[그로스해킹] AARRR - (3) Acquisition

[ 딥링크(Deep link), 디퍼드 딥링크(Deferred deep link) ]

• 딥링크
  • 앱 안의 특정 화면(activity)으로 이동하는 링크 
  • 디퍼드 딥링크 : 딥링크의 실행을 앱 설치 이후로 지연 
    • 앱이 설치되지 않은 경우, 우선 스토어로 이동해서 앱 설치 -> 앱 실행하면 바로 target activity로 이동
  • 일반적으로 UX 측면에서 중요도가 강조됨 (use context를 유지해야 함) 
• 딥링크의 가치  
  • 향상된 UX : 사용자가 탐색하던 컨텍스트를 웹에서 앱으로 그대로 이어 사용할 수 있게 만듦 
  • 어트리뷰션 성과 측정 Customization 
    • 딥링크를 통해 설치된 경우에는 어트리뷰션 툴들이 성과를 정확히 측정할 수 있음 
    • 웹에서의 UTM Parameter와 유사함 
    • 광고를 집행하는 경우에 딥링크가 잘 셋팅되어 있으면, 랜딩 페이지에서 전환율이 굉장히 좋아짐 
• 어트리뷰션 성과 측정
  • Non-Organic vs. Organic   =>   Identified vs. Unknown에 가까움
  • 딥링크는 명확하게 Identified된 채널 

 

[ Organic Acquisition ]

• 사장님이 생각하는 organic acquisition은 "FREE" : 돈 쓰지 않고, 광고 집행 하지않고 들어온 사람
• 마케터가 생각하는 organic acquisition은 "By accident" : 의도치 않게 들어온 사람 
• 대표적인 organic한 경로는 컨텐츠 마케팅과 seo / aso
• Contents Marketing
  • 많은 경우 지속가능하지 않음 (계속해서 빵빵 터뜨리긴 매우 어려움)
  • 한 번 터졌을 때의 영향력은 독보적 
  • 실험, 최적화, 반복을 통해 터지는 강도를 높이는 건 해볼만 함 (터지는 빈도 높이기는 어려움)
• SEO (Search Engine Optimization) / ASO (AppStore Optimization)
  • 우리나라에서 유난히 저평가되어 있지만, 여전히 중요한 수단임 
  • 그로스 담당이라면 한 번쯤 관심을 가져볼만 한 영역 

 

[ SEO / ASO ]

• 최근 검색과 관련한 환경이 많이 바뀌면서 굉장히 중요해짐
• 환경
  • Web : 네이버 검색 점유율 하락
    • 네이버는 SEO하기엔 굉장히 ROI가 안나오는 검색엔진, 구글은 SEO 하는 만큼 효과를 보는 검색엔진 
  • App : 여전히 앱을 발견하는 데 있어서, 앱스토어의 영향력이 절대적 
• 기본 전략
  • (공통) 검색어 및 핵심 키워드 선별 - 어떤 키워드에 최적화해서 만들었는지 
  • (앱) 잘 정제된 메타데이터 입력
  • (앱) 랜딩페이지, 썸네일(앱 아이콘) 등에 대한 A/B 테스트로 최적화
  • (웹) 검색 의도에 부합하는 콘텐츠 / 사이트 배치
  • (웹) 검색 엔진이 크롤링하기 좋은 사이트 구조 
• 검색어 및 핵심 키워드 선별
  • 검색어 랭킹, 연관 검색어, 경쟁사의 키워드 등록 현황 등을 점검 
  • SensorTower(앱 기준 / 키워드 최적화, 키워드 스파이 기능 제공), AppAnnie, Blackkiwi(웹 기준) 등의 유/무료 서비스 활용 
• 잘 정제된 메타데이터 입력
  • 가이드 문서 : Appstore 제품 페이지 활용하기, Google Play 스토어 등록정보 입력 도움말, Google 검색엔진 최적화와 같은 가이드 문서 살펴보기 
  • 체크리스트
    • 앱 타이틀 및 설명 : 깔끔한 타이틀과 자세한 설명 
    • 아이콘과 스크린샷 : A/B 테스트 등을 통해 가장 큰 효과를 볼 수 있는 영역, 시기에 따라 아이콘을 바꿔주는 것도 좋음 (ex. 크리스마스, 블랙프라이데이 등)
    • 비디오 : 단순 이미지만 제공했을 때보다 비디오까지 제공했을 때 앱 다운로드를 30% 이상 증가시킨다는 리포트가 있음
    • 경쟁사 메타데이터 : 경쟁사의 주요 키워드, 아이콘과 스크린샷 등이 어떻게 구성되어 있는지 확인
    • 업데이트 내용 : 생각보다 굉장히 많은 사람들이 읽어보는 영역 
• 랜딩페이지 최적화

