오늘 날 앱 환경에서 성공을 거둘 수 있는 핵심 열쇠는 새로운 앱 출시 상황 모니터링, KPI 분석, A/B 테스트, 세그먼트, 지표 파악 및 분석 등 데이터 기반의 실시간 의사결정에 달려있다고 할 수 있습니다.
유니티의 실시간 피벗 리포팅은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 트렌드를 실시간으로 파악하여 기회를 빠르게 포착
- 동시에 여러 측면에서 데이터 분석
- 다양한 기간 및 시간대를 손쉽게 비교
- 스택, 꺾은 선형 차트, 바 차트 등 다양한 데이터 지표 시각화
- 아이언소스 익스체인지 성과에 대한 완벽한 투명성을 확보하여 수익에 도움이 되는 DSP 확인
실시간 피벗 리포팅을 통해 기존의 보고 플랫폼에서는 어려웠던 일들이 가능해집니다. 아래에서 몇 가지 시나리오에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
1. 성과 변화 발생 즉시 감지
성과 변화에 빠르게 대응하는 것은 수익 창출과 손실을 판가름 내는 요인이 될 수 있습니다. 그리고 실시간으로 업데이트되는 데이터에 대한 접근성 확보는 이러한 조치를 가능하게 해줍니다.
예를 들어, 새로운 네트워크를 추가하거나 새로운 앱 버전을 출시하는 등 수익화 전략을 변경한 경우, 변경 사항을 신속하게 확인하여 제대로 효과를 발휘하고 있는지, 핵심 데이터에 부정적인 영향을 주지는 않는지 등을 파악하는 데 도움이 됩니다. 새롭게 추가한 네트워크가 성과를 저해하고 있는 경우, 전략에서 즉각적으로 제외시키거나 네트워크에 직접 연락을 취하여 장기적인 손해를 줄일 수도 있습니다.
마찬가지로 인터넷 접속 중단이나 새로운 유저 확보를 위한 신규 캠페인 등 극적인 상황 변화가 일어나는 경우에도 데이터를 철저하게 파악하고 있는 것이 무엇보다 중요합니다. 캠페인 성과 추이가 하락하는 경우, 데이터 지표를 서로 비교해 문제를 파악함으로써 즉시 문제 해결에 나설 수 있습니다. 성과가 개선되는 경우, 다음 프로모션 캠페인을 위한 좋은 벤치마크로 삼고 성과를 한층 더 개선하기 위해 노력할 수 있습니다. 아래 이미지에서 노란색으로 표시된 네트워크의 경우 수익이 급증하는 이례적인 상황이 발생한 것을 보여주고 있습니다.
A/B 테스트의 경우에도 마찬가지입니다. A/B 테스트의 성과를 가능한 빠르게 분석하여 테스트를 반복하고 이 성과를 바탕으로 신속한 조정을 할 수 있습니다. 테스트 결과가 확실한 경우 어떤 부분을 살리고, 어떤 부분을 중단할 것인지 빠르게 결정해 A/B 테스트 프로세스를 촉진하고 테스트 반복 횟수를 늘릴 수 있습니다.
일반적으로 실시간 데이터 확보는 여러분의 앱 환경을 모니터링하고 매일 매 순간의 안정성을 확인하는 데 기여합니다. 이러한 데이터를 손 안에서 한 눈에 확인할 수 있는 것은 데이터 지표, 특히 시간의 흐름에 따른 수익을 비교하는 데에도 큰 도움을 줍니다.
2. 시간별 수익 비교
성과 변화가 언제 일어나는지 파악하는 것 뿐만 아니라 왜 그러한 변화가 일어났는지 이해하는 것도 매우 중요합니다. 시간의 흐름에 따른 수익 성과에 대한 확실한 큰 그림을 파악하는 것은 다양한 성과의 증감 원인을 판단하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, 다양한 비주얼 포맷(목록, 바 차트, 표, 그리드 등)과 서로 다른 시간대를 선택해 ‘매주 화요일 오전 1시에 수익이 하락함’과 같은 정보를 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 파악함으로써 이후 동일한 상황이 발생했을 때 당황하지 않고 대처할 수 있습니다. 한편, 일반적으로 수익이 하락하는 상황에서 급증세가 나타나는 경우 이에 대해 보다 자세히 알아보고 취해야 할 조치들을 서로 비교해 볼 수 있습니다.
