MMP 구매 가이드 – 기초 기술 스택 준비를 위한 핸드북

들어가는 글

이 글을 읽고 계신 여러분은 MMP(Mobile Measurement Partner)에 대해 한 번쯤은 들어보셨을 거에요. 이미 사용해 보신 분도 있겠죠. 데이터를 다루시는 분들이라면 더더욱 잘 아실 겁니다. 데이터는 성장을 위한 나침반 같은 역할을 하며, 데이터를 얻기 위해서는 모바일 측정이 필수입니다.

MMP는 바로 이 모바일 데이터를 측정하여 어떤 채널이 고(高)가치 유저를 유입시키는지, 어떤 캠페인이 가장 높은 광고 수익률(ROAS)을 어느 지역에서 발생시키는지와 같은 중요한 정보를 거의 실시간으로 제공합니다.

MMP, 어떻게 시작해야 할까요? 

MMP는 어떻게 골라야 할까요?

현재 시중에 나온 MMP는 몇 안됩니다. 그만큼 MMP에 높은 기술력이 요구되며 수천 건의 연동이 필요하다는 뜻이기도 합니다. 

다른 툴 시장과는 달리 MMP 시장은 명확하게 정의되어 있는 편입니다. 각각의 플레이어는 각기 다른 비즈니스 규모와 요구 사항에 맞는 나름대로의 강점과 호환성을 갖추고 있습니다.

언뜻 보기에는 클릭 측정, 클릭-인스톨 어트리뷰션, 인앱 이벤트 어트리뷰션 등 시중의 모든 솔루션이 비슷해 보일 수 있지만 사용 기업의 요구 사항, 규모, 사업 발전 단계에 따라 큰 차이가 날 수 있습니다. 

올바른 측정 파트너를 찾을 때는 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 특히 애플과 구글이 주도하는 개인정보 보호 정책의 흐름을 생각하면 더욱 신중히 따져봐야 합니다.

그렇다면 우리 앱에 최적화된 MMP인지를 어떻게 판단할 수 있을까요?

이 질문에 대한 답을 찾기 위해 모든 앱에 해당하는 공통적인 필수 점검 사항을 정리했습니다. 우리 회사 필요에 딱 맞는 MMP 솔루션을 파악하고 정확히 찾아내는 방법, 피해야 할 함정, 사내 의사결정 집단에게 구매 동의를 얻어내는 방법 등을 소개합니다.

제 1장

변화하는 시대 – MMP 시장 환경과 iOS14 이후 개인정보 보호가 중요 요소가 된 이유

시중의 주요 MMP로는 앱스플라이어(AppsFlyer), 브랜치(Branch), 싱귤러(Singular), 애드저스트(Adjust), 코차바(Kochava) 등이 있습니다. MMP마다 지원하는 요구 사항과 비즈니스 규모가 조금씩 다릅니다.

이런 업계 전체를 뒤흔들고 기존의 모바일 어트리뷰션을 재정의한 것이 바로 iOS 14였습니다. 

2021년 4월 Apple의 충격적인 발표가 있기 전에 MMP는 IDFA라고 불리는 iOS 유저 ID에 액세스할 수 있었으며, 이를 어트리뷰션 프로세스에 사용하여 매우 정확하게 확정적 어트리뷰션을 수행할 수 있었습니다. (잠깐! 여기서 어트리뷰션이란? 모바일 앱 마케팅 성과 측정 기술입니다. 예를 들어 아이폰 유저 A가 여행 앱 광고 B를 클릭하여 앱을 설치하고 앱 내에서 여행 상품 하나를 구매하면, 이 성과(앱 다운로드 1건, 인앱 구매 1건)에 대한 광고 B의 기여를 기록합니다. 과거에는 앱 기업이 A의 식별자 IDFA를 이용해 광고 클릭 기록 내 IDFA(광고를 클릭한 사람)와 앱 다운로드 및 앱 사용 기록 내 IDFA(앱을 다운받고 사용한 사람)를 일치시켜 광고의 성과를 측정하는 확정적 어트리뷰션이 가능했습니다.)

하지만 iOS14 등장 이후 유저의 동의가 있어야만 IDFA에 액세스할 수 있게 되었고, 애플의 SKAdNetwork 프레임워크가 어트리뷰션 프로세스를 집약적 수준에서 제어하게 되었습니다. 즉, 유저 개별 단위(user level data)가 아니라 캠페인 단위로 집계한 성과(aggregated data)만 측정할 수 있습니다.

