by
Sep 09. 2019
마케팅(習): 위클리 마케팅 동향_190909
앱광고 데이터와 측정기준, 구글 애널리틱스 신규기능
1. 앱 광고를 위한 데이터 수집과 측정기준 알아보기(모비 인사이드)
★Summary
1) 앱을 만들고 광고할 때 필요한 기본 앱 측정방식에 대한 내용이다. 많은 회사에서 사용하고 있는 애드브릭를 활용하여 확인할 수 있는 자료다. 마케팅 에이전시인 "PlayD"의 콘텐츠를 재구성했다.
2) 다양한 오프라인 유통채널 중에서 백화점의 실적 악화가 눈에 띈다.
①Attribution Tool(3rd Party Tool): 앱 광고 성과 측정 툴. 어떤 데이터(New Install이나 Reopen과 같은)를 특정 매체의 결과로 측정해주는 툴이다.
②측정방식: 앱이 구동되는 순간부터 진행
③측정기준: 디바이스/OS 기준으로 안드로이드는 ADID, iOS는 IDFA라는 광고 식별자를 사용.
성과 인정기준은 크게 3가지로 나누는데
A.First attribution(첫 번째 클릭)
B.Linear attribution(모든 매체)
C.Last attribution(마지막 클릭)
앱 광고의 경우 Last attribution 모델이 사용됨.
④성과측정방식
A. Google referral: 구글 플레이스토어를 통해 앱 설치, 실행 데이터 확인
B. ADID or IDFA: 단말기 고윳값으로 측정, 하지만 매체가 식별 값을 제공 못할 경우 사용 불가
C.Fingerprint: IP주소, 디바이스 환경 등 앱 환경에서 수집이 가능한 모든 수단을 고려
⑤광고 성과 인정 기간(Lookback Window): 광고 성과 인정 기간의 설정. 클릭과 설치의 기간으로 판단.
☞Editor's Note
1) 아직도 앱 마케팅?이라는 이야길 한다고 진부해할 수도 있겠지만 여전히 앱 중심의 생태계는 견고하다. 게다가 앱 다운과 삭제를 빈번하게 하는 환경에서 앱 유저 하나하나를 제대로 모으는 것이 해당 서비스/제품의 근본이기에 오히려 요즘 더 중요하게 봐야 할 부분이다.
2) 초기 앱과 어느 정도 론칭 이후의 앱이 봐야 할 접근들이 많이 다르다. 초기 단계만 해도 First Click과 Lookback Window 기간을 짧게 가져가면서 다른 지표의 변화를 같이 보는 게 좋지만 성장이 어느 정도 이루어진 이후에는 Linear/Last Click 기준, Lookback Window 기간을 3일, 7 일등으로 길게 가져가면서 Growth의 관계를 밝혀나가는 게 중요하다. 무엇보다 중요한 건 이런 지표의 변화를 인지하고 결단을 내릴 수 있는 Insight와 환경을 조성하는 게 필요하다.
https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=20023406&memberNo=6457418
2. 구글 애널리틱스 웹앱 속성, 무엇이 달라졌나?(인트렌치컨설팅 브런치)
★Summary
1) 구글 애널리틱스(GA) 공식 블로그에서 새로운 기능을 발표한 내용을 정리해놓았다.
2) GA 업데이트 내용을 보면,
①웹앱 데이터 통합 및 사용자 기준 행동 추적: 한 명의 고객을 하나의 웹/앱 속성을 관리 가능. 단 여전히 빈틈은 있는데 하이브리드 앱의 경우 GA 웹 속성에서 필터를 사용해 별도의 보기로 조회하는 방식을 병행해야 함
②행동 이벤트 자동 추적(스크롤, 유튜브, 외부 링크 클릭, 내부 검색어 등): 여러 가지 고객 행동 데이터를 자동으로 추적, 특히 스크롤 데이터는 페이지 하단 90%까지 내렸을 경우 이벤트가 발생.
③실질적인 데이터 분석을 위한 퍼널 및 세그먼트 기능 강화: GA360(유료)에서 제공하던 기능을 무료 버전에서도 제공하는데, 특히 이벤트 단위로 퍼널 설계 및 신규 속성은 목표 설정 엇이 기존 데이터로 퍼널 설계할 수 있도록 변경
☞Editor's Note
1) 구글 어낼리틱스가 진화하는 방향을 보면, 현재 마케터들이 하고 있는 고민들이 무엇인지를 엿볼 수 있다. 이번 업데이트 내용도 그런 부분에서는 '고객의 Multi touch를 어떻게 통합적으로 볼 것인가'를 반영한 부분도 보이고 클릭이라는 확실한 정보 외 스크롤만 일어나도 고객의 선호도를 반영해보자는 내용이 담겨 있는 듯하다. 즉, 고객이 데이터를 많이 생성하는 환경에서의 변화를 반영한 것 같다.
2) 사실 그러다 보니 현업 단계에서는 고민이 깊어질 수밖에 없다. 데이터가 많아지면 고객을 더 잘 알 수 있을 거라고 생각했는데 오히려 반대의 경우가 생겨난다. 이제는 더 이상 데이터가 없는 시대가 아니라 많은 데이터를 어떻게 해석, 재가공, 활용하는 시대가 온 것이다. 이걸 제대로 하고 있는 데가 그리 많지 않다. 데이터가 없던 시대의 방식으로 접근했다가는 방향부터 이상한 결과가 나올 것이다. 또다시 바뀌어가는 환경에 적응해야 한다.
https://brunch.co.kr/@entrench/95
※대문 이미지
https://www.pexels.com/photo/photo-of-man-holding-his-smartphone-2883628/
