LTV(Life Time Value)와 ROAS(Return on Ad Spend)
- LTV(고객 생애 가치) :
고객이 특정 제품이나 서비스를 사용하는 시간 동안 창출하는 평균 수익의 추정치
마케터는 LTV를 근거로 유저 유입 마케팅 예산을 적절히 책정하여 인앱 구매, 인앱 광고, 앱 구독과 같은 수입원의 흐름을 최적화하고 수익성을 유지 - ROAS(Return on Ad Spend)
광고에 지출된 1달러당 얻은 수익
앱을 처음 설치 후 3,7,30일차 ROAS를 통해 고가치 유저를 유입시킨 채널이나 캠페인 파악가능
iOS SKAN 4.0
SotreKit Ad Network(SKAN)
기존의 모바일 광고가
- 어떤 광고 → 어떤 유저 설치 → 어떤 결제
위의 내용을 유저 단위로 추적할 수 있었다면, 개인정보 보호가 강해지면서 위의 방식이 불가능해졌다.
따라서, 애플이 허용하는 범위안에서만 광고 성과를 알려주는 시스템 즉,SKAN을 통해 광고주는 광고활동(노출, 클릭, 앱 설치)을 개별적 기록이 아닌 집약된 정보로 측정할 수 있게 되었다.(유저 데이터를 익명화된 코호트로 그룹화하는 식으로 개별 프로파일링을 방지)
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SKAN 4.0과 AdAttributionKit은 2일, 7일, 35일의 사전 정의된 시간에 맞춰 3개의 포스트백을 제공하도록 규정
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ATT 프레임워크란?
사용자의 데이터를 공유하기 위해 모든 iOS 앱이 사용자에게 허가를 요청하도록 유구하는 Apple의 선택 기반 개인정보 보호 프레임워크
(앱 실행 때 나오는 추적 허용하겠습니까?) -
AdAttributionKit?
개인 정보 보호를 우선시하는 어트리뷰션 방식을 사용하면, 리포트 데이터가 특정 개인과 연결되는 것을 방지하고자 데이터를 실시간으로 전송하지 않는다 -
MMP Attribution(모바일 측정 파트너)
앱이 광고 마켓팅 채널, 미디어 소스, 애드 네트워크 전반에서 캠페인 성과를 측정하도록 돕는 회사
SKAN의 핵심 개념 3가지
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Postback (포스트백) :
웹사이트, 네트워크 또는 앱에서의 유저 행동을 보고하기 위해 서버 간 정보를 교환
즉, 애플이 광고 네트워크(구글/메타 등)에게 보내주는 성과 리포트
포스트백에는 개인 식별 정보가 없음 (“누가 샀는지”가 아니라 “몇 명이 이런 행동을 했다” 수준)
출처 : 앱스플라이어 포스트백 관련 글 -
Attribution
광고 기여도 -
Conversion Value
- 미세 전환값 (Fine-grained Value): 0~63까지의 기존 값으로, 높은 군중 익명성이 충족될 때(많은 설치 수) 구체적인 인앱 이벤트 데이터를 제공합니다.
- 거친 전환값 (Coarse-grained Value): Low, Medium, High 3단계로 구분됩니다. 설치 수가 적어 익명성이 확보되지 않을 때(낮은 티어)에도 0 대신 3단계 중 하나의 성과를 받아볼 수 있어 소규모 캠페인 분석에 유리합니다.
출처 : MOLOCO
참고링크
포스트백(앱스플라이어) (LINK)
SKAN과 샌드박스(앱스플라이어) (LINK)
ROAS(앱스플라이어) (LINK)
SKANSetup(Moloco)(LINK)
