SSOT: iOS 데이터 공백을 메우기 위한 원스톱 솔루션

2020년 9월 16일, 모바일 마케터들은 중대한 전환점을 맞이했습니다.

iOS 14의 등장은 데이터 분석의 패러다임을 개인 식별 기반에서 집계 기반 접근 방식으로 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이 과정에서 마케터들은 iOS 캠페인 퍼포먼스를 측정하기 위해 SKAdNetwork(SKAN)를 필수적으로 학습하고 적응해야 했습니다.

결코 만만한 과정은 아니었으나, 결과적으로 우리는 SKAN의 메커니즘을 완벽히 이해하게 되었습니다. 최적의 전환 가치 전략을 수립하고 유저의 LTV와 캠페인 데이터의 상세 분석 단위에 대해서도 한층 높은 통찰력을 갖게 되었습니다.

SKAN은 계속해서 발전해 왔으며, 이전 버전들과 달리 이제 SKAN 4.0은 최대 35일까지 확장된 측정 윈도우를 제공합니다. 또한 캠페인 차원 리포팅의 정밀도가 향상되었으며 웹-to-앱 어트리뷰션 지원도 추가되었습니다.

SKAN 4.0은 분명 발전된 형태이지만, 여전히 마케터들은 다음과 같은 한계에 직면해 있습니다.

• 어트리뷰션 누락: 미디어 채널별 실제 성과의 약 70~90%만 파악이 가능합니다.
• 데이터의 파편화: 오가닉, 애플 서치 애드, 일부 네트워크, 인플루언서 및 온드 미디어 데이터가 SKAN 리포트에는 포함되지 않습니다.
• 지연된 전환 리포팅: SKAN 데이터는 이벤트 발생 24~144시간 후에 수신되므로, 신속한 캠페인 최적화에 제약이 있습니다(빠른 실행과 실험을 반복하는 방법론 적용이 불가능합니다).
• 제한적인 LTV 측정: 초기 1~2일 내의 인앱 성과를 측정할 수 있는 옵션이 64개에 불과해 정확도와 가시성이 떨어집니다. SKAN 4.0에서 LTV 윈도우가 확장되었지만, 여전히 정밀도가 부족하며 특히 대략적인 값만 반환하는 두 번째와 세 번째 포스트백에서 이 문제가 두드러집니다.
• 상세 분석 데이터 부재: 국가, 소재, 광고 세트별 성과와 같은 상세 데이터를 확인하기 어렵습니다.
• 신규 유저 확보 중심: SKAN은 리인게이지먼트 성과를 측정하는 기능이 부족합니다.

Single Source of Truth(SSOT) 도입

앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 2022년 5월 앱스플라이어의 Single Source of Truth(SSOT)가 출시되었습니다. 이는 광고주가 다양한 소스의 데이터를 통합하고, 중복 설치 문제를 해결하며 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 업계 최초 솔루션입니다.

SSOT는 논오가닉과 오가닉 활동 모두에 대해 완전한 측정 기능을 제공하며, 오가닉, 유료 미디어, 온드 미디어, 인플루언서 등 모든 트래픽 소스를 통합하여 보여주는 대시보드를 지원합니다.

앱스플라이어와 SKAN의 강점을 하나로 모은 SSOT는 데이터의 정확성을 개선하고 리마케팅 효율을 높이며 실시간 분석을 가능하게 합니다. 

자체 조사 결과, SSOT 도입 앱은 논오가닉 설치 기여도가 29% 증가하는 효과를 보였습니다. 또한 SKAN 데이터가 불충분한 상황에서 앱스플라이어의 기여도 측정 방식을 활용하면, 캠페인 eCPI를 20%~60%가량 낮추고 매출 성과 측정치를 높일 수 있습니다. 결과적으로 마케터는 보다 확신을 가지고 예산을 확대 편성할 수 있는 유연성을 확보하게 됩니다. 

많은 마케터가 기존 설치 사용자를 타겟으로 하는 리인게이지먼트 캠페인을 운영하고 있다는 점도 중요합니다. SKAN은 이 과정에서 발생하는 수익을 기록하지 않기 때문에, 리마케팅 투자에 대한 성과 지표를 산출하는 데 어려움이 있습니다.

