저지를 수 있는 사용자 확보 최악의 실수 15가지

최악의 사용자 획득 실수 15가지는 무엇인가? 가장 끔찍하고, 최악이며, 스스로를 망치는 실수?

파블로 곤잘레스는 머카도 리브리와 반코 갈리시아 같은 브랜드를 위해 십여 년 동안 퍼포먼스 및 디지털 마케팅 분야에서 일해 온 애드미럴 미디어의 퍼포먼스 마케팅 디렉터다. 몇 주 전 그는 링크드인에 자신이 이끄는 팀이 지난 12개월 동안 앱을 확장하기 위해 2,600만 유로의 광고비를 집행했고 그 과정에서 15가지 최악의 성과 저하 실수를 배웠다고 게시했다.

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그래서 당연히 선택의 여지가 없었습니다. 다른 선택지는 없었어요. 제가 그분을 성장 마스터마인즈 에 초대해서 모든 실수에 대해 깊이 논의할 수밖에 없었죠. 다음은 마케터들이 사용자 확보 캠페인에서 저지를 수 있는 최악의 실수 15가지입니다. 

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사용자 확보에서 최악의 실수 15가지

1. 다중 광고 플랫폼에 다변화하지 않음
   Gonzales가 말하듯, 투자와 학습을 극대화하려면 다변화가 필수입니다. “모든 예산을 Google Ads, TikTok … 어떤 채널이든 먼저 비교 대상이 없고, 둘째로 그 버킷에 구멍이 생기면 모든 것을 잃게 됩니다.”
2. SKAN 추적 제한으로 인한 iOS 지출 감소
   “이후 ATT 는 약 2년 반 전에 도입되었으며, 나는 광고주와 마케터가 실제로 iOS 지출을 중단하거나 줄이는 경우를 많이 보았습니다 … 하지만 … 이것은 보통 가장 성능이 좋은 운영 체제이기 때문에 … 이는 여러분이 큰 기회를 놓치고 있다는 의미입니다.”
3. SKAN 최소 기준을 충족하지 못하는 캠페인을 고려하지 않음
   SKAN 아래 데이터를 받지 못함 SKAN 는 큰 도전이며, 새로운 방법론을 사용할 때 사용자 획득 실수가 쉽게 발생합니다. 하지만 이는 특히 SKAN 고급 분석 에서 Singular, 그리고 스마트한 전략을 활용하세요. “캠페인을 실제로 관리하고, 수치를 확인하며, 일일 설치 수를 분석해야 합니다. 그리고 당연히 적용한 전환량 매핑 전략을 재구성하거나 재고해야 합니다.”
4. 크리에이티브, 카피, CTA를 일관되게 테스트하지 않음 (항상 실험!)
   그것은’ 양쪽 발을 내딛고 앱을 생각대로 바로 광고하고 싶게 만들지만, 틀릴 수도 있습니다. 사람들은 그렇게 생각하지 않을 수도 있고, 기회를 놓칠 수도 있습니다. “테스트를 통해 실제로 어떤 기회를 찾을 수 있는지 파악할 수 있습니다.”
5. 창의적 테스트 접근 방식이 없음
   테스트만으로는 부족합니다. 테스트는 좋지만, 무엇을 테스트하고, 고예측 가치를 가진 고정밀 테스트에 필요한 데이터 양, 그리고 테스트 결과에 따라 어떤 조치를 취할지 명확히 제시하는 일관된 창의적 테스트 접근 방식이 더 중요합니다. 정의된 테스트 방법론을 갖는 것도 중요한데, 이는 테스트들을 서로 비교 가능하게 해주기 때문입니다.
6. 앱 핵심 가치와 광고 메시지 불일치
   사용자 획득 실수는 기술·예산만이 아니라 전략도 문제다. 예를 들어, 가짜 광고나 핵심 가치를 놓친 광고는 클릭률은 높아도 전환율·수익·유지에 연결되지 않는다. 실제로, 설치를 유도한 크리에이티브에 배신감을 느끼면 사용자는 앱을 바로 삭제한다 — 나도 마찬가지 — 이는 유지와 CAC에 부정적 영향을 준다.
7. 성과 저조 캠페인 과다 부스팅
   데이터가 충분하지 않을 수도 있습니다. 각 SKAN 캠페인마다 충분한 인사이트를 얻을 만큼 볼륨이 부족할 수도 있습니다. 캠페인을 부스팅하기 전에 문제를 해결하세요. “일부 자체 귀속 네트워크는 수익이나 설치, 다양한 인앱 행동을 과다 보고할 수 있습니다. 그리고 이를 다른 데이터 소스와 비교하지 않으면, 예를 들어 MMP 또는 자체 내부 추적 및 보고 시스템과 비교하지 않으면, 캠페인이 실제로 매우 잘 작동하고 있다고 생각할 수도 있지만 결국 그렇지 않을 수도 있습니다.”
8. 성과 저조한 광고 크리에이티브를 계속 운영하며, “희망”이 곧 회복되길 기대한다
   이해합니다. 그 크리에이티브나 CTA를 좋아하지만 효과가 없어요. 최선은 마음이 아파도 교체하는 겁니다. “저는 데이터를 기준으로 결정합니다. 아무것도 바꾸지 않으면 마법처럼 데이터가 개선되지 않죠.”
9. 광고 배치 데이터 및 기타 세부 항목 무시하기