이러한 변화가 모바일 어트리뷰션에 어떤 영향을 끼쳤을까요?

이제 MMP와 애드 네트워크는 iOS 데이터를 SKAdNetwork(SKAN)라는 단 하나의 출처에서 가져와야 합니다. 그런데 SKAN은 측정 기간과 측정 범위가 매우 제한적입니다.  

하지만 적절한 MMP를 활용하면 이러한 제한 사항을 완화할 수 있습니다. 문제점과 솔루션을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

문제점: 데이터 흐름이 탈중앙화되어 있고 분산되어 있습니다. 즉, 각 네트워크가 서로 다른 형식의 포스트백 데이터를 사용합니다.

솔루션: 여러 데이터 소스의 데이터를 중복 없이 정확히 집계하는 단 하나의 신뢰할 수 있는 소스, SSOT(Single Source of Truth)

문제점: SKAN 어트리뷰션 측정은 앱-앱 및 클릭-인스톨 구간으로 제한됩니다.

솔루션: 데이터 집약형 어트리뷰션 및 웹-앱 측정

문제점: 데이터가 전송 중에 쉽게 조작될 수 있어 프로드 위험이 커집니다. 

솔루션: 프로드 감지 및 예방

문제점: SKAN 4.0이 출시되었음에도 KPI는 여전히 제한적이고 시간 제약도 있습니다. 즉, 전체 측정 라이프사이클이 특정 활동 기간(0~2일, 3~7일, 8~35일)에 따라 각각 세 번의 포스트백으로 제한됩니다. 

솔루션: 예측 분석

문제점: SKAN으로 측정할 전환 값을 구성하기가 매우 복잡합니다.

솔루션: 컨버전 스튜디오

문제점: 한 캠페인 사이트에서 발생하는 앱 인스톨 수가 Apple이 정한 (알려지지 않은) 임계값을 넘지 않으면 전환 값이 제공되지 않습니다.

솔루션: 누락된 정보를 포괄하여 더욱 종합적인 성과를 측정하는 머신러닝 기반 데이터 모델링

정리하면, 개인정보보호 강화 정책이 앱 마케팅에 강력한 영향을 끼치고 있습니다. 프라이버시를 중심으로 어트리뷰션 모델, 캠페인 최적화, 수익화, 리마케팅, 모바일 프로드 방지 방식이 크게 변화하고 있습니다.

유저 개인정보 보호를 향한 거대한 변화의 움직임에 기여하고 있는 것은 Apple 뿐만이 아닙니다. Meta 또한 안드로이드에서 더 이상 광고주에게 유저 레벨 데이터를 제공하지 않으며(MMP에게만 제공함), 구글은 서드파티(제 3자) 웹 쿠키를 더 이상 지원하지 않고 GAID(구글 유저 식별자) 운영을 중단하며 개인정보 보호 강화 프레임워크인 프라이버시 샌드박스를 발표하였습니다. 

이러한 변화들로 인해 모바일 앱 측정이 더욱 복잡해졌습니다.

하지만 반가운 소식이 있습니다. 개인정보 보호 정책보다 한 발 앞서 프라이버시를 보호하는 동시에 앱 서비스 사용 실태를 정확히 프라이버시를 보호하는 동시에 변화무쌍한 굽잇길을 앞서가면서 핵심적인 트렌드에 대한 가시성을 확보하고, 적절한 시기에 행동으로 옮길 수 있는 퍼포먼스 인사이트를 끌어내고, 데이터로 움직이는 성장 전략을 수행하고, 예산 지출을 최적화하는 MMP가 있습니다.

이제 가이드의 더욱 실용적인 부분으로 넘어가 보겠습니다.

제 2장

활용 사례 – 누가 어떻게 MMP 솔루션을 사용하는가?

MMP는 마케터가 가장 많이 활용합니다. 하지만 MMP가 제공하는 정확하고 상세한 크로스 채널 데이터는 마케팅 부서 외의 이해관계자들도 사용할 수 있고, 사용해야 합니다. 

MMP가 각 팀에 무엇을 제공하는지 몇 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.

