이탈한 유저도 다시 보자, 모바일 앱 유저의 라이프사이클 파헤치기
마케팅 기업 ‘모비데이즈’가 주최하는 마케팅 애드테크 컨퍼런스 ‘맥스 서밋(MAX SUMMIT)’이 지난 2월 14일~15일에 걸쳐 진행됐다. AD Tech와 함께 브랜딩, PR, Media, 콘텐츠, 데이터, UX/UI, 크리에이티브 등 업계에서 주목하고 있는 기업 및 연사들의 엄청난 라인업을 자랑했던 이번 컨퍼런스. 그중에서도 인사이트 넘쳤던 세션을 소개한다.
적은 비용으로 신규 유저를 유치하고, 그런 신규 유저가 앱 내에서 의미 있는 활동을 펼치며 진성유저가 되는 이 아름다운 시나리오를 위해 오늘도 앱 마케터는 데이터와 함께 고군분투하고 있을 것이다. 하지만 이 아름다운 시나리오의 그 시작점이 ‘신규 유저’라 여기는 앱 마케터라면 마케팅 분석 솔루션 ‘Adjust’의 임자운 팀장이 말하는 ‘모바일 앱 유저의 라이프사이클 파헤치기’를 주목해보자.
이탈유저, 분석하고 계신가요?
‘신규 유저’ 유치를 위해 열심히 데이터를 분석하고 있는 앱 마케터들. 그런 신규유저가 앱 내에서 진성 유저가 되기까지의 전환률을 높이기 위해 고군분투하고 있지만 이러한 유저를 만들어내는 데 가장 큰 장벽은 바로, ‘비용’일 것이다.
위의 표는 실제 인앱구매를 일으키는 유저를 만들기까지 약 $64의 비용을 치뤄야 한다는 결과를 보여준다. 그런데 ‘앱 인스톨’이나 ‘계정 생성’ 유저를 만들기까지의 항목은 낮은 비용을 기록하고 있는 걸 볼 수 있다. 이 비용의 차이, 어렵지 않게 추측할 수 있다. 바로, ‘앱 이탈유저’ 차이다. 신규 유저가 진성 유저로 전환되는 비율이 높아지는 이 아름다운 시나리오를 깨는 가장 큰 요인인 ‘이탈유저’를 앱으로 다시 유입시키기 위해 진행하는 리타깃팅. 그렇다면, 이탈유저를 향한 리타깃팅, 얼마나 잘되고 있는 걸까.
유저의 라이프사이클에서 가장 큰 비중을 차지하는 ‘이탈유저’
이탈유저를 분석하기에 앞서 먼저, 유저의 라이프 사이클을 살펴볼 필요가 있다. 데이터를 분석하는 앱 마케터라면 익숙한 도표일 것이다. 보통 전형적인 앱사용 패턴을 살펴보면 아래의 라이프사이클을 반복하게 된다.
- 앱 인스톨 후 몇 가지 액션을 진행하며 앱을 처음으로 살펴본다 (오픈 회원가입 레벨달성 등)
- 점점 앱의 흥미가 사라지고 앱사용 중단
- 리타깃팅 캠페인을 통해 앱에 재유입
- 재유입된 유저들이 앱에서 다시 활동을 하고 앱사용
중단 및 재유입이 반복됨
앱설치, 앱사용 중단, 앱삭제, 앱 재방문이 반복적으로 이어지는 걸 볼 수 있다. 앱을 이탈한 유저는 돌아온다는 사실도 말이다. 그렇다면, 실제 이탈유저의 앱사용 패턴은 어떤 형태를 보일까. 먼저, 이탈유저 중에서도 앱사용 중단유저는 3개월 이내 약 11%가 돌아온다는 것을 아래 그래프를 통해 확인할 수 있다. 약 1년 단위로 내다봤음에도 제법 오랜 기간을 두고도 유저가 재유입된다.
