모바일 게임 애널리틱스 가이드
Prashansa Shrestha, Content Writer, Adjust, 2024년 3월 27일.
모바일 게임은 엔터테인먼트에서 출발해 문화적, 교육적, 사회적 현상으로 발전해 왔습니다. 이러한 보편적 매력 덕분에 모바일 게임의 연간 매출은 2024년에 4%에 이를 것으로 추정되며, 이는 미화로 무려 1,114억 달러에 달합니다. 이 같은 성장의 중요한 촉매제는 바로 게임 애널리틱스입니다.
현재 모바일 게임 환경은 소폭 감소한 소비자 지출을 AI (Artificial Intelligence, 인공지능)와 시장 전략 등 기술 강화로 보완하는 양상을 보입니다. 이러한 상황에서 개발자와 마케터가 더 신속하고 현명하게 의사 결정을 내리도록 돕는 애널리틱스가 필수 툴로 주목받고 있습니다. 게임 애널리틱스는 사용자 경험 향상과 새로운 기회 발굴에 활용할 수 있는 플레이어 행동, 선호, 지출 습관에 대한 미묘한 차이를 포착하는 유용한 인사이트를 제공하며, 이는 모바일 게임 산업이 적응력을 갖추고 지속적으로 성장하는 데 중요한 역할을 합니다.
본 글에서는 모바일 게임 산업의 지속적인 성장에서 게임 애널리틱스가 담당하는 중추적인 역할과 게임 개발자와 마케터가 모니터링해야 할 KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표)를 자세히 살펴본 후 게임 애널리틱스가 모바일 게임 성공에 크게 기여한 사례를 소개하겠습니다.
게임 애널리틱스
게임 애널리틱스의 정의
모바일 게임 애널리틱스는 모바일 게임 플레이어의 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 데 중점을 둔 전문화된 필드입니다. 주요 목표는 플레이어의 행동, 선호, 게임 상호작용을 파악하여 개발자와 퍼블리셔가 게임을 최적화하고 플레이어의 전반적인 경험을 향상할 수 있게 하는 것입니다. 이러한 데이터 기반 전략은 즉각적 조치를 취하기에 유용한 인사이트 뿐만 아니라 예측적 모델링 및 애널리틱스 시스템에 사용할 수 있는 데이터를 제공하기 때문에 더 우수한 비즈니스 결과를 보장합니다. 게임 애널리틱스가 훌륭할수록 더 좋은 데이터를 얻을 수 있고, 데이터가 좋을수록 ROI도 향상됩니다.
게임 애널리틱스의 중요성
게임 애널리틱스가 중요한 이유
애널리틱스는 빠르게 변화하는 모바일 게임 산업에서 없어서는 안되는 툴이 되었습니다. 개발자는 이 툴을 통해 플레이어의 인게이지먼트를 유지할 수 있는 매력적인 경험을 만드는 데 꼭 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 아래에서 게임 애널리틱스가 개발 과정을 변화시키는 방법과 플레이어의 인게이지먼트를 촉진하는 방법을, 경쟁이 치열한 시장에서 수익성을 향상할 수 있는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
플레이어의 행동 이해: 애널리틱스는 플레이어의 선호를 알아내고 인게이지먼트를 향상시키는 기능을 파악하는 등 플레이어와 게임 간의 상호작용을 밝혀냅니다. 이러한 데이터를 통해 수정이 필요한 사항, 게임 내 매커니즘, 난이도 레벨을 알 수 있으므로 모든 플레이어에게 즐겁고 개인화된 경험을 확실하게 제공할 수 있습니다. 또한, PC 및 콘솔 등 다양한 기기를 대상으로 하는 성과 애널리틱스는 원활한 게임 플레이를 제공할 수 있도록 최적화 기회를 알려 줍니다.
