앱 수익화와 유저 확보(UA) 최적화는 성장을 위한 핵심입니다. 하지만 앱 자체의 최적화가 이루어지지 않는다면 분명한 한계가 있죠/ 실제로 성장을 극대화할 수 있는 가장 좋은 방법은 수익화와 유저 확보 데이터를 유저 행동과 함께 연계하는 것입니다. 데이터가 세부적이면 세부적일수록 앱 비즈니스 강화를 위한 힘의 원천이 됩니다.
그럼 이번 편에서는 아이언소스의 앱 애널리틱스 솔루션을 활용하여 데이터 세분화하고 성장을 최적화할 수 있는 3가지 방법에 대해 소개합니다.
#1: 노출 수 vs 플레이 시간의 조화
유저에게 노출되는 광고 노출 수와 유저 참여에 미치는 효과(플레이 시간) 사이에는 상반 관계가 존재하는 것이 일반적입니다. 게임 디자이너는 게임 내의 유저 경험을 개선하려 하는 반면 수익화 매니저는 유저당 수익을 극대화하는 데 초점을 맞추기 때문입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심은 각각의 지표를 깊이 들여다보고 두 가지 모두를 극대화할 수 있는 최적의 지점을 찾아내는 것입니다.
예를 들어, 플레이 시간과 유저당 노출 수을 나란히 놓고 비교해 볼 수 있습니다. 여러분이 노출 수 한도를 3에서 5로 올리는 것을 고려하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 때 첫 번째 단계는 이 전제가 플레이 시간에 영향을 미치는지 평가하고 긍정적인 유저 경험을 담보할 수 있는 최선의 조정을 실시하는 것입니다. 플레이 시간이 현저히 하락한다면 유저가 행복하지 않다는 뜻이고, 기존의 노출 수 한도를 되돌려야 한다는 것을 알려줍니다. 하지만 한도를 늘리는 것이 플레이 시간에 영향을 미치지 않는다면 유저 경험에 영향을 주지 않고도 수익을 늘릴 수 있는 것입니다.
이제 데이터에 기반한 결론을 통해 유저 경험과 수익을 모두 향상시킬 수 있습니다. 언제나 최적의 균형점을 찾는 일이 쉬운 것은 아니지만, 앱 애널리틱스와 같은 도구를 활용하여 이들을 나란히 놓고 비교하는 것은 다양한 이해관계를 조화시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
#2: 코호트를 이용한 유저 참여율 개선
기존의 잔존율 분석은 유저 이탈에 초점을 맞췄습니다. 이제 여기에서 한 걸음 더 나아가 단순히 유저가 돌아오는지 살펴보는 것이 아니라 돌아왔을 때의 행동을 이해하는 것, 즉 유저의 잔존율을 개선하고 수익을 창출할 수 있는 더 많은 기회들을 찾아낼 수 있는 방법을 찾아보겠습니다.
유저의 플레이 방식 평가
플레이어들이 계속해서 진행하도록 독려하기 위해서는 우선 플레이어에게 이미 동기부여가 되는 부분이 무엇인지 파악해야 합니다. 여러분에게 인앱 결제 API 데이터가 있다면, 간단하게 과금 유저 대 비과금 유저로 나누어 플레이 시간, 유저당 노출 수, 세션, 세션 길이 등 다양한 지표들을 비교해 보는 것이 좋습니다. 이를 통해 과금 유저들을 보다 잘 이해하고 비과금 유저와의 차이점을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 과금 또는 비과금 유저의 세션 길이가 더 길다는 사실을 발견했다면, 이러한 정보를 활용할 수 있는 것이죠.
앱 애널리틱스에서 코호트로 설정된 날에 수익이 급등하는 것을 확인했다고 가정해 보겠습니다. 또한 유저들이 스타터 팩에 포함된 초기 리소스를 소진했지만 클랜, 스페셜 이벤트와 같이 더 많은 리소스를 얻을 수 있는 방법들을 아직까지 활용하지 않고 있다는 점을 확인했습니다. 그렇다면, 수익이 급등한 이유는 유저들에게 단 한가지 선택지밖에 없었기 때문입니다. 즉, 플레이를 계속하기 위해서는 인앱 결제를 통해 더 많은 리소스를 얻어야 했던 것입니다.
알맞은 양의 보상 제공
지속적으로 유저의 참여를 이끌어 내는 보상의 양을 결정하기 위해서는 가장 먼저 유저들을 이해해야 합니다. 유저당 노출 수을 살펴보는 것부터 시작해 보겠습니다. 이 수치는 특히 여러분이 노출 수의 한도를 설정해 놓은 경우 일정하게 유지되어야 합니다. 하지만 이 수치를 지속적으로 살펴보아 기술적 문제는 없는지 확인하는 것은 여전히 중요한 일이죠.
그럼 앱 애널리틱스 플랫폼에서 5일 째에 노출 수이 하락하는 것을 확인했다고 가정해 보겠습니다. 그 이유에 대해 살펴보니 5일 째에 유저들에게 대량의 젬이 포함된 스페셜 보너스가 제공되었기 때문이라는 점이 확인되었습니다. 유저들은 상당한 양의 리소스를 손에 넣었기 때문에 게임을 진행하기 위해 보상형 동영상 광고를 시청할 필요가 없고, 따라서 해당 일자에 노출 수가 하락한 것입니다.
