그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 (2)

Part 2. 앱 마케팅 액션 툴

그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 두 번째, 액션 파트입니다.

지난 글에서 '분석 툴이 아픈 원인을 진단하는 도구에 해당한다면, 액션 툴은 그에 맞는 약을 처방하는 도구와 같다'라고 이야기드렸습니다. 아픈 부위와 원인에 따라 처방되는 약은 달라져야겠죠? 액션 툴도 마찬가지입니다.

이미지 출처 : segment

그로스 세계에는 각 목적에 특화된 다양한 액션 툴들이 존재합니다. 오늘은 그중 제가 직접 사용해본 5가지 툴과 기능에 대해 소개해보겠습니다.

지난번과 마찬가지로 경험에 의존한 글이다 보니 설명이 충분치 못하거나, 부정확한 부분이 있을 텐데요. 너그러운 마음으로 감안해 주시고, 틀린 내용이 있다면 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다. 참고로 저는 앱 마케팅 중심의 커리어를 쌓아가고 있습니다.

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1. 파이어베이스

앞선 글에도 등장했던 파이어베이스입니다. 파이어베이스에는 분석 기능 외에도 다양한 액션 기능들이 존재합니다. (저는 주로 '리모트 컨피규어' 기능과 '다이나믹 링크'를 사용하고 있습니다)

1) 리모트 컨피규어 (Remote Configure)

리모트 컨피규어는 파이어베이스에 쌓고 있는 데이터를 기반으로 특정 조건에서 A/B 테스트를 진행할 수 있게 해주는 기능입니다.

저희는 '신규 사용자에게 무료 코인을 지급하면, 유료 아이템 경험률이 증가할 것이고, 이는 결제 상승으로 이어질 것이다'는 가설 검증을 위해 리모트 컨피규어로 A/B 테스트를 진행했었습니다.실험군에게는 웰컴 코인을 지급하고, 대조군에게는 지급하지 않은 뒤, 결제율 차이를 비교했었죠.

그리고 결과는...?!

유료 아이템 경험률은 증가했지만, 슬프게도 결제율 증가까지 이어지지는 않았죠 ㅠㅠ

리모트 컨피규어는 이렇게 앱 안에서의 가설 검증 실험을 진행하기에 좋습니다. 다만 리모트 컨피규어 활용을 위해 개발 서포트는 필수이니 참고해주세요!

2) 다이나믹 링크, 인앱 메시징, 프리딕션

파이어베이스에는 디퍼드 딥링크를 만들 수 있는 '다이나믹 링크(Dynamic Links)', 파이어 베이스에 쌓고 있는 데이터를 활용해 이탈 가능성이 높은 사용자, 구매 가능성이 높은 사용자 등을 예측할 수 있는 '프리딕션(Prediction)', 푸시를 발송할 수 있는 '인앱 메시징(In App Messaging)' 기능도 있습니다.

프리딕션(Prediction)으로 이탈 가능성이 높은 사용자를 타겟팅한 뒤 → 인앱 메시지(In App Messaging)로 쿠폰 푸시 발송 같은 응용기(?)도 가능하니 한번 활용해보면 좋을 것 같습니다.

2. 브레이즈

모바일 마케팅 오토메이션 툴 브레이즈입니다. 브레이즈는 세그먼트 별로 특정 조건에 맞춰 푸시, 웹 훅을 발송하거나 팝업을 띄울 수 있는 인앱 마케팅 자동화 툴입니다.

예시로 저희는 브레이즈를 통해 푸시 수신을 꺼놓은 사용자가 (타겟), 콘텐츠를 업로드할 때 (트리거), 푸시 수신을 켜고 내 콘텐츠에 달리는 댓글 소식을 받아보라는 (메시지), 푸시 수신 유도 팝업을 노출하고 있습니다.

항공권 가격 알림, Hopper의 푸쉬 허용 팝업 예시

이런 인앱 캠페인은 사용자의 라이프 사이클에 맞춰 유기적으로 운영될 때 큰 효과를 발휘하는데요. 브레이즈에서는 이를 위해 '캔버스'라는 기능을 제공합니다.

