SKAN을 실제 환경에서 활용하는 방법: 특정 산업 분야 및 수익 창출 모델을 위한 15가지 팁

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iOS용 SKAN을 제외하면 측정 옵션은 까다롭습니다. 캠페인 측정을 위해 모델링된 광고 네트워크 데이터를 사용해 볼 수도 있고, 미디어 믹스 모델링을 통해 광고 효과를 분석할 수도 있습니다. 핑거프린팅 기법을 계속 시도해 볼 수도 있고, 자사 데이터와 로직을 활용할 수도 있습니다. 사실, 여러 가지 방법을 복합적 .

하지만 iOS에서는 SKAdNetwork만이 유일하게 확정적인 옵션을 제공하여 (특정 조건 하에서) 앱 설치 기여도 분석을 위한 포스트백을 받을 수 있도록 보장하고, 광고 네트워크가 캠페인 최적화에 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 합니다. 따라서 SKAdNetwork를 사용하는 것이 합리적이며, 제대로 활용하는 방법을 배우는 것도 중요합니다.

문제는 SKAN을 실제 환경에서 작동시키려면 해결해야 할 과제가 많다는 것입니다

• 적합한 모델 선택하기
• 적절한 핵심 측정 이벤트 및 임계값 선택
• 포스트백의 제한된 공간에 충분한 정보를 인코딩합니다.
• SKAN을 통해 결과에 대한 빠른 피드백을 받을 수 있도록 적절한 앱 경험을 설계합니다
• 개인정보보호 기준 (SKAN 3)이나 크라우드소싱 익명성 (SKAN 4) 으로 인해 데이터 손실이 너무 커지지 않도록 광고 파트너 및 캠페인을 관리합니다.

그래서 저는 Singular에서 가장 뛰어난 SKAN 전문가 두 명에게 실제 환경에서 SKAN을 활용하는 방법에 대해 함께 논의해 달라고 부탁했습니다. 두 전문가 모두 수백 명의 고객과 협력하여 설정, 모델 및 앱을 최적화하고 SKAdNetwork에서 최대한의 정보를 추출하도록 지원해 왔습니다.

• 빅터 사바스, 솔루션 컨설팅 부사장
• 나비하 지와니, 고객 성공 팀 리더

그들이 내게 말한 내용은 다음과 같습니다…

1. 한 번으로 끝나는 게 아니라는 걸 깨달으세요

IDFA 방식에서는 모든 데이터를 수집한 후 필요한 데이터를 파악할 수 있었습니다. 하지만 SKAN 방식에서는 적절한 측정값을 선택하는 데 훨씬 더 신중해야 합니다.

하지만 당신은 그 정도로 똑똑하지 않습니다. 우리 모두 마찬가지입니다. 제대로 된 결과를 얻기 위해 끊임없이 수정 작업을 거쳐야 한다는 것을 깨달으세요 나은 것입니다. 더 나아가 세상이 변할 때, 예를 들어 애플이 어떤 정책을 바꾸거나 파트너사가 정책을 변경할 때, 당신은 또다시 수정 작업을 거쳐야 할 것이라는 점을 명심하세요.

사바스는 "일회성 작업이 아니라는 인식과 이해가 필요합니다."라고 말합니다. "SKAdNetwork에 접근하는 핵심 철학의 일부로 반복적인 과정을 중요하게 생각합니다. KPI나 제품이 바뀌는 것뿐만 아니라 생태계 자체가 변화하기 때문입니다."

2. 목표를 이해하십시오

주로 내부 팀을 위한 측정 지표가 필요하신가요? 아니면 광고 파트너 최적화가 특별히 필요하신가요? ROAS , 아니면 고객 여정과 같은 다른 요소가 더 중요한가요? 제품 팀과 성장 팀이 구체적으로 무엇을 필요로 하는지는 어떻게 다른가요?

지와니는 "특히 제 고객들과 함께 일하면서 파트너들이 SKAN 데이터를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 이러한 이벤트들이 서로 연결되는 방식을 더욱 심층적으로 살펴보는 것을 보았습니다."라고 말하며, "두 번째 단계는 수익에 집중하는 것입니다."라고 덧붙였습니다

SKAN은 기술이지만, SKAN을 제대로 활용하려면 무엇보다 명확한 전략이 필요합니다.

