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앱 마케터가 반드시 알아야 할 리어트리뷰션 벤치마크
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리어트리뷰션 비율은 리어트리뷰션된 사용자의 비율 또는 총 설치 대비 복귀 사용자의 수 등에 관한 인사이트를 제공하여 리타겟팅 캠페인의 효과를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 앱 광고주와 마케터는 리어트리뷰션 비율을 통해 리인게이지먼트 활동의 효과를 측정할 수 있고 더 많은 정보를 바탕으로 사용자 획득 및 유지와 관련된 의사결정을 내릴 수 있습니다.
이번 블로그는 지표 시리즈의 다섯 번째 편입니다. 앞서 유지율, 세션, 사용자 생애 가치(LTV), 유효 설치당 비용(eCPI)을 알아보았으며, 본 글에서는 리어트리뷰션 비율에 대해 집중적으로 살펴볼 예정입니다. 아래에서 리어트리뷰션 비율의 중요성과 지역 및 섹터 별 업종 벤치마크를 확인하고, 리인게이지먼트 및 리타겟팅 전략 개선에 대한 이해도 높여 보시기 바랍니다.
정의
리어트리뷰션 비율이란?
리어트리뷰션 비율을 이해하기 위해서는 먼저 리어트리뷰션이 무엇인지 알아야 합니다.
리어트리뷰션이란 오랜 기간 앱을 사용하지 않았던 사용자에게 재설치 또는 재실행 이벤트를 어트리뷰션하는 것으로 일반적으로는 성공적인 리타겟팅 캠페인의 결과로 간주됩니다. 이전에 앱에 흥미를 보였던 앱 사용자는 리인게이지먼트 캠페인에서 가치 있는 타겟입니다.
리어트리뷰션 비율은 일정 기간 내에 발생한 총 설치 대비 리어트리뷰션의 비율을 나타내며, 전반적인 사용자 획득(UA) 전략에서 복귀 사용자의 영향을 정량화합니다.
예를 들면 사용자가 앱을 설치해 한동안 사용하다가 삭제한 뒤에 캠페인의 영향으로 재설치하는 경우, 이 재설치는 리어트리뷰션으로 간주됩니다. 리어트리뷰션 비율은 이러한 이벤트를 포착하여 복귀 사용자로부터 발생한 총 설치 비율을 보여 줍니다.
중요성
리어트리뷰션 비율의 중요성
리어트리뷰션 비율이 높다는 것은 리인게이지먼트 캠페인인 사용자를 사로잡아 전반적인 유지율을 향상시킬 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 이 지표에 집중하면 사용자의 이탈을 유발하는 문제를 파악 및 해결하여 앱을 더 매력적으로 만들고 고착도를 높일 수 있습니다.
일반적으로 기존 사용자를 리타겟팅하고 획득하는 것이 신규 사용자를 획득하는 것보다 경제적입니다. 기존 사용자들은 이미 브랜드에 친숙하고 앱에 복귀할 가능성이 더 높기 때문입니다. 복귀 사용자 비율을 높이려고 노력한다면 충성스러운 사용자 베이스를 더 빨리 구축하고, 소규모 마케팅 예산으로 더 우수한 결과를 달성할 수 있게 되어, 장기적으로 앱의 성공과 안정화를 촉진합니다.
계산 방식
리어트리뷰션 비율 계산 방법
리어트리뷰션 비율을 계산하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 먼저, 특정 기간에 신규 사용자와 복귀 사용자에게서 발생한 설치의 총량을 알아야 합니다. 그 다음, 같은 기간에 발생한 리어트리뷰션 수를 측정합니다. 리어트리뷰션 비율 계산 공식은 다음과 같습니다.
리어트리뷰션 비율=(리어트리뷰션 수)/(총 설치 수)
예를 들어 설치가 총 1,000회, 어트리뷰션이 700회 발생했다면, 리어트리뷰션 비율은 다음과 같습니다.