플레이어 획득 최적화: 애널리틱스는 효율적인 플레이어 획득 전략 수립에 도움이 됩니다. 고가치 채널 및 인구 통계학적 타겟을 파악하여 획득 비용을 줄이고 마케팅 ROI(Return On Investment, 투자 대비 수익률)를 개선합니다.
유지율 향상을 위한 개별화: 데이터 기반 개별화 전략은 맞춤형 콘텐츠와 기능으로 플레이어를 인게이지시킵니다. 이는 만족도와 충성도를 높일 뿐만 아니라 장기적으로 유지율을 유지하고 이탈을 감소시키는 데도 매우 중요한 역할을 합니다.
수익화 접근법 개선: 플레이어의 지출 행동을 이해하면 사용자 기대와 선호에 일치하는 수익화 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이 같은 방식으로 수익화 전략을 개선하면 게임 내 지출 인센티브와 플레이어의 만족감 간의 균형을 유지하면서 수익성도 확보할 수 있습니다.
트렌드
모바일 게임 애널리틱스 트렌드
모바일 게임 애널리틱스 트렌드는 기술 발전과 플레이어의 기대치 변화 때문에 아주 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 트렌드는 데이터 수집과 해석에도 영향을 미치지만, 이를 플레이어의 경험 개선, 게임 개발 최적화, 매출 촉진을 위해 활용하는 데도 영향을 미칩니다. 오늘날 모바일 게임 애널리틱스에서 가장 중요한 몇 가지 트렌드는 다음과 같습니다.
행동 세분화 및 플레이어 페르소나
고급 애널리틱스는 플레이어를 게임 내 행동, 선호, 지출 습관을 기준으로 보다 세분화된 그룹으로 분류합니다. 구체적인 플레이어 페르소나를 만들면 개발자가 게임 경험과 마케팅 메시지를 맞춤화하여 인게이지먼트와 유지율을 끌어올릴 수 있습니다.
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AI를 통한 게임 개발 인사이트 확보
AI는 데이터 분석, 게임 디자인 및 개발에 큰 영향을 미칩니다. 소셜 미디어, 포럼, 게임 내 행동 등 다양한 소스에서 얻은 플레이어의 피드백을 빠르고 정확하게 분석할 수 있기 때문입니다. 덕분에 개발자는 플레이어의 니즈와 선호를 빠르고 자세하게 이해할 수 있으며, 이렇게 얻은 상세한 정보를 바탕으로 게임 업데이트, 기능 개발, 버그 우선순위에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 타겟 오디언스가 게임에 대한 관심을 갖도록 유도하는 데도 도움이 됩니다.
AI는 레벨, 환경 설정, 애셋 생성 등 게임 설계의 여러 측면을 자동화하는 데도 유용합니다. 게임 설계 자동화는 플레이어 데이터, 선호, 게임 설계 원리를 기반으로 하여 챌린지와 인게이지먼트를 플레이어의 역량에 적합한 수준으로 제공합니다. 이러한 실시간 기능은 난이도 조정 (유지율 개선을 위한 요소)을 더욱 효과적이고 개별화할 수 있도록 해줍니다.
인게이지먼트 및 수익화를 위한 예측적 모델링
강화된 AI와 머신러닝, 데이터 마이닝을 기반으로 하는 예측적 애널리틱스는 데이터 애널리틱스의 큰 변화를 나타냅니다. 급격한 변화와 개인정보 보호 중요성 강화로 인해 애널리틱스는 미래를 대비하는 툴에서 전략 계획의 중요한 부분으로 진화했습니다. 이러한 변화에서 알 수 있듯 예측적 애널리틱스는 과거 데이터를 실행 가능한 인사이트으로 전환하며 마케터에게 특정 미래 결과에 대한 신뢰할 수 있는 예측을 제공합니다. 마케터는 이를 통해 다양한 행동에 따른 잠재적인 결과를 파악할 수 있게 되므로 플레이어 베이스의 니즈와 선호를 더 잘 충족할 수 있도록 전략을 조정할 수 있게 됩니다. 또한, 집계된 데이터를 활용하여 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있는 차세대 툴을 사용함으로써 Apple의 SKAdNetwork (SKAN) 및 완전히 익명화된 성과 데이터를 제공하는 모든 시스템에서 용이하게 작업할 수도 있습니다.