앱을 삭제한 유저는 어떨까. 앱삭제 유저들은 마지막 앱실행에서 앱삭제까지 평균 6일 정도가 걸리는 것으로 나타났다. 게다가, 앱사용 중단 유저보다 더 높은 비율인
40%가 동일앱을 재 다운로드한다는 사실. 앱삭제 이후에도 재설치 비율이 높은 만큼 앱삭제 이후 앱 재설치를 일으킬 수 있도록 부스팅 전략을 짜는 게 중요한 이유이다.
유저의 데이터, 시간을 두고 길게 살펴봐야 한다
이 지점에서 임자운 팀장은 일정기간 앱을 사용하지 않더라도 앱삭제, 재설치, 재유입하는 기간이 제법 긴 시간을 두고 빈번하게 발생하는 만큼 ‘무제한 데이터 lookback window’의 중요성을 언급했다. 긴 시간을 두고 유저의 라이프사이클을 트래킹할 필요가 있다는 것이다. 이는, 기존 유저가 다시 앱을 오픈했을 때 동일유저가 아닌 신규 유저로 인식될 수 있기 때문. 이로 인해, 발생할 수 있는 문제점은
다음과 같다.
첫째, 동일유저에 대해 이중 광고비가 지불된다. 기존 유저를 동일 유저로 인식하지 못한 채 신규 유저로 인식하게 될 때, 신규 인스톨당 과금이 진행되는 CPL 캠페인을 진행한다면 기존 유저에 중복 과금이 되는 현상이 발생한다.
둘째, 전반적인 유저 라이프사이클 데이터가 꼬이는 현상이 발생한다. 기존 유저에게 이미 확보한 데이터를 신규 유저로 인식하게 된다면 이미 확보한 데이터도 무용하게 만들어버리는 현상을 초래하게 된다는 것.
이탈유저 세분화해 리타깃팅 전략 짜야 해
앱삭제, 앱 재설치, 앱 재방문의 로우 데이터를 지속적으로 트래킹하는 것이 중요한 또 다른 이유는 이탈유저의 세분화된 분석이 가능하기 때문이다. ‘이탈유저 역시 앱삭제한 유저’, ‘앱삭제하진 않았지만 사용하진 않는 유저’, ‘삭제했지만 한 번이라도 회원가입을 한 유저’ 등으로 세분화한 리타깃팅 전략을 펼칠 때 비로소 적절한 타이밍에 적절한 타깃에게 적절한 리타깃팅이 진행될 수 있다는 것. 이에 대해 임자운 팀장은 “앱 특성에 따라 앱이탈의 원인과 시점이 다른 만큼, 이탈유저의 로우 데이터를 상세히 분석해야 한다.”며, “이탈유저별 세분화된 리타깃팅을 진행할 때 비로소 적절한 인앱 이벤트를 판단할 수 있을 것”이라 전했다. 실제, 신규 유저 유입뿐만 아니라, 앱삭제 수치를 포함해 분석한 사례를 살펴보자.
적용사례 ‘Viber’
첫째, 채널별 ROI에서 새로운 인사이트를 도출했다. 신규 유저 유입을 기준으로 채널별 ROI를 분석하던 것에서 벗어나, 앱삭제 수치를 포함해 채널별 퍼포먼스를 분석했다. 그 결과 특정 광고 캠페인의 경우 다른 캠페인보다 4배 높은 앱삭제 수치를 보였고 이에 비해 재유입은 낮은 것으로 나타났다. 이에 앱삭제 수치가 높은 채널에 대한 예산을 줄이고 재인스톨이나 재유입이 일어나는 채널에 예산을 추가하는 방식으로 마케팅을 진행했다.
둘째, 내부 마케팅이나 콘텐츠에 대한 피드백으로 활용했다. 앱 업데이트 횟수나 특정 마케팅 메시지가 앱삭제 수치를 높게 일으킬 경우 부정적 피드백으로 받아들이고 앱 마케팅 메시지를 조정했다.
셋째, 글로벌 서비스의 경우 실시간으로 제공되는 데이터를 통해 국가별 비정상적으로 높은 앱삭제가 일어나는 경우 해당 마켓에서 진행하는 캠페인에 문제가 있다고 판단해 빠르게 개선할 수 있었다.
