📌 어트리뷰션을 통해 아래와 같이 광고 성과를 측정하고, 최적화할 수 있습니다.
Step 1. 플랫폼별 데이터를 원활하게 연동하고 빠짐없이 수집하세요.
Step 2. 기여 및 성과 측정 기준을 세밀하게 설정하여 분석의 정확도를 높이세요.
Step 3. 직접 만든 대시보드로 주요 성과를 한 눈에 확인하세요.
Step 4. 포스트백(Postback)을 통해 광고 성과를 지속적으로 최적화하세요.
이번 콘텐츠는 앞서, ‘어트리뷰션 툴을 사용해야 하는 이유 4가지’를 설명한 데에 이어, 어트리뷰션 툴로 광고 성과를 최적화하는 과정과 그 주요 기능에 대한 설명을 담고 있습니다.
마케터들에게 ‘광고 성과 최적화'는 가장 중요한 업무 중 하나입니다. ‘최적화’란, 사전적으로 ‘어떤 조건 아래에서 주어진 함수를 가능한 최대 또는 최소로 하는 일’을 뜻합니다. 마케팅에서 이것은 '한정된 예산으로 최대의 성과를 내는 것'을 의미하기에, 많은 마케터들은 언제나 'ROI 최대화'를 목표로 캠페인을 운영합니다.
본 콘텐츠를 통해 어트리뷰션 툴로 광고 성과를 효율적으로 측정, 평가한 후 지속적으로 최적화할 수 있는 방법에 대한 핵심 인사이트를 얻으실 수 있길 바랍니다.
Step 1. 광고를 클릭한 모든 고객을 끝까지 따라가야 합니다.
: 데이터를 원활하게 연동하고 빠짐없이 수집하세요.
데이터 기반 마케팅에서 가장 중요한 요소는 당연하게도 ‘데이터’입니다. 그렇기에, 어트리뷰션 툴에서도 우선적으로 중요한 건, 광고 성과 측정에 필요한 모든 데이터를 제대로 수집할 수 있는 구조를 만드는 것입니다. 그리고 그 시스템 속에서 유기적으로 연결된 데이터의 흐름을 파악하여 성과에 기여한 광고를 특정해낼 수 있습니다. 이것이 어트리뷰션을 ‘결과(성과)의 원인을 찾아내는 것’이라고 정의하는 이유입니다.
앞선 콘텐츠에서, 앱 마케팅을 할 때 어트리뷰션 툴을 사용하지 않으면 앱스토어 단계에서 데이터가 단절될 수 있다고 말씀드렸습니다. 여기에 SaaS 어트리뷰션의 장점이 하나 더 있습니다. 애드브릭스를 비롯한 SaaS 어트리뷰션은 별도의 구축 없이 앱(iOS, 안드로이드 등)과 웹 등의 플랫폼별 SDK, API 연결 도구를 연동하는 것만으로 필요한 모든 데이터를 수집할 수 있습니다. 애드브릭스에 데이터를 쉽고 빠르게 연동하는 방법을 아래 링크를 통해 자세히 알아보세요.
애드브릭스에서는 수집한 모든 데이터를 필요에 따라 원하는 형태로 구성하여 자유롭게 추출할 수도 있습니다. ‘Big Data Export’가 제공하는 아래와 같은 추출 템플릿을 사용하면
필요한 데이터 인사이트를 더 유연하고 쉽게 얻을 수 있습니다.
[Data Export 템플릿]
Open Attribution : 유입 채널별 New Install, Re-Install, Deeplink Open, CTIT, Fraud Reason 추출
App Event : 앱 실행, 구매, 회원가입 등의 이벤트로의 전환 결과를 추출합니다.
Ad-touch : 트래킹 링크를 통해 발생한 Ad-Touch 결과를 추출합니다.
Postback : 광고 파트너(매체)로 포스트백된 결과를 추출합니다.
▶ 애드브릭스 'Big Data Export' 자세히 보기
Step 2. 앱 설치 후 첫 실행까지 일주일이 걸려도 그 광고의 성과를 인정해야 할까요?
: 기여 및 성과 측정 기준을 세밀하게 설정하여 분석의 정확도를 높이세요.
빠짐없이 수집한 데이터를 다각도로 심층 분석하기 위해서는 분석 기준을 구체적으로 설정해야 합니다. 어트리뷰션에서 이 설정은 ‘성과를 발생시킨 여러 터치포인트들에 어떻게 기여도를 분배할 것인지’에 대한 결정을 의미하며, 이것이 성과 측정의 핵심 중 하나라고 할 수 있습니다.