3. SKAN 기반 광고 수익화 측정 모델의 큰 장점

광고 수익화는 구독과 같은 수익화 모델에 비해 피드백 속도가 훨씬 빠르다는 점에서 큰 장점이 있습니다.

사바스는 "전환 모델을 보다 포괄적으로 생각할 때, 저는 항상 좋은 초기 신호를 제공하는 요소와 시간이 지남에 따라 고품질 사용자 및 높은 고객 생애 가치(LTV)를 예측하는 데 도움이 되는 요소를 고려합니다."라고 말합니다. "그래서 종종 이산 변수와 연속 변수가 혼합되어 사용됩니다. 하지만 광고 모니터링 분야에서는 초기 신호(일반적으로 광고 노출)가 존재하기 때문에 두 가지 모두를 활용할 수 있으며, 이러한 신호는 높은 수준의 변동성을 가지고 있습니다."

즉, 광고 노출량만으로 사용자를 쉽게 세분화할 수 있으며, 이러한 세분화를 통해 어떤 그룹이 인앱 구매를 할 가능성이 더 높은지, 또는 향후 구독 옵션이 있는 경우 구독할 가능성이 더 높은지 예측하고 테스트할 수 있습니다.

참고: Singular 오랫동안 광고 수익화 SKAN 측정 모델을 보유해 왔으며

4. 실제 SKAN: 안드로이드와 비교

SKAN 3에서는 측정 기간이 매우 짧기 때문에 모델링 작업이 많이 이루어집니다. 이러한 모델링은 매우 정확할 수 있지만, 결국 모델링일 뿐입니다. 

SKAN으로 측정한 초기 신호들을 안드로이드 데이터와 비교해 보세요.

지와니는 "세션 시작이나 기타 작은 신호들을 포착하고, 안드로이드 사용자들의 성과에 대한 정보와 결합하여 이 두 데이터셋을 비교하는 것이 많은 고객들이 iOS 데이터의 흐름을 이해하는 데 도움이 되었습니다."라고 말합니다.

물론 SKAN 4를 측정 기간이 더 길어지므로 상당한 도움이 될 것입니다. 하지만 이러한 기능이 대규모로 적용되려면 내년 초까지는 시간이 걸릴 수 있습니다. 현재 Singular 에서 수집하는 전체 포스트백 중 SKAN 4 포스트백은 약 15%에 불과하지만, 그 비율은 증가 추세입니다 .

5. SKAN을 효과적으로 활용하세요: 사용자를 그들 자신보다 더 잘 이해하십시오

미래의 행동을 예측하기 위해 초기 지표를 활용하고 싶은 것은 당연합니다. 첫 번째 단계는 현재 측정하고 있는 것과 실제로 앱에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 구분하는 것입니다.

그렇게 하면 실제 행동을 기반으로 SKAN 모델을 구축할 수 있습니다.

사바스는 "예를 들어 인앱 구매 시 평균 제품 가격을 기준으로 수익을 구간별로 나누는 대신, IDFV 데이터 세트를 살펴보고 튜토리얼을 완료한 사용자들이 첫날에 평균적으로 얼마를 벌어들이는지 확인해 보는 건 어떨까요?"라고 말합니다. "이렇게 하면 전환 모델을 정의할 때 수익 구간의 임계값으로 활용할 수 있고, 관찰할 수 있는 효과적인 세분화 그룹 또는 코호트를 설정할 수 있습니다."

SKAdNetwork로 현재 측정할 수 있는 기간보다 훨씬 더 긴 시간 동안 해당 그룹을 관찰하면 해당 세그먼트의 수익 창출 잠재력에 대한 좋은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 새로운 SKAN 설치를 해당 세그먼트에 할당해야 함을 나타내는 초기 예측 신호를 실험해 볼 수 있습니다.

6. 테스트 시 SKAN 변환 모델을 매달 반복적으로 업데이트하십시오

SKAN을 실제 환경에서 반복적으로 적용하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 매일 반복할 수는 없는데, SKAN 캠페인이 광고 네트워크 파트너의 생태계에 충분히 반영되려면 시간이 필요하기 때문입니다. 너무 빠르게 반복하면 혼란스러워지고, 현명한 의사결정을 내리는 데 필요한 데이터가 부족해질 수 있습니다.

그렇다면 테스트 과정에서 얼마나 자주 반복 작업을 해야 할까요?

