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어트리뷰션툴의 특징

1. GA와 어트리뷰션툴

  • GA는 웹트래킹에 최적화 되어있으며 앱 스토어를 지나치면 트래킹이 어려움
  • 이와 같은 음영 구역을 없애 마케터로 하여금 앱 마케팅의 성과를 분석하는 도구인 어트리뷰션 툴 개발
  • 앱 설치 또는 구매와 같은 인앱이벤트에 대한 원인이 되는 광고 클릭을 찾는 것이 바로 어트리뷰션 툴의 목적
  • 어트리뷰션 툴을 사용하면 어트리뷰션 툴에서 수집한 광고 클릭 데이터와 SDK를 통한 앱 설치 데이터가 연결되어 성과를 낸 광고를 특정할 수 있게 됨으로써 광고의 성과를 분석할 수 있음
  • 포스트백 지원을 통해 어트리뷰션 툴에서 측정된 광고 성과를 광고매체사로 전달하며 어트리뷰션 툴을 통해 SDK 설치 없이도 포스트백으로 성과분석과 최적화 가능, 하나의 SDK로도 다양한 매체의 광고 집행 및 분석 가능
  • Fraud(사기설치) 방어를 위한 목적 : 이는 반드시 설치를 해야 실행이 되는 앱의 특성에 따라, 단순 클릭보다는 성과 측정에 유리한 앱 설치를 기준으로 광고(nCPI)했으나 이를 부정적으로 이용하려는 세력이 등장했음. 어트리뷰션툴은 이를 광고주들로 하여금 Fraud를 명확히 인지하고 대처할 수 있게함
  • 용어정리

2. 앱 어트리뷰션 툴의 특징

  • 음영 구역을 트래킹하기 위해 링크에서부터 앱 오픈을 매칭(연결)시키는 로직을 사용

  • 각 어트리뷰션 툴마다 다양한 매칭 방법을 사용하여 앱 설치 전의 유저와 앱 설치 이후의 유저를 연결

  • OS별 Advertising ID를 사용하여 유저 식별, 딥링크 기능 활용, 리텐션 데이터 확인, 로드 데이터 분석, 리-인게이지먼트 캠페인을 위한 세그먼트 추출, 데이터 CDP(Customer Data Platfrom)로서의 역할을 수행

  • 딥드라이브 유저 매칭의 프로세스

    1. 이벤트를 발생시킨 유저의 touchpoint와 전환을 시간 순서로 정렬하여 유저매칭과 고객 여정 확인

    2. 정해진 규칙과 룰에 따라 전환을 터치포인트에 귀속하여 attribution model 정리

  • 안드로이드 referrer

    웹에서 광고 클릭시 구글 플레이로 랜딩되며 이 레퍼럴 안에 cookie ID를 넣고 앱 설치 후 실행하면 레퍼럴에 있는 값 가져올 수 있음 단순이 앱 다운로드 상태에서는 SDK 실행안되며 앱 최초 실행시 설치 트래킹 가능

  • ID Matching

    구글과 애플의 Advertising ID인 GAID와 IDFA를 통해 광고클릭 유저와 앱설치 유저가 동일한지 확인

  • Fingerprint Matching

    IP나 디바이스 정보를 통해 앱 최초 실행자와 사용자가 동일한지 확률적으로 추정, 정확도는 통상적 7-80% 이며 광고를 클릭했을 때 고유하지 않은 값들이 조합이며 하나의 값을 만들고 앱 설치 후 실행한 디바이스 값들을 동일하게 수집하여 하나의 KEY값을 만듦

  • Deeplink

    1. Scheme Deeplink : 개발자가 app 마다 원하는 설정 가능

    동일한 scheme 불가, 연결실패시 다른 곳으로 이동 불가능

    1. Universal Link & App Links:특정 도메인 설정, 웹페이지 경유 없이 즉시 연결,

    deeplink 클릭환경에 따라 동작하지 않는 경우가 있음

  • 어트리뷰션 툴 종류

    1.AppsFlyer

    광고 매체 커버리지가 넓음 / 데이터 측정이 우수하고 정확도 높음

    고객사: 이베이, HBO, 텐센트, 나이키 등

    1. Airbridge

    웹, 앱 통합 분석 및 쉬운 대시보드 관리 / 재방문 트래킹, 사기 설치 식별 및 방지 가능

    고객사: 이베이, GS샵, SK텔레콤, LF몰, 코오롱, KB증권, 그린카 등

    1. braze

    푸시메시지, 인앱메시지 등 메시지 개인화 가능 / 고객 관리(CRM) 자동화

    고객사: GS샵, LF몰, 코오롱, 하이퍼커넥트, 마이리틀트립, 쏘카, 데일리호텔, 버거킹, 버켓플레이스 등

    1. Amplitude

    고객 행동 기반으로 전환과 이탈 지점을 효과적으로 분석

    개발 우선 순위의 근거의 데이터를 제공하여 제품 개발 주기 속도 향상

    고객사: 스노우, GS샵, LF몰, 마켓컬리, 스타일쉐어, 브랜디, 레이니스트, 넷마블 등

    https://www.notion.so/2021-03-25-44967eb2c09f44adb15ab258787fa816