분석을 잘해야 마케팅도 잘한다
샵 매거진 | 참 쉬운 모바일 마케팅② | 2016. 10
전자상거래 전문지 샵 매거진에 쇼핑몰 앱 마케팅을 주제로 연재한 글입니다.이 글은 아이지에이웍스의 모바일 광고성과 추적·앱 분석 툴 애드브릭스 마케팅팀의 도움을 받아 작성했습니다.
최근 샤넬은 국내 오프라인 잡지에 광고하지 않기로 방침을 세웠다고 한다. 이미 많은 브랜드가 그렇듯 마케팅에 디지털을 더 적극적으로 활용하겠다는 것으로 보인다. 객관적인 데이터(Data)를 확보하고, 더 선명한 전략을 세워 고객을 마주하기 위해. 이때 우리는 무엇을 준비해야 할까? 지난 호에서 마케팅에 앱을 왜 활용해야 하는지를 다뤘다면, 이제는 ‘어떻게 잘할지’를 이야기할 차례다.
글=아이지에이웍스 정자영 과장. 모바일 애드테크 기업의 PR을 맡고 있다. 기업과 솔루션의 가치, 의미를 잘 나타내는 메시지를 찾고 잘 알린다. 가능한 쉽게 설명하려 노력한다. cassie@igaworks.com | fb.com/jy.331
● 샤넬 웹사이트(좌), 앱(우) 화면(출처: 샤넬 웹사이트, 앱)데이터는 앱 마케팅에서도 중요한 역할을 한다. 앱 마케팅 에 주로 쓰이는 ‘퍼포먼스 마케팅(Performance Marketing)’ 기법은 분석과 실행을 반복한다. 고객이 어떤 광고를 클 릭해 앱을 설치했는지부터 앱에 얼마나 자주 들어오는 지, 앱을 어떻게 쓰는지 등 모든 앱 이용 단계를 추적하 고 분석해 수치화하는 것. 그리고 이를 근거로 마케팅을 실행해 효율을 최대치로 끌어올린다. 언뜻 어려운 얘기 같지만 고객을 잘 알고 맞는 서비스를 제공하면 효과가 높다는 당연한 이야기다.
그래서 앱 마케팅은 시작 단계부터 꾸준히 분석하는 것이중요하다. 분석한 데이터는 앱 마케팅의 가장 좋은 재료이기 때문. 그럼 앱 분석은 뭐부터 어떻게 하면 될까?
STEP 1. 정확히 무엇을 볼 것인가? – ‘분석 지표 설정하기’
앱을 분석하려면 ‘분석 툴(Tool)’을 쓰면 된다. 분석 툴은 여러 종류가 있는데, 내 앱에 맞는 분석 툴을 잘 고르려면 ‘무엇을 분석할지’ 먼저 정해야 한다. 분석 툴마다 분석 범위가 조금씩 달라서 그렇다. 보고 싶은 데이터, 그러니까 내 앱 운영과 마케팅에 필요한 데이터가 무엇인지 정하는 게 우선이다. 구체적인 방법은 무엇일까? 아이지에이웍스(IGAWorks)의 앱 분석·광고 성과 추적 툴 애드브릭스’를 담당하는 이광우 팀장은 다음과 같이 조언한다.
분석 툴 도입에 앞서 무엇을 분석할지 정의할 때 막막해하는 경우가 많습니다. 이럴 땐 필요한 정보가 무엇인지 대강 그려보고, 브레인스토밍으로 점점 구체화하며 지표화하면 좋습니다.
● 쇼핑몰 앱 분석 지표 구성 예시(자료: 애드브릭스)쇼핑몰이라면 위와 같이 주요 분석 지표를 구성할 수 있다. 그런데 위 지표 중 ‘로그인’, ‘구매 수’와 같이 앱 안에서 고객이 하는 특정 행동(Event) 데이터를 수집하고 분석하려면, 각 행동이 일어나는 지점마다 태그(Tag)를 심는 개발 작업이 필요하다. 즉, 분석 목표에 따라 필요한 개발 작업이 다르기에 정확한 목표 없이 무작정 분석 툴을 도입하면 개발 작업을 여러 번 해야 해 번거로울 수 있다. 그러니 먼저 분석 지표를 잘 세워보자.