서비스 이름을 쳤을 때와 경쟁사 이름을 쳤을 때 다른 랜딩 페이지, 문구롤 보여줌

• 사용자들이 우리 서비스를 찾아 들어올 때, 어떤 검색어를 치고 들어왔는지 어떤 맥락에서 들어왔는지에 따라 서로 다른 랜딩 페이지를 보여준다거나 랜딩 페이지 문구를 다르게 하는 최적화 전략 

 

[ 어트리뷰션 관련 고려해야 할 이슈들 ]

• 어트리뷰션 툴을 쓴다 <<< 넘사벽 <<< 어트리뷰션 툴을 효과적으로 잘 쓴다 
  • UTM과 달리 Attribution은 정답이 없고 윈도우 기준, 클릭스루/뷰스루 정의, 어트리뷰션 모델을 뭘 선택할 지, 결과를 어떻게 해설할 지... 나름의 주관과 철학이 필요함 
  • 각 서비스에 정의된 default 설정으로 두고 써도 될지, 왜 이걸 유지하면서 쓰는지 사내 합의가 있어야 함 
  • 룩백윈도우, View-through에 대한 처리방안, 어트리뷰션 모델 등을 꼼꼼하게 셋팅
  • 페이스북 광고 관리자와 어트리뷰션 툴 대시보드 결과는 당연히 다름 ! -> 어떤 숫자를 신뢰할 지, 어떤 숫자를 메인으로 볼건지 사내 합의 필요 
• 효과 크기 판단 : 과연 라스트 클릭 모델이 최선인가 ? 
  • 어트리뷰션 툴의 기본 세팅은 라스트 클릭인 경우가 99% 
  • 장점 : 심플함, 하지만 과연 마지막 클릭이 모든 어트리뷰션을 가져가는게 맞을까 ? 
  • 시나리오 : 건물 2층에 위치한 가게에서 알바생을 고용해서 전단지를 나눠주고 효과를 측정하는데, 새로 들어온 알바생이 1층에서 2층으로 올라오는 손님에게 전단지를 나눠주고 있음 => 라스트 클릭의 위험성 
• Raw data 레벨로 확인하고 분석하는 과정이 꼭 필요함
  • 어트리뷰션 데이터 + 서비스 데이터 조합해서 봤을 때 많은 인사이트를 얻을 수 있음 
    • 대부분의 어트리뷰션 툴에서는 가입에서 끝내지 않고
    • 이후에 발생하는 주요 이벤트까지 트래킹하도록 하고 있음
    • 특히 Revenue를 바탕으로 ROAS를 살펴볼 때, 단순히 N일 동안의 결제액을 보는 게 아니라 LTV(Life Time Value :  유저가 앱을 사용하는 기간 창출하는 매출을 의미 )를 보는 게 훨씬 더 의미있음 
  • 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 않음 
• 나무를 보지 말고 숲을 보자 ! 
  • 어트리뷰션 서비스에서 제공하는 대시보드는 편하지만, 그 숫자 이면에 있는 다양한 맥락 정보를 읽어낼 수 었다면 굉장히 위험한 의사결정을 하게 됨 
    • CAC 5000원, ROAS 200% 어떻게 해석할 것인가 ?
    • ROAS 200%는 ROAS 150%보다 언제나 좋은가 ? 
  • 본질적으로 '완벽하게 측정할 수 없는' 분야에 가까움 
  • 숫자 하나하나에 연연하기보다 한걸음 물러서서 넓은 시야를 가지고 데이터를 봐야 함
  • 기술적인 진보가 계속 이루어지고 있는 영역이므로 이 부분도 고려해야 함 
    • 웹에서의 어트리뷰션과 앱에서의 어트리뷰션을 어떻게 연계해서 볼 것인지도 논의되고 있음
    • 트렌드를 잘 알아야 함 

 

[ Acquisition 정리 : 효과적인 채널 찾기 ]

• 사업이 실패하는 이유는 제대로 된 채널 하나를 확보하지 못하기 때문 (By Peter Thiel)
• 마케팅 비용 수억씩 쓸 거 아니라면 소수의 채널을 잘 관리하는 게 핵심
• 채널 찾기 -> 최적화 -> Saturate -> 확장
  • Saturate까지 과정이 매우 오래걸림
  • 어떻게 채널을 최적화할 수 있을지 많이 고민해야 함 
• 채널은 계속 변화함 
  • 링크를 사용하는 방식, 똑같은 채널이어도 사용자가 달라지고 그 채널에서의 사용자들의 톤앤매너, 움직임이 게속 바뀜 
  • 채널을 최적화 했더라도 계속 살펴봐야 함 
• Organic은 Unknown의 다른 말일지도 모름 ! => Unknown을 줄이기 위해 최대한 집요하게 트래킹해야 함
• 채널의 성과를 어떻게 판단할 것인가 ? 같은 돈을 써서 1000명을 데려왔다면, 300명 데려온 것보다 더 좋을까 ?
• 어트리뷰션 툴 활용. 비싸지만, 본전을 뽑겠다는 생각으로 활용해야 함 !