#004 리타겟팅 광고는 계륵인가?
리타겟팅 광고를 할 때 고려해 봐야 할 것들
연말 북미 시장의 소비 시즌이 본격적으로 시작되면서 신규 유저를 대상으로 하는 UA(User Acquisition)캠페인과는 별도로 앱 이용 경험이 있는 기존 유저들을 대상으로 하여 앱을 재 노출시키는 리타겟팅(Re-targeting) 캠페인을 통해 매출 효율을 극대화하는 방안에 대해서도 생각해 보게 됩니다.
사실 단순하게 생각해봤을 때 리타겟팅 캠페인은 기존 유저들을 대상으로 하기 때문에 우선순위 측면에서 아무래도 UA 캠페인보다는 중요도가 떨어진다는 인식을 갖게 됩니다. 하지만 이탈한 유저들을 재 유입시키거나 액티브 유저들의 재구매를 촉진시킬 수 있는 기회를 제공하기 때문에 전혀 안 하는 것도 마음이 편치만은 않습니다. 아! 닭갈비를 앞에 둔 조조가 된 느낌... 그래서 이것저것 고려해 봐야 할 것들을 정리해 봤습니다.
재 방문과 재 구매
저는 리타겟팅 광고의 목적을 2가지로 구분하고 있습니다.
재 방문
재 방문 목적의 리타겟팅 광고는 더 이상 앱을 사용할 의도가 없는 유저들을 다시 앱으로 유도합니다.(앱을 삭제했을 수도 있고, 장기간 앱에 접속을 안 했을 수도 있습니다. RnC의 기준은 28일 이상의 앱 미사용으로 하였습니다)
사실 재 방문 목적의 광고는 유저가 이미 사용 의도를 상실했다고 판단하기 때문에 UA 캠페인과 거의 비슷한 목적과 KPI를 적용할 수 있습니다. 기존 유저들을 대상으로 새로 UA 캠페인을 하는 개념입니다. 데이터를 보면 재 방문을 목적으로 한 광고의 유저 유입 비용은 아무래도 신규 유저의 UA 캠페인보다는 저렴 한 편 인 것 같습니다.(그래서 전반적으로 UA 캠페인보다는 ROAS도 더 잘 나오기를 기대합니다)
그럼 재 방문 목적의 광고는 KPI를 어떻게 설정해야 할까... 물론 궁극적인 KPI는 매출이 되겠지만 특정한 시기를 위해(예를 들어 블랙프라이데이 같은) 앱 사용 유저 모수를 최대한 확보해야 한다는 목표가 있을 경우 좀 더 Upper Funnel의 지표를 KPI로 두고 캠페인을 진행해도 될 것입니다. 페이스북이나 구글 광고의 모바일의 경우 리타겟팅 광고는 Conversion에 따라 캠페인 최적화를 다르게 할 수 있으니 이를 목적에 맞게 이용할 수 있을 것입니다.
예를 들어 특정 스핀 횟수를(슬롯게임인지라...) 달성한 유저 1000명 중 20명이 구매 유저로 전환되는 구조라면 스핀 횟수를 달성할 것 같은 유저 1000명을 재 유입시키는 것으로 최적화를 할지, 구매를 할 것 같은 유저 20명을 재 유입시키는 것을 목적으로 최적화를 할지를 결정할 수 있다는 것입니다.
물론 재 방문 목적의 광고를 할 때는 해당 유저들이 유입되었던 기존 UA 캠페인에서는 ROAS 같은 중요 KPI 지표들이 중복으로 계산되지 않도록 해야 리타겟팅 광고의 효율을 정확하게 측정할 수 있을 것입니다.
지표를 잘 갈라서 계산해야되요
재구매
재 구매 목적의 리타겟팅 광고는 액티브한 유저들의 구매를 촉진시키는 목적으로 사용됩니다. 이런 경우 최근에 활발하게 플레이를 하거나 구매를 한 유저들을 대상으로 상품 구매를 유도하거나 게임의 새로운 콘텐츠나 이벤트 등을 홍보하는 방식을 사용할 수 있습니다.
