[AARRR] Acquisition : 획득 - 딥링크(Deep link), Attribution 관련 이슈들

[그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법]

2-2. Acquisition : 사용자를 우리 서비스로 데려오기

2-2-3. Attribution 관련 이슈들

 

그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법 - 인프런 | 강의

위 강의를 들으며 학습한 내용을 기록한 글입니다.

 

 

 

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딥링크 / 디퍼드 딥링크

모바일앱 Attribution에서 꼭 짚고 넘어가야할 개념.

 

딥링크 (Deep link)

앱안의 특정화면(액티비티)로 이동하는 링크 (앱이 설치되어 있어야 동작) 

 

디퍼드 딥링크 (Deffered deep link)

앱이 설치 안되어 있을 때 스토어로 이동해서 앱을 설치시키고,

그 후에 앱을 실행시키면 (앱의 메인화면이 아니라) 특정화면으로 이동시키는 딥링크

 

디퍼드 딥링크 : 앱이 미설치되어있었더라도, 앱 설치 후 특정 페이지로 바로 이동한다는 점을 강조하고 있다.

출처 : https://www.airbridge.io/blog-ko/deeplink-101-deferred-deep-linking

 

 

딥링크의 가치

• 향상된 UX :
  • 사용자 context를 그대로 유지시켜주기 때문에
  • 그래서 UX 측면에서 중요도가 강조됨
  • 광고 집행 시에도 딥링크가 잘 셋팅되어있으면 랜딩페이지에서의 전환율이 굉장히 좋아짐.
• 어트리뷰션 성과측정 customization :
  • 어트리뷰션 툴들이 성과를 굉장히 정확히 측정할 수 있음 (어떤 딥링크를 통해서 설치하고 실행했는지)
  • 웹에서의 UTM 파라미터와 굉장히 유사함.
  • 딥링크는 굉장히 명확하게 Identified된 채널 -> Unknown을 줄일 수 있다.

 

 

 

 

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organic acquisition?

이전 강의에서 organic / nonorganic은 굉장히 개념적인 부분으로,

identified / unknown으로 구분하는 것이 더 명확하며,

organic과 unknown을 혼동하면 안된다고 설명한 적 있음.

 

사장님이 생각하는 organic 유입? -> 돈을 내지 않았는데 공짜로 들어온 사용자 "Free"

마케터가 생각하는 organic 유입? -> 의도하지 않았지만 우연히 들어오게 된 사용자, "By accident"

 

 

 

오가닉 유입의 대표적인 예

콘텐츠 마케팅

• 대부분 지속가능하지 않다. (지속적으로 빵빵 터트리기 어렵다.)
• 하지만 한번 터졌을 때 큰 영향력을 가짐.
• 터뜨리는 빈도를 늘리긴 어렵지만, 터졌을 떄의 강도를 높이는 것은 해볼만 하다.
  • 실험과 반복을 통해 한번 터졌을 때 그 콘텐츠로 인한 바이럴이 유입으로 효율적으로 전환될 수 있도록 경로를 최적화

 

SEO (Search Engine Optimization - 검색엔진최적화), ASO (AppStore Optimization - 앱스토어 최적화)

• 우리나라에서 유난히 저평가된 경향이 있지만, 여전히 중요한 수단
• 중요해진 이유 : 검색과 관련된 환경이 최근들어 많이 바뀌었기 때문
  • 웹 : 네이버의 영향력이 급격히 줄어드는 반면, 구글의 영향력이 늘어나고 있다. (구글은 SEO를 얼마나 잘하냐에 따라 굉장히 많은 효과를 볼 수 있음)
  • 앱 : 여전히 앱을 발견하는데 있어서 앱스토어의 영향력이 절대적이다.

 

 

 

SEO와 ASO의 기본전략

1. (공통) 검색어 및 핵심키워드 선별

우리 서비스가 집중해야할 키워드를 선별해내는 데에 유용한 서비스를 소개한다.