애드브릭스에서는 Open Attribution Modeling을 통해 Click, Impression과 같은 Ad-Touch와 App Open 사이의 규칙을 아래와 같이 설정할 수 있습니다.
룩백윈도우 : 광고 클릭 후 얼마만큼의 시간 안에 앱을 설치하고 실행해야 해당 매체의 성과를 인정할 수 있을지 설정하는 것입니다. 룩백윈도우를 길게 설정할수록 더 많은 수의 App Open이 광고 성과로 인정됩니다.
우선순위 설계 : 어떤 오픈 어트리뷰션 유닛에 높은 우선순위를 줄 것인지를 설정하는 것입니다. 1순위에 설정된 오픈 어트리뷰션 유닛에 의한 Last Ad-Touch가 없는 경우에만 2순위로 설정한 유닛이 작동합니다.
▶ 애드브릭스 'Open Attribution Modeling’ 설정 더 알아보기
Step 3. 소재별 성과를 실시간 업데이트되는 그래프로 비교할 수도 있습니다.
: 직접 만든 대시보드로 주요 성과를 한 눈에 확인하세요.
설정한 기준에 따라 데이터가 빠짐없이 수집되었다면, 광고 성과를 쉽지만 정확하게 분석, 평가하기 위해 해당 데이터를 정리해야 합니다. 이 때, 계속해서 업데이트되는 데이터를 더 효율적으로 파악할 수 있도록 하는 것이 바로 ‘대시보드’입니다. 애드브릭스 대시보드를 통해 마케터는 각종 리포트를 원하는 구성으로 직접 배열해 캠페인별 주요 지표를 더 직관적으로 확인할 수 있습니다.
또한, 애드브릭스에서는 경쟁사와의 리텐션 추이를 한 눈에 비교하는 ‘퀵 리텐션 리포트’, 이벤트별 전환율과 잔존율 등을 분석할 수 있는 ‘유저 패스 리포트’ 등 필요한 리포트를 바로 직접 생성하여 추출할 수도 있습니다. 그리고 생성한 리포트를 바로 커스텀 대시보드에 위젯으로 추가하여 확인할 수 있죠.
Step 4. 매체가 알아서 성과를 최적화하도록 피드백까지 보내야 합니다.
: 성과를 지속적으로 최적화하는 포스트백(Postback)
데이터를 수집, 분석, 평가한 후 광고 성과를 최적화하기 위해 가장 중요한 한가지가 남았습니다. 어트리뷰션에서 성과 데이터를 다시 광고 네트워크(매체)로 전달하는 ‘포스트백(Postback)’입니다. 포스트백 기능을 통해 매체사는 전달받은 해당 데이터를 기반으로 광고 성과를 지속적으로 최적화하며, 리타겟팅을 보다 더 세밀하게 실행할 수 있습니다.
또한, 애드브릭스와 같은 어트리뷰션은 통합 SDK를 통해 데이터를 여러 매체로 포스트백하기 때문에 이를 더 효율적으로 처리합니다. 그리고 App Open과 In-App Event를 선택하고, 발송 범위를 지정(매체 독립 : All / 매체 종속 : Only)하여 데이터를 포스트백할 수 있습니다. 매체별 광고 상품과 운영 목적에 따라 데이터를 전달하여 매체사가 더욱 효과적으로 성과를 최적화하도록 하는 것입니다.
포스트백 이외에도, 어트리뷰션에서는 광고 캠페인을 함께 운영하는 다양한 주체에게 목적별 접근 권한을 부여하여 데이터를 공유할 수 있습니다. 대행사나 매체사 담당자는 대시보드 및 리포트 접근 권한 등을 받아 분석 지표를 직접 확인할 수 있습니다.
지금까지 디지털, 특히 모바일 마케팅에 어트리뷰션이 왜 필요한지, 그리고 어트리뷰션 툴로 어떻게 광고 성과를 최적화하는지에 대해 알아보았습니다. 계속 변화하는 플랫폼 환경 속에서 기업들이 더 효율적으로 캠페인을 운영해 성과를 낼 수 있도록, 애드브릭스와 같은 어트리뷰션 툴 역시 진화를 거듭합니다. 데이터만 빠르게 연동해 사용할 수 있는 SaaS 어트리뷰션의 다양한 기능을 적극 활용하여, 실무자의 업무 효율은 물론, 기업의 궁극적인 성과까지 지속적으로 개선해보세요.
