앱 그로스 전문가가 답해야 할 10가지 질문
디지털 환경은 역동적이고, 사용자 선호도는 끊임없이 변화하며, 경쟁은 치열합니다. 앱 전문가는 이러한 어려운 환경을 성공적으로 해쳐 나가기 위해 앱 생태계와 주요 성공 요인에 대한 깊은 이해를 유지해야 합니다. 오늘날의 성공은 단순한 다운로드 수를 넘어 참여도를 높이고, 리텐션을 유지하며, 수익을 극대화하는 것입니다.
이번 포스팅에서는 모든 앱 그로스 전문가가 가장 먼저 생각해야 할 10가지 중요한 질문과 그 답변을 알아보도록 하겠습니다.
어떤 트렌드를 모니터링하고 있나요?
앱 그로스 전문가가 자신의 역할을 효과적으로 수행하려면 최신 트렌드를 파악하는 것이 중요합니다. 여기에는 변화하는 수익 모델, 새로운 네트워크, 새로운 파트너, 선호하는 광고 형식, 혁신적인 타겟팅 옵션, 참여와 리텐션을 위한 모범 사례, 최첨단 도구 및 기술, 진화하는 캠페인 및 수익 동인 등 다양한 요소가 포함될 수 있습니다. 기본적으로 이러한 트렌드를 추적하는 것은 정보에 입각한 의사결정을 내리고 성과를 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.
트렌드를 더 구체적으로 정의하고 더 잘 파악할수록 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 즉, 고급 분석을 현명하게 사용하여 데이터 트렌드를 활용하면 시간이 지남에 따라 증가하는 성과를 빠르게 확인할 수 있습니다.
메트릭 관련 추세의 경우, 미묘하거나 느리게 움직이는 패턴을 찾는 것이 까다로울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 서서히 드러나는 이러한 추세는 일상적인 운영에서 중요하지 않아 보이기 때문에 쉽게 눈에 띄지 않거나 무시할 수 있습니다. 하지만 이러한 작은 트렌드도 시간이 지나면서 쌓이면 상당히 중요한 것이 될 수 있습니다. 바로 이때 최고 수준의 데이터 모니터링 솔루션이 필요합니다. 이러한 솔루션은 모든 주요 지표에 대한 자동화된 추세 감지 기능을 제공하여 중요한 추세를 놓치지 않도록 알림을 전송합니다.
아래 그림의 예시에서는 중국 ARPDAU(일일 활성 사용자당 평균 수익)가 점진적으로 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 알림이 없었다면 이러한 감소를 몇 주 동안 쉽게 간과할 수 있었을 것입니다. 이 사례의 경우 중국 사용자에게 실수로 삭제된 보상형 동영상 게재 위치가 원인입니다.
노동 생산성은 어떻게 측정하나요?
노동 생산성은 인력의 효율성과 효과를 측정하는 중요한 지표입니다. 노동 생산성을 추적하고 관리하면 앱 그로스 팀은 어떤 프로젝트가 예상 지출과 생산성 목표에 부합하고 어떤 프로젝트가 부합하지 않는지 파악할 수 있습니다. 어떤 작업에 과도한 시간과 노력이 소모되는지 더 많이 알게 되면 그로스 전문가는 비용 관리를 개선하기 위해 신속하고 영향력 있게 조정할 수 있습니다. 개선이 필요한 부분을 파악하면 프로세스 개선, 교육 제공, 생산성 향상을 위한 도구 및 방법론 도입이 가능해집니다.
반대로 특정 워크플로우 또는 팀이 생산성 목표를 초과 달성하면 의사결정권자는 더 정확한 정보를 바탕으로 리소스를 투자할 수 있습니다. 이 정보는 리소스를 최적화하기 위해 팀원들의 채용, 아웃소싱, 업무 재분배와 관련된 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 새로운 프로젝트에 대한 보다 정확한 일정, 마일스톤, 예산을 설정하는 데도 도움이 되어 팀의 과중한 업무를 방지하고 지연 가능성을 줄일 수 있습니다.
