사실 게임 업계에서 유저 세분화(User Segmentation)는 전혀 새로운 개념이 아닙니다. 앱 개발자들이 코로나19 사태로 복잡해진 세상에서 경쟁 우위를 추구하고, 세분화 도구들이 나날이 더 발전함에 따라 게임 생태계에서 더욱 심층적인 광고 세분화가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
광고 전략에 유저 세분화를 적용할 때는 얼마나 단순함이나 복잡한지를 떠나 기본적인 전략은 본질적으로 동일합니다. 이전 행동 및 잠재적 행동이나 특정적 특성을 기반으로 게임 내에서 유저의 광고 경험을 조정하여 유저 경험과 잔존율의 세부적인 균형을 맞추고, 인앱 구매와 광고 모두에서 수익을 창출하는 것입니다. 그런 다음 그룹마다 각기 다른 광고 수익화 전략을 적용합니다.
여러분의 게임에 가치를 더하고 수익을 높이기 위해 테스트하고 추진해볼만한 몇 가지 광고 세분화 방법은 다음과 같습니다.
과금 vs 비과금 유저 구분
유저를 과금 그룹과 비과금 그룹으로 분류하는 것은 가장 기본적이고 널리 사용되는 플레이어 세분화 형태 중 하나입니다. 이러한 접근 방식은 게임에 지불한 유저와 그렇지 않은 유저가 누구인지 분류하고 광고에 대한 참여 및 잠재적 참여를 조정합니다. 이 경우 과금 그룹에 대해서는 모든 광고(유저 요청 및 시스템 요청 보상형 광고, 비보상형 광고)를 제거하거나, 일부 광고(일반적으로 비보상형 광고에 해당)를 제거하거나, 광고 배치 빈도 또는 보상의 규모를 조정할 수 있습니다. 이러한 두 그룹을 처리하는 방식을 결정할 때 모든 상황에 완전히 적합한 솔루션은 없으나 과금 유저에 대해 옵트인 보상형 광고 단위를 100% 제거하는 것이 어떠한 영향을 가져올지에 대해 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 조치가 플레이어에게는 불공정하다고 인식되어 결과적으로 이탈로 이어질 수도 있습니다. 뿐만 아니라 플레이어가 일정 시점에서 인앱 구매 후 게임에서 어려운 퀘스트를 수행하기 위해 보상형 동영상 광고를 시청하고 나중에 다시 인앱 구매를 할 가능성도 있습니다. 이들은 원활한 게임 진행을 위해 구성된 다양한 구조를 목표 달성을 위해 활용하므로 인앱 구매만을 하는 유저에 비해 더 높은 잔존율을 보이는 경향이 있습니다.
특히, 세분화 유형을 한 단계 확대 적용하여 알 수 있는 중요한 차이점은 크게 두 가지로 구분할 수 있습니다. 첫째, 신규 플레이어가 어느 시점부터 비과금 유저로 분류 되는지를 파악해야 합니다. 예를 들어 ‘게임 설치 7일 후’ 또는 ‘인앱 구매 없이 특정 레벨에 도달한 후’ 등을 들 수 있다. 둘째, 과금 유저가 인앱 구매 후 어느 정도의 시간이 지나야 다시 비과금 유저로 분류 되는지를 확인해야 합니다. 예를 들면, 인앱 구매 후 14일동안 결제가 없다면 비과금 유저로 분류되는 경우 등이 있습니다. 이러한 세분화를 정의하는 방식은 ARPDAU(일간 활성 유저당 평균 결제액), 잔존율(리텐션), LTV(유저 생애 가치), 스토어 순위 등 게임의 메트릭스 평가에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 게임 진행과 참여도를 기준으로 과금 유저가 될 가능성이 높은 유저들을 별도의 그룹으로 분류하는 것도 고려해 볼 필요가 있습니다. 보상형 동영상 광고에 참여하는 유저들이 인앱 구매를 할 가능성이 더 높다는 사실을 감안하면, 이 그룹에 대한 보상형 광고 게재빈도를 설정하거나 노출 횟수를 줄이는 것은 전체적인 게임의 수익 및 성과를 위해 바람직하지 않을 수 있습니다.
더불어 인앱 구매나 보상형 광고 중 어떤 전략으로도 수익이 발생하지 않는 플레이어는 별도로 구분해야 할 필요가 있습니다. 잠재적으로 수익을 창출하고 이들을 게임에 유지시키는 방법의 하나로 보상형 광고 참여를 유도하거나 인터스티셜 광고(전면 광고)나 배너 광고를 게재할 수도 있습니다. 일단 이 유저 그룹이 구축되면, 적절한 균형을 찾고 ARPU(유저당 평균 결제액), LTV의 극대화를 위해 인터스티셜 광고를 게재하는 빈도를 줄이거나 늘려 테스트하고 추가적으로 세분화해보는 것도 좋습니다. 인터스티셜 광고를 너무 자주 게재하면 유저는 게임에 대한 흥미를 잃고 더는 플레이를 하고 싶어 할 가능성이 높습니다. 하지만 게재수가 충분하지 않은 경우 유저로부터 가치나 수익을 전혀 창출해 내지 못할 위험이 있습니다.
마지막으로 염두에 둘 점은 플레이어는 한 그룹에서 다른 그룹으로 이동할 수 있다는 점입니다. 실제로도 이런 변화는 자주 나타나며, 이는 좋은 유동성이라고 볼 수 있습니다. 따라서 각 그룹의 유저들을 어떻게 대해야 최상의 수익을 낼 수 있을 지에 대한 전체적인 윤곽을 그려볼 필요가 있습니다.