700/1000 = 0.7
Adjust가 사용하는 측정법에서는 리어트리뷰션 비율을 X:1로 나타냅니다. 즉, 리어트리뷰션 비율이 0.7:1이라면 100회의 설치당 70회의 리어트리뷰션이 발생하였음을 의미합니다.
리어트리뷰션 비율 계산 자체는 간단하지만, 측정 매커니즘이 필요한 데이터를 정확하게 포착할 수 있는지는 꼼꼼하게 따져봐야 합니다. 또한, 분석을 통해 의미 있는 인사이트를 얻고, 리어트리뷰션을 가장 많이 유발하는 캠페인을 정기적으로 분석하기 위해서는 반드시 알맞은 기간을 선택해야 합니다.
벤치마크
우수한 리어트리뷰션 비율이란?
리어트리뷰션 비율을 자세하게 살펴보기 전에, 광범위한 맥락을 제공하고 정확한 해석을 위한 기준이 되는 설치 트렌드를 먼저 이해하는 것이 중요합니다. 설치 트렌드는 시즌 및 주기별 패턴을 보여줌으로써 리인게이지먼트 캠페인이 사용자 복귀 및 활성 사용자 전환에 얼마나 효과적인지 평가하는 데 도움이 됩니다.
2023년 1월부터 2024년 6월까지 18개월 동안 앱 설치의 글로벌 트렌드는 눈에 띄는 고점과 저점이 있기는 해도 비교 안정적이었습니다. 2023년 1월에는 설치가 2023년 평균 대비 8% 높은 수준을 보이며 출발했지만 그 후 2월에는 설치 수가 4% 감소하며 감소세를 보였습니다. 뒤이어 2023년 7월에는 2023년 평균 대비 8% 증가하며 상당히 높은 수치를 기록했습니다. 2024년 상반기에는 설치가 전년 동기 대비 4% 하락하며 소폭 감소세를 보였습니다.
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2023년의 전반적인 리어트리뷰션 비율은 0.021에서 0.022를 사이 맴돌며 비교적 안정적인 추세를 보였으며, 일반적으로 설치 수가 증가했을 때 리어트리뷰션 비율은 같거나 소폭 변화했습니다. 예를 들어 설치가 증가한 2023년 1월, 7월과 같은 달에는 리어트리뷰션 비율이 약 0.021로 일정했습니다. 하지만 2023년 2월에는 설치가 감소했음에도 불구하고 리어트리뷰션 비율이 0.022로 증가했습니다.
2024년 1월에는 설치가 증가했지만 리어트리뷰션 비율은 2023년 12월의 0.02 수준에서 0.018로 하락했는데 이는 해당 시기에 신규 사용자 획득에 더 많은 비용이 할당되었음을 나타냅니다. 2024년 6월 기준으로는 설치가 전반적으로 하락세를 보였지만 리어트리뷰션 비율은 0.02 수준으로 회복되었습니다.
이 데이터는 설치량이 감소할 때조차도 리어트리뷰션은 변동이 없거나 증가할 수 있다는 사실을 보여 줍니다. 이 같은 현상이 오가닉 사용자가 복귀한 결과이든 리타겟팅 캠페인이 줄어든 결과이든, 리어트리뷰션된 사용자의 가치가 매우 높기 때문에 전반적인 설치 감소와 성과 하락 사이에 항상 상관관계가 성립한다고 볼 수는 없습니다.
지역별 데이터
지역별 리어트리뷰션 비율
Adjust 데이터에 따르면 리어트리뷰션 비율의 중간값은 전 지역에서 비교적 안정적이지만 전 세계적으로 신규 사용자/재방문 사용자 비율에 대한 인사이트를 제공하는 약간의 변동이 있습니다. APAC 지역과 유럽의 리어트리뷰션 비율은 2023년에는 0.022, 2024년 상반기에는 0.021이었습니다.