활용 사례 #1 – 마케팅 팀

• 진행 중인 캠페인의 성과를 측정하고 최적화합니다.
• 여러 소스에서 표준화되지 않은 데이터를 가지런히 모으고, 모으는 과정에서 중복 데이터를 제거하고, 데이터 정합성을 검증합니다.
• 모든 파트너, 플랫폼, 채널에서 유저 LTV, 지출, ROAS 데이터를 계산합니다.
• 오디언스를 정밀하게 생성하여 개인화된 캠페인을 구현합니다. 
• 정확하고 데이터 조작 위험이 없는 실시간 캠페인 성과에 따라 예산을 효율적으로 배분합니다.
• 프로드로 인한 데이터 오염과 예산 낭비를 차단합니다.

UA 팀

• 딥링킹으로 웹-앱, 이메일-앱, QR-앱, 소셜-앱, 추천-앱, 텍스트-앱, CTV-앱 등의 여정을 간소화하여 매끄러운 고객 경험을 설계합니다.
• 데이터 클린룸으로 유저 데이터를 집약한 개인정보보호형 데이터를 활용하고 UA 마케팅에 적용할 실용적인 데이터 인사이트를 도출합니다.

활용 사례 #2 – 제품 팀

• 새로운 기능과 제품 업데이트를 테스트, 측정, 최적화하고, 유저 여정을 모니터링하여 유저가 어려움을 느끼는 부분이 어디인지 관찰합니다.
• 중요한 시점(예: 앱 설치 후 1일차, 30일차 등)에서 인앱 피드백 설문조사를 실시하여 UX에 대한 인사이트를 얻고 이를 향후 제품 업데이트에 반영합니다.
• 다양한 유저 집단의 반응과 사용 패턴을 파악하고 그에 따라 제품 전략과 로드맵을 조정합니다.

활용 사례 #3 – BI/분석 팀

• 데이터를 즉시 간편하게 내부 BI 시스템으로 스트리밍합니다.
• 지난 캠페인 데이터, 과거 유저 행동 데이터, 트랜잭션 데이터를 검토하여 향후 유저 행동을 예측하도록 예측 모델링을 합니다.
• 마케터에게 필수 데이터를 제공하여, 마케터가 퍼포먼스가 저조한 캠페인은 미리 중단하거나 성공적인 투자는 빨리 늘리도록 합니다. 

활용 사례 #4 – R&D 팀

• 애플의 SKAdNetwork와 구글의 프라이버시 샌드박스와 같은 복잡한 프레임워크에 대한 연동과 규정 준수 방식을 간소화합니다.
• 각 미디어 파트너의 SDK에 개별적으로 연결하는 데 드는 수많은 시간을 절약합니다.
• 기존 기술 스택 내 다른 도구들과 쉽게 연동할 수 있습니다.

활용 사례 #5 – 보안 팀

• 실시간 프로드 감지 기술을 사용하여 광고 프로드(봇, 클릭 플러딩, 인스톨 하이재킹 등)를 탐지, 차단, 예방합니다.
• 인증 보안 조치를 포함하여 적용해야 하는 모든 개인정보 보호법과 플랫폼 요구사항을 완벽하게 준수하고 따릅니다.
• 서버 업타임 99.9% 를 유지하고 데이터를 안정적으로 공급하여 서비스 장애를 예방합니다.

활용 사례 #6 – 고객 리텐션 팀

• 잔존율과 이탈률을 지속적으로 모니터링하여 이탈률을 낮추고 유저 LTV를 개선합니다. 
• 유저가 언제 무슨 이유로 앱을 떠나는지에 대한 세밀한 데이터를 모니터링하고, 인앱 이벤트에 관련한 마케터의 의사결정에도 도움을 제공합니다.

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제 3장

팀에 MMP 솔루션 도입 설득하기

팀내 의사 결정권자가 MMP의 필요성에 대해 납득하지 못한다면 어떻게 대화를 시작하면 좋을까요?

차근차근 살펴봅시다. 우선 다음과 같은 질문으로 현재 업무 시스템이 놓치는 부분이 없는지 점검해 보세요.

