💡 이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

• 앱 설치 이후 유저 행동 데이터를 기반으로 채널별·캠페인 유형별 성과를 분석하고 싶은 마케팅팀

• 단순 설치 수치가 아니라 리텐션, 전환율 등 질적인 지표 중심으로 캠페인 효율을 판단하고 싶은 마케팅팀

• Channel Classifier 등 기능을 활용해 유입 채널을 세분화하고, 그에 따른 모니터링 대시보드를 구축하고 싶은 조직

배경

삼쩜삼

자비스앤빌런즈는 누구나 쉽고 빠르게 세무 문제를 해결할 수 있도록 돕는 AI 기반 택스테크(Tax-Tech) 기업입니다.
대표 서비스인 삼쩜삼은, 종합소득세 환급 도움 서비스로, 지금까지 2,400만 명이 넘는 고객에게 총 1조 6천억 원 이상의 환급을 도와드리며 대한민국 대표 세무 플랫폼으로 성장했습니다.
현재는 병원비 환급, 소득 인증서 발급, 세무 전문가 연결 등으로 서비스 영역을 확장하며, 고객이 더 많은 부를 누리고, 권리를 찾을 수 있도록 실질적인 가치를 전하는 플랫폼으로 나아가고 있습니다.

Needs

삼쩜삼 퍼포먼스 마케팅 팀은 앱 설치 캠페인을 통해 두 가지 주요 목표를 달성하고자 했습니다:

1. 푸시 수신 동의자 확보

2. 리워드 서비스 기반의 광고 매출 확대

기존에는 단순 설치 수치에만 의존해 매체 성과를 평가했기 때문에, 각 매체에서 유입된 유저가 실제로 어떤 행동을 보이는지 파악하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해, 채널 별, 캠페인 유형 별로 유입 유저를 분류하고 리텐션, 전환율 등 주요 지표를 비교·분석할 수 있는 체계가 필요했습니다.

액션 아이템

Strategy

삼쩜삼은 에어브릿지와 앰플리튜드를 연동하여 유저 행동 데이터를 기반으로 매체 성과를 분석하는 체계를 구축하였습니다. 이를 통해 모니터링 대시보드를 구축하여 유저의 행동 및 주요 전환 지표를 채널 별/캠페인 유형별로 명확히 비교 분석할 수 있도록 했습니다.

1. 데이터 통합: 에어브릿지를 통해 유입 경로와 설치 데이터를 수집하고, 이를 앰플리튜드로 연동하여 유저의 앱 내 행동 데이터를 통합 관리하였습니다.

2. 채널 분류 체계 구축: 앰플리튜드의 Channel Classifier 기능을 활용하여 캠페인 유형 별로 채널를 분류하고, 일관된 채널 분석 기준을 마련하였습니다.

대시보드 설계 및 주간 리뷰 체계 구축: 매체별 전환율, 리텐션율, 푸시 수신 동의율 등을 모니터링할 수 있는 대시보드를 설계하고, 이를 기반으로 모니터링 체계를 구축하여 데이터 기반의 의사결정을 지원하였습니다.

How to Do

모니터링 대시보드 설계

삼쩜삼은 각 목표 별로 차트를 생성한 후 하나의 대시보드로 구성하여 모니터링 체계를 구축했습니다.

① 채널별 푸시 수신 동의율 & 리워드 이벤트 전환율(Funnel Chart)

목표

• 푸시 수신 동의율 및 주요 리워드 광고 매출 이벤트의 전환율을 채널 및 캠페인 유형별로 비교

구성 방법

• 전반적인 매체 별 설치 및 리타겟팅 성과도 확인했으나 캠페인 최적화 전략을 위해서 Funnel 차트를 활용하여 채널 별로 푸시 수신동의와 리워드 광고 광고 매출 이벤트의 전환율까지 확인합니다.

  • Funnel step 구성

    • 1st Step: 보고자하는 값에 맞춰 Install 또는 Deeplink open 이벤트를 설정하고, 채널 또는 캠페인 유형으로 Group by 설정합니다.

