블로그 iOS 14.5+에서 구독 앱 애널리틱스 전략을 구축하는 방법

iOS 14.5+에서 구독 앱 애널리틱스 전략을 구축하는 방법

소비자당 월간 평균 구독 서비스 지출액은 20달러로, 구독 서비스는 계속해서 성장하고 있습니다. 구독으로 수익을 창출하는 앱은 1%에 불과하지만, 모바일 소비자 지출의 90% 이상이 구독 앱에서 발생합니다. 이러한 높은 수익성을 고려하여, 개발자들은 효과적으로 퍼널을 최적화해야 합니다.

최근 gamesindustry.biz에 Adjust가 기고한 바와 같이, iOS 14.5+ 시대에서 구독을 통해 앱을 수익화 하는 것은 효율적인 옵트인 전략을 갖추는데 중요한 요소로 자리잡았습니다. 이러한 전략을 통해 유저 생애주기의 모든 데이터 포인트에 대한 결정론적 데이터를 수집할 수 있습니다. 구독 앱의 유저 여정은 기타 수익화 전략에 비해 일반적으로 더 길고 복잡하기 때문에 얻을 수 있는 모든 데이터를 최대한 확보하는 것이 중요합니다.

그러나 유저가 동의하지 않은 경우에도 탄탄한 SkAdNetwork 전략을 통해 유저의 LTV에 관해 확신할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

유저의 동의 얻기

유저 동의율을 최대로 확보하면 유저에 대한 결정론적 데이터에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라, 동의한 유저의 행동에 기반한 모델링을 구축할 수 있기 때문에 경쟁 우위를 선점할 수 있습니다.

사전 동의 프롬프트는 유저에게 유저 레벨 트래킹 동의의 혜택에 관해 설명할 수 있는 좋은 방법입니다. 완벽한 사전 동의 프롬프트 구축을 위한 다양한 방법에 관해 확인해보시기 바랍니다.

구독 앱의 경우, 유저의 결제 수단이 언제 실패하는지, 언제 유저가 구독을 중단, 취소 및 재개하는지에 대한 정보는 앱 최적화에 필요한 주요 인사이트를 제공합니다. Adjust의 구독 트래킹 솔루션을 사용하면 유저 생애주기에 관한 상세한 정보를 얻을 수 있습니다. 그러나 IDFA가 없다면 유저의 복잡한 전환 여정을 이해하기 위해 확신할 수 있는 정보를 얻는 것이 매우 어려워질 것입니다.

SKAdNetwork 활용하기

구독 수익화 앱은 iOS 14.5+에서 두 가지 난제에 직면하게 됩니다. 우선 SkAdNetwork는 유저로부터의 특정 신호 수집에는 유용할 수 있지만, 24시간 이후에 SkAdNetwork 타이머를 정확하게 지연(defer)시킬 수 있는지에 대한 문제가 발생합니다.

물론 비트를 통해 주기적으로 전환값 업데이트를 야기하여 전환값 윈도우를 연기함으로써, 간단하게 타이머를 24시간 더 연장할 수 있습니다. 그러나 이는 유저가 매일 로그인하고 앱이 포그라운드 상태로 있어서 전환값이 야기될 수 있는 경우에만 가능합니다. 유저가 앱을 다시 실행하지 않으면 전환값이 업데이트 되지 않기 때문에 타이머 연장을 통해 수집하고자 했던 데이터를 잃게 될 것입니다.

두 번째 난제는 첫 24시간 안에 유저로부터 얻은 데이터가 장기적이고 신뢰할 수 있는 예측 모델을 만들기에는 충분하지 않다는 것입니다. 6비트 값 제한으로 인해 이용 가능한 터치 포인트의 수 또한 제한되므로, 가장 의미 있는 데이터에 집중하고 첫 24시간 이내에 이를 최대로 확보하는 것이 매우 중요합니다.