지와니는 "처음에는 고객들이 매달 최적화 기준을 바꾸는 경우가 있었습니다."라고 말합니다. "튜토리얼 완료, 등록, 계정 생성 등 초기 단계의 지표를 변경하는 거죠. 구매 여부나 입금 여부를 나타내는 초기 지표를 바꾸고, 그 데이터를 바탕으로 모델링하는 겁니다. 이렇게 첫 번째 이벤트 지표를 변경하는 것이 일부 고객에게는 매우 효과적이었습니다."

물론, 그런 속도를 영원히 유지하지는 않겠지만, 그렇다고 1년 동안 같은 모델을 고수할 가능성도 낮습니다. 

참고로, 초기에 SKAN 캠페인을 전환할 때는 모든 작업을 일시 중지하고 48~72시간 기다린 후 다시 시작해야 했습니다.

Singular 이제 반복 작업을 훨씬 빠르고 간편하게 수행할 수 있는 기술을 제공합니다. 전환만 하면 바로 사용할 수 있습니다. 또한 Singular 실제 변경 없이 SKAN 변경을 시뮬레이션하고 업데이트된 측정 데이터가 어떻게 나타날지 확인할 수 있는 제품 기능도 제공합니다.

( Singular 고객이 아니시거나 더 자세한 정보를 원하시면 저희에게 문의해 주세요.)

7. 로그 수준 데이터를 확인하여 수익 구간을 최적화하세요

단순히 전환 가치 수익 구간을 설정하고 방치하지 마세요. 수익 구간이 사용자의 실제 행동과 일치하지 않으면, 사실상 데이터를 낭비하고 정보 활용을 극대화하지 못하는 것입니다.

SKAN이 제대로 작동하도록 하려면 로그 데이터를 확인하세요

지와니는 "혼합 모델이나 인앱 결제(IAP) 수익 모델을 사용하는 사람이라면 누구나 로그 수준 데이터에서 전환 모델에 사용되지 않는 구간이나 감소 구간이 있음을 알게 될 것입니다."라고 말합니다. "이러한 구간을 조정하여 실제로 해당 사용자 하위 집합을 포착하거나, 구간을 확장 또는 축소하여 감소 구간이 없도록 하고 각 실제 전환 값이 모델에 사용되도록 하면 최대한 많은 데이터를 확보할 수 있습니다."

지와니는 고객들과 함께 이러한 과정을 수없이 반복해 왔으며, 거의 항상 더 나은 데이터 수집으로 이어진다고 말합니다.

8. SKAN 4는 코호트를 하위 그룹으로 세분화하여 더 높은 정확도를 얻을 수 있도록 도와줍니다

did_tutorial , 이후 행동을 관찰하고, 해당 코호트에 대한 초기 지표를 기반으로 수익을 예측할 수 있습니다

SKAN 4에서는 훨씬 더 심층적인 분석이 가능합니다.

사바스는 "첫날 '튜토리얼 완료'를 하고 인앱 구매를 한 사용자 집단이 있다고 가정해 봅시다. 이 집단은 64개의 버킷 중 하나로 기능합니다."라고 말합니다. "이것이 바로 사용자 코호트입니다. P2와 P3의 장점은 사용자가 P2 기간이나 P3 기간에 진입할 때 이 코호트를 관찰하여 '아, 이 단일 코호트가 이제 3개의 추가 그룹으로 나뉘는구나'라고 알 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 첫날 '튜토리얼 완료'를 하고 구매한 사용자, 그리고 P2 기간에 다시 세션을 진행한 사용자, 또는 추가 구매를 한 사용자, 혹은 고액 구매를 한 사용자 등이 있습니다. 이제 하나의 코호트가 3개의 그룹으로 나뉘게 되는 것입니다."

이 모든 것이 모델링의 정확성을 높이고 초기 지표를 기반으로 더 나은 ROAS 및 LTV 모델을 구축할 수 있는 능력을 향상시킵니다.

SKAN 4에 대한 간단한 안내입니다. 네, 아직 SKAN 4 관련 게시글이 충분히 모이지 않았습니다. 사실, 한참 멀었습니다.

하지만 Singular사용하면 SKAN 4 변환 모델을 설정하고, 협력 중인 SKAN 4 파트너의 이점을 누릴 수 있으며, SKAN 3 파트너의 데이터도 손실하지 않습니다. 하위 호환성이 있기 때문입니다.

