교차 기기 기여도 분석에서의 데이터 및 보고 방법론

크로스 디바이스 어트리뷰션 세 번째 블로그에 오신 것을 환영합니다 1부 와 2부를 통해 관련 내용을 확인해 보세요 .

이번 글에서는 마케터들이 기기 간 기여도 분석을 구현할 때 직면하는 몇 가지 중요한 데이터 및 보고 문제를 다룹니다. 또한 여러 플랫폼에서 수집된 기본 데이터 세트를 기반으로 의미 있는 분석 결과를 도출하는 다양한 방법을 제시합니다.

마케터에게 정확한 관점과 분석 자료를 제공하는 것은 자사의 강점과 약점을 가진 채널 및 활동을 구분할 수 있도록 돕는 것과, 잘못된 정보에 기반한 의사결정으로 이어지는 보고서를 작성하는 것 사이의 차이를 만들어낼 수 있습니다.

기기 간 원인 분석을 위한 코호트 분석: 기본 사항

마케팅 분석에서 코호트를 정의하는 기본 사항을 다시 한번 살펴보겠습니다 .

코호트 는 공통된 속성을 가진 사용자 그룹입니다. 마케터는 공통된 속성을 가진 사용자들을 분석함으로써 유용한 정보를 얻고 트렌드를 효과적으로 파악할 수 있습니다.

코호트를 정의하는 엄격한 기준은 없지만, 특정 산업 분야에서는 자체적인 표준 관례를 따릅니다. 모바일 마케팅에서 광고주들은 앱 설치 캠페인을 중점적으로 살펴보는 경우가 많기 때문에, 모바일 측정 파트너(MMP)는 설치 날짜를 기준으로 사용자를 그룹화한 설치 기반 코호트를 제공합니다. 따라서 Singular 광고 수익( 과 같은 지표가 특정 설치 날짜를 기준으로 계산됩니다. 여기서 7일은 달력 기준으로 계산할 수도 있고, 24시간 단위로 계산할 수도 있는데, 둘 다 유효한 기준입니다. MMP는 이 중 하나를 선택하거나 광고주가 자신에게 가장 적합한 코호트 정의 방식을

마지막으로, 모바일 마케팅에서 코호트는 사용자가 아닌 설치 그룹으로 정의된다는 점을 강조해야 합니다. 새로운 설치가 동일한 사용자에게 속할 수 있지만, 표준 모바일 마케팅 모델(MMP)에서는 이를 코호트에 추가된 새로운 설치로 간주하기 때문입니다. 마찬가지로 웹 마케팅에서도 코호트는 사용자의 획득일(즉, 사용자가 웹페이지에 처음 방문한 날짜)을 기준으로 정의되는 경우가 많으며, 이는 모바일에서의 설치일과 크게 다르지 않습니다.

기기 간 원인 규명을 위한 코호트 분석: 사용자 vs 기기

기기 간 연동을 고려할 때, 한 명의 사용자가 여러 기기와 플랫폼에서 광고와 상호작용하고 전환을 일으킬 수 있으므로 코호트 정의를 재정립해야 합니다. 단일 플랫폼의 경우, 기기에서 사용자가 시점을 살펴봐야 합니다 . 대부분의 제품에서 이는 사용자가 계정을 생성하거나 처음 로그인하는 시점이 될 것입니다.

예를 들어 설명해 보겠습니다. 저희 회사는 전 세계의 처음 보는 사용자들과 13초 만에 채팅할 수 있는 최신 소셜 네트워크를 개발했습니다! 이 네트워크는 모바일과 웹 모두에서 사용할 수 있도록 구축되었기 때문에 모바일 앱 스토어에서 설치가 이루어지고 데스크톱과 모바일 기기에서 웹사이트 방문이 발생합니다. 사용자들은 광고를 클릭하지만, 해당 플랫폼에서 제품을 사용하려면 가입하고 로그인해야 합니다. 또 하나 주목할 점은 사용자가 가입하고 제품 사용을 시작하기 전에 여러 플랫폼에서 여러 광고를 클릭할 수 있다는 것입니다. 그리고 바로 이 부분이 우리가 참고하고자 하는 지점입니다.