노동 생산성은 일반적으로 다음 공식으로 계산합니다: 노동 생산성 = 총 생산량 / 총 근무 시간
물론 생산량은 측정하기가 조금 까다로울 수 있습니다. 더 부드럽고 주관적인 지표이기 때문입니다. 티켓 종료 수, 작업 완료 수, 캠페인 시작 수, 사용자 수, 인벤토리 생성 수, 노출 수, 수익 창출 수 또는 기타 정량화할 수 있는 성과로 측정할 수 있습니다. 성과를 측정하는 데 어떤 요소의 매트릭스를 사용하든, 그리고 그 매트릭스는 팀마다 다를 수 있지만 핵심은 지표를 잘 정의하고 일관되게 추적하는 것입니다.
시간 추적 도구와 프로젝트 관리 소프트웨어는 다양한 작업과 프로젝트에 소요된 시간을 기록하여 노동 생산성을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 경우에 따라서는 노동 생산성을 측정하는 데 도움이 되는 도구가 노동 생산성을 개선하는 데 가장 중요한 도구이기도 합니다.
예를 들어, oolo AI는 팀이 문제를 더 빨리 발견하고 더 적극적으로 개입할 수 있도록 지원하여 노동 생산성을 향상시킵니다. 이를 통해 팀이 최대한의 효과를 발휘할 수 있을 뿐만 아니라 하루에 더 많은 작업을 처리할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
어떤 앱/게임 크리에이티브가 주목을 받고 있나요?
특히 소비자 선호도와 시장 트렌드가 빠르게 변화하는 오늘날과 같은 상황에서 잠재고객의 반응을 유지하고 오래된 광고에 둔감해지는 것을 방지하려면, 새로운 방식으로 관심을 끌고 클릭을 유도하며 전환을 유도하는 새로운 방법을 실험해야 합니다. 모바일 앱 광고주는 정기적인 크리에이티브 업데이트를 통해 다양한 접근 방식을 A/B 테스트하여 무엇이 가장 효과적인지 파악하고 그에 따라 캠페인을 최적화할 수 있습니다.
광고 소재에 따라 앱의 성과가 어떻게 영향을 받는지 이해하는 것은 광고비를 어디에 투자해야 하는지 파악하는 것뿐만 아니라 새로운 광고 소재 전략을 수립하는 데 있어서도 큰 개선의 기회가 될 수 있습니다. 하지만 수많은 요소가 얽혀 있기 때문에 특정 크리에이티브가 특정 채널이나 캠페인에서 관심을 끄는 시점을 파악하기는 어려울 수 있습니다.
안정적인 0일 차 ROAS를 통해 광고주는 예산을 점검하여 새로 발견한 성과를 제한하는 요소가 없는지 확인할 수 있습니다. 이러한 크리에이티브 수준 모니터링을 통해 사용자는 크리에이티브 요소를 분석하는 데 시간을 할애할 수 있고, 크리에이티브 팀은 차별화 요소를 확인하고 이를 활용할 수 있는 테스트를 설계할 수 있습니다.
현재 MTTR 기준과 목표는 무엇인가요?
MTTR은 평균 수리/해결 시간을 의미하며, 문제가 감지된 후 이를 해결하는 데 걸리는 평균 시간을 측정합니다. 앱 그로스과 관련하여 조직이 마케팅 및 수익화 스택에서 문제를 얼마나 효율적으로 식별하고 해결할 수 있는지를 나타내는 핵심 성과 지표(KPI)입니다.
이러한 문제를 복구하는 데 시간이 오래 걸릴수록 잠재적인 UA와 수익이 더 많이 손실됩니다. MTTR을 모니터링하고 개선하면 보다 효율적인 인시던트 대응 프로세스로 이어져 수동 작업과 관련 비용을 줄일 수 있습니다. 이는 수익성이 낮은 앱 경제에서 매우 중요하고 지속 가능한 경쟁 우위로 이어집니다.
또한 앱 개발자는 시간 경과에 따른 MTTR을 추적하여 트렌드, 패턴, 반복되는 문제를 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 앱 인프라, 아키텍처, 성장 관행을 개선하고 향후 유사한 사고를 신속하게 수정하거나 예방할 수 있는 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.
