예측 분석 및 성과 증분 측정으로 수익 6배 증가

개요

• 베트남 게임 개발사 Rocket Studio는 SKAdNetwork 도입 후 iOS에서 데이터가 제약되어 캠페인 성과 측정에 어려움을 겪고 있었습니다.
• 성장에 목마른 하이퍼 캐주얼 게임 기업으로서 사용자 확보를 최우선으로 하는 동시에 ROAS를 높이기 위해 고(高)가치 플레이어를 식별하고자 했습니다.
• 앱스플라이어의 Predict 솔루션을 사용하고 페이스북 게이밍과 긴밀히 협력하여 예측 지표를 사용하여 캠페인을 성공적으로 최적화하고 고가치 유저를 늘릴 수 있었습니다. 

회사 소개 

Rocket Studio는 베트남의 게임 스튜디오로, ‘Galaxy Attack: Space Shooter’ 라는 유명 아케이드 액션 게임을 개발했습니다. Rocket Studio는 모든 게임 장르에서 플레이어에게 최고의 경험을 안기고 글로벌 무대에서 베트남 게임의 입지를 강화한다는 목표가 있습니다.

베트남 초대 하이퍼 캐주얼 게임 스튜디오로서 처음에는 가장 크고 구매력 높은 미국 시장에 주력했습니다. 2015년에 출범 이후 현재는 전 세계 50여개국으로 진출하여 게임 업계에서 영향력 있는 기업으로 자리매김했습니다. 

핵심 사업인 게임 개발 외에도 베트남 시장에서 소규모 스튜디오의 게임을 퍼블리싱할 수 있는 권한을 획득하여 게임 퍼블리싱 분야에도 진출하기 시작했습니다. 

당면 과제 

Rocket Studio는 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 게임 기업 중 하나인 OneSoft에 속한 게임 스튜디오로 2017년부터 앱스플라이어의 측정 솔루션을 적극 사용하고 있습니다. UA 캠페인 효과 측정 외에도 생애가치(LTV)가 높은 플레이어를 확보하고, 광고투자수익률(ROAS)을 높이며, 앱 설치당 마케팅 단가(CPI)를 낮추는데 집중했습니다.  

하지만 애플이 SKAdNetwork(SKAN)라는 iOS 앱 데이터 측정 프로토콜과 앱 기업이 사용자에게 사용 추적 동의를 반드시 구해야 하는 앱 트래킹 투명성(ATT) 프레임워크를 도입하자, Rocket Studio는 다른 광고주들과 마찬가지로 iOS 캠페인 측정이 어려워졌습니다. iOS가 Rocket Studio 전체 트래픽의 거의 3분의 1을 차지하기 때문에 크나큰 매출 손실을 피하기 위한 솔루션을 찾아야 했습니다. 

SKAN은 측정 기간을 앱 설치 후 24시간(SKAN 4.0 버전에서는 48시간)으로 제한해서, 앱 설치 후 결제 시점까지 오래 걸리는 Rocket Studio의 게임은 캠페인이 고가치 유저를 유입시키는지 여부를 파악하기 어려웠습니다. 측정 기간뿐 아니라 측정 범위도 제한되어 가용 데이터가 제약적이어서 ROAS와 CPI를 정확히 파악해 iOS에서 UA 캠페인을 확장하는 일이 쉽지 않았습니다.  

솔루션

Rocket Studio는 앱스플라이어와 페이스북 게이밍과 긴밀히 협력하여 팀의 측정 역량을 강화하고 ROAS를 개선하여 가시적인 수익 성과를 창출할 수 있는 종합적인 솔루션을 설계했습니다. 

크게 두 가지 기술을 도입했습니다. 먼저, SKAN의 한계를 극복하기 위해 앱스플라이어의 예측 분석 솔루션(Predict)을 도입했습니다. 그리고 페이스북 게이밍의 가치 최적화 기능을 활용하여 앱스플라이어에서 받은 예측 데이터에 기반해 고가치 플레이어를 유입시켰습니다.

iOS 앱 캠페인 집행 후 첫 24시간 동안 SKAN으로 측정된 값을 기반으로 예측 모델링을 통해 캠페인 후 30일차 ROAS, 유저당 평균 수익(ARPU), 유료 사용자 비율, 잔존율 예측치 등을 파악할 수 있었습니다.  

이러한 예측 데이터는 각 앱의 비즈니스 로직을 기반으로 구축된 고유한 예측 모델을 통해 제공됩니다. 앱스플라이어의 Predict는 캠페인 초기 유저 행동 데이터를 Rocket Studio의 과거 데이터에 기반하여 미래 가치를 예측합니다.  