일반적인 마케팅 도구를 기준으로 이 문제를 생각해 보면, 단일 플랫폼에만 국한된 어트리뷰션 제공업체는 현실의 부분적인 모습만을 보여줄 뿐입니다. 따라서 여러 도구를 함께 사용할 경우 데이터가 중복되어 각 도구의 코호트 분석 결과가 부정확해질 수 있습니다. 예를 들어 , 기존 사용자를 캠페인에 포함시키면 신규 사용자 확보(UA) 활동으로 인한 LTV가 부풀려질 수 있으므로 LTV를

또 하나 주목할 점은 단일 플랫폼 내에서도 설치 수나 기기 수가 아닌 사용자 수를 기준으로 분석하면 훨씬 더 많은 인사이트를 얻을 수 있다는 것입니다. 보다 정확한 고객 생애 가치(LTV)를 산출할 수 있을 뿐만 아니라, 전환 정의의 변화는 투자 수익률(ROI) 분석 및 비교에 상당한 가치를 더합니다. 이러한 이유로 전자상거래와 같은 특정 분야에서는 마케터들이 사용자의 첫 구매 시점을 기준으로 코호트를 정의하는 경우가 흔한데, 이는 설치 시점보다 훨씬 더 의미 있는 접근 방식입니다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 기준점을 설정했을 때 데이터의 정확성을 확보하는 것입니다.

Singular 에서 제공하는 기기 간 기여도 분석 및 분석

Singular 사용하는 마케터는 실시간으로 코호트 계산 방식을 선택할 수 있는 옵션을 제공받음으로써 기기 기반 코호트와 사용자 기반 코호트 중에서 선택할 수 있습니다. 이를 통해 설치 횟수나 웹사이트 방문 횟수가 아닌, 사용자 그룹의 실제 LTV(고객 생애 가치) 또는 기타 KPI를 있습니다. 또한 사용자가 여러 플랫폼에서 제품과 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 데에도 도움이 됩니다. 예를 들어 웹에서 대규모로 사용자를 확보하더라도 사용자는 다양한 플랫폼에서 각기 다른 유지 패턴을 보이며 제품을 사용할 수 있습니다. 특정 웹 캠페인은 캠페인 내용과 사용자 확보 채널에 따라 모바일과 웹 모두에서 수익을 창출할 수도 있습니다.

마찬가지로, 특정 모바일 웹 플랫폼은 X개의 새로운 웹사이트 방문을 유도할 수 있지만, 그중 일부만이 신규 사용자일 수 있습니다. 이러한 관계를 이해하는 것은 사용자 확보(UA)를 효과적으로 확장하는 데 핵심입니다.

이는 Singular 측에서도 기기 관련 마케팅 매개변수(예: iOS 신규 설치)와 사용자 관련 마케팅 매개변수(예: 광고를 클릭한 후 새 계정에 가입한 Evie)를 구분해야 한다는 점 을 시사합니다. 채널, 캠페인, 크리에이티브 등이 완전히 다를 수 있습니다. 이러한 데이터를 원시 형태로 확보함으로써 마케터는 사용자 여정을 완벽하게 파악할 수 있습니다.

이 시리즈의 다음 편은 무엇인가요?

크로스 디바이스 어트리뷰션 보고 방식에 대해 알아보았으니, 이제 여러 플랫폼에서 광고를 운영하거나 iOS 14.5에 대비하여 사용자 어트리뷰션(UA)을 다양화하려는 마케터에게 유용한 주제들을 계속해서 살펴보겠습니다. 다음 글에서는 픽셀, 포스트백, 전환에 대해 자세히 알아보고, 크로스 디바이스 어트리뷰션 설정이 광고 파트너에게 어떤 영향을 미치는지, 그리고 마케터가 캠페인 성과를 개선하기 위해 무엇을 해야 하는지 알아보겠습니다. Singular 의 웹, 웹-앱, 크로스 디바이스 기능 에 대해 더 자세히 알아보고 제품 전문가와 데모를 예약해 보세요