이 때 가장 좋은 방법은 5일차의 보상을 줄여 유저들이 게임에 계속해서 참여하게 하고, 앞으로 진행하기 위해서는 추가로 젬을 필요로 하게 되는 균형점을 찾는 것입니다.
강점 극대화
유저 잔존율을 높이기 위해서는 클랜과 같이 유저들의 참여를 이끌어 내는 이벤트에 대한 노출을 극대화할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 게임에서 플레이 시간이 증가하는 구역을 찾고 이것이 이벤트와 관련되어 있는지 파악합니다. 예를 들어 8일 째에 플레이 시간이 증가하는 것을 확인했고, 유저들이 일반적으로 8일 째에 클랜에 들어가기 시작한다면, 그것이 플레이 시간 증가의 이유였음을 추론해 볼 수 있습니다. 그렇다면 이 부분에 초점을 맞춰 보겠습니다.
유저 경험에서 클랜에 참여하는 날짜를 앞당겨봅시다. 게임 내에서 참여를 이끌어내는 핵심적인 순간들을 파악하고 일반적으로 잔존율이 하락하는 시점 전에 그러한 경험을 제공할 수 있다면, 보다 오랫동안 유저들을 붙잡아 둘 수 있는 확률이 높아집니다. 앱 애널리틱스 코호트 페이지에서 이러한 변화에 노출된 유저의 잔존율과 플레이 시간 통계를 이용해 이와 같은 결정의 성공 여부를 추적해 볼 수 있습니다.
#3: 퍼널 페이지로 이정표 결정
유저의 플레이 시간과 수익을 늘리기 위해서는 유저가 게임 내의 한 이정표에서 다른 이정표로 진행하는 방식을 최적화할 필요가 있습니다. 바로 이 지점에서 퍼널을 활용할 수 있습니다. 앱 애널리틱스의 커스텀 이벤트 API로 커스텀 퍼널을 생성하면 유저들이 이정표를 통과해 어떻게 진행하는지, 아니면 그 사이에서 중도에 포기하는지 즉시 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 얼마나 많은 유저들이 레벨 1에서 시작해 레벨 2까지 진행하는지 등을 보여주는 레벨 퍼널을 생성할 수 있습니다.
인앱 결제(IAP) 흐름 최적화
유저의 여정을 이해하는 최선의 방법은 관찰하고 싶은 것이 무엇인지 정확하게 정의하고 그에 맞게 분명한 퍼널을 생성하는 것입니다. 예를 들어, 더 많은 유저를 과금 유저로 만들고 싶은 것이 목표라면 유저들의 결제 패턴을 파악해야 할 것입니다. 이 때 특정한 결제를 하는 유저들을 필터링하는 퍼널을 생성하고 유저가 그 이후 결제를 계속하는지 추적할 수 있습니다. 새로운 퍼널을 통해 얻은 정보를 바탕으로 시행착오를 반복하며 인앱 결제의 보상 또는 배치를 조절해 전환율을 높일 수 있습니다.
참여율 최적화 (레벨 드롭)
대부분의 유저 이탈은 플레이를 시작한 후 처음 며칠 사이에 일어납니다. 따라서 유저 참여를 개선하기 위해서는 초기 적응 과정을 모니터링하는 것이 필수적입니다. 퍼널을 활용하여 각각의 초기 적응 이정표를 정의하고 “등록”, “개인정보 보호 정책”, “아바타 선택” 등과 같이 시간대별로 정리합니다. 이로써 각 과정 사이의 이탈률을 확인할 수 있습니다.
이러한 인사이트를 통해 잔존율 개선을 위해 게임의 어떤 부분을 조율해야 하는지 정확하게 알 수 있습니다. 변경사항에 대해 A/B 테스트를 실시할 것을 권장합니다. 실제로 더욱 깊이 들어갈 수도 있습니다. 여러분이 “아바타 선택”을 이정표로 설정했다면, 특정 아바타에 초점을 맞춰 더 많은 인사이트를 얻을 수도 있습니다. 특정 아바타를 선택하는 플레이어의 전환율이 훨씬 높다면, 이러한 정보를 활용해 그에 맞게 게임을 업데이트할 수 있습니다.
또한 레벨별로 행동을 평가할 수도 있습니다. 예를 들어, 레벨 3에서 전환율이 갑자기 떨어진다면 그에 대해 자세히 알아보고 원인을 파악해야 한다는 신호입니다. 레벨 퍼널을 생성해 전환율이 어떻게 변하는지 파악하고, 하락 발생이 레벨 3 전에 일어나는 것인지, 아니면 레벨 중간에 일어나는 것인지와 같은 현상의 근거를 찾아봅니다. 이러한 정보를 통해 참여율을 개선하는 데 필요한 조정을 실시함으로써 게임의 성과 개선에 한 걸음 더 가까이 다가갈 수 있습니다.
여느 앱과 마찬가지로, 유저의 참여를 이해하는 것은 어떻게 비즈니스를 성장시킬 수 있을지 파악하기 위한 핵심입니다. 앱 애널리틱스는 유저의 행동을 자세히 들여다 보고 그에 영향을 미치는 요인들을 파악할 수 있는 다양한 페이지(탐색, 코호트, 퍼널)를 제공함으로써 이러한 과정을 쉽고 직관적으로 구현합니다. 앱 애널리틱스에 대한 보다 자세한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.
