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First/Last/Average touch 모델로 앱 내 사용자 행동의 전환 기여도를 정확히 측정가능한 인앱 어트리뷰션 분석으로 일반 분석으로는 찾을 수 없는 숨겨진 결정적 트리거 요소를 발견하고, 데이터 기반으로 앱 최적화 전략을 수립하세요.
📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
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이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
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사용자가 무엇을 클릭했는지보다 어떤 경험이 실제 가치를 창출했는지를 아는 것이 디지털 비즈니스의 핵심입니다.
인앱 어트리뷰션(In-App Attribution)은 앱 내 다양한 경로와 요소(배너, 화면, 버튼 등)가 핵심 목표 행동(구매, 전환, 구독 등)에 미치는 정확한 기여도를 측정하는 분석 기법입니다. 기존의 마케팅 어트리뷰션(외부 채널 성과 측정)이 '외부 어떤 채널이 사용자를 데려왔는지'를 분석한다면, 인앱 어트리뷰션 분석은 '앱 내부에서 무엇이 사용자의 전환을 이끌었는지'를 파악하는 데 초점을 맞춘다는 것입니다.
현재 디지털 비즈니스에서 앱은 단순한 채널이 아닌 핵심 경험 플랫폼입니다. 그러나 앱 내 어떤 경험이 실제 비즈니스 성과로 이어지는지 정확히 파악하기는 어렵습니다. 인앱 어트리뷰션 분석은 이러한 문제, 즉 "사용자가 우리 서비스에서 무엇을 경험했을 때 우리가 원하는 행동을 하게 되는가?"라는 질문에 데이터로 답하는 것입니다.
일반적인 앱 분석은 "어떤 화면에서 사용자가 많이 이탈했는가?"와 같은 단순한 정보만 제공합니다. 반면 인앱 어트리뷰션 분석은 "어떤 경험이 실제로 전환을 이끌었는가?"라는 더 가치 있는 질문에 답합니다.
예로는 헬스케어 앱에서 단순 사용 통계를 활용하면 '체중 기록' 기능이 가장 많이 사용된다는 사실만 알 수 있습니다. 하지만 인앱 어트리뷰션 분석을 진행하면 실제로는 '주간 건강 리포트'를 본 사용자가 프리미엄 구독으로 전환할 확률이 훨씬 높다는 중요한 인사이트를 발견할 수 있습니다.
일반 분석은 사용자 행동을 정적으로 측정하지만, 인앱 어트리뷰션 분석은 시간 경과에 따른 각 행동의 기여도 변화를 보여줍니다.
예를들어 부동산 앱에서 '가상투어' 기능은 단기적(Last touch) 전환에는 큰 영향이 없었지만, first touch 분석에서는 30일 이상의 장기 전환에 가장 높은 기여도를 보여준다는 사실을 알 수 있고 '가격협상' 기능은 last touch에서 단기 전환에 결정적이라는 사실을 알 수 있습니다. 이러한 인사이트는 사용자 여정 단계별로 다른 기능을 강조하는 전략을 수립할 수 있도록 도움을 줍니다.
일반적인 앱 분석은 단순한 사용량 지표만 제공하지만, 인앱 어트리뷰션 분석은 실제 비즈니스 성과에 대한 기여도 분배를 통해 개발 우선순위를 정확히 설정할 수 있게 합니다.
예를들어 헬스케어 앱 개발팀이 제한된 리소스로 '식단 기록', '운동 코칭', '수면 분석' 중 어떤 기능을 고도화할지 고민하고 있는 상황이라면, 인앱 어트리뷰션 분석을 통해 '운동 코칭'이 사용량은 적지만 구독 전환에 대한 기여도가 가장 높다라는 것을 파악해 해당 기능을 우선적으로 개선해 구독전환율을 향상시키는 방향으로 리소스 투입이 가능합니다.
