모바일 어트리뷰션 및 제휴 마케팅: 끊임없이 변화하는 환경

모바일 어트리뷰션과 제휴 마케팅은 어떻게 연관될까요?

모바일 광고 캠페인을 제대로 구성하는 것은 모든 비즈니스(특히 전자상거래) 발전에 필수적인 요소입니다. 최종 사용자의 절반 이상이 모바일 기기를 통해 광고주와 상호작용하기 때문입니다. 사용자 행동 분석은 이러한 캠페인의 핵심 요소이며, 앱 개발자가 사용자 행동을 추적하고 최적의 고객 경험을 제공하도록 캠페인을 최적화할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근 방식은 제휴 마케팅 채널에서 특히 중요합니다. 제휴사는 광고주와 독립적으로 다양한 전략을 활용하여 트래픽과 매출을 창출할 수 있기 때문입니다.

광고주는 성공적인 파트너에게 커미션을 지급하고 성과를 모니터링하기 위해 신뢰할 수 있는 속성 데이터를 보유해야 합니다.

하지만 제휴 마케팅, 모바일 앱, 모바일 기여도 분석이 발전함에 따라 이러한 경로를 측정하고 최적화하는 전략 또한 그에 맞춰 변화해야 합니다. 

모바일 기여도 분석은 어떻게 작동하나요?

모바일 어트리뷰션은 사용자가 광고나 링크에 처음 접촉하는 순간부터 앱 설치나 인앱 구매와 같은 후속 행동에 이르기까지 모바일 마케팅 활동과 어떻게 상호작용하는지 추적하고 분석하는 프로세스 입니다. 이를 통해 어떤 모바일 채널과 캠페인이 사용자 행동을 효과적으로 유도하는지 파악하고, 마케터는 전략을 개선하여 더 나은 성과를 거둘 수 있습니다.

제휴 마케팅 맥락에서 모바일 어트리뷰션은 다양한 기기와 플랫폼에서 사용자 활동을 추적하는 복잡성을 해결하여 제휴사가 기여한 바에 대해 정확하게 보상을 받도록 보장합니다.

모바일 기여도 분석에는 크게 두 가지 유형이 있습니다 

• 기존 모바일 어트리뷰션 방식은 파트너사가 특정 채널을 통해 앱을 처음 설치한 사용자의 성과를 추적하고 분석할 수 있도록 하며, 어트리뷰션을 설치 이벤트와 직접 연결합니다. 하지만 사용자가 이미 앱을 설치한 상태라면, 파트너사는 웹 링크나 다른 앱을 통해 해당 사용자를 앱으로 다시 유도하더라도 수수료나 보상을 받지 못합니다.
• 반면, 재참여 모바일 어트리뷰션은 파트너가 앱 내 사용자 유지율을 높이는 것을 목표로 하는 캠페인을 시작할 수 있도록 지원합니다 . 이러한 유형의 어트리뷰션을 통해 파트너는 광고 채널을 활용하여 사용자가 앱으로 돌아와 추가 구매를 하도록 유도함으로써 사용자 참여도를 높이고 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

제휴 마케팅은 어떻게 적합합니까?

제휴 마케팅은 성과 기반 마케팅 전략으로, 기업이 마케팅 노력을 통해 트래픽 또는 매출을 유도한 제휴사에게 보상을 제공합니다.

전통적으로 이 모델은 웹 중심적이었으며, 웹사이트 전반에 걸친 사용자 활동을 추적하기 위해 쿠키에 크게 의존해 왔습니다. 스마트폰의 등장과 모바일 인터넷 사용량의 폭발적인 증가로 인해 제휴 마케터들은 추적 및 기여도 분석에 대한 새로운 접근 방식을 모색해야 했습니다. 모바일 환경에서는 다양한 기술적 제약과 개인정보 보호 규정으로 인해 쿠키의 효율성이 떨어지기 때문입니다. 또한 파트너의 정의가 더욱 광범위해짐에 따라 각 파트너의 기여도를 정확하게 측정하기 위한 더욱 정교한 기여도 분석 모델이 필요하게 되었습니다.

따라서 모바일 어트리뷰션은 정확한 성과 측정을 제공함으로써 제휴 마케팅에서 매우 중요한 역할을 합니다.

제휴사는 클릭 또는 설치뿐만 아니라 구매, 등록 또는 구독과 같은 실제 인앱 활동에 따라 보상을 받을 수 있습니다. 이러한 성과 기반 접근 방식은 인센티브를 비즈니스 목표에 맞추어 파트너가 장기적 가치에 기여하는 고품질 사용자 활동을 유도하도록 동기를 부여합니다.

예를 들어, 전자상거래 앱은 모바일 어트리뷰션을 사용하여 인플루언서 마케팅 캠페인의 효과를 측정할 수 있습니다.