   광고 획득 실수는 광고 기술의 복잡성이 높아 쉽게 발생합니다. 모든 광고가 동일하지 않으며, 같은 플랫폼·파트너·채널이라도 배치가 다릅니다. 세로 9×16 광고 단위는 5x:4 또는 1×1 비율에 최적화된 피드에 잘 맞지 않을 수 있습니다. 또한 다른 차원도 중요하며, 특히 지불한 만큼의 효과를 받고 있는지 재확인해야 합니다: “우리는 목표로 하지 않은 배치에서 설치·가입 전환이 발생했다고 기록됐지만 … 해당 배치는 노출조차 없었고, Meta’의 SKAN 기반 자체 귀속 모델이 광고 수준 데이터를 보고하지 않아, 마치 노출이 있었던 것처럼 설치·가입 이벤트를 귀속시켰습니다.”
10. 플랫폼 내 보고서만 보는 것 (힌트: MMP는 보물!)
    #9가 보여주듯, 다양한 데이터 소스를 살펴봐야 합니다: 특히 MMP를. 대부분 보고서는 모델링에 기반해 일부는 훌륭하지만 오류도 발생할 수 있습니다. 가능한 한 많은 데이터 소스를 검증하면 현실을 가장 정확히 해석할 기회가 늘어납니다. “반드시 한 데이터 소스에서 보는 추세가 다른 소스에서도 동일하게 나타나는지 확인해야 합니다… 그렇지 않다면 깊이 파고들어 차이 원인을 파악해야 합니다.”
11. 보존 & 이탈률 무시
    우리는’사용자 획득 전문가가 사용자를 쉽게 확보해 사무실 벽 너머로 넘기고, 제품·운영팀에 그들을 넘겨버리던 시점으로부터 10년이 다가오고 있습니다. “제품팀과 마케팅팀 간의 연계가 필요합니다. 그렇지 않으면 하루만 유지되거나 전환되지 않는 사용자에게 비용을 지불하게 됩니다.”
12. 앱 삭제를 피드백 지표로 무시하기
    앱 삭제는 마케터가 모니터링해야 할 매우 중요한 지표이며, 비록 you’ve 과거에 이 지표를 살펴본 적이 없더라도 마찬가지입니다. 핵심 변수 중 하나는 사용자가 언제 앱을 삭제하는가입니다. 업데이트 후인가요? 설치 직후인가요? 결제 단계에서인가요? 사용자가 can’t 레벨을 통과하지 못할 때인가요? 이를 분석하면 크리에이티브 전략, 온보딩 노력, 주요 앱 디자인 전환 등을 설계하는 데 큰 도움이 됩니다. “앱을 삭제하는 사용자의 수와 시점을 살펴봐야 합니다: 사용자 퍼널, 즉 유저 획득 퍼널의 어느 단계에서인지 말이죠.”
13. UA와 ASO 간 시너지 인식을 놓치고 있음
    사용자 획득 실수는 UA만이 아니라 ASO까지 포함합니다. ASO는 앱 스토어 최적화, 역시 중요합니다. 좋은 UA는 좋은 ASO를 촉진하고, 좋은 ASO는 좋은 UA를 촉진합니다. 하지만 이 시너지를 이해하면 불필요한 캠페인에 낭비되는 광고비를 절감할 수 있습니다. “특정 검색어에서 상위 5위 안에 랭크될 수 있습니다. 따라서 사용자 획득에 비용을 투자할 가치가 있는지 판단해야 합니다… 왜냐하면 그것’은 추가 설치와 매출을 가져오지 못한다면, 그것’은 실질적인 의미가 없습니다.”
14. ASO의 힘을 과소평가하기
    ASO는 강력하며, 종종 유료 사용자 획득 체인의 마지막 고리입니다. 마케팅 전략, 언어, 크리에이티브와 일치하는 강력한 앱스토어 리스트 페이지를 보유하는 것이 매우 중요합니다.
15. 사용자 평점 및 피드백을 정기적으로 분석하지 않는 실수
    평점과 리뷰는 앱 스토어와 구글 플레이 스토어 모두에서 순위와 전환율에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이에 주의를 기울이면 긍정적인 리뷰를 더 많이 확보해야 할 때를 파악하는 데 도움이 되며, 이는 앱 등록 페이지의 낮은 전환율과 검색 순위 하락에 대비한 보험과도 같습니다.

사용자 확보는 어렵지만 실수는 쉽습니다

사용자 획득 실수는 매우 쉽게 범할 수 있습니다. 해야 할 일, 배워야 할 것, 분석해야 할 데이터가 너무 많기 때문입니다.

• 창의적인 콘텐츠를 제작해야 합니다
• 호출 문구를 설계해야 합니다
• 캠페인을 관리해야 합니다
• 여러 플랫폼의 시스템에서 작동해야 합니다
• 새로운 용어, 새로운 수학, 새로운 전략, 그리고 완전히 새로운 마케팅 측정 시스템 (SKAN, Privacy Sandbox)을 거의 항상 배워야 합니다
• 수십 개, 경우에 따라 수백 개의 시스템에서 데이터를 수집해야 합니다
• 인플랫폼 데이터, 오프플랫폼 데이터, 그리고 자체 1차 데이터를 분석해야 합니다
• 데이터를 표준화하고 정규화하여 의미 있는 것으로 만들어야 합니다
• 모든 작업을 빠르게 수행하여 항상 모든 것을 최적화해야 합니다

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