모바일 게임에서 예측적 모델링은 플레이어의 행동 패턴을 파악하기 위해 주로 사용됩니다. 이렇게 파악한 플레이어의 행동 패턴을 바탕으로 플레이어의 인게이지먼트와 유지율을 향상하는 고급 전략을 세울 수 있습니다. 예를 들어 예측적 모델이 플레이어가 이탈할 가능성이 높은 시점을 알려주면 개발자는 개별화된 혜택이나 콘텐츠를 이용해 이들이 리인게이지먼트를 유도할 수 있습니다. 비슷한 예로, 인앱 구매를 하는 경향이 있는 플레이어를 파악하면 타겟 중심의 마케팅 활동을 할 수 있어 수익화 전략의 효과를 개선할 수 있습니다.
예측적 모델링은 광범위한 시장 트렌드와 플레이어 선호를 예측하는 데도 도움이 되는데, 이는 프로모션 캠페인을 최적화할 때 매우 유용합니다. 예상되는 플레이어의 관심사와 행동에 맞게 프로모션 캠페인을 조정할 수 있기 때문입니다. 결과적으로 개발자는 마케팅 예산을 더 효과적으로 분배하여 오디언스와 소통하고 큰 수익을 거둘 수 있는 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
도입
모바일 게임 애널리틱스를 도입하는 방법
모바일 게임 애널리틱스를 도입하려면 플레이어의 데이터를 수집, 분석 및 사용하는 몇 가지 전략적 단계를 실행해야 합니다. 이 과정은 플레이어 행동 이해, 게임 설계 최적화, 사용자 경험 개선 및 매출 촉진에 도움이 됩니다. 모바일 게임 애널리틱스를 효과적으로 도입하기 위한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
1. 목표 정의
첫째로, 애널리틱스를 통해 얻고자 하는 것을 결정합니다. 플레이어의 행동 이해, 중단 시점 파악 또는 수익화 전략의 성공 측정 등이 모두 목표가 될 수 있습니다. 그 후 목표에 따라 DAU (Daily Active Users, 일일 활성 사용자 수), 유지율, ARPU(Average Revenue Per User, 사용자당 평균 매출), LTV(Lifetime Value, 사용자 생애 가치), eCPI (Effective Cost Per Install, 유효 설치당 비용) 등 구체적인 KPI를 정합니다.
2. 적합한 애널리틱스 툴 선택
둘째 단계에서는 리서치 후 게임 요구 사항에 적합한 애널리틱스 툴을 선택합니다. 이 단계에서는 실시간 데이터 처리, 사용자 세분화 기능, 마케팅 툴과의 호환성 등의 측면을 고려해야 합니다. 알맞은 애널리틱스 툴을 선택한 후에는 툴을 게임에 연동합니다. 보통은 SDK(Software Development Kit, 소프트웨어 개발 키트)를 게임 코드베이스에 연동해야 합니다.
3. 데이터 수집 설정
알맞은 애널리틱스 툴을 성공적으로 연동하고 나면 게임 내에서 모니터링하고 싶은 이벤트와 행동을 결정합니다. 여기에는 레벨 완료, 인앱 구매, 세선 길이 등이 포함될 수 있습니다. 그 다음 해당 이벤트를 트래킹하고, 데이터 수집이 GDPR(General Data Protection Regulation, 유럽연합 일반정보보호규정) 및 모든 지역별 관련 규정을 준수하고, 사용자 개인정보를 보호할 수 있도록 애널리틱스 툴을 설정합니다.
