에어브릿지(Airbridge)의 택소노미 설계를 위한 이벤트 구조의 이해
에어브릿지(Airbridge)는 데이터 수집부터 마케팅 성과 분석까지 하나의 대시보드에서 진행하는 마케팅 성과 분석 솔루션(MMP)으로, 라스트 터치 어트리뷰션, 멀티 터치 어트리뷰션, 마케팅 믹스 모델링 등 다양한 방법으로 앱과 웹사이트의 마케팅 성과를 함께 분석할 수 있는 통합 마테크 솔루션입니다.
오늘날 MMP 솔루션은 광고주들에게 필수적으로 사용되고 있습니다. 에어브릿지 역시 그 중 하나로, 별도의 연동 없이 통합된 데이터 분석과 어트리뷰션이 가능한 것이 강점입니다.
에어브릿지의 이벤트 구조는 타 플랫폼에 비해 비교적 복잡하기 때문에 이전에 GA4 및 타 분석 솔루션만을 사용하다 에어브릿지를 처음 접했다면 다소 혼란스러울 수 있습니다. 저 역시 꽤 헤맸던 것 같습니다.
이러한 계기로 에어브릿지 택소노미를 설계할 당시 이벤트 구조를 이해하는 데
실제로 도움이 됐던 자료들과 GA4의 구조를 비교하여 전체적인 구조를 설명드리고자 합니다.
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에어브릿지의 이벤트 및 어트리뷰트 호출 코드의 작성 방법은
아래 세 가지 경로를 통해 확인하실 수 있습니다.
1. 에어브릿지 유저 가이드(Airbridge Help Center)
유저 가이드를 통해서도 코드를 작성하는 데에는 문제가 없지만 2번 자료의 코드 구조가 비교적 효율적이므로 가급적 2번 자료를 참고하시는 것을 권장드립니다.
2. AB180 깃허브(Github)
1번 유저 가이드의 코드 예시 보다 더욱 상세한 전체 코드를 확인하실 수 있습니다.
3. 유저 가이드 및 에어브릿지 공식 문서(Data Spec)
에어브릿지에서 제공하는 Event와 Attribute의 목록과 상세 정보들을 확인하실 수 있습니다.
에어브릿지 이벤트 구성 요소에는 카테고리(Event Category), 액션(Event Action), 라벨(Event Label), 밸류(Event Value), 어트리뷰트(Attribute), 트리거(Trigger)가 있습니다.
다소 복잡해 보이지만 조금만 들여다보면 이해하기 쉽습니다.
위 이벤트 구성 요소의 개념들이 조금 생소하신 분들은 GA4의 예시로 보면 이해하기 쉽습니다.
(GA4의 Metrics & Dimension에 대한 기본 개념이 궁금하신 분들은 관련 자료를 참고해 주세요)
- GA4 보고서
- Airbridge 보고서
GA4의 측정기준(Dimensions)이 에어브릿지의 카테고리, 액션, 라벨의 역할을 하고,
측정항목(Metrics)이 에어브릿지의 밸류의 역할을 한다고 비교해 볼 수 있습니다.
단, 액션과 라벨은 카테고리의 하위 속성으로서 리포트에서 확인 가능한 데이터로, 필요 시 선택적으로 세팅할 수 있습니다.
예를 들어, 의류를 판매하는 모 기업의 마케팅 담당자가 구매 이벤트 발생 시 아래와 같은 항목들의 데이터를 수집한다고 가정합니다.
Purchase
{주문일자}
{브랜드명}
{제품명}
{색상}
{수량}
모두 시맨틱 어트리뷰트로 수집 가능한 항목들이지만 어트리뷰트의 경우 에어브릿지 리포트에서 확인할 수 없기 때문에 CDP와 같은 고객DB에 접근하거나 별도의 솔루션으로 전처리하여 확인해야 합니다. 이런 경우 유용하게 쓰일 수 있는 항목이 액션과 라벨입니다.
만일 자주 사용하는 어트리뷰트 항목을 에어브릿지의 리포트와 대시보드에서 활용하고자 한다면 어트리뷰트 항목을 액션과 라벨에 세팅하여 어트리뷰트에 대한 데이터를 리포트에서도 확인할 수 있습니다.
다시 말해, 1개의 카테고리와 2개의 어트리뷰트(액션, 라벨)에 대한 통계를 에어브릿지의 리포트와 대시보드에서 쉽고 빠르게 확인할 수 있습니다.
- Category: Purchase
- Action: {브랜드명}
- Label: {제품명}
아래 이미지는 스탠다드 이벤트 중에서 일정 예약 이벤트(airbridge.subscribe)의 예시입니다. 일정을 예약한 지역은 액션 또는 라벨로 수집할 수 있으며, 시맨틱 어트리뷰트를 활용하면 예약한 ID(scheduleID)와 예약일시(datetime)를 수집할 수 있습니다.
밸류는 에어브릿지 이벤트가 수집한 숫자를 계산에 이용하기 위해서 선택해야 하는 구성요소입니다. 에어브릿지 이벤트의 밸류로 수집된 숫자만 계산에 이용할 수 있습니다. 밸류로 소수점 9자리 이하 숫자까지 수집할 수 있습니다.