• 내 캠페인이 어떤 성과를 거두고 있는지 정확하게 분석할 수 있는가? 캠페인의 성과가 조직 내 다른 핵심적인 활동에 어떤 영향을 미치고 있는가?
• 채널, 기기, 플랫폼의 성과 측정을 전체적으로 신뢰할 수 있는가?
• 유저의 개인정보 보호가 주요 이슈가 되는 시대에 고객 데이터를 안전하게 지키면서 세밀한 측정을 하기에 알맞은 기술 레이어를 보유하고 있는가?
• 불확실한 상황에서 자신감 있게 성장을 이끌어낼 수 있는가?

위의 질문에 대부분 “아니오”라고 답했다면 이제 팀 내 누구든지 MMP 솔루션의 필요성을 더 명확하게 이해할 수 있을 것입니다. 결국 모든 “아니오”는 비용 지출로 이어지니까요.

하지만 아직도 의사 결정권자를 완벽하게 설득하지 못했다면 논쟁의 여지가 없는 두 개의 핵심 사항을 살펴보세요.

요점 #1 | 비즈니스에는 올바른 데이터가 필요함

데이터가 많을수록 좋다고 생각할 수 있지만, 현실은 그렇지 않습니다. 

오늘날과 같이 정보 홍수의 시대에 데이터의 양은 그리 중요하지 않습니다. 올바른 데이터가 중요합니다. 

올바른 데이터란 무엇일까요? 올바른 MMP는 다음을 제공합니다.

• 크로스 채널 유저 여정 측정 – 흩어진 고객이 흔적을 연결해 고객의 동선을 파악할 수 있습니다. 연결할 수 있습니다.
• 정확한 LTV, ROAS, 잔존율, 인게이지먼트 측정 – 어떤 매체가 효과가 좋으며 어떤 캠페인이 즉시 조정이 필요한지 파악합니다.
• 데이터 기반 의사 결정 능력 – 브랜드 이미지를 보호하고, 무엇보다 소비자 개인 정보를 보호하는 방식으로 꼭 필요한 정보만 정확히 제공합니다.

결론적으로 기업은 모바일 앱에 돈을 쏟아붓고 있지만 그 성과에 대한 구체적인 질문에는 답을 할 수 없습니다. 

특정 캠페인을 어떻게 더 큰 마케팅 사업으로 발전시킬 수 있을까요? 특정한 지역에서 특정 캠페인의 성과는 어떠할까요? 그리고 어떻게 고객의 앱 경험을 개선할 수 있을까요?

현황을 파악하고 앞을 내다볼 수 없는 상태에서는 고객의 지출도, 마케팅 예산도 관리할 수 없습니다.

요점 #2 | 무분별한 예산 낭비

원인 1: 비효율성 

모바일은 현존하는 마케팅 채널 중 가장 데이터가 풍부하지만, 캠페인 성과를 평가할 때 분석해야 하는 데이터 양이 엄청나게 많아 측정이 어려울 수 있습니다. 

MMP와 협업하지 않는다면 수많은 대시보드와 스프레드시트를 이해하기 위해 엄청난 자원과 시간을 소비하게 될 수 있습니다. 사람이 컴퓨터가 아닌 이상 수동 분석에는 오류가 발생할 수밖에 없으며 LTV와 ROAS 최적화를 위한 기회를 놓칠 수도 있습니다.

그러나 신뢰할 수 있고 편향되지 않게 측정하는 MMP는 특정 채널, 미디어 소스, 퍼블리셔, 캠페인, 심지어 광고 소재의 가치를 정확히 찾아내는 동시에 전략적인 성장에 초점을 둡니다.

원인 2: 프로드(fraud)

광고 성과를 조작하여 광고 예산을 가로채는 프로드(fraud)는 예산 낭비를 막기 위해 반드시 예방해야 합니다. 하지만 프로드를 효과적으로 예방하려면 철저한 마켓 인텔리전스, 대규모 데이터 수집 및 가공 능력, 최첨단 머신러닝이 필요하며, 그렇기 때문에 시장 점유율이 높은 성숙한 MMP와 파트너십을 맺는 것이 중요합니다.

프로드 데이터에 속아 엉뚱하게 허위 트래픽에 지속적으로 돈을 쓰고, 성과 데이터는 계속 부풀려져 낭비되는 비용이 눈덩이처럼 불어납니다.

악의적이며 예산 낭비를 부르는 프로드의 악순환에서 벗어나려면, MMP는 플랫폼의 무결성을 보장하기 위해 플랫폼에서 불량 플레이어를 제거하고 프로드 방지를 중요하게 생각하는 애드 네트워크와만 파트너십을 맺어야 합니다.