MTTR을 효과적으로 관리하려면 앱 개발자는 모니터링, 알림 및 후속 절차를 포함한 강력한 인시던트 관리 관행을 구현해야 합니다. 이러한 관행은 팀이 문제를 신속하게 식별하고 근본 원인을 진단하며 신속하게 수정 사항을 구현하는 데 도움이 됩니다. 다양한 인시던트에서 복구하는 데 걸리는 시간을 분석하여 앱 팀은 가장 일반적이고 비용이 많이 드는 문제에 더 집중할 수 있습니다.
MTTR은 다음 공식으로 계산할 수 있습니다: MTTR = 총 탐지 시간 + 총 진단 시간 + 총 복구 시간/ 인시던트 수
MTTR을 측정하면 연간(또는 분기별) 목표를 설정하고 측정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 효율성 향상/감소의 비즈니스 파급 효과를 측정하는 데도 유용합니다. MTTR 표준이 마련되면 사례별로 TTR을 살펴보고 표준을 초과하거나 미달하는 매 순간을 실제 측정 가능한 영향과 연결시킬 수 있습니다.
대부분의 그로스 팀의 경우, 문제 탐지를 자동화하고, 조사를 간소화하며, 가장 해결 가능하고 영향력 있는 문제를 중심으로 팀의 노력을 우선적으로 집중함으로써 MTTR이 낮은 개선 사항을 수집할 수 있습니다. 예를 들어, TapNation은 oolo AI를 사용하여 단 30일 만에 MTTR을 54% 단축할 수 있었습니다.
롱테일 전략은 무엇인가요?
일반적으로 앱 개발 회사가 성공할수록 포트폴리오에서 관리해야 할 타이틀이 많아집니다. 하지만 하루 중 많은 시간을 할애하고 많은 인력을 고용해야 하기 때문에 모든 앱의 모든 데이터 포인트를 주시하는 것은 현실적으로 불가능합니다.
그렇기 때문에 롱테일의 규모와 이를 어떻게 처리할 계획인지 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 물론 문제 해결과 최적화 작업은 한계 수익이 감소합니다. 특정 타이틀의 문제를 해결하고 개선하는 작업을 시작하면 일반적으로 첫 번째 작업에서 두 번째 작업보다 세 번째 작업에서, 세 번째 작업보다 네 번째 작업에서 더 큰 상승효과를 볼 수 있습니다. 따라서 관리가 가능하다면 매일 또는 매주 단 몇 분만 롱테일에 집중하는 것도 가치가 있을 수 있습니다.
문제는 유효 시간의 최소한의 한계가 있다는 것입니다. 롱테일에 하루에 10분을 투자하고 롱테일에 32개의 타이틀이 포함되어 있다면, 각 타이틀에 대해 작업할 수 있는 시간은 19초 미만에 불과합니다. 실제로는 각 타이틀에 대한 작업을 시작하는 데만 최소 몇 분의 시간이 필요하므로, 롱테일의 규모와 이를 처리하기 위한 현실적인 옵션을 정확히 파악하는 것이 중요합니다.
먼저 롱테일의 의미를 정확히 정의해야 합니다. 수익에 기여하는 포트폴리오 자산의 수가 전체 매출의 7% 미만이고 사용자 기반의 7% 미만을 차지하는 포트폴리오 자산의 수를 표준 작업 정의로 사용할 수 있습니다. 둘째, 롱테일의 비효율성으로 인해 얼마나 많은 수익/성장이 포기되는지 추정해야 합니다. 마지막으로, 롱테일에 얼마나 많은 시간을 투자할지 결정해야 합니다.
이러한 정보를 바탕으로 롱테일 관리 전략이 현실적인지 아닌지를 파악할 수 있습니다. 대부분의 성공적인 앱 회사들은 현실적이지 않습니다. 그리고 보통 롱테일을 효과적으로 포기하기로 결정합니다. 이러한 경우 성장 팀은 포트폴리오에서 지속적으로 가장 큰 가치를 제공하는 하위 집합인 대형 타이틀의 다운로드와 수익을 극대화하는 데에만 집중합니다.