 

앱의 경우 : SensorTower

• 유료결제 시 굉장히 좋음/ 무료로도 좋은 서비스 제공
• 앱스토어 최적화 부분이 유용
  • 키워드 최적화 :
    • 이 앱에 어떤 키워드를 넣어야 좋을지, 그렇게 넣었을 때 어떤 효과를 볼 수 있을 지 확인 가능
    • 예시 키워드 입력 -> 키워드 별 우리서비스의 랭킹과 경쟁력 표시, 입력 키워드에 대한 조언 표시 (띄어쓰기, 글자수, 중복키워드 등)
    • 우리가 어떤 키워드에 집중해야 할지 의사결정에 도움
  • 키워드 스파이 : 
    • 경쟁 앱의 키워드 확인 가능
    • 경쟁 앱과 우리 앱의 키워드 집중 포인트를 비교 가능

 

웹의 경우 : Black Kiwi

• 예시 키워드 입력 시, 연관키워드/유사키워드/일간검색량/월간예상검색량/포화지수 등을 네이버 검색결과를 기반으로 요약하여 보여줌.

 

2. (앱) 잘 정제된 메타데이터 입력

각 검색엔진과 서비스마다 가이드문서가 굉장히 잘 제공되고 있음.

가이드문서를 보며 체크리스트를 확인하면 됨.

 

예시)

• Appstore 제품페이지 활용하기 https://developer.apple.com/kr/app-store/product-page/ •
• Google Play 스토어 등록정보 입력 도움말 https://developer.android.com/distribute/best-practices/launch/store-listing.html
• Google 검색엔진 최적화 • https://support.google.com/webmasters/answer/35291

 

그래도 대표적인 내용을 뽑자면, 

• 앱 타이틀 및 설명 : 타이틀은 깔끔하게, 설명은 자세하게
• 아이콘, 스크린샷 : A/B테스트 등을 통해 가장 큰 효과를 볼 수 있는 영역, 시기에 따라 아이콘을 바꿔주는 것도 좋음 (크리스마스, 블랙프라이데이 등)
• 비디오 : 단순 이미지 스크린샷만 제공하는 것보다, 비디오 제공 시 앱 다운로드를 30% 이상 증가시킨다는 리포트가 있음
• 경쟁사 메타데이터 : 경쟁사의 주요 키워드, 아이콘과 스크린샷 등이 어떻게 구성되어 있는지 체크
• 업데이트 내용 : 생각보다 굉장히 많은 사람들이 읽어보는 영역임.

 

3. (앱) 랜딩페이지, 썸네일(앱아이콘) 등에 대한 A/B 테스트 등을 통한 최적화

 

4. (웹) 검색의도에 부합하는 콘텐츠/사이트 배치

웹의 경우, 랜딩페이지 최적화 굉장히 의미있음

사용자들이 똑같이 우리 사이트를 방문했다 하더라도, 어떤 맥락에서 들어왔는지에 따라 서로 다른 랜딩페이지 또는 랜딩페이지 문구를 보여주는 것들이 소소하지만 잘 먹히는 전략임..

 

5. (웹) 검색엔진이 크롤링하기 좋은 사이트 구조

 

 

 

 

 

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어트리뷰션 관련 고려해야 할 이슈들

어트리뷰션 툴을 쓰는 건 누구나 다 한다. 그러나 효과적으로 잘 쓰는 건 다른 영역

• UTM과 달리 정답이 없기 때문에 나름의 주관과 철학이 필요하다.
• 각 서비스에 정의된 default 설정으로 쓰는 것 나쁘지 않다. 그러나, 디폴트 설정이 어떻게 되어있고, 왜 디폴트 설정을 그대로 가져가는지에 대한 고민과 사내 협의가 있어야 함.
• 룩백윈도우, View-through에 대한 처리방안, 어트리뷰션 모델 등을 꼼꼼하게 셋팅하자.
• 페이스북 광고관리자와 어트리뷰션 툴의 대시보드 결과가 전혀 다를 때(다를 수 밖에 없다!) , 어떤 숫자를 신뢰할 것이며 어떤 숫자를 메인으로, 어떤 숫자를 서브로 볼 것인지에 대한 고민과 사내 협의가 필요하다.

 

 

효과 크기 판단: 과연 라스트 클릭 모델이 최선인가?

• 거의 99%의 어트리뷰션 툴들의 기본셋팅이 라스트클릭모델.
• 심플하다는 장점이 있지만, 과연 마지막 클릭이 모든 어트리뷰션을 가져가는 게 맞을까? 생각해 볼 필요가 있다. 굉장히 위험한 생각일 수 있음.

 

 

Raw data 레벨로 확인하고, 분석하는 과정이 꼭 필요하다. 대시보드의 요약된 데이터만 보고 의사결정하지말자!