4. 데이터 분석
게임의 목표 대비 성과를 측정하기 위해 설정한 KPI를 꾸준히 분석합니다. 이렇게 얻은 데이터는 코호트 분석, 퍼널 분석, 사용자 세분화 등 더 상세한 분석을 위해 사용하세요. 이를 통해 플레이어 행동 및 전반적인 앱 성과에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
5. 인사이트 실행
데이터를 수집한 후에는 애널리틱스로 얻은 인사이트를 활용해 난이도 레벨, 신규 콘텐츠 추가, 버그 수정 등 게임 설계에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다. 온보딩 과정 개선, 사용자 인터페이스 단순화, 플레이어의 선호 및 행동에 기반한 개별화된 경험 제공은 꾸준한 수정이 필요한 영역입니다. 또한, 가장 많은 매출을 올리는 요소를 기준으로 가격, 혜택 및 인앱 구매 프롬프트 시점도 조정하시기 바랍니다. 다만, 조정 사항은 세그먼트에 따라 다를 수 있다는 점을 유의해야 합니다.
6. A/B 테스트
중요한 변화를 도입하기 전에 A/B 테스트 또는 간단한 베타 테스트를 실행해 해당 변화가 플레이어 행동 및 게임 성과에 미치는 영향을 평가하는 것이 좋습니다. 결과 분석을 통해 가장 효과적인 변경 사항을 확인한 후 최적의 선택 사항을 적용합니다.
7. 지속적인 개선
데이터를 꾸준히 수집 및 분석하고 그 결과를 바탕으로 게임 설계와 마케팅 전략을 조정합니다. 새로운 데이터와 진화하는 시장 트렌드를 빠르게 따라갈 수 있도록 준비하시기 바랍니다.
KPI
모바일 게임 성공을 위한 필수 KPI
모바일 게임 시장의 복잡성을 헤쳐 나가고 유례없이 경쟁이 치열한 산업 환경에서 성장을 촉진하기 위해서는 KPI를 이해하고 측정하는 것이 매우 중요합니다. KPI는 단순히 성공 정량화만을 위한 수단이 아닙니다. 플레이어의 인게이지먼트를 촉진하고 매출을 증가시키기 위해 필요한 전략적 결정을 내리는 데도 도움이 됩니다.
사용자 인게이지먼트 지표
DAU(Daily Active Users, 일일 활성 사용자 수) 및 MAU(Monthly Active Users, 월간 활성 사용자 수): DAU는 매일 게임에 인게이지하는 고유 사용자 수를 나타내며 MAU는 월간 인게이지먼트를 반영합니다. 이 지표들을 통해 게임의 매력도와 사용자 유지율에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
고착도 비율(DAU/MAU 비율): 이 비율은 사용자가 한 달 간 게임에 인게이지하는 빈도를 보여 줍니다. 고착도가 높을 수록 일일 사용자 인게이지먼트가 더 활발하다는 뜻입니다.
고착도 비율 = (DAU / MAU) × 100
예를 들어 게임의 DAU가 500이고 MAU가 5,000이라면 고착도 비율은 (500 / 5,000) × 100 = 10%입니다. 고착도 비율 10%는 월간 활성 사용자 베이스 대비 안정적인 일일 인게이지먼트 수준을 보여 줍니다.
유지율: 유지율은 사용자가 첫 번째 세션 이후에 게임으로 돌아오는 비율입니다. 일일 유지율 트래킹을 통해 개발자는 게임이 얼마나 효과적으로 플레이어의 인게지먼트를 유지하는지 이해할 수 있습니다.
유지율 = (Day 0 사용자 수 / Day X에 돌아온 사용자 수) x 100
예를 들어 Day 0에 1,200명의 사용자가 로그인하고 Day1에 240명이 돌아왔다면, Day 1의 유지율은 (240 / 1,200) x 100 = 20%입니다.
수익화 지표
ARPU(Average Revenue Per User, 사용자당 평균 매출): ARPU는 사용자당 발생한 평균 매출을 측정하며, 이를 통해 게임 수익화 효율성에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
ARPU = 총 매출 / 총 사용자 수
게임이 월간 2,000명의 사용자로부터 10,000달러를 창출하는 경우에 ARPU는 10,000달러 / 2,000명 = 사용자당 5달러입니다.