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LATAM의 리어트리뷰션 비율은 2023년부터 2024년 상반기까지 꾸준히 0.021을 유지했으나 MENA는 2023년에는 0.025를, 2024년 상반기에는 0.023을 기록하며 모든 지역 중에서 가장 높은 비율을 자랑했습니다. 북미의 리어트리뷰션 비율은 2023년에는 0.021, 2024년 상반기에는 0.02였습니다.
산업군별 데이터
산업군별 리어트리뷰션 비율
2023년 및 2024년 상반기 글로벌 수준의 리어트리뷰션 비율을 산업군별로도 분석한 결과, 앱 카테고리별로 사용자 리인게이지먼트 수가 크게 달랐습니다.
쇼핑 앱의 리어트리뷰션 비율은 2023년 0.204에서 2024년 상반기 0.231로 증가했습니다. 리서치에 따르면 소비자는 기프트 카드 사용, 세일 혜택, 로열티 프로그램 참여 등으로 연말연시 이후에도 쇼핑에 계속 큰 관심을 보이는 것으로 나타났습니다. 이러한 요소는 사용자가 특가와 리워드를 찾아 쇼핑 앱으로 복귀하도록 유도하여 리어트리뷰션을 높입니다.
식음료 앱의 2024년 상반기 리어트리뷰션 비율은 2023년 0.159에서 하락한 0.134였지만 여전히 높은 비율을 유지했습니다. 식음료 앱에서 리타겟팅은 재주문을 유도하여 비즈니스 성패를 가르는 요인입니다. 이는 소비자 충성도를 강화하고 지속적인 인게이지먼트를 촉진하므로 식음료 및 식료품 배달 앱의 성공 전반에 기여합니다.
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여행 앱의 2023년도 리어트리뷰션 비율은 0.033으로 일정했으며 금융 앱은 2023년에는 0.033이었지만 2024년 상반기에는 0.032로 하락했습니다. 소셜 앱은 안정적이고 효과적인 리인게이지먼트 활동을 바탕으로 2023년 0.03에서 2024년 상반기 0.032로 소폭 상승했습니다.
반면 라이프스타일 앱의 리어트리뷰션 비율은 2023년 0.031에서 2024년 상반기 0.029로 떨어졌습니다. 엔터테인먼트 앱의 리어트리뷰션 비율도 2023년에는 0.024였지만 2024년 상반기에는 0.017로 하락하는 양상을 보이며, 신규 사용자 획득이 성장을 주도하고 있음을 시사했습니다.
마찬가지로 게임 앱의 경우에도 2023년 0.017에서 2024년 상반기 0.016으로 하락했습니다. 건강 및 피트니스 앱의 리어트리뷰션 비율은 2023년 0.017에서 2024년 상반기 0.015로 하락했고, 유틸리티 앱은 두 기간 모두 1%도 안되는 0.008을 기록하며 최저 수준에 머물렀습니다.
지역 및 산업
지역별 및 산업군별 리어트리뷰션 비율
쇼핑 앱 카테고리에서는 북미가 2024년 상반기에 0.341의 리어트리뷰션 비율로 모든 지역 및 산업군에서 가장 높은 수치를 기록했습니다. MENA 지역의 경우 0.306이었고 유럽이 0.284로 그 뒤를 이었습니다.
식음료 앱은 지역 간 격차가 컸습니다. LATAM 지역의 리어트리뷰션 비율이 0.202로 가장 높았고 유럽이 0.176, 북미가 0.146로 그 뒤를 이었습니다.
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금융 앱의 경우 북미가 0.089로 가장 높은 비율을 기록했고 유럽이 0.057로 뒤따랐습니다.
엔터테인먼트 분야에서는 LATAM 지역의 리어트리뷰션 비율이 0.029로 최상위였습니다. 북미와 APAC 지역은 0.02로 게임 분야에서 가장 높은 비율을 보이며 리인게이지먼트와 리타겟팅에 좀 더 전략적인 비중을 두고 있음을 시사했습니다.