인플루언서의 소셜 미디어 게시물부터 앱 설치, 앱 내 구매에 이르는 전체 사용자 여정을 추적함으로써 기업은 어떤 인플루언서가 가장 가치 있는 사용자를 유도하는지 파악하고 그에 따라 마케팅 비용을 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 인플루언서 캠페인으로 앱을 설치한 사용자는 인플루언서의 카리스마로 플래시 세일에 참여할 가능성이 높았습니다. 반면, 브랜드가 완전히 통제하는 다른 채널을 통해 전환된 사용자에 비해 브랜드 충성도가 얕을 수 있습니다. 광고주는 이를 계산할 때 LTV 및 적절한 조치.

또 다른 예로는 모바일 어트리뷰션을 활용하여 어떤 광고 네트워크가 인앱 구매를 하는 사용자를 유입시키는지 파악하는 모바일 게임 앱을 들 수 있습니다 .

앱은 데이터를 분석하여 실적이 가장 좋은 광고 네트워크를 파악하고 예산을 재분배하여 수익을 극대화합니다. 예를 들어 게임 개발자는 YouTube 광고를 통해 게임을 설치한 플레이어는 처음 몇 레벨을 완료한 후 인앱 구매를 할 가능성이 더 높고, 모바일 광고 네트워크를 통해 설치한 플레이어는 특별 이벤트에 더 많이 참여한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용자 세그먼트에 맞춘 맞춤형 제안과 ​​게임 내 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

모바일 어트리뷰션 및 제휴 마케팅에 특화된 과제

모바일 어트리뷰션은 사용자 행동 추적, 특정 캠페인에 대한 전환 귀속, 마케팅 활동 최적화 등 데스크톱 어트리뷰션과 몇 가지 기본 원칙을 공유하지만, 고유한 과제도 있으며 효과를 위해서는 맞춤형 접근 방식이 필요합니다.

애플리케이션은 웹 브라우저의 쿠키 저장소와 상호 작용하지 않는 별도의 격리된 환경에서 실행됩니다. 또한 사용자는 종종 앱과 웹 사이트를 전환하여 데이터 트레일을 단편화합니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 개인 정보 보호 문제 및 규제로 인해 데이터 수집 및 추적에 대한 제한이 가해져 속성 추적 작업이 더욱 복잡해졌습니다.

모바일과 데스크톱 어트리뷰션의 가장 중요한 차이점 중 하나는 모바일 딥링크의 중요성입니다.

딥링크 는 앱 내 특정 콘텐츠로 사용자를 직접 안내하는 기능을 의미합니다. 단순히 app’s 홈 화면을 여는 것이 아니라 말이죠. 이 기능은 사용자 활동을 늘리려는 모바일 광고 캠페인의 성공에 필수적이며, 예를 들어 사용자가 장바구니에 추가하는 양을 늘리거나 비활성 사용자를 재참여시키는 데 도움이 됩니다.

딥링크가 없으면 모바일 사용자는 여정에서 불편함을 겪게 되어 사용자 경험이 저하되고 캠페인 효과가 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 제품 할인 광고를 클릭했지만 앱을 열었을 때 홈 화면으로만 이동하는 경우, 제품을 찾기 어려워하거나 아예 관심을 잃을 수 있습니다.

이는 전환 가능성을 낮출 뿐만 아니라 광고 리소스를 낭비합니다.

반대로 적절한 딥링킹이 제대로 구현되었다면, 동일한 사용자는 앱 내의 제품 페이지로 직접 이동하여 쉽게 할인을 적용하고 구매를 완료할 수 있습니다. 이처럼 매끄러운 경험은 성공적인 전환으로 이어질 가능성이 더 높아 광고 캠페인을 훨씬 더 효과적으로 만듭니다.

또 다른 중요한 차이점은 모바일 기기에서 사용자 여정이 단편화되어 있다는 점입니다. 사용자는 앱, 브라우저, 기기를 자주 전환하기 때문에 사용자의 행동을 정확하게 추적하기가 어렵습니다. 쿠키를 통해 웹사이트 전반에 걸쳐 사용자를 쉽게 추적할 수 있는 데스크톱 환경과 달리, 모바일 환경에서는 전체 사용자 여정을 파악하기 위해 핑거프린팅, 기기 ID, 서버 측 추적과 같은 더욱 정교한 추적 방법이 필요합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 제휴 마케팅 및 모바일 어트리뷰션 플랫폼은 다양한 모바일 전용 기술 및 데이터 소스와 통합되어야 합니다. 여기에는 앱 간 딥 링크 지원, 기기 간 어트리뷰션, 사용자 데이터 수집 및 처리 방식에 영향을 미치는 개인정보 보호 규정 준수 등이 포함됩니다.

