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앱 분석 이벤트 설계를 위한 3가지 원칙



앱 분석 이벤트 연동은 꼬리표 달기

애드브릭스(adbrix) 이용의 시작은 우리 앱에 필요한 분석 이벤트를 설계하고 연동하는 것입니다. 여기서 분석 이벤트는 약관동의, 회원가입, 캐릭터 생성, 구매, 상품보기 등 앱 실행 이후의 분석 이벤트를 의미합니다. 광고 운영 관점에서는 전환값이라고 보아도 됩니다. 애드브릭스는 이러한 이벤트를 App Open Event와 구분하여, In-App Event라고 부릅니다. 본 글에서는 편의상 분석 이벤트 혹은 이벤트라고 하겠습니다.


애드브릭스 팀의 그로스 컨설턴트가 먼저 강조하지 않아도, 대부분의 애드브릭스 이용 고객사께서는 이벤트를 연동하여 더 자세한 지점까지 분석하는 것을 목표로 합니다. 단순 앱 실행 결과를 이용한 Install, DAU, Open Retention 만으로는 앱 이용자를 이해하고, 광고 운영 결과를 최적화하기 어렵다는 것을 이미 잘 알고계시기 때문이라고 생각합니다.

하지만 막상 분석 이벤트 설계를 어디서부터 시작해야 할지 막막해하시는 경우를 자주 보았습니다. 우리 앱 분석에 필요한 이벤트가 무엇인지 모르는 경우는 없다고 생각합니다. 앱 환경에서 어떤 이벤트까지 연동이 가능한지, 그리고 어떤 기준을 가지고 연동하는 것이 효율적인지 고민하는 과정이 막막함의 이유일 것입니다.


분석 이벤트는 앱 내에서 활동이 발생하는 모든 지점에 연동이 가능합니다. 그리고 분석 이벤트를 연동하는 것은 앱 이용자가 사용하는 스마트폰의 광고식별값(ADID/IDFA)에 꼬리표를 다는 것과 같은 의미입니다.

애드브릭스를 이용하여 '구매' 결과를 분석 이벤트로 연동했다면, 특정 광고식별값을 기준으로 언제 어떤 상품을 구매했는지 알 수 있습니다.


연동 수준에 따라 상품명과 주문번호, 상품 카테고리, 구매가격, 구매수량, 결제정보, 결제화폐와 같은 하위 속성들도 함께 분석이 가능합니다. 따라서 분석 이벤트를 연동한다는 것은 우리 앱을 이용하는 이용자의 디바이스에 꼬리표를 달아 데이터 분석을 위한 기초작업을 하는 것과 동일한 의미입니다.


그렇다면 우리 앱에서 발생하는 모든 이벤트를 연동해야 할까요? 불가능하지는 않겠으나 분석 편의성과 발생 비용을 생각한다면 효율적이지 않습니다. 애드브릭스의 그로스 컨설턴트가 권장하는 앱 분석 이벤트 설계 원칙은 아래와 같습니다.



앱 분석 이벤트 설계를 위한 3가지 원칙


KPI 분석에 알맞은 이벤트여야 합니다.

애드브릭스를 이용하여 분석 이벤트를 연동하는 이유는 말 그대로 "분석"을 위해서 입니다. 우리 앱에 꼭 필요한 KPI 분석에 알맞은 분석 이벤트인지 아닌지를 잘 판단해야 합니다. 여기서 KPI 분석은 광고 성과 측정과 자연유입을 포함한 앱 전체 이용자 분석을 모두 포함합니다. '구매'나 '회원 가입', '앱 푸시 수신 동의', '캐릭터 생성'과 같은 이벤트는 KPI 분석 지표로 삼기에 알맞을 것입니다. 반면 앱 내 '설정 화면 진입'이나 '내 정보보기 진입'과 같은 이벤트는 일반적으로 KPI지표로 삼지 않을 것입니다.

두 번째와 세 번째 원칙은 이 첫 번째 원칙의 연장선입니다. '우리 앱의 분석 KPI는 무엇인가'를 정확하게 정의하는 것이 이벤트 설계를 위해 가장 중요한 단계입니다.

애드브릭스의 Data Explorer에서 연동된 분석 이벤트를 선택하는 화면

광고상품 운영을 위한 포스트백 조건으로 사용할 수 있어야 합니다.

애드브릭스는 고객사가 신규실행 광고, 회원가입형 광고 등 이벤트 전환을 기준으로 하는 광고 상품이나, 리타게팅 광고 상품 등을 자유롭게 운영할 수 있도록 매체사를 대상으로 '포스트백(post-back)' 기능을 제공합니다. 매체사는 포스트백을 통해 고객사가 원하는 광고상품을 운영할 수 있습니다.

앞서 살펴본 '회원 가입'이나 '캐릭터 생성'과 같은 이벤트는 광고 진행시 일반적으로 사용하는 포스트백 조건입니다. 반면 '설정 화면 진입'을 기준으로 광고를 운영하고 그 비용을 지불하는 일은 흔하지 않을 것입니다. 내가 연동한 분석 이벤트가 광고상품을 운영할 때 과연 유효한지 판단하는 것이 중요합니다.

애드브릭스에서 이벤트 포스트백을 설정하는 화면

이벤트를 조합하여 의미 있는 코호트를 만들어 낼 수 있어야 합니다.

애드브릭스는 연동된 분석 이벤트를 이용하여 코호트 분석을 할 수 있는 'Audience Studio' 기능을 제공합니다. '지난 3개월 간 앱 실행이력은 있으나, 구매이력은 없는' 이용자 코호트를 만들어 광고 성과를 확인하거나, 리텐션, 펀널 등 분석을 수행할 수 있습니다. 만약 '구매'라는 분석 이벤트 연동이 안되어 있다면 방금 예로 들었던 코호트 그룹을 만들어내지 못할 것입니다.

앞서 분석 이벤트 연동을 꼬리표 달기라고 표현했습니다. 애드브릭스에서는 광고식별값에 달린 꼬리표 정보(구매 등..)를 자유자재로 교집합, 차집합, 합집합 하여 우리 앱에 필요한 오디언스 그룹을 자유자재로 만들 수 있습니다. 분석 이벤트 설계 시 각 이벤트를 조합하여 만들어질 코호트 결과까지 고려해야 하는 이유입니다.

애드브릭스의 Audience Studio - 연동된 이벤트를 조합하여 이용자 그룹(Cohort)를 바로 생성합니다.

이벤트 설계와 연동이 분석의 시작

정확한 분석 이벤트를 설계하고 연동하는 것은 애드브릭스를 최선의 방법으로 이용하기 위한 시작점 입니다. 광고 운영과 앱 분석을 위해 필요한 이벤트가 연동되어 있지 않다면 광고를 운영할 시점과, 분석을 통해 앱 이용성을 개선해야 하는 골든타임을 놓쳐버릴지도 모릅니다. 이벤트가 정확한 시점에 연동되어 있지 않다면, 우리는 부정확한 분석 결과를 통해 오답을 정답이라고 믿게 될 것입니다.

앱 특성에 따라 필요한 분석 이벤트는 모두 다를 것입니다. 하지만 어떠한 분석 이벤트가 되었든 위에서 살펴본 3개 원칙이 고려된다면 성공적인 설계가 가능합니다. 아무리 유용하고 강력한 애드브릭스의 분석 기능도 결국은 그로스 마케터 여러분들의 손에서 출발한 이벤트 설계가 없다면 무용지물이라는 점을 꼭 기억해야 합니다.

 

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