● 아이지에이웍스의 모바일 앱 광고 성과 추적·앱 분석 솔루션 애드브릭스(Adbrix)STEP 2. 내 앱에 맞는 분석 툴 고르기
뭘 분석할지 정했다면 이제 분석 툴을 고르면 된다. 분석 툴을 선택할 때 고려할 사항 몇 가지를 정리했다.
① 분석 비용으로 얼마나 쓸 것인가?
왠지 무료일 것 같은 앱 분석 툴은 대부분 유료다. 유료 분석 툴은 사용 전에 미리 금액을 협의하고 매월 정산하거나, 이용 범위에 따라 과금한다. 예를 들어, 광고 성과 측정 툴은 광고 배너를 클릭해 앱에 들어온 고객이 새로 앱을 실행할 때마다, 또는 무언가를 한 번 클릭할 때마다 돈을 낸다.
이렇게 되면 분석 비용이 만만치 않다. 마케팅 규모가 크고, 분석을 자세히 할수록 비용은 증가한다. 클릭, 실행 등 앱 사용자의 모든 활동 측정에 비용이 들기 때문이다. 그래서 유료 분석 툴을 쓰려면 꼭 필요한 지표와 이용 범위, 예상하는 사용자 수 등을 미리 파악해 예산을 짜는 것이 중요하다. 비용이 부담스럽다면 무료 툴을 사용해도 좋은데, 대표적인 무료 툴은 ‘애드브릭스’가 있다. 애드브릭스는 유료 툴이 제공하는 많은 고급 기능을 이용량에 관계없이 무료로 제공한다. 그래서 국내 2만여 개의 앱이 애드브릭스를 쓴다.
② 쓰기 편한가? 필요할 때 도움을 받을 수 있는가?
‘얼마나 쓰기 편한지’도 중요한 문제다. 앱 분석 툴은 데이터 분석 전문가보다는 마케터가 많이 쓴다. 따라서 분석 툴은 마케터에게 필요한 만큼의 분석 데이터를 빠르고 쉽게 전달하고, 다시 잘 활용할 수 있도록 도와야 한다. 그러니 기능이 똑같은 두 개의 분석 툴이 있다면 쓰기 쉬운 쪽을 택하자.
그리고 분석 툴 업체 담당자와 소통이 잘 되는 것도 중요하다. 분석 툴을 사용하다 보면, 안내문서만 보고서는 해결하기 어려운 상황이 더러 있다. 그러니 분석 툴 업체에 필요할 때 도움을 받을 수 있는 담당자가 있는지, 소통은 잘 되는지 확인하자.
③ 데이터를 정확하게 분석할 수 있는가?
‘데이터의 정확성’은 가장 기본적이면서도 중요한 사항이다. ‘기술적 안정성’, ‘분석 기준의 명확성’으로 구분해 살펴볼 수 있다. 분석 툴이 수집한 데이터는 업체의 서버로 전송된 후, 분석과정을 거쳐 제공된다. 이 과정에서 수집된 데이터가 누락이나 오차 없이 제공돼야 ‘기술적 안정성’이 있다고 볼 수 있다. 이를 알아보려면 각 업체가 어떠한 기술적 기반을 구축하고 있는지 확인해야 한다. 각 업체가 가지고 있는 고객사 레퍼런스를 참고하는 것이 가장 좋다.
‘분석 기준의 명확성’도 중요하다. 만약 선택한 분석 툴이나 광고성과 측정 툴이 한국이 아닌 미국 서부시간을 기준으로 한다면, 전혀 엉뚱한 지표를 보는 것과 다를 바가 없다. 따라서 각 업체가 제공하는 지표의 정의와 기준이 무엇인지도 미리 알고 있어야 한다.
● 애드브릭스의 앱 분석 화면(자료: 애드브릭스)STEP 3. 분석 툴 붙이기
자, 이제 분석 툴을 붙여보자. 이해를 돕기 위해 ‘붙인다’고 묘사했는데, 보통 ‘연동한다’는 표현을 쓴다. ‘SDK(Software Development Kit)’ 형태의 분석 툴을 앱에 연동하면 된다. 이 작업은 개발팀에서 하지만, 마케터도 앱을 연동하는 원리 정도는 알아야 업무 진행이 원활하다.