파레토 원칙에서 영감을 얻은 관리 방식은 장점도 있지만, 시간이 지남에 따라 손실이 누적되어 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 이러한 손실은 단기적으로는 사업 운영에 있어 감내할 수 있는 비용으로 볼 수 있지만, 장기적으로는 정당화하기 어려워집니다. 그렇기 때문에 점점 더 많은 기업들이 이러한 추세를 거스르고 사람의 개입 없이 자동화된 시스템이 알아서 작동하도록 내버려 두는 롱테일 오토파일럿을 채택하고 있습니다.
점점 더 많은 기업이 자동화된 모니터링 및 알림 시스템으로 전환하여 유효 시간의 최소 임계치를 낮추고 전체 포트폴리오에 걸쳐 모니터링 및 최적화 표준을 높일 수 있습니다. 이 모델에서는 선험적인 수동 상태 확인이 필요하지 않습니다. 모든 것이 자동화되어 있습니다.
데이터 계층 구조의 특정 지점에서 특정 문제나 기회에 대한 경고가 발령될 때만 그로스 관리자가 개입합니다. 이를 통해 해결되지 않은 문제, 보이지 않는 매출 누수, 충족되지 않은 기회로 인해 비즈니스가 서서히 무너지는 일이 없도록 합니다.
오래된 저비용 캠페인이 몇 개나 실행되도록 방치하고 있나요?
광고주가 의도적으로 또는 실수로 (정상적인 모니터링 임계값/트리거 미만으로 실행되기 때문에) 저비용 캠페인을 실행 중인 상태로 두는 것은 매우 흔한 일입니다. 이러한 ‘캠페인 림보’는 약간의 위험을 초래합니다.
때때로 특정 캠페인이 네트워크 알고리즘에 포착되어 갑자기 볼륨이 증가하기 시작할 수 있습니다. 적절한 일일 한도와 같은 적절한 조치를 취하지 않으면 이러한 급격한 증가를 하루 이상 놓치면 금방 큰 비용이 발생할 수 있습니다.
따라서 성장 관리자는 저비용 캠페인이 얼마나 많이 남아 있는지 파악해야 할 뿐만 아니라, 캠페인을 계속 진행함으로써 어떤 목적을 달성할 수 있는지, 그리고 그 목적과 의도치 않게 리소스를 낭비할 수 있는 위험성을 어떻게 비교 평가할 수 있는지 알아야 합니다. 비용 대비 편익 분석의 결과에 따라 성장 관리자는 오래된 캠페인 중 일부를 공식적으로 종료하는 것을 고려해야 합니다. 어느 쪽이든, 모든 캠페인을 감시 목록에 추가하여 계속 주시할 수 있도록 해야 합니다.
종료할 수 있는 활성 A/B 테스트는 무엇인가요?
이 질문은 약간 까다로운 질문인데, 정답은 “하나도 없다”이기 때문입니다. 그렇긴 하지만, 제대로 된 그로스 관리자라면 결론이 임박한 테스트에 대한 집계가 있어야 합니다. 그러나 결론에 가까워짐과 결론이 났음 사이의 경계는 수작업으로 그려지며 일반적으로 매우 모호할 수 있습니다. 이것이 바로 문제입니다.
A/B 테스트는 반복적인 개선을 위한 직접적인 경로를 제공하지만, 지루하고 일반적으로 완벽하지 않은 정확성과 시간 엄수로 관리됩니다. 이로 인해 실행 가능한 인사이트가 시들어 버리거나 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 어느 쪽이든 성장의 낭비를 초래할 수 있습니다.
성장을 건강하게 유지하려면 테스트가 성숙기에 도달하고 교훈을 구현할 수 있을 때 바로 알고 행동하는 것이 중요합니다. 물론 모든 상황을 항상 파악하는 것은 쉬운 일이 아니며, 두 테스트 그룹을 모두 살펴보면 육안과 간단한 분석으로는 내구성 델타를 정확히 파악하기 어려울 수 있습니다.