유럽과 MENA 지역의 여행 앱 리어트리뷰션 비율은 각각 0.04와 0.044로 가장 높은 편이었으며, 소셜 앱에서는 유럽이 0.042, APAC 지역이 0.039의 비율로 최상위권을 차지했습니다.
팁
리타겟팅 및 리인게이지먼트 전략 개선 방법
리어트리뷰션 비율을 향상시킬 방법을 찾고 있다면 아래의 팁과 모범 사례를 확인해 보시기 바랍니다.
사용자 동의 확보를 위한 iOS 앱 온보딩 최적화
App Tracking Transparency (ATT)가 도입된 이후로 iOS 사용자들은 앱 트래킹 허용 여부 설정 등의 개인정보 보호 설정을 더 잘 제어할 수 있게 되었습니다. 리타겟팅의 정확도를 높이려면 최적화를 통해 초기에 사용자 동의율을 높이는 것이 중요합니다. 동의 사용자의 퍼스트 파티 데이터는 광범위한 집계 및 익명화된 데이터 세트를 활용한 사용자 및 코호트를 대상 리타겟팅 캠페인 도움이 되는 AI와 ML 모델에 정보를 제공할 수 있습니다.
*AdAttributionKit에서는 비동의 iOS 사용자를 리타겟팅(리인게이지먼트)할 수 있습니다.
빈도 및 기간 최적화
리타겟팅 광고의 적절한 빈도와 기간을 찾는 것은 매우 중요합니다. 광고를 과도하게 노출하면 사용자에게 짜증을 유발할 수 있는 반면 노출 빈도가 충분하지 않으면 원하는 효과를 얻지 못할 수도 있습니다. 빈도 설정과 캠페인 기간을 다양하게 테스트하여 오디언스를 불편하게 하거나 멀어지게 만들지 않으면서도 가시성을 유지할 수 있는 최적의 설정을 파악해야 합니다.
명확한 목표 및 KPI 설정
리타겟팅 캠페인을 실행하기 전에 반드시 명확한 목표와 KPI(핵심 성과 지표)를 설정해야 합니다. 인앱 구매 증가, 사용자 인게이지먼트 개선, 앱 세션 증가 유도 등 구체적인 목표를 설정해야 캠페인 전략의 방향을 정할 수 있으며, 성공을 측정하는 데도 유용하기 때문입니다. 명확한 목표와 KPI를 설정하면 리타겟팅 활동에 집중하면서 전반적인 비즈니스 목표와도 일치시킬 수 있습니다.
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광고 및 메시지 개별화
개별화는 리타겟팅의 핵심입니다. 사용자가 이전에 흥미를 보였던 상품이나 콘텐츠를 보여줄 수 있으면서 인게이지먼트가 가능한 리치 미디어 광고 형식을 사용하고 사용자의 구체적인 니즈와 선호에 맞는 매력적인 콜투액션(CTA)을 제작해 보세요. 개별화된 메시지는 광고의 관련성과 효과를 크게 향상시키기 때문에 리인게이지먼트 및 리어트리뷰션 가능성이 높일 수 있습니다.
앱 온보딩 과정 재검토
자연스럽고 직관적인 온보딩 과정은 이탈을 줄이고 사용자가 앱을 효과적으로 탐색하도록 유도할 때 매우 중요한 역할을 합니다. 화면 수, 탐색 투어 포함 여부, 가입 화면을 보여 주는 타이밍 등 온보딩 과정의 다양한 측면을 A/B 테스트하면 처음부터 사용자 경험을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
테스트 및 최적화
리타겟팅 캠페인의 효과를 극대화하려면 꾸준한 테스트 및 최적화 과정을 거치는 것이 매우 중요합니다. 다양한 광고 형식, 크리에이티브, 메시지, 오디언스 세그먼트를 테스트하면서 인게이지되지 않는 사용자의 마음을 어떻게 움직일 수 있는지 알아보세요. 캠페인 성과를 정기적으로 분석해 데이터를 기반으로 조정하고 이를 반복하여 결과를 개선할 수 있습니다.
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