제 4장

구매 전 MMP에 물어보아야 할 9가지 질문

핵심 기능

1) 솔루션이 모든 플랫폼에서 개인정보 보호 규정을 완벽히 준수하나요?

애플의 ATT 프레임워크 출시 이후 IDFA에 대한 접근이 극도로 제한되었고, 구글이 곧 GAID 지원을 중단할 예정이며, 최근 애플이 개인정보 보호에 중점을 둔 SKAN 4.0을 발표하면서 모바일 측정을 유지하기 위해 새로운 대안이 필요합니다. 

도입을 고려 중인 MMP에게 위와 같은 사항을 어떻게 충족하는지, 어떻게 유저의 개인정보를 보호하면서 정확하고 세밀한 측정을 보장하는지 질문하세요.

여러분이 선택한 MMP는 CCPA와 GDPR 준수를 지원하기 위해 MMP 사용자가 UI 또는 API에서 데이터 액세스, 삭제, 수정을 통제하는 개인정보보호 규정 준수 기능을 제공해야 합니다.

보안 측면에서 MMP의 플랫폼은 기본 SSO, SSO 적용 제어, 관리자 및 사용자 계정 권한 관리, JIT 프로비저닝(Just-In-Time provisioning: 특정 유저에게 특정 기간에 특정 리소스에 접근을 허용하는 보안 장치), 감사 로그, 침투 테스트(penetration test) 보고서, SSL 표준(및 리포팅), API, 서버 업타임 공개 등 현존하는 데이터 보안법을 모두 충족해야 합니다.

개인정보보호 규정을 위반하는 MMP는 생각보다 더 흔하며 이러한 곳과 작업하지 않도록 조심해야 합니다. 

2) 프로드 방지가 철저한가요?

MMP는 앱 기업에 실시간 인스톨 프로드, 앱 설치 후 프로드, 인앱 이벤트 프로드와 같이 앱 설치 전부터 설치 후까지 엔드-투-엔드 프로드 감지 및 방지 기능을 제공할 수 있어야 합니다. 

• MMP의 SDK가 비공개 소스인지 아니면 해킹에 취약한 오픈소스인지 알아보세요.
• 앱 설치 기록 이후 프로드 감지 기능을 제공하는지 확인하세요. 프로드 활동의 16%는 앱 설치 어트리뷰션 이후에만 포착할 수 있으므로, MMP가 모든 프로드 시점에 충분히 대처할 수 있는지 확인해야 합니다.
• MMP의 시장 점유율은 어느 정도인가요? 점유율이 높을수록 처리하는 데이터가 많으며 새로운 프로드 패턴을 더 빠르게 포착할 수 있습니다.

3) iOS14+ 측정이 얼마나 정교한가요?

유저 개인정보 보호가 강화되는 iOS 14+ 환경에서 구체적인 데이터 인사이트를 얻는 일은 더욱 복잡한 일이 되었으며, 개인정보보호 규정 준수하면서 정확하고 상세한 데이터를 제공하는 기술이 MMP 선정의 중요한 기준이 되었습니다.

고려 중인 MMP가 개인정보 보호 설정 외에 다음과 같은 기능도 제공하는지 확인하세요. 

• 사전 정의된 기본 측정 옵션 외에 SKAdNetwork 측정 커스터마이징 지원
• 앱 설치 후 ATT 동의 내역 소급 적용
• SKAdNetwork에서 개인정보보호 임계치 미달로 누락된 값을 처리하는 전환 값 모델링
• 제한된 측정 전환 값 용량을 절약할 수 있는 수익 이벤트 퍼널(순차 발생 이벤트 묶음) 측정 및 이벤트 발생 빈도별 측정

4) 솔루션에 데이터 클린룸이 포함되어 있나요?

데이터 클린룸을 사용하면 유저 개인정보 보호 규정을 준수하면서 실용적인 데이터 인사이트를 끌어낼 수 있습니다.

데이터 클린룸을 ‘데이터의 스위스’라고 부르기도 하는데, 데이터 클린룸이 퍼스트 파티 유저 데이터를 공동으로 활용할 수 있는 중립적이고 안전한 공간을 제공하기 때문입니다.

