이제, 앱 어트리뷰션(mobile application
모바일 앱 환경에서도 고객의 채널 접촉 및 이동 경로를 파악하기 위해서 크게 2가지 방식이 주로 이용된다. ADFA, GAID와 같은 광고식별자를 이용하는 방식과 사용자의 여러 정보들을 조합하여 확률적으로 사용자를 매칭하는 핑거프린팅(finger printing) 방식이 그것이다. 스마트폰이 보급던 초기에는 개발자들이 자사의 어플리케이션을 이용하는 사용자의 모바일기기정보에 접근하여, 개별 모바일기기를 식별할 수 있는 디바이스ID를 알아내고 사용하는 것이 문제가 되지 않았다. 그렇기 때문에 마케팅 어트리뷰션 관점에서 A 앱을 이용하는 고객이 B 앱을 이용하는 고객과 같은 사람인지를 파악하기 위해 가장 쉽게 활용될 수 있었다.
하지만 이는 당연하게도 개인정보보호와 관련한 문제를 야기하였고, 애플과 구글은 이러한 이슈에 대응하기 위해 광고를 위한 별도의 식별값인 IDFA(Apple, Identifier for Advertisers), GAID(Google, Google Advertising ID)을 제공하게 되었다. 이 식별값은 고객이 원하면 언제든지 모바일에서 해당 정보를 초기화하여 새로 생성하거나, 사용을 차단할 수 있다. 광고식별자는 사용자별로 1:N 으로 매핑되기 때문에, 특정 광고식별자로는 특정 모바일기기를 식별할 수 있어 정확한 매칭이 가능하다. 따라서 앱 상에서의 마케팅 성과 추적을 위해 가장 활발하게 이용되던 방식이다. (물론 사용자가 그 값을 변경하거나, 이용을 제한하였을 경우에는 활용할 수 없긴 하지만 현실 세계에서 그러한 사용자는 많지 않다는 게 이 세계의 아이러니다.)
하지만 이 방식 또한 개인정보보호와 관련된 규제가 점차 강화되고 있음에 따라, 쿠키 때와 마찬가지로 전세계적으로 이슈가 되고 있으며, 최근 애플의 경우, iOS 14.0 버전 출시를 안내하며, 광고식별자 사용에 대해 옵트아웃(Opt-out, 선사용 후배제) 방식이 아닌 옵트인(Opt-In, 선동의 후 사용) 방식으로 전환할 것을 예고하였었다.
이와 달리, 핑거프린팅(finger printing) 방식은 확률적 매칭 방식이다. 핑거프린팅은 특정 사용자를 쿠키 없이 추적하는 기술로, 사용자가 웹/앱 서비스를 이용할 때 남긴 흔적을 기반으로 특정 개개인을 추정하는 것을 의미한다. 일반적으로 어트리뷰션 서비스를 제공하는 기업들은 사용자가 특정 채널을 통해 웹에 접근 시, 고객의 디바이스로 부터 일정 정보를 수집하고, 고객이 앱스토어를 통해 앱을 설치한 후 앱을 실행하였을 시, 동일한 정보를 수집함으로써, 그 정보를 비교하게 된다.
하지만 이 방식은 고객의 정확한 정보값을 기반으로 하는 것이 아니고, 언제든 변경될 수 있는 정보(IP, 해상도 등등)를 사용하기 때문에 잘못된 매칭이 일어날 수 있다는 한계가 존재한다. (빌어먹을 '하지만'들...)
각 방식에 따라 한계가 일부 존재함에도 이렇게 다양한 방식들로 우리의 서비스 외부에서 일어나는 고객의 복잡한 마케팅 경험 여정을 추적하고 파악할 수 있다는 점에서, 마케팅 관점에서 이러한 시도들은 매우 중요하다. 그렇기 때문에 해당 영역은 지금도 계속 고도화되고 있고, 우리 마케터들은 모바일 어플리케이션 환경에서 보다 더 정확한 마케팅 성과를 추적할 수 있게 되고 있다. 현재 몸 담고 있는 조직에서도 내부 서비스 개발 혹은 특정 어트리뷰션 기능을 제공하는 솔루션 계약을 통해 위에 언급된 여러 방식을 모두 활용하여, 흐릿하게 알 수 없었던 고객 한 사람의 마케팅 여정을 하나 둘 보다 뚜렷하게 보여지도록 하고 있다.
물론 이를 위해서는 마케터가 적극적으로 마케팅 데이터의 추적에 대한 의지를 가지고 여러 개발부서와 긴밀하게 협의하고 협업할 필요가 있다. 그렇기 때문에 초기 관련 사항들을 셋업하는 단계에서 한 동안 우리는 마케팅 조직임에도 불구하고, 개발팀 바로 옆자리로 모두 자리를 옮겨 한 몸 처럼 수시로 의견을 주고 받으며 일을 하기도 하였다.
제이든입니다.
고객관계관리(CRM) 관련 업무를 해오고 있습니다. 현재는 카카오뱅크에서 데이터 분석을 기반으로 고객의 경험을 효과적으로 증대시키는 방법을 찾기 위해 고민하고 있습니다.
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