캔버스를 이용하면 '로맨스 콘텐츠를 좋아하는 사용자가 앱을 한 달 이상 사용하지 않을 때, 1차로 로맨스 콘텐츠 추천 푸시를 보내고, 반응이 없으면 2차로 로맨스 콘텐츠 할인 푸시를 보내고, 또 반응이 없다면 3차로 할인 임박 SMS 보내기'식의 자동화된 캠페인 프로세스를 만들 수 있습니다.

브레이즈에서 제공하는 컨버스 예시 화면

브레이즈는 A/B 테스트 하기에도 참 편리하게 만들어졌는데요. 캠페인 세팅에서 간단히 컨트롤 그룹이나 컨버전 수치를 세팅할 수도 있고, 대시보드도 실험 결과를 직관적으로 확인할 수 있게 만들어져 있죠.

브레이즈 컨버전 세팅 화면

캠페인 결과 대시보드

브레이즈는 이 외에도 인앱 마케팅을 위한 다양한 기능을 섬세하게 제공합니다. 하지만 그만큼 적지 않은 사용료가 발생하는데요. 초기 세팅을 위한 개발 리소스도 어느 정도 필요하기 때문에 도입을 생각한다면 금전적, 개발적 비용에 대한 고려가 필요합니다.

3. 모펍

다음은 광고 미디에이션 툴 모펍입니다! 미디에이션 툴은 광고 퍼블리셔에게 필요한 조금은 특수한 상황의 툴인데요(외부 광고를 우리 서비스에서 내보내고 그에 따른 수익을 받는 경우). 저희 서비스에서는 광고 수익이 매출의 큰 부분을 차지하고 있어 꽤 도움이 되는 툴입니다.

같은 광고 지면이라도 어떻게 광고를 내보내는지에 따라 광고 수익 차이 크게 발생합니다. 우선  광고를 공급하는 Admob, Facebook Ad Network 같은 애드 네트워크가 여러 곳이 있고요, 하나의 애드 네트워크 안에서도 최소 수익 단가 설정에 따라 다시 여러 라인을 나눌 수 있습니다.

이 이야기는 한번 광고를 노출할 때 '애드 네트워크*라인 수'만큼 경우의 수가 발생한다는 얘기가 됩니다. 결국 이 많은 경우의 수를 어떤 우선순위에 따라 송출할지에 따라 광고 수익이 달라지게 되죠. (보통 가장 비싼 광고부터 송출하는 워터폴 방식으로 배치하지만, 사용자 경험을 고려해 피로도가 낮은 광고를 우선하기도 합니다)

미디에이션 툴은 이 과정에서 여러 광고 네트워크를 간편히 연동하고, 송출 순서를 컨트롤할 수 있게 도와줍니다.

이 외에도 실시간 경매 방식(RTB) 연동을 도와준다던지, 특정 라인의 광고를 여러 번 본 사용자에게 동일 광고 노출을 제한한다던지 등 광고 송출에 관한 여러 기능을 제공하죠.

결과적으로 광고 퍼블리셔는 미디에이션 툴을 통해 광고 송출 방식을 조정해가며, 우리에게 최적화된 광고 수익을 찾아갈 수 있게 됩니다.

4. 플레이스토어 콘솔, 스토어 등록정보 실험

이번에 소개해드릴 기능은 이미 많이 사용하시고 계시는 구글 플레이 콘솔의 '스토어 등록정보 실험'입니다. 스토어 등록정보 실험은 플레이스토어 앱 상세 페이지를 A/B 테스트할 수 있게 도와주는 기능입니다.

Google Meet의 앱 상세 페이지

앱 상세 페이지는 페이드 채널, 온드 채널, 언드 채널 유입 상관없이 필수로 거쳐가는 영역입니다. 모든 신규 사용자가 통과하는 퍼널이다 보니 해당 퍼널에서의 전환율 개선은 신규 유입 전반의 개선을 가져오게 되죠.