데이터 클린룸 환경에서는 두 주체가 데이터를 언제, 어디서, 어떻게 활용할지 완벽하게 통제할 수 있는 상황에서 데이터를 안전하게 공유하고 분석할 수 있습니다. 데이터 클린룸에 주입되는 데이터는 유저 레벨 데이터이지만, 클린룸에서 출력되는 데이터는 유저가 식별되지 않는 집약형 데이터이며 오디언스 그룹(=코호트) 형태로 나타납니다. 

MMP가 엔드 유저의 프라이버시를 침해하지 않으면서 종합적인 유저 정보에 액세스할 수 있는 데이터 클린룸을 제공하는지 확인하세요.

5) 크로스 디바이스, 크로스 채널 어트리뷰션을 지원하나요?

멀티채널 광고에 투자하고 있다면 캠페인 성과를 종합적으로 측정할 수 있어야 합니다. 

MMP의 솔루션에 다음과 같은 사항이 포함되어 있나요?

• 멀티터치 어트리뷰션 모델링 – 멀티채널/플랫폼 점수 계산, 가중치 부여, 모델링뿐만 아니라 멀티 터치 어트리뷰션 플랫폼/제3자와의 연동을 지원합니다.
• 크로스 디바이스 및 크로스 채널 어트리뷰션 – 모바일, 데스크톱, CTV, OTT, 옥외 광고에 걸친 마케팅 성과를 측정합니다.
• CTV 어트리뷰션 – TV 광고 및 QR 코드 광고 성과를 측정합니다.

딥링킹

6) 딥링킹 기능을 제공하나요?

딥링크란 본질적으로 유저를 웹의 모든 위치나 앱의 특정 위치로 맥락에 맞게 매끄럽게 연결해주는 링크로 사용자 정의가 가능합니다. 

MMP의 딥링킹 솔루션으로 다음이 가능한가요? 

• 배너, 메타 데이터, 링크 도메인 또는 하위 도메인과 같은 다양한 구성 요소를 커스터마이징 합니다.
• 앱을 추천하는 유저나 앱 추천 링크의 성과를 측정할 수 있는 추천 프로그램 링크를 생성합니다.
• 링크가 표시 방식을 정의합니다.(특히 인스타그램, 틱톡 또는 기타 소셜 미디어 플랫폼의 바이럴 추천 캠페인 또는 인플루언서 프로그램의 맥락에서).
• 유연하게 커스터마이징할 수 있는 스마트 배너, QR 코드, 스마트 스크립트 등과 같은 웹-앱 전환 측정 플로우를 생성합니다.

리포트 및 데이터 시각화

7) 대시보드 UI가 얼마나 포괄적이고 직관적인가요? 

캠페인 성과 관리를 위한 MMP의 대시보드가 포괄적이지 않고 사용하기 복잡하다면 데이터 인사이트를 빠르게 얻을 수 없습니다.

MMP 솔루션으로 다음이 가능한가요?

• 시간별, 분석별 그룹화, 코호트, 플랫폼, OS, OS 버전, DMA별 그룹화 등 다양한 파라미터로 세분화할 수 있습니다.
• 코호트 분석을 제공하여 유저 코호트를 설계하고, 집약적 수준 리포트를 구성하고, 시간 기반 분석을 수행하고, 표준 캠페인 UTM 파라미터를 수집할 수 있습니다.
• 모든 어트리뷰션 파라미터(링크 클릭, 노출, 인스톨 등)뿐만 아니라 커스텀 이벤트에 대한 로데이터 리포트를 제공합니다.

연동 및 API

8) 애드 네트워크 및 주요 SRN(Self Reporting Network)과 얼마나 많이 연동되나요?

캠페인 측정을 폭넓게 하려면 연동도 폭넓게 해야합니다.

MMP가 다음을 제공하나요?