보다 정교한 세분화 전략
과금 대 비과금 유저 그룹 구분과 병행하거나 독립적으로 활용할 수 있는 다양한 세분화 방식들이 존재합니다. 예를 들어 국가 등과 같은 플레이어의 특성을 바탕으로 보상 금액이나 아이템을 조정하는 전략이 있습니다. 지역별로 교환 가치를 동적으로 변경하는 개념은 새로운 것이 아닙니다. 특정 구매에 대해 주어지는 보상을 플레이어의 지역별로 다르게 함으로써 더 많은 구매를 유도하는 한편 현실적인 구매력 수준을 감안하는 전략은 인앱 구매에서 흔히 사용되고 있습니다. 동일하게 보상형 동영상 광고에 참여하는 대가로 플레이어가 받는 보상을 플레이어의 지역별로 다르게 설정할 수도 있습니다. 예를 들어 T1 지역의 플레이어가 동영상 광고를 시청하도록 유도하기 위해서는 더 큰 보상이 필요한 반면, T2나 T3 지역의 플레이어들은 그만한 보상이 필요로 하지 않고 동일한 양의 보상으로 더 많은 동영상 광고를 시청할 의향이 있는 경우가 있습니다. 이러한 경우 보상을 조정함으로써 가치를 높일 수 있습니다.
플레이어가 게임에 관심을 가지고 계속해서 참여를 하고 있다면 보상을 더 구체화하여 지급할 필요가 있습니다. 플레이어를 지역별로 구분하고 그에 따라 보상을 제공할 수 있는 것과 마찬가지로 게임 내의 레벨이나 진행 정도에 따라 상이한 보상을 제공할 수도 있습니다. 플레이어들이 게임에 더 많은 것을 투자하고 게임 진행에 따라 게임의 메카닉도 자연스럽게 개선되면 더 많은 게임 아이템을 향한 플레이어의 욕구나 필요도 증가합니다. 아이템의 가치가 높을수록 더 높은 가격에 제공되기 때문에 대부분의 플레이어들은 구매자로 전환되지 않습니다. 따라서 여러분에게 남는 선택지는 플레이어들을 잃어버리거나 보상형 동영상에 참여하는 플레이어에게 더 큰 보상을 제공하는 것 중 하나를 선택해야 합니다. 이러한 유형의 세분화는 과금 및 비과금 유저 분류에 추가하여 인앱 구매의 필요성과 가치를 손상시키지 않도록 해야 합니다.
여기에서 한 걸음 더 나아가 플레이어의 최초 유입 경로 또는 방식에 따라 플레이어를 분류하는 방법도 있습니다. 플레이어가 크로스 프로모션 캠페인을 통해 앱을 다운받았는지, 어떤 캠페인을 통해 플레이어가 확보되었는지, 다른 게임에서 유입된 플레이어인지, 만약 그렇다면 하이퍼 캐주얼 또는 하드코어 중 어떤 게임 장르에서 유입되었는지 등 이러한 다양한 유입 경로에 따라 유저를 분류하고 적합한 광고 경험을 할 수 있도록 설정해야 합니다.
광고 수익 측정의 활용
게임 분야은 매우 다양하며 광범위한 산업이기 때문에 이를 뒷받침하는 기술 또한 마찬가지로 복잡하고 심층적입니다. 게임테크 업계에서 제공하는 도구 중 하나인 광고 수익 측정 도구(Ad Revenue Measurement, ARM)는 광고 네트워크 전반에 걸친 모든 광고 단위에 대해 기기별로 창출되는 광고 수익을 분석하는 것을 말합니다. 광고 수익 측정 도구(ARM)는 수익화 행동에 대한 통찰력 있는 데이터를 제공해 주기 때문에 세분화 작업을 보다 정교하게 개선하는 데에도 활용할 수 있습니다.
예를 들어, 광고 수익 측정 도구(ARM)에서 얻은 데이터를 활용해 보상형 동영상 광고, 전면 광고, 배너 광고, 오퍼월 등 특정 종류의 광고 단위에 보다 적극적으로 참여하는 유저들을 그룹으로 분류하고 그에 맞는 맞춤형 광고 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 광고 수익 측정 도구(ARM)를 이용하여 플레이어의 총 가치를 집계하고 광고 LTV를 계산할 수 있습니다. 개발자는 이러한 상세 데이터를 통해 광고에 대한 참여도가 특히 높을 것으로 예상되는 유저를 별도로 분류하고 이들에 대해 각기 다른 광고 전략을 적용할 수 있습니다.
예측 요소
정확한 세분화의 가치는 세분화 전략의 선택 뿐만 아니라 수익 창출을 위한 정보 활용 능력에 따라서도 달라집니다. 세분화의 차원을 한 층 더 높였으나 추가로 이익을 얻을 수 없다면 헛수고에 불과한 것입니다. 이러한 노력이 가치를 발휘하기 위해서는 참여의 예측성 계수(predictability factor)로도 불리는 유저의 인앱 구매 및 광고 참여 가능성과 세분화 전략을 반드시 직접적으로 연계시킬 수 있어야 합니다. 더 높은 잔존율 및 광고 참여율과 더 많은 인앱 구매로 이어지는 패턴을 파악할 수 있다면 더 큰 수익을 실현할 수 있을 것입니다.