IAP(In-App Purchase, 인앱 구매): 실제 화폐든 가상 화폐든 게임 내 거래를 트래킹하는 것은 게임 수익화 메커니즘과 플레이어의 지출 습관을 평가하는 데 아주 중요합니다.
예를 들어 신규 캐릭터 스킨 출시로 거래가 20% 증가한다면 아이템 IAP는 성공적인 수익화 전략으로 볼 수 있습니다.
성과 및 품질 지표
세션 길이: 게임 내 세션당 평균 소요 시간을 뜻하며, 이를 통해 사용자 인게이지먼트와 게임 품질을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 업데이트 후 평균 세션 길이가 2분에서 5분으로 증가한다면 게임 콘텐츠가 개선되었다고 볼 수 있습니다.
이탈률: 일정 기간 동안 플레이를 중단한 플레이어의 비율입니다. 이탈률이 낮을수록 플레이어의 만족도와 충성도가 더 높다는 것을 의미합니다.
이탈률 = (일정 기간 후 사라진 사용자 수 / 기간 시작 시 총 사용자 수) x 100
한 달 후 1,000명의 사용자 중에서 400명이 사라지면 이탈률은 40%가 되고, 이는 플레이어를 유지하기 위한 개선이 필요하다는 신호입니다.
앱 스토어 평점 및 후기: 플레이어가 앱 스토어에 남긴 피드백을 의미하며, 이를 통해 사용자 만족도와 개선이 필요한 분야를 바로 확인할 수 있습니다.
매출 및 수익성 지표
MR(Monthly Revenue, 월간 매출) 및 YoY(Year Over Year, 전년 동기 대비) 성장: MR은 한 달간 발생한 총 매출을 측정하며 YoY 성장은 전년도 같은 기간과 매출을 비교합니다.
예를 들어 지난 4월 10,000달러에서 올해 4월 15,000달러로 매출이 증가했다면 전년 동기 대비 50% 성장했음을 뜻합니다.
전환율: 전환율은 인앱 구매한 사용자의 비율입니다.
전환율 = (유료 사용자 수 / 총 사용자 수 ) x 100
플레이어 10,000명 중에서 500명이 구매하는 경우, 전환율은 (500 / 10,000) x 100 = 5%입니다.
LTV(Lifetime Value, 사용자 생애 가치): LTV는 플레이어의 게임 인게이지먼트가 발생하는 전체 기간 동안 게임 개발자가 플레이어에게 기대할 수 있는 총 매출을 뜻합니다. 이 중요한 지표는 플레이어가 창출하는 장기적인 가치를 이해하는 데 유용하고, 플레이어 획득, 예산 할당, 유지율 전략에 관련된 의사 결정을 내리는 데도 활용할 수 있습니다.
LTV = ARPU x 플레이어 평균 수명
ARPU이 5달러이고 플레이어 평균 수명이 6개월이라면 LTV는 5달러 x 6, 즉 30달러가 됩니다. 다시 말해 각 플레이어가 게임을 플레이하는 전체 기간 동안 창출하는 매출이 30달러로 예상된다는 뜻입니다.
CPI(Cost Per Install, 설치당 비용): CPI는 모든 마케팅 및 광고 지출을 고려하여 한 명의 설치 사용자를 획득하는 데 드는 평균 비용을 계산합니다. 이 중요한 지표는 사용자 획득 캠페인의 효과를 평가하고 마케팅 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
CPI = 총 마케팅 지출/설치 수
게임 마케팅 캠페인 비용 5,000달러로 1,000개의 신규 설치가 발생했다면 CPI는 5,000달러를 1,000으로 나눈 5달러가 됩니다. 각 신규 사용자 설치 비용이 5달러라는 의미이며, 이는 마케팅 전략의 효과를 평가하는 벤치마크 역할을 합니다. 또한, LTV와 CPI를 비교하면 개발자는 플레이어로부터 발생하는 장기적인 매출이 플레이어 획득 비용보다 더 큰지도 파악할 수 있습니다. LTV:CPI의 비율이 균형 잡혀 있다면 게임이 지속 가능한 방향으로 나아가고 있다는 뜻입니다.