• SKAdNetwork 연동 – 각 연동된 미디어 파트너에서 SKAN 캠페인 성과를 측정, 게시, 비교할 수 있는 SKAN 대시보드 및 SKAN 로데이터 제공 어트리뷰션하는 기능

iOS 측정 추가 점검 포인트: 둘 이상의 데이터셋에서 중복되는 인스톨 데이터를 제거하여 모든 SKAN 및 비SKAN 어트리뷰션 데이터를 통합하는 기능. 즉, 여러 데이터 소스의 데이터를 정확히 집계하여 유일하게 참고할 수 있는 진성 데이터 소스(Single Source of Truth) 기능

• 포스트백 및 포스트백 API – 노출, 조회수, 뷰-쓰루, 클릭, 인스톨, 리인스톨, 리어트리뷰션 요소와 API에 직접 연동하는 옵션 포함
• 고객 데이터 플랫폼(CDP) / 데이터 관리 시스템 연동 – 다양한 CDP뿐만 아니라 주요 데이터 보안 및 정합성 관리 주체와 연동할 수 있는 기능
• 애드 네트워크 연동 – 대부분의 애드 네트워크와 완벽하게 연동할 수 있는 기능
• 이메일 서비스 제공업체(ESP) 연동 – 대부분의 주요 ESP와 연동할 수 있는 기능
• 서버 측 및 클라이언트 측 API 구현 옵션 – SDK를 사용하거나 사용하지 않는 연동에 관한 명확한 문서와 고객 지원
• 광범위한 SDK와의 연동 – iOS, 안드로이드, JS의 독립형 라이브러리와의 호환성
• 타사 데이터 연동 – 제휴 마케팅 도구 및 퍼블리셔를 포함한 주요 제 3자 플랫폼과 연동할 수 있는 기능
• 개인화 자동화 – 데이터셋에 머신러닝을 적용하는 자체 모델과 제 3자 커넥터, 모델링된 특징을 기준으로 유저를 분석하거나 증가시키는 기능

지원, 교육, 고객 관리

9) 고객 관리, 지원, 온보딩, 교육 내용은 어떠하며 실제로 도움이 되나요?

MMP는 기업이 쉽게 도입하고 최대한 활용할 수 있도록 적절한 시점에 지식과 세심한 지원, 온보딩, 교육을 어느 시간대에든 제공해야 합니다.

MMP가 실제로 고객 중심의 서비스를 제공하는지 알아보는 가장 좋은 방법 중 하나는 MMP의 제품 로드맵에 대한 고객의 영향에 대해 질문하는 것입니다. 

고객의 의견을 듣고 그 내용을 반영하기 위해 시간을 들이며, 제품에 실제로 그 의견을 반영하는 MMP야말로 파트너로 삼기에 제격인 MMP입니다.

핵심 요약

요점 살펴보기

• 올바른 MMP는 편향되지 않고 성과를 공정하게 측정한 데이터를 제공하여 마케팅 예산을 알맞게 배분하고 앱과 캠페인의 성과, ROAS, LTV를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
• 올바른 MMP를 사용하면 한 건의 캠페인 성과에 대해 두 배, 세 배로 비용을 지출하지 않아도 됩니다. 여러 애드 네트워크에 걸쳐 캠페인의 규모를 키우고 있다면 어느 한 네트워크에 치우치지 않고 공평하게 성과를 측정하는 MMP가 모든 점을 연결하여 성과 기여도가 인정되는 부분을 정확히 짚어내도록 하세요.
• 올바른 MMP는 프로드에 철저히 대처하며, 앱 설치 전과 앱 설치 후 전방위로 프로드를 방지합니다. 소중한 예산을 프로드로 빼앗기지 마세요.
• 올바른 MMP는 정확하고 세밀한 크로스 채널 측정이 가능하므로 앱의 수익화, 유저 여정, 잔존율, 유저 인게이지먼트 수준을 전반적으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.
• 올바른 MMP는 흩어진 데이터를 중복 없이 정확히 취합하는 Single Source of Truth 역할, 개인정보 보호에 중점을 둔 데이터 클린룸, 데이터 측정 제약 사항이 많은 SKAdNetwork를 최대한 활용하도록 지원하는 기능, 기능 예측 모델링, 코호트 분석 기술을 제공하여 유저 레벨 데이터가 부족하더라도 신속 정확하게 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 모바일 측정은 전문가에게 맡기세요. 실시간 마케팅 인사이트를 제공하는 리소스, 전문성, 여러 네트워크와 폭넓게 연동하여 확장성을 갖춘 MMP가 신뢰할 수 있는파트너입니다. 
• 번거롭고 복잡한 데이터 수집, 분석, 검증 작업은 신뢰할 수 있는 MMP에 맡기고 데이터 기반 최적화로 충성도 높은 유저 기반을 구축하세요.