핵심 지표 파악하기

SkAdNetwork로부터 받은 6비트 값은 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다. 첫 번째는 '비트 마스킹' 접근법입니다. 6비트의 각 값을 이벤트에 할당하여 해당 값이 0 또는 1로 바뀔 때 해당 이벤트의 발생 여부를 확인할 수 있습니다.

Adjust의 표준 SkAdNetwork 솔루션은 Adjust 대시보드에서 이미 트래킹하고 있는 구독 이벤트에 전환 이벤트를 매핑할 수 있도록 지원합니다.

두 번째 방법은 값의 범위를 각기 다른 전환값에 할당하는 것입니다. 이를 통해 정의한 범위에 따라 유저 '버킷'을 생성할 수 있습니다. Adjust의 고급 전환값 관리 시스템은 맞춤 스키마를 지원하여 버킷을 정의할 수 있습니다.

동영상 스트리밍이나 데이트 앱의 경우 유저 인게이지먼트가 가장 중요한 지표이기 때문에, Adjust의 고급 전환값 솔루션에서 “sessions” 조건을 최적화하는 것을 권장합니다.

“sessions” 조건을 사용하면 로깅된 세션의 전체 수를 트래킹할 수 있습니다. 아래의 예시에서는 유저로부터 5~10회의 세션이 로깅되면 전환값 "3"이 반환됩니다.

"sessions": { "count_min": 5, "count_max": 10, }

  • count_min (기본값은 1) – 트래킹된 세션의 전체 수는 지정한 수보다 적으면 안 됩니다.
  • count_max (무한대의 기본값) - 트래킹된 세션의 전체 수는 지정한 수를 초과해서는 안 됩니다.

모델 구축하기

예측적 LTV 모델링은 앱 사용 첫날의 유저 행동을 기반으로 중기적 매출을 예측합니다. 이러한 모델링은 보다 광범위한 버킷이나 카테고리에 사용하는 경우 더 효과적입니다.

바로 이러한 이유에서 구독 앱은 '체험판 시작하기'를 최적화를 위한 SKAdNetwork의 핵심 지표로 사용하고자 할 수 있습니다. 이는 높은 가시성으로 신뢰를 주는 윈도우에서 발생하고, 유저 인텐트 정보가 많은 초기 윈도우 기간 내에 발생한 행동 지표이기 때문입니다.

그러나 단순히 '체험판 시작하기'만을 지표로 사용하면 잘못된 길로 빠질 수 있습니다. 포스트 IDFA 시대에서는 체험판 이용 중 발생하는 기타 이벤트에 대한 인사이트가 없다면, 무료 체험판을 사용한 유저가 반드시 매출을 창출할 유저로 전환할 것이라고 가정할 수 없습니다.

체험판 예시

따라서 마케터들은 '체험판 시작하기' 뿐만 아니라, 해당 체험판과 관련한 인사이트를 제공할 수 있는 지표를 추가적으로 사용해야 합니다. 예를 들어 유저가 '체험판 시작하기'를 트리거하면 초기 전환값이 할당될 것입니다. 이후 전환값 윈도우 기간 내에 해당 유저가 체험판을 취소한 경우, 전환값이 업데이트 되도록 할 수 있습니다. 즉, LTV가 낮을 것으로 예상되는 '체험판 취소' 유저의 버킷을 구축하여, 유료 전환 가능성이 없는 유저들을 즉각적으로 타겟팅 대상에서 제외할 수 있습니다.

또한, 무료 체험판을 신청하고 결제 정보를 입력한 유저들을 트래킹할 수도 있습니다. 결제 정보를 입력했다는 것은 전환 가능성이 높다는 것을 암시하며, 나아가 장기적인 유료 유저가 될 확률이 높다는 것을 보여주기 때문입니다.

iOS 14.5+에 관한 문의는 언제든지 담당 어카운트 매니저나 CSM에게 연락주시기 바랍니다. Adjust의 최신 가이드를 여기에서 다운로드하고, Adjust의 iOS 14.5+ 리소스 센터도 확인해보시기 바랍니다.

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