모니터링할 만한 기타 지표:
- 리어트리뷰션 비율
- 오가닉 설치 비율
- 사용자당 세션 수
- IPM(Installs Per Mille, 1,000회 노출당 설치)
- CPC(Cost Per Click, 클릭당 비용)
- CTR(Click Through Rate, 클릭률)
- CPM(Cost Per Mille, 1,000회당 비용)
- ARPM(Ad Revenue Per Mille, 1,000회 노출당 광고 매출)
성공 사례
애널리틱스를 활용한 게임 앱 성공 사례
Adjust는 앱, 퍼블리셔, 스튜디오, 개발자 등 게임 산업 내 다양한 배경을 가진 고객과 협업합니다. 이 고객들이 Adjust의 애널리틱스와 어트리뷰션을 이용해 성과를 개선하고 성공을 거둔 방법을 설명한 성공 사례를 몇 가지 정리해 보았습니다. 고객들이 사용한 접근법을 살펴보고 유사한 KPI(핵심 성과 지표)에 집중하는 것이 앱에 도움이 될지 고민해 보시기 바랍니다.
APPS의 ROAS 증가
APPS는 자사 게임인 'Drill and Collect'의 세션 길이를 연장하고 인앱 구매를 촉진하겠다는 목표를 세웠습니다. 이를 위해 모바일 측정 제공 업체 Adjust 및 사용자 획득 플랫폼 AppSamurai와 협력하고 고급 애널리틱스와 타겟팅 솔루션을 도입했습니다. 이러한 파트너십을 통해 APPS의 D28 ROAS(Return on Ad Spending, 광고지출 대비 수익률)가 107%로 증가했고 높은 레벨을 완료하는 비율도 두 배 늘었습니다.
Widogame의 매출 극대화
Widogame은 사용자 유지율을 개선하고 게임 수명을 연장하기 위해 캠페인 성과를 추적할 방법이 필요했습니다. Widogame은 Adjust가 제공하는 정확한 데이터를 통해 성공적인 채널과 캠페인을 파악할 수 있었고, 이를 바탕으로 광고 지출을 늘리고 확신을 가지고 마케팅 활동을 최적화할 수 있었습니다. Adjust의 도움을 받은 결과 Widogame의 설치는 4,900% 증가했고 매출은 2,200% 성장했습니다.
Duolingo의 사용자 유지율 향상
게임을 통한 언어 학습 및 교육 앱인 Duolingo는 앱 사용자의 여정을 더 잘 이해하기 위해 Adjust의 Measure을 활용했습니다. Duolingo는 Adjust의 측정을 통해 데이터를 보다 심층적으로 분석할 수 있게 되었고, Day 7 유지율 및 LTV와 같은 중요한 지표도 추적할 수 있게 되었습니다. 이러한 종합적인 데이터 분석 덕분에 Duolingo는 두 가지 KPI를 크게 향상할 수 있었습니다.
도전 과제
모바일 게임 애널리틱스의 도전 과제
모바일 게임 애널리틱스는 필수적이고 보람도 크지만, 올바르게 수행하려면 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 주요 문제와 해결책은 다음과 같습니다.
교차 플랫폼 측정
교차 플랫폼 측정 및 연동에 따른 문제는 PC, 모바일 기기, 게임 콘솔 등 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집, 통합, 분석해야 한다는 점에서 비롯됩니다. 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집하기 때문에 게임의 도달성은 확장되지만, 다양한 소스에서 각기 다른 형식, 지표 및 규정 준수를 필요로 하는 데이터를 집계하기 때문에 애널리틱스가 복잡해집니다.