앱스플라이어의 Predict 솔루션은 앱 설치 후 24시간 이내에 측정된 값을 기반으로 산출한 예측 데이터를 애플의 SKAN 프로토콜에 직접 발송하고, 이는 캡슐화된 SKAN 전환 값으로 변환됩니다. 그리고 이 전환 값이 SKAN을 통해 다시 앱스플라이어 및 Rocket Studio와 연동된 매체 파트너사에 바로 발송됩니다.  

앱스플라이어로 예측 데이터가 준비되면 이제 예측 데이터의 효과를 검증할 차례입니다. 앱스플라이어와 페이스북 게이밍은 협력하여 Rocket Studio의 광고 수익 증가분을 측정하는 지역 기반 종합 프레임워크를 설계했습니다. 측정을 개선하고 iOS 캠페인 최적화 기능을 향상시키는 프레임워크입니다.  

앱스플라이어의 성과 증분 측정 솔루션은 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 방식입니다. 여기서 독립 변수는 효과를 검증할 ‘광고’이고 광고에 따라 광고 성과가 어떤 영향을 받는지 분석합니다. Rocket Studio의 경우 광고 성과는 ‘광고 수익’입니다. 특성이 비슷한 오디언스를 실험군과 통제군으로 나누고 실험군에는 실험 대상이 되는 광고를 보이고, 통제군에는 보이지 않은 다음 그 결과를 비교하여 광고로 인한 성과 증가분을 밝힙니다. 이 성과 증분 측정 솔루션(Incrementality)을 통해 예측 데이터를 활용하여 최적화한 마케팅과 일반적인 방식으로 최적화한 마케팅의 성과를 비교했습니다.

우선 앱스플라이어 Predict 솔루션의 예측 매출 지표를 사용하여 플레이어의 예상 생애 가치를 고려하여 마케팅을 최적화했습니다. Rocket Studio는 단 24시간 만에 제공된 예측 값을 통해 애플의 SKAN 프레임워크 측정 값으로 캠페인에 대한 최적화 인사이트를 얻었습니다. 예측 값은 SKAN 프레임워크를 통해 페이스북 게이밍의 캠페인 최적화 엔진에 매끄럽게 전달되었습니다.

마지막으로 예측된 LTV에 기반하여 구매력이 높은 유저를 확보하기 위해 캠페인을 최적화합니다. 이렇게 예측 데이터 기반으로 최적화된 캠페인과 기존 방식으로 최적화된 캠페인의 ROAS(광고투자수익률)를 비교하여 예측 데이터 기반 최적화로 인한 성과 증가분을 확인합니다. 이 비교를 위해 Rocket Studio는 페이스북 게이밍과 협력하여 예측 값을 가치 세트 범위로 구성하여 가치 최적화를 했습니다.

결과 

이렇게 개발된 프레임워크는 성과 향상에 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 

앱스플라이어의 예측 인사이트를 기반으로 한 페이스북 게이밍 가치 최적화 캠페인(실험군)은 대조군 대비 수익이 6배 높았습니다. 또한 일반적인 UA 캠페인에 비해 7일차 ROAS가 평균 42% 상승한 것으로 측정되어 이 전략이 성공적이었음을 입증했습니다. 

앱스플라이어의 예측 솔루션은 iOS 캠페인 최적화 및 리텐션 전략의 핵심 요소로, 고가치 유저를 더 확보할 수 있도록 지원합니다.

아마리 응우옌 디에우, UA 마케팅 리더, Rocket Studio

앱스플라이어의 오랜 고객이자 Predict 베타 참가사인 Rocket Studio는 솔루션의 기능을 개선하기 위해 값진 피드백을 제공했습니다. 이러한 성공적인 결과는 앱스플라이어와 페이스북 게이밍이 오랜 기간 동안 생산적인 파트너십을 맺어온 결과이며, iOS 캠페인 가치 최적화를 위해 페이스북과 Predict를 활용하는 좋은 선례를 남겼습니다.

페이스북 게이밍은 항상 저희가 가장 중요하게 생각하는 UA 채널 중 하나였습니다. ATT 시행 이후, 앱스플라이어의 Predict와 Incrementality를 사용하여 페이스북 게이밍 광고 캠페인을 최적화하는 것이 고가치 유저를 유치하고 ROAS를 높이는 확실한 방법이라고 확신합니다. 

아마리 응우옌 지에우, UA 마케팅 리더, Rocket Studio