    • 2nd Step: 최종 전환 값(푸시 수신 동의 또는 리워드 광고 매출 이벤트)을 설정합니다.

• Funnel 차트를 통해 전환율이 높은 채널 / 캠페인 유형을 확인하여 마케팅 전략을 세워봅니다.

  

② 채널별 유저 리텐션 비교 차트 (Retention Chart)

목표

• 장기적으로 앱에 잔존하는 유저를 유입시키는 채널 및  캠페인 유형 식별

구성 방법

• 리텐션 차트를 통해 Day 1, Day 3, Day 7, Day 14, Day 30 등 주요 시점별 유저 잔존율을 채널 별로 비교합니다.

  • Start Event: 설치 / 리타겟팅 이후의 유저의 리텐션을 보기 위해 ‘Install’ 또는 ‘Deeplink open’ 이벤트를 설정합니다. 

  • Return Event: 지속적 참여를 의미하는 ‘리워드 광고 매출 이벤트’로 설정합니다. 

  • Measured as: 주요 시점별 잔존율 확인하기 위해 ‘Return On’으로 설정합니다. 

  • Group segment by: 캠페인 유형별로 살펴보기 위해 Channel Classifier로 생성한 “Campaign 유형별”로 설정합니다.

• Retention 차트를 통해 단기 성과(설치량)보다는 장기 성과(리텐션) 중심으로 살펴보고 채널 / 캠페인 별로 성과를 확인합니다.

  

③ 진성 유저 유입 경로 및 행동 분석 차트 (Stickiness Chart & Engagement Matrix Chart)

목표

• 앱 내 가치 있는 행동(예: 리워드 광고 참여)이 높은 진성 유저가 어떤 채널과 캠페인을 통해 유입되는지 확인

구성 방법

• 진성 유저 정의: 삼쩜삼은 Stickiness Chart를 활용하여 15일 이상 리워드 광고 매출 이벤트를 수행한 유저를 진성 유저로 정의했습니다.

  • Event: 광고 매출 리워드 이벤트를 모두 포함하기 위해 사전에 정의한 Custom event로 설정합니다.

  • Computed as: Cumulative로 설정한 후, Microscope 기능을 활용하여 15일 이상 수행한 유저를 코호트로 정의합니다.

    

• Engagement Matrix를 활용하여 진성유저들이 리워드 광고매출 이벤트 중 어떤 이벤트를 자주 하는지 확인했습니다.

  • 광고 매출 리워드이벤트에 해당하는 이벤트를 모두 선택합니다. 

  • 진성 유저로 정의한 코호트를 세그먼트 모듈에서 선택합니다.

• 진성 유저들은 리워드 광고 매출 이벤트 중에 어떤 이벤트를 가장 많이하고 자주하는지 확인합니다. 이를 바탕으로 삼쩜삼은 진성 유저 대상 혹은 진성 유저 잠재 고객 대상으로 해당 이벤트를 광고 소재로 하여 마케팅 전략을 세웠습니다.

  

• 광고 수익에 실질적으로 기여하는 고가치 유저(진성 유저)를 유입시키는 채널은 무엇인지, 어떤 캠페인 유형에서 많이 유입되는지 확인합니다.

  • Segmentation 차트에서 차트 유형 중 Pie chart 를 활용하여 어떤 채널 / 어떤 캠페인 유형에서 진성 유저가 많이 유입되는지 확인합니다. 

    • 분석하고자 할 대상으로 사전에 코호트로 정의한 진성 유저로 설정했습니다.

    • 유입 경로를 확인하기 위해 Install 혹은 Deeplink open 으로 설정한 후, 채널 별/ 캠페인 유형별로 나누기 위해 Group by를 활용했습니다.

      

삼쩜삼에서 매체 성과 대시보드를 만들기 위해 진행한 필수 사항 체크리스트 

삼쩜삼에서 모니터링 대시보드를 구축하기 위해 진행한 필수 사항입니다.  체크리스트를 모두 진행함으로써 모니터링 대시보드를 보다 쉽게 구축했습니다.