이러한 이유로 성장 팀은 도구를 활용하여 한 발 앞서 나가려고 할 수 있습니다. 이러한 팀은 심층 데이터 모니터링 기술을 활용하여 모든 활성 테스트를 자동으로 모니터링하고, 분포를 정규화하고, 순차적 확률 알고리즘을 사용하여 가능한 한 빨리 최종 승자를 선언합니다
예를 들어, oolo AI의 A/B 테스트 모니터링은 우승 테스트 그룹, 해당 결정에 대한 신뢰도 점수, 테스트 결론에 따른 변경 사항 적용에 따른 월별 매출 영향을 표시하며, 특정 지역을 필터링하여 거시적 및 미시적 영향을 모두 파악할 수 있는 기능도 추가되었습니다.
이번 달에 계획된 지출은 얼마인가요?
ARPDAU 최적화도 중요하지만, 근본적으로 지출 대비 다운로드 최적화가 우선시 되어야 합니다. 앱 성장 전문가는 작업해야 하는 지출 규모와 이를 통해 기대되는 결과물의 유형을 파악해야 합니다. 이는 리소스 계획 및 관리뿐만 아니라 목표 설정 및 추적에도 필수적입니다.
계획의 관점에서 예산을 옹호할 때 구체적이고 신뢰할 수 있는 성장 예측을 내놓는 능력은 매우 중요합니다. 장기 계획의 경우, 정확한 지출 및 다운로드 예상치는 미래 성장을 예측하고 투자를 안내하며 앱 개발 및 마케팅과 관련된 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
일상적인 측면에서는 지출 및 다운로드 계획을 확실히 파악하면 팀에서 전체 설치당 비용 측면에서 목표를 설정할 수 있습니다. 다양한 채널, 형식, 요일, 시간대 등의 성과 기대치에 따라 세분화하고 조정할 수 있는 전체 수치입니다.
이러한 월별 목표를 보다 세분화된 벤치마크와 마일스톤으로 전환하면 속도 면에서 큰 차이를 만들 수 있습니다. 8구에서 뒤처지는 것을 방지하고 꾸준히 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 네트워크, 타이밍, 창의적 역학 관계에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이러한 이해는 궁극적으로 여러분에게 유리하게 작용하며, 더 높은 목표를 설정할 수 있게 해 줍니다.
할당된 지출로 예상되는 다운로드 수를 알면 특정 마케팅 활동과 캠페인의 성공 여부를 더 쉽게 평가할 수 있습니다. 다운로드 수가 기대치에 미치지 못하면 캠페인을 중단하거나 전략을 재고하거나 마케팅 믹스를 조정해야 합니다.
마지막으로, 앱 경제의 역동성을 고려할 때 지출률과 예상 다운로드 수를 정확히 파악하고 있으면 외부 요인이 실적에 영향을 미칠 때 언제든지 빠르게 대응할 수 있습니다. 이를 통해 시장, 경쟁 또는 사용자 행동의 변화에 적응할 때 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.
자산 감소는 얼마입니까?
축소란 실제로 보유하고 있다고 생각한 것과 보유하고 있다고 생각한 것 사이의 가치 차이를 말합니다. 소매업의 경우 재고를 기준으로 계산합니다(즉, 기록에 표시된 재고와 실제 보유하고 있는 재고의 차이). 그러나 다른 비즈니스 사례에도 동일한 공식을 적용할 수 있습니다. 광고주는 다음 공식에 따라 축소율을 계산할 수 있습니다.
축소 = (실제 ROAS – 예상 ROAS) / (예상 ROAS)
수익성을 보장하면서 성장과 수익원을 최적화하려면 축소율을 측정하는 것이 필수적입니다. 물론 ROAS가 인벤토리에 대한 완벽한 아날로그는 아닙니다. 하지만 그럴 필요는 없습니다. ROAS를 다른 KPI로 대체하고 계산 모음을 통해 인벤토리 축소를 측정할 수 있습니다.
광고주와 퍼블리셔의 경우, 사기, 시장 변동성, 기술적 문제, 잘못된 관리, 불일치, 사용자 기반 감소, 잘못된 예측으로 인해 인벤토리 감소가 발생할 수 있습니다. 어떤 경우든 결과는 동일합니다. 기대 가치의 손실입니다.