SDK 연동은 분석 기능을 앱에 추가하는 작업이라고 이해하면 쉽다. 보통 다음과 같은 과정으로 진행한다. 먼저 분석 툴 업체가 ‘분석 SDK’와 ‘연동 안내 문서’를 전달한다. 그걸 개발자에게 전달하면 된다. 그럼 개발자는 분석 SDK에 문제는 없는지 검토 후 연동 안내 문서를 참고해 연동 작업을 수행한다. 연동이 끝나면 앱을 업데이트한다. 이 작업은 안드로이드 OS 기준 최소 1~2주의 여유를 두고 진행해야 무리가 없다.
연동 작업 중 개발자가 안내 문서 외의 것들을 묻거나, 오류가 나는 등 문제가 생기기도 한다. 위에서 분석 툴 업체 담당자와 소통이 잘 돼야 한다고 설명한 이유 중 하나다. 이럴 때는 분석 툴 업체 담당자에게 지원을 요청하면 된다. 이렇게 연동을 마치면, 분석 툴이 앱에 찰싹 붙어 미리 지표로 정의한 데이터를 수집하고 분석하기 시작한다. 분석 결과는 웹페이지에서 실시간으로 확인하면 된다.
STEP 4. 분석 지표 잘 활용하기
분석 지표도 세웠고 분석 툴도 붙였으니, 드디어 데이터를 볼 시간이다. 몇 가지 예시를 통해 분석 지표를 어떻게 해석할지 그려보자.
① New User ▲, Retention Rate ▼
만약 ‘신규 사용자(New User)’ 수가 꾸준히 늘어남에도 ‘재방문율(Retention Rate)’이 지나치게 낮다면, 앱을 설치하고도 왜 다시 열지 않는지 생각해보면 된다. 아마도 기술적인 문제 등으로 이용이 불편하거나, 앱에서 눈에 띄는 상품이나 쿠폰이 없는 등 앱 콘텐츠에 흥미를 느끼지 못했을 수 있다. 원인을 찾아 해결하면 된다.
② 위시리스트 클릭 수 ▲, 구매자 수 ▼
그리고 ‘위시리스트’와 ‘구매’에 이벤트 태그를 추가했다면, 위시리스트를 클릭한 이용자 수와 구매한 이용자 수를 비교할 수 있다. 위시리스트 클릭 수보다 구매자 수가 적다면, 구매 유도 과정 개선을 고려할 수 있겠다.
+앱 분석 용어집
마지막으로 앱 분석에 자주 쓰이는 용어들을 살펴보자. 단어가 낯설어 새롭고 어렵게 느껴지겠지만, 지레 겁먹지 말자. 개념은 웹과 많이 다르지 않다.
① ADID, IDFA: 광고 식별 값
안드로이드나 iOS를 사용하는 모든 스마트 기기(Device)에는 광고 식별 값이 있다. 안드로이드의 광고 식별 값은 ‘ADID(Advertising Identifier)’, iOS의 광고 식별 값은 ‘IDFA(Identifier for Advertisers)’라고 부른다. 이 값은 기기마다 모두 다르고, 사용자가 설정에서 변경할 수도 있다. 그러니까 스마트폰을 예로 들면, 모든 스마트폰에 고유의 광고 식별 값이 부여되어 있는 것. 앱 분석(Analytics)은 기기마다 고유의 광고 식별 값이 있어 가능하다.
② New User: 신규 사용자
말 그대로 신규 사용자, 특정 기기에서 앱을 처음 실행한 사용자 수를 의미한다. 내 앱을 새로 실행한 고객이 얼마나 많은지 알 수 있는 가장 기본적인 지표다. 예를 들어, 10월 17일 New User가 500이라면 10월 17일 하루에 500대의 기기에서 새로 앱을 설치하고 실행한 것으로 해석한다.