여기서 우리는 어디로 갈까요? 주목해야 할 트렌드…

제휴 마케팅과 관련된 속성 분석의 두 가지 주요 트렌드가 있습니다. 마케터들은 앞으로 몇 개월, 몇 년 동안 이러한 트렌드에 주목해야 합니다

모바일 어트리뷰션은 이제 사용자의 개인정보를 고려하고 존중하며, 특정 목표 행동을 특정 기기 ID에 연결하는 추적 방식에서 점차 확률적 모델링으로 전환하고 있습니다. 

• 모바일 어트리뷰션 전통 방식은 결정론적 추적에 크게 의존했으며, 앱 설치와 인앱 구매와 같은 특정 행동—을 고유 디바이스 식별자와 직접 연결했습니다. 예를 들어 Apple’s 광고주 식별자 (IDFA) 또는 Google’s 광고 ID (GAID). 이 방법은 정확도가 높지만, 다양한 앱과 플랫폼에서 개별 사용자를 추적해 프라이버시 우려를 크게 야기했습니다.
• 보다 엄격한 개인정보 규제와 플랫폼별 업데이트(예: Apple의 앱 추적 투명성(ATT) 프레임워크 도입으로, 보다 프라이버시 친화적인 어트리뷰션 방식으로 전환되었습니다. 이로 인해 모바일 어트리뷰션에서 확률 모델링이 부상하고 있습니다.
• 확률 모델링은 설치 시간, 기기 유형, 위치 등 다양한 익명화된 데이터 포인트를 집계하고 분석하여 특정 마케팅 활동이 특정 사용자 행동으로 이어졌는지 추론합니다. 사용자와 행동을 일대일로 연결하는 대신, 확률 모델은 통계적 방법을 사용하여 특정 캠페인이 설치 또는 구매로 이어졌을 가능성을 추정합니다. 100% 정확하지는 않지만, 이 방법은 사용자 개인정보 보호와 마케터에게 실행 가능한 인사이트를 제공하는 것 사이에서 균형을 맞추는 데 가장 효과적인 방법입니다. 이러한 추세가 지속됨에 따라 모바일 어트리뷰션 플랫폼은 규정을 준수하면서 정확도를 높이기 위해 점점 더 정교한 확률 모델을 개발하고 있습니다.

모바일 기기 시장이 이미 전체 제휴 마케팅에서 큰 비중을 차지하고 있기 때문에, 애플리케이션 개발자들은 기존의 "설치" 달성보다는 재참여 사용자(재참여 캠페인)의 효과 측정에 더 집중하고 있습니다

• 전통적으로 앱 소유자와 마케터는 새로운 설치를 유도하는 데 큰 비중을 두었습니다. 그러나 시장이 성숙해짐에 따라 새로운 사용자를 확보하는 것의 가치는 감소하고 기존 사용자를 유지하고 재참여시키는 것이 더 중요해졌습니다. 재참여 캠페인은 이탈한 사용자를 앱으로 다시 불러들이기 위해 설계되었으며, 사용자가 더 많은 시간을 앱에서 보내도록 유도하고, 인앱 구매를 하거나 중단했던 부분을 계속하도록 장려합니다. 이러한 변화의 이면에는 새로운 사용자를 확보하는 것이 기존 사용자를 육성하고 유지하는 것보다 더 비용이 많이 들고 효과가 떨어지기 때문입니다.
• 재참여 캠페인의 효과를 측정하려면, 앱 소유자와 마케터는 재활성화 비율을 보완하는 지표에 집중합니다. 예를 들어 세션 길이·빈도, 기능 도입률, 재참여 후 인앱 구매 등이 있습니다. 세션 길이와 빈도는 재참여 사용자가 앱에 얼마나 깊게 관여하는지 보여주고, 기능 도입률은 사용자가 돌아온 뒤 새로운 또는 핵심 기능을 탐색·사용하는지를 나타냅니다. 재참여 사용자의 인앱 구매를 추적하면 캠페인의 매출 직접 영향을 평가할 수 있어, 캠페인이 사용자 활동과 참여를 얼마나 회복시켰는지 종합적으로 파악할 수 있습니다. 물론 ROAS 또는 LTV도 적용됩니다.
• 재참여 유도 캠페인은 사용자 데이터를 활용하여 타겟팅된 메시지와 혜택을 제공하는 고도로 개인화된 전략이 될 수 있습니다. 예를 들어, 모바일 게임 앱은 오랫동안 게임을 하지 않은 사용자에게 푸시 알림을 보내 특별한 게임 내 보너스를 제공함으로써 복귀를 유도할 수 있습니다. 마찬가지로, 전자상거래 앱은 재참여 전략을 통해 사용자가 장바구니에 담아둔 상품을 상기시키거나 과거 쇼핑 행태를 기반으로 맞춤형 할인을 제공할 수 있습니다.

이 기사는 Admitad의 CEO인 Anna Gidirim과 Admitad의 기술 파트너십 매니저인 Nastassia Shkampletava가 협력하여 작성한 게스트 게시물입니다. Admitad, in partnership with Nastassia Shkampletava, Technology Partnerships Manager at Admitad.

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