대부분의 비즈니스에서 어느 정도의 매출 감소는 예상할 수 있는 일이지만, 통제 불능 상태가 되면 수익 보고서가 지속적으로 미달되고 회사가 위험에 처하게 됩니다. 경험상 매출 감소를 5% 미만으로 유지하는 것이 좋습니다.
이러한 감소 요인이 나타나기 전에 미리 파악하여 억제할 수 있다면 회사 금고에 여유 자금이 생기거나 데이터베이스에 사용자가 늘어날 수 있습니다. 이 역시 동급 최고의 모니터링 기술이 도움이 될 수 있는 영역입니다. 예측 모델링의 이점과 더욱 완벽한 컨텍스트 인식 운영 가시성을 통해 시장 변동성 사례에 대한 축소 노출을 효과적으로 제한할 수 있습니다.
앱 성장 전문가는 UA 및 수익화 운영에서 불일치나 이상 징후가 있는지 AI를 통해 순찰함으로써 성장에 방해가 되는 요소를 놓치거나 방치하는 일이 없도록 축소 노출을 최소화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 성장 팀은 수익에 영향을 미치기 전에 모든 잘못된 조정, 잘못된 구성, 최적이 아닌 설정을 수정하여 미래 지향적인 전략을 개선할 수 있습니다.
고급 분석으로 어떤 작업을 대체하고 있나요?
고급 분석을 통해 효율성과 효과가 크게 개선된 구체적인 업무 몇 가지를 꼽을 수 있다면 좋은 상태라고 할 수 있습니다. 그렇지 않다면 뒤처질 가능성이 높습니다. 세그먼트 구성, 게재 위치 최적화, A/B 평가, 카피 분석, 예측, 퍼널 최적화, 페이싱 조정, ARPDAU 추적 또는 지표 모니터링 등이 이에 해당할 수 있습니다. 업무와 상관없이 여전히 스프레드시트와 보고 대시보드를 넘나들며 수동으로 숫자를 계산하고 분석을 실행하고 있다면, 불완전하고 부정확하며 오류가 발생하기 쉬운 감독에 너무 많은 시간을 할애하고 있는 것이 분명합니다. 다행히도 비즈니스에 종사하고 있는 한, 분석 능력을 향상시키기에 아직 늦지 않았습니다. 시작하기 좋은 방법은 두 가지 목록을 만드는 것입니다.
가장 시간이 많이 걸리는 일일 작업과 다른 하나는 비즈니스에 가장 큰 영향을 미치는 작업입니다. 두 목록 모두에 해당하는 작업이 있다면 그 작업은 개선해야 할 최우선 후보입니다. 그런 다음 해당 작업을 자동화, 개선 또는 간소화하는 데 도움이 될 수 있는 솔루션이나 기술을 조사해 보세요. 더 살펴볼 가치가 있다고 생각되는 것을 발견하면 작은 것부터 시작하여 그 가치를 입증하고 거기서부터 확장해 나가는 것이 좋습니다. 크롤링, 워크, 런 방법론을 따르고, 모든 분석 프로젝트의 모든 배포 단계에서 그 영향을 추적하세요.
마무리
끊임없이 진화하는 앱 성장의 세계에서 적응과 지식은 앱 성공의 열쇠입니다. 이미 알려진 사실과 아직 알려지지 않은 사실을 확실히 파악해야 하며, 이 10가지 질문에 대한 답은 전자에 포함되는 것이 좋습니다. 간단히 말해, 항상 기억하고 혀끝에 떠올려야 하는 특정 정보가 있습니다.
성장 운영과 관련하여 이러한 질문에 신속하고 명확하며 포괄적으로 답할 수 있는 능력이 성공과 실패를 가를 수 있습니다. 이러한 질문을 수용함으로써 성장 팀은 앞서 나가고 번창할 수 있는 더 나은 준비를 갖추게 됩니다. 이 질문에 대한 답변을 통해 앱 성장의 복잡한 지형을 헤쳐나갈 수 있는 나침반을 찾을 수 있습니다.