9. 스트리밍 분야 및 구독: 네, 초기 데이터가 있습니다

SKAN에서 구독을 유지하는 것은 어렵습니다. 특히 이전에 7일 무료 체험 기간이 있었던 경우에는 더욱 그렇습니다. 

하지만 프록시로 활용할 수 있는 초기 이벤트는 항상 존재하며, 음악, 엔터테인먼트, 비디오와 같은 스트리밍 미디어 분야에서는 다른 분야보다 더 많은 초기 이벤트를 활용할 수 있습니다. 이러한 초기 이벤트를 활용하여 SKAN을 제대로 작동시키세요.

사바스는 "스트리밍 서비스를 생각해 보면, 신호를 읽어낼 수 있는 연속 변수들이 있습니다."라고 말하며, "이러한 변수들은 좋은 초기 지표가 될 수 있고, 그 종류도 매우 많습니다."라고 덧붙였습니다

예시:

• 그들은 몇 번이나 들었을까요?
• 그들은 영화를 몇 편이나 봤을까요?
• 더 큰 화면으로 스트리밍했나요, 아니면 외부 스피커로 스트리밍했나요?

또한, 어떤 유형의 구독 상품을 테스트했는지(가족 요금제, 개인 요금제, 학생 요금제 등)와 같은 세분화 지표도 있습니다. 이러한 모든 정보는 세분화를 구축하고 예측 지표를 찾는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 가족 요금제에 다른 사람이 가입해서 추가되었나요?

10. 다양한 수익 창출 방식은 더 나은 데이터 확보에 도움이 됩니다

구독을 통해서만 수익을 창출하는 경우 측정할 항목이 하나뿐이며, 이는 어렵고 SKAN에서 제공하는 측정 기간보다 더 오래 걸리는 경우가 많습니다. 

광고 수익화를 추가하면 더 많은 신호를 신속하게 얻을 수 있고, 더 많은 정보를 확보할 수 있습니다. 그리고 인앱 구매를 추가하면 더욱 풍부한 정보를 바탕으로 더욱 정교한 예측을 구축하고 코호트 가치를 더욱 정확하게 평가할 수 있습니다.

더 좋은 점은 사용자/고객/플레이어가 자동으로 스스로를 세분화할 수 있게 되고, 당장 장기적인 투자를 원하지 않는 사람들에게 구매 전에 체험해 볼 수 있는 기회를 제공한다는 것입니다.

11. 소매업: 첫 구매는 쉽지만, 이후의 가치 평가는 어렵다

소매 앱은 SKAN(스캔 기반 자동화) 환경에서 적어도 초기 구매 단계에서는 상당히 잘 작동하는 경우가 많습니다. 사람들이 특정 목적을 위해 소매업체의 앱을 다운로드하고 즉시 구매를 진행하는 경우가 많기 때문입니다.

그래서 첫 구매는 대개 아주 빠르게 이루어집니다.

문제는 후속 구매를 위해 적절한 측정값을 얻는 것입니다.

바로 그런 점에서 세션, 조회수, 검색, 장바구니 담기 등과 같은 참여 변수와 사용량 변수를 살펴봐야 특정 신규 고객이 추가 구매를 할 가능성을 파악할 수 있습니다.

개인적인 경험을 바탕으로 한 주의사항입니다. 저는 앱을 설치만 하고 아무것도 구매하지 않았는데, 몇 달 후에 수백 달러어치를 구매한 적이 있습니다. 당장 아무 일도 일어나지 않는다고 해서 앞으로도 계속 아무 일도 일어나지 않을 거라고 생각해서는 안 됩니다.

SKAN 4는 도움이 되겠지만, 만병통치약은 아닙니다

지와니는 "P2 및 P3 포스트백을 통한 잠금 해제는 누군가가 다시 방문했거나 다른 상품을 구매했거나 특정 카탈로그에서 다른 상품을 보고 있다는 추가적인 신호를 제공하는 것입니다."라고 말하며, "이는 SKAN 4에 도움이 될 것입니다."라고 덧붙였습니다

12. 소매업: 보고 계층과 파트너 최적화 계층을 명확히 구분해야 합니다

신규 사용자 집단의 수익성을 측정하는 것은 매우 중요합니다. 또한 광고 파트너에게 신규 사용자의 가치를 효과적으로 전달하는 것도 중요합니다. 소매 앱에서는 종종 SKAN 전환 모델을 활용하여 수익뿐 아니라 참여 이벤트까지 측정하는 방식을 사용합니다.