게임 산업은 원활한 멀티 플랫폼 또는 교차 기기 경험 제공을 점점 늘려 가고 있으며, 덕분에 플레이어는 하나의 기기에서 게임을 시작한 후 중단 없이 다른 기기에서 게임을 이어 갈 수 있습니다. 이러한 연속성을 구현하려면 모든 플랫폼에서 플레이어의 행동을 트래킹 및 연동할 수 있는 정교한 애널리틱스가 필요합니다. 애널리틱스는 사용자 여정에 대한 통합적인 뷰를 제공합니다. 다양한 플랫폼에서 발생하는 플레이어와 게임의 상호작용을 이해한다면, 최적화 및 개별화를 위해 꼭 필요한 선호 및 인게이지먼트 패턴에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있게 됩니다.
종합적인 교차 플랫폼 분석에는 고급 데이터 연동 툴이 필요합니다. 이러한 툴은 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집하고, 일관성을 위해 정규화한 후 집단적 분석을 위해 데이터를 중앙화된 저장소로 전송해야 합니다. 이 과정에서 데이터 형식의 불일치, 다양한 플랫폼 지표, 생성된 방대한 양의 데이터와 관련된 기술적 문제를 해결해야 하며, 실용적인 애널리틱스를 위해 반드시 데이터의 정확성과 적시성을 유지해야 합니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안
Apple의 포스트 IDFA(Identifier for Advertisers, 광고주 식별자) 프레임워크, SKAN 작업 환경 및 전면 시행 예정인 Google의 Android 프라이버시 샌드박스 이니셔티브와 같이 산업에 중대한 변화가 발생한 상황에서 데이터 개인정보 보호 및 보안은 모바일 게임 애널리틱스에서 최우선으로 해결해야 할 도전 과제가 되었습니다.
개발자는 여전히 고도로 개별화된 경험을 제공하고 타겟 마케팅을 하는 데 아주 유용한 방대한 양의 옵트인 사용자 데이터와 기기 ID를 수집할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터는 집계된 데이터 세트를 바탕으로 예측적 애널리틱스를 수행하는 머신러닝 알고리즘의 기반 형성하는 데도 사용될 수 있습니다. 전반적으로 게임을 비롯한 모든 산업군의 마케터와 개발자가 지향해야 할 방향은 포스트 ID 미래지만, 현재로서는 매우 상세한 어트리뷰션 데이터와 집계된 데이터 사이에서 균형을 유지하는 것이 가장 중요합니다.
확장 가능한 캠페인 최적화를 위해 인사이트를 제공하는 차세대 기술 및 솔루션을 최우선시하는 것이 지금 추구해야 할 가장 미래 지향적이고 개인정보 보호 중심적인 전략입니다.
Adjust를 선택해야 하는 이유
모바일 게임 애널리틱스를 위해 Adjust를 선택해야 하는 이유
Adjust의 차세대 모바일 측정 솔루션을 선택하는 모바일 게임은 애널리틱스 향상, 전략적 인사이트, 교차 기기 및 교차 플랫폼 어트리뷰션 수행 능력을 확보하게 되므로 경쟁에서 우위를 차지할 수 있습니다. Adjust를 게임 애널리틱스에 연동하는 것이 전환점이 될 수도 있는 이유를 다음에서 설명해 드리겠습니다.
최우수 채널 및 측정 다각화
Adjust는 플레이어에게 도달하고 인게이지먼트를 촉진하려면 다양한 마케팅 믹스가 중요하다는 사실을 이해하고 있습니다. 따라서 '전통적인' 모바일 광고에서부터 CTV(Connected TV, 커넥티드 TV)와 PC 및 콘솔 등 신규 채널에 이르기까지 다양한 채널 측정을 지원하고 있으며, 사용자 획득부터 인앱 인게이지먼트 등 캠페인 성과에 대한 종합적인 뷰를 제공합니다. 멀티 채널 이니셔티브를 측정할 수 있는 기능을 통해 개발자는 가장 성과가 우수한 사용자가 어느 채널에서 발생하는지 확인하고, 설치까지 이어지는 여정에서 발생하는 상호작용도 파악할 수 있습니다. 예를 들면 사용자가 커넥티드 TV에서 광고를 시청한 경우, 다음번에 모바일 광고를 보고 설치할 가능성이 더 높아지게 되는지 파악할 수 있습니다.