SSOT는 단순히 데이터를 통합하는 데 그치지 않고, 즉각적인 결과를 원하는 마케터들에게 핵심적인 장점인 실시간 인사이트 제공에도 탁월합니다. SKAN의 인사이트가 24~144시간 지연되어 도달하는 것과 달리, SSOT는 인앱 이벤트 어트리뷰션이 발생하는 즉시 가시성을 확보해 줍니다. 이러한 신속한 피드백 루프 덕분에 마케터들은 캠페인 변경 사항, 새로운 채널 기회 또는 다른 지역으로의 확장에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

SSOT 내에서 앱스플라이어 어트리뷰션이 주도적인 역할을 함에 따라, 마케터는 설치, 회원가입, 체험판 시작, 게임 레벨 완료 등과 같은 전환율을 즉각적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 기민함 덕분에 마케터들은 인사이트를 얻기 위해 며칠씩 기다릴 필요 없이 즉시 캠페인을 정밀하게 조정할 수 있습니다.

데이터 공백을 메우는 확률론적 모델 활용

SSOT는 일반적인 솔루션을 넘어 iOS 14 이후의 기여도 측정 및 분석 패러다임을 바꾸는 새로운 접근법입니다. 결정적으로, SSOT는 광고주가 파편화된 데이터에 의존하는 대신 모든 조각이 맞춰진 상태에서 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

광고주들이 직면한 주요 과제 중 하나는 SKAN에서 제공하는 불완전하거나 누락된 데이터를 바탕으로 의사결정을 내려야 한다는 점입니다.

예를 들어, 이전 버전의 SKAN은 24시간이라는 짧은 기간 내의 제한적인 매출 데이터만을 제공했습니다. SKAN 4.0에서 측정 윈도우가 35일로 확장되기는 했으나, 대략적인 값을 사용하기 때문에 캠페인 성과를 파악하기에는 여전히 정밀도가 떨어집니다. 또한 7일 차 매출 데이터를 수신하는 데 최대 144시간의 지연이 발생할 수 있다는 점도 여전한 한계로 남습니다.

SSOT는 일반적인 LTV 측정 논리에 부합하는 새로운 접근법으로 이러한 한계점들을 극복합니다. 기존의 확정적 방법론에서 벗어나, 머신러닝을 활용해 캠페인 분석의 정교함을 극대화하는 확률적 모델로의 인식 전환이 필요합니다. 이는 유연함과 정확성을 핵심 가치로 삼는 데이터 분석의 미래를 선제적으로 받아들이는 실무적인 변화이기도 합니다.

SSOT의 모델링 솔루션은 이러한 접근 방식을 염두에 두고 설계되었습니다. 동의를 얻은 사용자의 가용 데이터를 활용하여 7일 차 매출, 국가별(GEO) 분석 등 가치 있는 LTV 지표에 대한 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 7일 차 매출 모델은 캠페인 레벨까지 내려가 앱스플라이어와 SKAN 양쪽에서 유사한 행동을 보이는 사용자 그룹을 식별합니다. 그런 다음 7일이 지난 시점에서 데이터 수집에 동의한 사용자의 데이터를 분석하여 1일 차 대비 7일 차의 매출 비율을 계산합니다. 마지막으로, 이 동일한 비율을 앞서 식별한 그룹에 해당하는 SKAN 데이터에 적용하여 7일 차 성과를 모델링합니다.

7일 차 누적 매출에는 앱스플라이어에서 리포팅된 매출과 SKAN에서 모델링된 매출이 모두 포함됩니다.

“최종 목표”

지금까지 SSOT 대시보드에는 오가닉 유입 데이터, 7일 차 수익 지표, 지역별 데이터, 앱 내 통화 설정 및 시간대 지원 등 다섯 가지 핵심 기능이 추가되었습니다.

최신 업데이트는 광고주가 인앱 이벤트 성과를 면밀히 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 등록, 체험판 시작, 구매 등 사용자 행동에 대한 실시간 인앱 퍼포먼스 데이터를 제공하여 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있게 돕습니다. SKAN 데이터가 불충분할 경우 앱스플라이어 어트리뷰션을 우선적으로 활용하는 이 실시간 데이터를 통해, 마케터는 변경 사항의 영향을 빠르게 평가하고 전환율을 모니터링하며 값비싼 비용이 드는 실수를 방지할 수 있습니다.

SSOT의 진화는 앱스플라이어가 지향하는 광범위한 비전의 연장선에 있습니다. 당사는 iOS를 넘어 향후 안드로이드 영역까지 아우르는 통합 실시간 리포팅 솔루션을 통해 마케터들이 데이터 공백을 완벽히 메우고 비즈니스 성장을 이어갈 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것입니다.