• 어트리뷰션 데이터 + 서비스 데이터를 조합해서 봤을 때 많은 인사이트를 얻을 수 있다.
  • 어트리뷰션 데이터는 인스톨, 가입 등 서비스의 앞단계에 초점을 맞춘 데이터. 물론, 최근의 많은 어트리뷰션 툴들이 가입 이후에도 구매 등의 주요 이벤트까지 트래킹 하도록 되어 있음. 
  • 그러나 어트리뷰션 DB에 쌓이는 데이터와 사내 서비스 DB에 쌓이는 많은 서비스 데이터를 조합해서 보는 것이 훨씬 많은 인사이트를 얻을 수 있음!
  • 특히 Revenue를 바탕으로 ROAS를 살펴볼 때, 단순히 N일 동안의 결제액을 보는 게 아니라 LTV를 보는 게 훨씬 더 의미있음 // 강의에서 설명되지 않은 부분, 이 부분에 대한 설명 더 찾아볼 것!
• 주요 어트리뷰션 서비스들은 굉장히 편하게 raw data를 확인할 수 있도록 되어있음
  • 데이터 엔지니어가 지원해주는 환경이면 더할 나위 없지만, 코딩을 모르는 사람이라고 하더라도, 조금만 관심을 가지면 어렵지 않다.
  • Appsflyer의 경우에도, Export data 메뉴 / API access 메뉴 (API URL 확인 -> 구글스프레드시트에서 importdata 함수를 이용해 API URL 입력) 등 다양한 방법으로 로우 데이터 추출 가능
  • ETL 서비스를 이용하는 것도 방법임.

 

 

나무를 보지말고 숲을 보자!

• 어트리뷰션 서비스에서 제공하는 대시보드가 편리하지만, 그 숫자 이면에 있는 다양한 맥락정보를 읽어낼 수 없다면 굉장히 위험한 의사결정을 하게 될 수 있다.
  • 예 : 지난번 강의에서 ROAS가 높으면 중요한 것 아닌가요? 같은 질문들..
• 어트리뷰션은 본질적으로 ‘완벽하게 측정할 수 없는’ 분야에 가깝다.
  • 숫자 하나하나에 연연하기보다는 한걸음 물러서서 넓은 시야를 가지고 데이터를 들여다봐야 함
  • 기술적인 진보가 계속해서 이루어지고 있는 영역이므로, 이 부분에 대한 고려도 필요하며, 트렌드에 대해서도 계속 공부할 필요가 있다.

 

 

 

 

 

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Acquisition은 한마디로, 효과적인 채널 찾기

사업이 실패하는 이유는 제대로 된 채널 하나를 확보하지 못하기 때문 (By Peter Thiel)

• 여러 채널을 찾는 것보다 소수의 좋은 채널을 잘 관리하는 게 핵심
• 채널 찾기 -> 그 채널 최적화 -> 충분히 Saturate되면  -> 확장하는 단계를 거친다.

 

채널은 계속 변화한다는 사실을 명심하자.

• 페이스북 광고상품도 계속 달라지고,
• 링크를 사용하는 방법도 계속 달라지고,
• 같은 채널일지라도 사용자들이 계속 달라지고..

 

Organic은 Unknown의 다른 말일지도 모른다.

• Organic이 들어왔네? 좋다! 가 아니라 이건 Unknown이고, 우리는 Unknown을 최대한 줄여야한다는 생각으로.
• 최대한 집요하게 트래킹 하는 것이 필요

 

채널의 성과를 어떻게 판단할 것인가?는 굉장히 입체적이고 종합적인 문제

• 예 : 같은 돈을 써서 1000명을 데려왔다면, 300명 데려온 것 보다 좋을까?

 

어트리뷰션 툴 활용

• 비싼 편이다.
• 비싸니까 쓰지 말자가 아니라, 비싸지만 본전을 뽑겠다는 생각으로 구석구석 잘 뜯어보며 사용하자.

 

 

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참고링크

https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=wcjpower&logNo=220899970761&parentCategoryNo=&categoryNo=23&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search 

모바일 딥링크(Deep Link)의 발전

https://feel5ny.github.io/2019/09/22/Communication_001/

웹에서 앱으로 이동하기 (feat.딥링크)

https://www.airbridge.io/blog-ko/deeplink-101-deferred-deep-linking

[딥링크101] 디퍼드 딥링크로 앱을 설치하지 않은 유저도 앱 내 특정 페이지로 연결하기 | 에어브