여기서 핵심적인 도구는 IDFV입니다.

사바스는 "가입, 장바구니 추가 등을 예로 들면, 참여 및 이벤트 퍼널 모델을 사용할 수 있습니다."라고 말합니다. "이러한 모델을 사용하는 경우, Singular는 여전히 수익 보고 기능을 제공합니다. 예를 들어, '퍼널을 사용하여 IDFV 데이터 세트를 세분화하고, 각 코호트를 관찰하여 시간이 지남에 따라 실제로 발생하는 수익을 확인하고, Singular 보고 인터페이스에서 이러한 수익 추론을 보고할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크는 모델 구성 방식에 따라 이벤트를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 분석 또는 LTV 보고 관점에서도 수익을 확인할 수 있습니다.'라고 말할 수 있습니다."

13. 핀테크: 참여도와 수익 지표를 결합하세요

SKAN(스위스-앤드 ...

따라서 혼합형 전환 모델이 나아갈 방향입니다

지와니는 "대부분의 고객은 앱에 처음 접속하여 일정 수준의 정보를 입력하고, 앱 내에서 다양한 계정을 연결하는 등 사용자의 활동성을 파악하기 위해 참여도 지표와 수익 지표를 모두 활용하는 것을 보았습니다."라고 말합니다. "동시에 수익 측면에서는 입금액이나 거래에 사용된 금액을 파악합니다."

핀테크 분야에서 퍼널 모델은 드물지만 잠재력은 있다고 그녀는 덧붙였다.

14. 온디맨드 방식이라니, 정말 운 좋은 놈들이군!

SKAN 이론에 따르면 온디맨드 앱은 매우 유리한 위치에 있습니다. 온디맨드 앱을 다운로드하는 대부분의 사용자는 구매 또는 참여 과정의 일부로 다운로드하기 때문입니다.

예시: 차량 호출이 필요하면 Uber 또는 Lyft 앱을 다운로드하고 결제 정보를 입력한 후 차량을 호출합니다.

하지만 SKAN을 활용하여 LTV를 추정하려면 고려해야 할 사항이 더 많다고 사바스는 말합니다.

"그러면 연속 변수의 세계로 들어가게 되는데… 운행 시간의 변동성이 크기 때문에 수익 금액은 확실히 일반적인 지표가 아닙니다. 따라서 핵심은 이용률과 이용 빈도입니다."

일반적으로 많을수록 좋다. (당연하지.) 하지만 오해의 소지가 있을 수도 있다. 휴가나 출장으로 여행하는 사람들은 매우 불규칙적일 수 있기 때문이다.

15. 게임: 하이퍼 캐주얼 vs 미드코어

하이퍼캐주얼 게임은 SKAN에 딱 맞는 장르일지도 모릅니다. 관리자 권한과 게임 속도는 이 두 장르에서 공통적으로 중요한 요소입니다

사바스는 "마치 이런 사용 사례를 위해 설계된 것 같아요. 왜냐하면 사용자들이 첫날부터 적극적으로 참여하고, 하이퍼 솔루션의 수명 주기는 훨씬 더 단축되는 경우가 많기 때문이죠."라고 말합니다.

미드코어 운동을 하려면 더 깊이 들어가야 합니다

• 장기적인 수익 창출 전략은 무엇인가요?
• 어떤 사건들이 고가치 사용자를 예측할 수 있을까요?
• 고가치 사용자는 광고를 더 빨리 시청하는 경향이 있을까요?

SKAN을 제대로 활용하는 방법: 팟캐스트 전체에서 더 많은 것을 배우세요

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또한, 저희가 어떤 방식으로든 도움을 드릴 수 있다면, 빅터 사바스와 나비하 지와니 같은 전문가들이 고객 및 잠재 고객과 매일 협력하여 Singular 도구를 활용해 마케팅 캠페인의 효과를 극대화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 때로는 Singular CTO인 에란 프리드먼을 만나보실 수도 있는데, 그는 아마도 세계에서 가장 박식한 개인정보 보호 및 측정 전문가일 것입니다.

연락 주시고, 상담 시간을 예약하시고 , 저희가 어떻게 도와드릴 수 있는지 알아보세요.