● 애드브릭스에서 제공하는 Retention Rate 화면(자료: 애드브릭스)③ Retention Rate: 재방문율
신규 고객(New User)이 앱을 얼마나 자주 실행하는지 일별로 볼 수 있는 지표다. 10월 9일 New User 500명 중 250명이 다음 날에도 앱을 방문했다면, +1 Day Retention Rate는 50%로 본다. 이는 일반적으로 굉장히 높은 수치다. 하지만 이 수치는 앱 마다 모두 달라 평균을 내기는 어렵고, 꾸준히 분석해 내부 기준점을 찾는 과정이 필요하다. 당연히 앱이 매력적일수록 고객이 다시 방문할 확률은 높아진다. Retention Rate가 너무 낮다면 타임세일 이벤트나 신상품 업데이트 등으로 고객이 매력을 느껴 자주 방문할 요소가 무엇인지 고민해보자.
④ DAU, WAU, MAU : 하루, 일주일, 한 달간 앱을 실행한 사용자 수
앱을 실행한 사용자 수를 일간, 주간, 월간 단위로 나눈 것이다. 하루 동안 앱을 실행한 고객이 얼마나 많은지 보는 건 DAU(Daily Active User), 일주일은 WAU(Weekly Active User), 한 달은 MAU(Monthly Active User)다. 만약 WAU가 30,000이라면, 일주일간 최소 1번 이상 앱에 접속한 고객이 3만 명이라는 의미다. Retention Rate처럼 앱이 얼마나 활발하게 쓰이는지를 가늠할 수 있는 중요한 지표다.
⑤ Event Tag: 고객이 앱을 어떻게 쓰는지 파악하는 장치
이벤트 태그는 고객이 앱에서 하는 행동 하나하나를 분석할 수 있는 장치다. 특정 행동(Event)을 분석하고 데이터를 수집하기 위해 각 행동이 일어나는 지점마다 태그(Tag)를 심는 ‘태깅’ 작업을 한다. 쇼핑몰이라면 ‘로그인 시도’, ‘로그인 완료’, ‘장바구니 담기’, ‘주요 카테고리 방문’, ‘구매’에 태깅할 수 있다.
태깅을 잘해두면 고객이 앱을 어떻게 쓰는지 데이터를 모을 수 있다. 이 데이터는 어디에 쓸 수 있을까? 우선 광고 성과를 가늠하는 기준점이 된다. ‘구매 완료’ 시점에 태깅했다면 앱으로 구매한 고객은 몇 명인지, 또 한 명이 몇 번이나 구매했는지를 분석할 수 있다. 아울러 특정 광고 채널에서 앱으로 들어온 신규 고객 중 몇 명이 구매했는지 파악해 각 광고 채널의 효율을 판단할 수도 있다. 이걸 알면 효과가 좋은 채널에 광고를 집중할 수 있다.그리고 타깃팅 광고를 진행하기 위해서도 꼭 필요한 재료다. 구매 여부를 기준으로 다양한 타깃팅 광고를 진행할 수 있다.
구매한 지 6개월이 지난 고객들에게만 쿠폰을 보내거나 구매 이력이 없는 이용자에게 첫 구매 이벤트 광고를, 구매 이력이 있는 이용자에게 재구매 이벤트 광고를 진행해 광고 효율 극대화를 노릴 수 있다. 이러한 리타깃팅, 오디언스 타깃팅 광고는 태깅 작업으로 수집하고 분석한 데이터가 있어야만 가능하다.
⑥ UAC(User Acquisition Cost): 고객 한 명을 얻기 위해 쓴 비용
앱이 신규 고객(New User) 한 명을 얻기 위해 쓴 비용을 뜻한다. 그래서 신규 고객 유치가 목적인 광고를 집행할 때 중요하게 보는 지표다. 광고 매체 A에 광고비로 50만 원을 썼고, New User가 50명으로 집계됐다면 이 때의 UAC는 1만 원이다.
여기까지 앱 분석에 대해 알아봤다. 다음 편에서는 이렇게 분석한 데이터로 어떤 마케팅을 실행할 수 있을지, 그 방법과 실제 사례를 살펴보려 한다.