✅ 필수 사항 체크리스트

Impact

푸시 수신 동의율 개선에 기여한 채널 식별

에어브릿지와 앰플리튜드를 연동한 분석 체계를 통해 삼쩜삼은 유저가 앱 설치 후 푸시 수신을 동의하는 전환 시점을 명확하게 트래킹할 수 있었습니다. 이로 인해 어떤 매체를 통해 유입된 유저가 푸시 수신 동의율이 높은지를 구체적으로 파악할 수 있었고, 이를 바탕으로 예산 배분 전략을 조정할 수 있었습니다. 예를 들어, 특정 리워드 기반 매체는 설치 전환율은 높았지만 푸시 동의율은 낮은 반면, 특정 검색광고 매체는 전환은 다소 낮더라도 푸시 동의율이 높게 나타나 전략적 가치가 높은 채널로 분류되었습니다. 이러한 인사이트는 이후 캠페인 설계 시 푸시 기반 리텐션 전략을 더욱 효과적으로 실행할 수 있도록 도왔습니다.

리텐션 기반의 실질적 성과 판단

앰플리튜드를 통해 유저의 리텐션 데이터를 정밀하게 추적하면서, 삼쩜삼은 단순 설치 수치로는 알 수 없던 매체별 실제 성과를 확인할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 일부 매체는 설치량이 많아 겉보기에는 성과가 좋아 보였지만, 리텐션율이 낮아 장기적인 가치가 낮다는 것을 알 수 있었습니다. 반면, 유입 수는 많지 않지만 14일 이상 지속적으로 앱을 사용하는 유저를 유입시키는 매체도 확인되었습니다. 퍼포먼스 팀은 이 데이터를 바탕으로 장기적인 사용자 가치를 고려한 매체 전략을 수립하게 되었습니다.

광고 수익에 실질적으로 기여한 유저의 유입 경로 확인

삼쩜삼은 리워드 기반 광고 모델을 운영하고 있기에, 광고 수익에 기여하는 유저의 행동 분석이 핵심이었습니다. 앰플리튜드 데이터를 통해 앱 내 리워드 광고 노출과 보상 획득 이후의 행동까지 분석한 결과, 광고 수익에 실질적으로 기여하는 '진성 유저'가 어떤 매체와 캠페인 유형에서 유입되었는지 파악할 수 있었습니다. 이를 통해 매체 별 LTV 예측과 장기 수익 중심의 캠페인 전략 수립에 큰 도움이 되었으며, 궁극적으로 광고 성과 지표의 정교화와 예산 효율성 개선으로 이어졌습니다.

Key Takeaways

CSM’s Insight

“에어브릿지와 앰플리튜드를 연동하면 단순 설치 수치에 그치지 않고, 실제 유저 행동 데이터를 기반으로 캠페인 성과를 더욱 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히 푸시 수신 동의율, 리텐션, 광고 수익처럼 전환 이후의 핵심 지표를 채널별로 비교할 수 있어 퍼포먼스 캠페인의 본질적인 효율을 평가하는 데 큰 도움이 됩니다.

삼쩜삼처럼 유저의 ‘행동’을 중심에 두고 마케팅 전략을 설계하고자 한다면, 이 연동을 통해 LTV 중심의 캠페인 운영은 물론 데이터 기반의 예산 집행까지 한층 더 고도화할 수 있습니다.”

AUTHORS

김형준 Hyeongjun Kim ∙ AB180 ∙ Customer Success Manager

Airbridge, Braze, Amplitude에 대한 깊은 이해를 바탕으로 다양한 산업의 고객사를 지원하고 있습니다. 유저 경험 분석을 통해 리텐션 향상 전략과 풀 사이클 마케팅 전략을 제공하여 고객사의 성공을 도모합니다.

임나현 Nahyun Lim ∙ 삼쩜삼 ∙ Performance MKT lead

삼쩜삼의 퍼포먼스 마케터로, 결제 전환에 기여하는 유저 획득 전략을 주도하고 있습니다. 웹·앱 기반 캠페인 운영부터 퍼널 전환율 개선, 지표 최적화까지 데이터 기반 실행으로 실질적인 성과를 만들어가고 있습니다.