앱 상세 페이지는 크게 두 파트로 나눠 볼 수 있습니다. 앱 이름, 앱 아이콘, 앱 설명, 스크린샷 등으로 구성된 '앱 소개 파트'와 사용자의 평점 및 댓글로 이뤄진 '앱 리뷰 파트'인데요. 스토어 등록정보 실험은 이 중 앱 소개 파트의 크리에이티브를 A/B 테스트할 수 있게 도와줍니다.

스토어 등록정보 실험을 통해 '크리에이티브를 더 직관적으로 수정하면 전환율이 상승할 것이다', '크리에이티브에서 소개하는 주요 기능의 포커스를 변경하면 리텐션이 상승할 것이다' 등 의 가설을 검증해 볼 수 있는데요.

저희는 기존 콘텐츠 읽기가 중심이 된 크리에이티브에, 콘텐츠 쓰기 버전을 추가해 테스트를 진행한 적이 있습니다. 테스트 결과, 새로 추가된 버전에서 앱 설치 전환율과 리텐션 모두 상승한 결과를 얻을 수 있었고, 결과적으로 디폴트 크리에이티브를 글쓰기 버전으로 교체하게 됐었죠.

아쉽게도 아이튠즈 커넥트에서는 이런 A/B 테스트 기능이 제공되지 않는데요. 애플 앱 서치 애드에 있는 크리에이티브 A/B 테스트 기능을 활용하면, 앱스토어의 앱 상세 페이지에 대한 테스트를 간접적으로 진행해볼 수 있습니다.

5. 광고 매니저의 최적화 기능들

저희는 구글, 페이스북, 틱톡에서 앱 설치/리타겟팅 광고를 집행합니다. 그리고 광고를 집행할 때는 각 광고 매니저에서 지원하는 A/B 테스트 기능을 적극적 활용하는데요. 해당 기능들을 이용하면 타겟별, 크리에이티브별 최적화를 진행하는데 큰 도움이 됩니다.

구글 광고 A/B 테스트 안내 링크

페이스북 광고 A/B 테스트 안내 링크

틱톡 광고 A/B 테스트 안내 링크

광고 매니저의 A/B 테스트 기능은 수시로 업데이트되기 때문에 틈 날 때마다 확인하는 습관이 필요합니다. 최근에는 A/B 테스트 기능 대신 머신러닝 기반의 자동 최적화 기능이 추가되는 추세인데요.

페이스북 앱 광고 자동 최적화 안내 링크

틱톡 크리에이티브 자동 최적화 안내 링크

이런 자동 최적화 기능이 고도화될수록 마케터의 역량은 어느 시점에 어떤 목적의 광고를 집행할지 결정하는 '전략적 측면'과, 머신이 효과적으로 학습할 수 있게 크리에이티브 풀, 데이터 풀을 채워주는 '오퍼레이팅 측면'에 집중되지 않을까 싶습니다.

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여기까지 두 파트에 걸쳐 제가 경험한 툴들에 대해 공유해보았습니다.

쓰다 보니 너무 긴 글이 되었다...

세상에는 비싸고 좋은 툴들이 많지만, 비싸고 좋은 툴을 쓴다고 항상 좋은 결과만 있지는 않습니다. 툴은 결과적으로 중간 도구일 뿐이기 때문이죠.

그렇기에 남들이 많이 쓰는 툴이라고 성급히 도입하기보다는 우선 우리가 가진 문제를 잘 정의해보고, 해당 툴이 그 문제를 효과적으로 해결할 수 있을지 고려해보시길 권해드립니다.

툴보다 우선해야 하는 건 전략과 마인드셋!

이 글을 읽어주신 분들 모두 우리 제품에 찰떡인 그로스 툴을 찾아, 여러분의 성과를 200% 레버리징 하실 수 있길 기원하며 글을 마치겠습니다.

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