그런데 보통 액티브한 유저들은 재 구매를 유도하는 광고를 하지 않아도 구매를 많이 합니다. 그렇기 때문에 재 방문에 비하여 광고의 필요성이 조금 더 모호해지게 됩니다. 광고를 봤기 때문에 더 많은 구매가 일어나는지에 대해서 확인해 볼 필요가 있겠죠. 그래서 A/B테스트를 하는 방식으로 광고로 인한 Up-Lift 효과를 계산해 봅니다. (페이스북에서는 공식적으로 이를 A/B테스트라고 안 하고 Lift스터디라고 하더군요)
Up-Lift를 보고 리타겟팅 광고 예산 정하기
광고 대상이 되는 유저들을 랜덤 하게 두 그룹으로 나눕니다. 그리고 동질 한 두 그룹에서 광고의 유/무에 따라서 매출이 어떻게 달라지는지 테스트를 하는 것이죠. 예를 들어 A 그룹이 광고를 보고 B그룹은 보지 않았을 경우에 A그룹에서 매출이 50% 더 발생했다 라고 한다면 리타겟팅 광고의 Up-Lift 효과는 50%가 되는 것이죠. 그리고 A그룹에 광고를 노출하는데 들어간 비용도 알 수 있을 것입니다. 적절한 규모의 리타겟팅 광고를 하려면 이 Up-Lift와 그때의 광고 비용을 정확하게 알고 있는 것이 중요합니다. 이걸 알려면 먼저 A/B 테스트를 진행해 봐야 겠죠?
리타겟팅 광고의 대상이 될 유저들을 선별하면 해당 유저 풀의 ARPU, Life-time 등 역시 예측해 볼 수 있을 것입니다. 여기에 Up-Lift와 비용을 계산하면 리타겟팅이 궁극적으로 얼마의 매출을 더 발생시킬 수 있을지 예측할 수 있습니다. 다음과 같은 시나리오를 상정해 봅니다.
지표를 통해 광고를 하지 않았을 때 예상되는 유저들의 월 매출은 $15만 정도가 될 것을 예상해 봅니다. 해당 금액에 Up-Lift와 비용을 함께 계산하면 아래 표와 같은 계산이 나오게 됩니다.
그런데 만약에 비용이 $5만으로 증가하게 되면 순 매출 증가는 오히려 마이너스가 되는 상황이 발생할 수도 있습니다. 또는 Up-Lift가 떨어져도 같은 효과가 발생할 수 있겠죠.
테스트를 통해 Up-Lift는 높으면서 비용은 낮은 기존 유저들의 풀을 발굴 해 내는 것이 리타겟팅 광고를 하기 전에 해야 할 중요한 작업 중 하나가 될 것입니다. 그런 다음 순 매출 증가가 최대가 되는 리타겟팅 광고의 예산을 계산할 수 있을 것입니다.
리타겟팅 유저 타깃 나누기
위에서 얘기한 것처럼 적절한 타깃을 정해야 최대의 광고 효율을 이끌어 낼 수 있습니다. 그러면 어떤 기준으로 유저를 나누고 테스트해 볼 수 있을까요? 인더스트리마다 그리고 회사마다 다른 기준이 있겠지만 전통적으로 많이 사용된 RFM(Recency, Frequency, Monetray Value) 방식의 유저 분류가 하나의 시작점이 될 수 있을 것 같습니다.
말 그대로 최근 접속, 구매 빈도, 구매 액을 3가지 축으로 하여 유저를 구분하는 것입니다. 그리고 정육면체를 자르듯 분할된 타깃들을 대상으로 하나씩 실험을 해 보는 것이지요. 하지만 세분화하는 것에는 장점도 있으나 타깃을 너무 많이 만들면 광고를 노출할 수 있는 모수가 작아지고 그렇게 되면 광고 효율이 저하되니 너무 과하지는 않게 구분해야 할 것 같습니다.
공짜가 최고 인디...
사실은 공짜로 혹은 아주 저렴한 비용으로 유저의 재 유입이나 재 구매를 위해 할 수 있는 방법들이 많이 있습니다. 돈을 쓰는 리타겟팅 광고를 집행하기 전에 앞서서 이메일 마케팅, 모바일 푸시 메시지 같은 다른 채널을 개선하고 적극 활용하면 비용을 들이지 않고도 더 많은 효과를 볼 수 있을 텐데 저는 바쁘다는 핑계로 신경을 못쓰고 있네요... 올해가 가기 전에 해결해야 할 숙원 사업으로 남겨 둡니다... 반성 반성...
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