전략적 계획을 위한 고급 애널리틱스
Adjust는 산업 변화에 대응하는 데 그치지 않고 산업을 예측하기도 합니다. Adjust는 Incrementality 테스트와 미디어 믹스 모델링을 서비스에 포함함으로써 게임 고객에게 전략적 의사 결정을 위한 개인정보 보호 기반의 최신 툴을 제공하고 있습니다. 고객은 이러한 방법론을 통해 마케팅 효과와 예산 할당을 더 정확하게 이해할 수 있게 되므로 점점 더 복잡해지는 디지털 생태계에서 장기적으로 성공을 거둘 수 있게 됩니다.
종합적이고 맞춤화 가능한 애널리틱스
Adjust의 강력한 애널리틱스 플랫폼은 기본적인 지표 뿐만 아니라 플레이어의 행동, 캠페인 성과, 수익화 효율성에 대한 깊은 인사이트를 제공합니다. Adjust의 애널리틱스 솔루션인 Datascape에서 사용자는 대시보드를 맞춤화하여 자신이 설정한 목표와 가장 관련 있는 지표에만 집중할 수 있습니다. 이러한 맞춤화는 장르나 규모를 불문하고 모든 게임 회사가 성장 및 최적화에 필요한 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
고급 캠페인 최적화
사용자 획득 비용이 상승하고 있는 상황에서 모바일 게임 회사는 Adjust의 Automate 솔루션이 제공하는 자동화를 통해 마케팅 효과와 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. Automate 솔루션은 실시간 최적화, 통합된 데이터 분석, 즉각적으로 인사이트를 얻을 수 있는 맞춤형 리포트, 주요 지표 및 광고 해킹 가능성을 모니터링하는 스마트 알림 등을 제공합니다. 또한, 오디언스 타겟팅과 리타겟팅 기능, 원활한 파트너 연동 등을 통해 캠페인을 효율적으로 실행하고 목표한 사용자에게 도달할 수 있도록 보장합니다. Adjust를 선택한다면 모바일 게임 개발자와 마케터는 광고 지출의 효율성을 높이고, 크리에이티브와 전략적 이니셔티브에 더 많은 리소스를 할당할 수 있을 것입니다.
SKAdNetwork 솔루션 전문가
SKAN에서 성공을 거두는 것은 여전히 모바일 마케터들의 주요 도전 과제입니다. 이에 Adjust는 마케터가 iOS에서 성공적인 캠페인 최적화를 이어나갈 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공하고 있습니다. 인하우스 전문가인 Conversion Hub는 전환값 매핑을 간편하게 만들어주고, SKAN 애널리틱스는 상세한 리포팅을 통해 신속하고 현명하게 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
iOS와 SKAN 솔루션에 대해 더 자세히 알아보세요.
데이터 보안 및 유연성
예를 들어 Adjust는 지역 규정을 준수하면서도 법률적 요구 사항에 맞는 데이터 저장 및 처리 위치를 고객에게 선택할 수 있도록 한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 유연성은 Adjust가 글로벌 비즈니스의 구체적인 니즈를 수용하여 데이터 보안과 개인정보 보호에 최선을 다하고 있다는 사실을 명확하게 보여줍니다.
비즈니스 규모 별 맞춤형 지원
Adjust의 플랫폼은 글로벌 지원팀에서 17개 국어로 모든 규모 고객사의 비즈니스 성장 확장을 위해 필요한 툴과 가이드를 제공하고 있습니다.
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