예를 들어, 레비뉴 리포트(Revenue Report)에서 판매한 제품의 가격을 더해 전체 판매 가격을 계산하거나 디지털 서비스의 구독료를 전부 합해서 전체 구독료를 확인하기 위해서는 밸류를 반드시 이벤트 구성요소로 사용해야 합니다.
또한, 밸류로 수집된 데이터는 밸류로 수집된 다른 데이터와 계산할 수 있습니다. 액션이나 라벨로 수집된 데이터는 계산에 활용할 수 없습니다. 그러나 이벤트 발생 횟수는 밸류 사용 여부와 상관없이 확인할 수 있습니다.
예시) 구매 완료 이벤트
위 예시와 같이 액션과 라벨, 밸류 모두 숫자로 수집한다고 하더라도 밸류로 수집한 데이터만 계산할 수 있으며, 액션과 라벨로 수집한 데이터는 계산할 수 없습니다. 예시에서는 구매 완료 이벤트의 밸류로 수집한 데이터를 더해서 30,000이라는 수치를 얻을 수 있습니다. 단, 카테고리(이벤트)와 동일하게 이벤트가 발생한 횟수는 확인할 수 있습니다. 구매 완료 이벤트의 액션 중에서 1,000이라는 속성이 2번 발생한 것을 에어브릿지 리포트에서 확인할 수 있습니다.
매출 관련 데이터는 속성으로 수집하는 것이 일반적이나, 에어브릿지의 경우에는 Attribute가 아닌 Value로 수집합니다. 즉 밸류에는 보통 구매액이 들어가고, 어트리뷰트에서는 기타 정보들을 수집합니다.
Semantic Attribute로 사용할 수도 있지만, Actuals Report나 Revenue Report에서는 이벤트 밸류에 Semantic Attribute의 isRevenue 값을 True로 설정한 카테고리(이벤트)로부터 발생한 매출액(Value 값)을 기준으로 확인하기 때문에 이는 적절하지 않습니다. (설정 가능한 Revenue 이벤트 수: 최대 5개)
Revenue 이벤트를 설정할 때 한 가지 유의할 점은 Revenue의 구조가 다양한 서비스일 경우(전환 포인트: 포인트 충전, 제품 결제, 광고 충전 포인트 등), Revenue Report에서 확인할 최종 전환 기준 한 가지를 선정하셔야 합니다.
만일 아래와 같이 구매 완료 시 2개의 매출 관련 이벤트가 동시에 호출되고 2개의
이벤트 모두 Revenue 이벤트로 설정한 경우 중복집계가 될 수 있기 때문입니다.
예시)
- 주문 완료 이벤트 발생 시 단위별 이벤트 동시 호출
airbridge.ecommerce.order.completed (주문서 단위 1건 로깅) > isRevenew(True)
confirm_item_order_completed (주문서 내 제품 단위 1건 로깅) > isRevenew(True)
→ 1건의 매출(=1만원) 중복 발생(=2만원)
매출액 집계 기준을 제품 단위로 볼지, 주문서 단위로 볼지 결정하고 결정된 하나의 카테고리(이벤트)에 isRevenue를 세팅해야 중복집계를 방지할 수 있습니다.
따라서 Revenue로 집계할 이벤트와 기타 매출 관련 데이터를 집계해야 하는 이벤트를 별도로 관리하시는 것을 권장드립니다.
각 카테고리(이벤트)에는 다양한 속성 정보가 수집되는데, 플랫폼마다 정의하는 '속성명'이 상이합니다. GA의 경우 Parameter, 에어브릿지의 경우 Attribute로 정의합니다. 이벤트(카테고리)명 역시 GA4의 경우 Event, 에어브릿지의 경우 Standard Event라고 정의합니다. 각 플랫폼별로 기본적으로 제공되는 속성들이 있으며, 에어브릿지의 경우 Data Spec에서 확인이 가능합니다. 단, 현재 버전의 SDK에서 제공되지 않는 일부 항목들도 포함되어 있으므로 명확한 확인이 필요합니다.
Airbridge Event
스탠다드 이벤트: 에어브릿지는 주요 유저 행동 25개를 선정해 미리 정의한 이벤트
커스텀 이벤트: 앱 서비스에 맞는 광고 성과를 추적하기 위해 스탠다드 이벤트에 해당하지 않는 유저의 행동을 새로 정의한 이벤트
Airbridge Attribute
시맨틱 어트리뷰트: 에어브릿지가 수집하는 데이터를 미리 정한 어트리뷰트
커스텀 어트리뷰트: 에어브릿지 사용자가 수집하기 위해서 새롭게 정의한 어트리뷰트
한 가지 유의사항이 있다면, 에어브릿지 커스텀의 경우 원본 데이터 추출에서 수집된 모든 속성 데이터가 같은 칼럼에 담긴 상태로 확인이 가능합니다. 아래 실시간 로그에서 형태를 확인하실 수 있습니다.
따라서 데이터의 수집 구조를 충분히 고려하여 분석 환경을 구축해 놓는 것이 좋습니다.
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사실 에어브릿지 택소노미 설계, SDK 설치 및 가이드 제작, 이벤트 로깅 테스트까지 직접 진행하면서 많은 인사이트를 얻었지만 주제와 내용들을 분리하여 정리된 글로 작성하다 보니 모든 내용을 담지 못하는 아쉬움이 있습니다.
더 궁금하신 점을 댓글에 남겨주시면 추후 보완하도록 하겠습니다.