1. 가능한 한 빨리 유저의 장기적인 성과를 신뢰할 수 있으면서도 정확하게 예측할 수 있는 방법을 고민하세요.
2. 초기 예측값을 정교화할 수 있는 후반 단계 시그널을 결정합니다.
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Branch는 업계 최고의 모바일 링크 및 측정 플랫폼을 제공하여 기기와 채널 전반에 걸쳐 사용자 경험과 어트리뷰션을 통합하는 솔루션을 제공합니다. 2014년부터 Adobe, BuzzFeed, Yelp 등을 포함하여 100,000개가 넘는 앱이 Branch를 선택하였으며, 전 세계 30억 명 이상의 월간 사용자에게 개선된 경험을 제공합니다. Branch에 대해 자세히 알아보기 또는 지금 영업팀에 문의.