대상 이벤트가 발생한 분석 기간 내에서 가장 처음 수행된 어트리뷰션 이벤트에 기여도를 100% 할당
대상 이벤트가 발생한 분석 기간 내에서 가장 마지막에 수행된 어트리뷰션 이벤트에 기여도를 100% 할당
대상 이벤트가 발생한 분석 기간 내에서 모든 어트리뷰션 이벤트에 기여도를 균등하게 분배
위에서 이야기한 어트리뷰션 분석의 핵심 로직 3가지 중 하나를 선택합니다. (최초, 마지막, 선형)
대상 이벤트 즉 전환의 기준이 되는 이벤트 발생 시점에서 이전 기간 내 어트리뷰션 이벤트를 찾는 시간 범위를 설정합니다. (당일, 분, 시간, 일 단위로 커스텀 윈도우 설정이 가능합니다)
어트리뷰션 이벤트 외에도 자연 유입(organic traffic)이 대상 이벤트에 미친 기여도를 측정하고 싶은 경우 또는 어트리뷰션 이벤트가 너무 많아 적절한 선택이 어려운 경우, "어트리뷰션에 직접 전환을 포함" 옵션을 활성화할 수 있습니다.
✅ 활성화 시:
• 분석 기간 내 어트리뷰션 이벤트가 없는 경우, 해당 대상 이벤트는 직접 전환으로 분류됩니다.
• 예를 들어, 대상 이벤트를 결제, 어트리뷰션 이벤트를 쿠폰 수령으로 설정한 경우, 분석 기간 내 쿠폰 수령 이벤트가 없었다면, 해당 결제 금액은 "직접 전환"으로 집계됩니다.
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어트리뷰션 분석 진행시 두 가지 핵심 이벤트를 설정해야합니다:
이 두 이벤트의 관계를 설정함으로써, 어떤 행동이 실제 전환(대상 이벤트)에 얼마나 기여했는지 분석할 수 있게 됩니다.
특정 유저 그룹별로 대상 이벤트에 미친 기여도를 비교 분석하고 싶은 경우에는, '그룹추가'라는 기능을 활용해 비교 분석이 가능합니다.
예를 들어, 출석 체크 이벤트가 VIP 구독 전환에 어떤 영향을 주었는지를 나이대별로 분석하고 싶다면,
이렇게 얻은 인사이트를 바탕으로, 예를 들어 20대 유저는 출석 체크 이벤트에 민감하게 반응한다면, 해당 그룹에 팝업 배너를 더 자주 노출하는 전략을 세울 수 있죠.
즉, 그룹추가 기능은 유저 특성에 맞춘 정교한 운영 전략을 수립하는 데 꼭 필요한 도구입니다.
대상 이벤트와 어트리뷰션 이벤트의 관련된 속성이 같을 때에만 점수를 주게 설정하고 싶다면, "관련 속성 기능"을 활성화하면 됩니다!
예를 들어, 이커머스 앱에서 사용자가 여러 상품의 상세 페이지를 조회한 후 하나를 구매했다고 가정해보세요. 이때 마지막으로 본 상품의 ID와 실제 구매한 상품의 ID가 일치하는 경우에만 전환 기여도를 계산하도록 설정할 수 있습니다.
이렇게 하면 단순히 조회한 모든 상품이 아니라, 실제로 전환에 영향을 준 상품 페이지를 기준으로 정밀한 분석이 가능해집니다.
즉, 어떤 경험이 진짜 구매로 이어졌는지를 정확히 파악할 수 있게 해주는 기능입니다.
인앱 어트리뷰션 분석은 앱 최적화를 '직감'에서 '데이터 과학'의 영역으로 끌어올립니다. 이로인해 막연한 추측이나 개인적 의견에 의존하던 의사결정이 이제는 좀더 정량적인 데이터에 기반할 수 있게 되었습니다.
인앱 어트리뷰션 분석을 통한 전략적 비즈니스 가치 창출
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