그럼 이제 조금 다른 시나리오에 대해 생각해 보겠습니다. 시간별 광고 단위 수익을 비교하는 과정에서 전반적인 추세와 어긋나게 인터스티셜 광고가 급격한 하락을 나타낸다는 점이 확인되었다고 가정해 보겠습니다. 이러한 현상이 발생한 이유를 파악하기 위해 광고 지면에 대한 경매(즉, 광고 요청)와 같은 다른 조치와 수익을 비교하고 그래프를 나란히 배열하여 직접 분석할 수 있습니다.
경매 건수를 모니터링하여 앱으로 유입되는 트래픽 감소와 동시에 수익이 하락하는 것을 확인했다면, 이에 대한 해답을 찾을 수 있습니다. 이 경우 트래픽을 분석하고 감소의 이유를 찾아야 합니다. 예를 들어, 공휴일이어서 게임을 플레이하는 사람이 비교적 적었을 가능성이 있습니다. 수익 하락에 대한 설득력 있는 설명이 불가능한 경우 기술적인 문제일 가능성도 있습니다. 이 경우 네트워크에 직접 문의하는 것이 좋습니다.
이러한 정보를 바탕으로 수익의 이상 변화를 정확하게 짚어내고 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 또한 워터폴의 성과를 더욱 상세하게 살펴볼 수 있습니다.
3. CPM 버킷을 통한 워터폴 최적화
CPM 버킷은 각 CPM 가격대별로 얻을 수 있는 수익과 임프레션을 보여줌으로써 해당 워터폴에서 다양한 네트워크들이 어떻게 경쟁을 펼치고 있는지 보다 상세히 파악할 수 있게 도와줍니다.
일반적으로는 각 광고 매체의 평균 CPM만을 확인할 수 있는 것이 보통입니다. 눈 여겨 보아야 하는 핵심 지표인 CPM은 $1에서 $150 이상까지 다양한 범위에 존재할 수 있습니다. 하지만 2,000회의 노출과 $100 CPM이 40,000회의 노출과 $3 CPM보다 더 많은 수익을 창출해냅니다. 평균만으로는 전체 가격대에 걸친 분포 상황을 파악할 수 없습니다.
반면, CPM 가격을 버킷으로 분류함으로써 노출과 수익이 어디에서 나오는지 정확하게 파악하여 새로운 기회를 추적하고 세밀하게 분석할 수 있습니다.
예를 들어, 대부분의 수익이 $10~40 CPM 버킷에서 나온다고 가정해 보겠습니다. 이 때 해당 버킷 내의 네트워크를 비교해 본 결과 모든 수익이 비딩에 참여하지 않는 하나의 네트워크에서 나온다는 점이 확인되었습니다. $10~40 CPM 버킷에 존재하는 다른 강력한 미참여 비딩 네트워크들이 수익을 전혀 제공하지 못한다면, 그 이유에 대해 자세히 살펴보아야 합니다. 해당 네트워크가 사용할 수 있는 인스턴스가 존재하지 않는다면, 이를 추가하는 것을 고려해 볼 필요가 있습니다. 인스턴스가 존재하는 경우 필레이트가 낮은 것은 아닌지 살펴봅니다. 필레이트가 낮은 경우, 광고 배치 성과를 극대화하기 위한 조치를 취하는 것이 좋습니다.
또한, 가장 높은 금액을 비딩하여 상위 CPM을 끌어내는 네트워크를 서로 직접 비교할 수도 있습니다. 이로써 여러분의 앱에서 최상의 성과를 발휘하는 네트워크가 어디인지 파악하고 적절한 리소스에 시간을 투입할 수 있습니다.
실시간 피벗 리포팅 기능을 통해 실시간 데이터를 확보하는 것은 수익화 성과를 최적화하고 앱에 적합한 데이터 기반의 의사 결정을 할 수 있도록 섬세하게 도와주는 새로운 방법입니다. 물론 궁극적인 결정은 여러분의 몫이지만, 결국 즉각적으로 업데이트되는 데이터가 몇 시간을 기다려야 업데이트되는 데이터보다 낫다는 점은 무엇보다 확실합니다.
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