.svg)
단순 설치 중심의 게임 UA는 이제 그만. 데이터로 고가치 유저를 찾아 ROAS를 높이는 진짜 최적화 전략을 알려드립니다.
.webp)
📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
🎮 게임 업계에 특화된 전략, 다양한 산업에 적용 가능한 인사이트!
이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
지금 바로 다운로드하여, 고객을 사로잡는 리텐션 분석 전략을 시작하세요!
게임 UA 마케팅을 하면 할수록 더 어려워지고 있습니다. CPI는 계속 올라가고, ROAS는 점점 낮아지는 악순환이 반복되죠. 더 많은 예산을 투입해도 결국 고비용 구조에 빠져버리는 것이 현재 게임 업계의 공통 과제입니다.
왜 이런 일이 벌어질까요? 대부분의 게임 UA 마케팅이 단순히 "설치 수 늘리기"에만 집중하기 때문입니다. 하지만 진짜 중요한 것은 "어떤 유저를 데려오느냐"입니다.
예를 들어 RPG 모바일게임을 막 런칭했다고 가정해봅시다. 마케터는 신규 게임 홍보를 위해서 모바일 UA 광고를 진행하죠. A채널에서 1,000명을 CPI 3,000원에 확보했고, B채널에서 500명을 CPI 5,000원에 확보했습니다. 일반적인 게임 UA 마케팅 관점에서는 "A채널이 더 효율적"이라고 판단하겠죠.
하지만 실제 데이터는 어떨까요?
결국 A채널은 적자를 만들어내고, B채널은 3배의 수익을 가져다주고 있었습니다. 이것이 바로 "어떤 유저를 데려오느냐"가 모바일 게임 광고 성과에서 중요한 이유입니다.
100명의 유저를 확보해도 90명이 첫날 이탈한다면, 해당 UA 캠페인은 실패한 것이나 마찬가지죠. 이제 데이터 기반 UA로 우리 게임에 핏한 유저를 데려오는게 무엇보다 중요해졌습니다.
하지만 현실에서는 두 가지 큰 벽에 부딪힙니다.
첫 번째는 MMP(Mobile Measurement Partner)의 한계입니다. Appsflyer나 Adjust 같은 툴로 "이 채널에서 온 유저의 LTV가 높다"는 건 알 수 있지만, "왜 높은지"는 모릅니다. 단순히 매출 수치만 추적할 뿐, 그 유저가 어떤 캐릭터를 좋아하는지, 어떤 이벤트에 몰입하는지, 어떤 게임 요소에서 과금하는지는 보이지 않죠.
두 번째는 기존 게임 분석 툴의 한계입니다. Firebase나 일반적인 Product Analytics 툴로는 게임 내 행동은 자세히 볼 수 있지만, 마케팅 채널과의 연결이 약합니다. "화염 마법사를 쓰는 유저가 과금을 많이 한다"는 걸 알아도, "그럼 화염 마법사 소재로 광고를 집행하면 효과가 좋을까?"라는 핵심 인사이트를 얻어볼 수는 없습니다.
결국 게임 마케터들은 "어떤 소재를 만들어야 진짜 돈 쓰는 유저를 데려올 수 있을까?" 라는 가장 중요한 질문에 답을 얻지 못하고 있습니다.
씽킹데이터는 바로 이 지점에서 게임체인저 역할을 합니다.
씽킹데이터의 TE 대시보드는 마케팅 채널·어트리뷰션 데이터와 게임 내 상세 행동 데이터를 유기적으로 연결해, 마케터들이 진짜로 알고 싶어하는 인사이트를 제공합니다.
예를 들어 다음 달에 길드 이벤트와 신규 던전 이벤트가 동시에 런칭된다고 가정해봅시다. 한정된 예산 속에서 어떤 캠페인에 더 많은 비중을 두느냐에 따라 광고 성과는 크게 달라질 수 있습니다. 이때 마케터들이 가장 궁금해하는 것은 “과금 유저들이 실제로 어떤 이벤트에 많이 참여하는가”입니다.
기존 어트리뷰션 툴이나 PA툴을 활용하면 두 이벤트 중 어떤 쪽이 더 많은 유저를 유입했는지, 혹은 과금 유저 비중이 높은지를 확인할 수 있습니다. 이런 분석을 바탕으로 보면, 길드 이벤트는 신규 던전 이벤트에 비해 상대적으로 과금 유저가 적기 때문에 예산을 축소하거나 캠페인을 종료하는 판단을 내릴 수 있습니다.
하지만 만약 30일 LTV 상위 20% 유저의 길드 이벤트 참여율이 60%에 이른다면 어떨까요?
씽킹데이터 대시보드에서는 게임 데이터를 연동한 유저 코호트 설정을 통해 이를 확인할 수 있습니다. 이렇게 살펴보면, 길드 이벤트와 신규 던전 이벤트 간의 헤비 과금 유저 수 차이가 생각보다 크지 않다는 점을 발견할 수 있습니다. 따라서 단순히 과금 규모만을 근거로 길드 이벤트 캠페인을 중단한다면, 장기적인 퍼포먼스에는 오히려 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
씽킹데이터 TE 대시보드에서는 바로 이런 점을 짚어낼 수 있습니다. 가장 ‘비싼’ 유저들이 어떤 이벤트를 선호하는지를 명확히 분석해, 단기적인 매출뿐 아니라 장기적인 성과까지 고려한 의사결정을 지원하는 것이죠.
더 나아가 광고를 통해 유입된 유저들이 실제로 어떤 게임 플레이 패턴을 보이는지, 그리고 일정 기간동안 얼마나 과금하는지까지 원하는 대로 파악할 수 있습니다. 덕분에 캠페인 성과를 단순히 설치 수에 그치지 않고, 유저의 장기 가치를 기준으로 소재 효과를 평가할 수 있습니다.
그렇다면 게임 UA를 효과적으로 최적화하기 위해서는 어떤 전략이 필요할까요? 빅데이터 기반으로 UA 마케팅을 고도화하는 네 가지 단계가 있습니다.
첫 번째 단계는 게임내 고가치 유저 프로파일링입니다. 기존 유저들의 게임 내 행동 패턴을 분석해서, LTV 상위 20% 유저들의 공통 특성을 찾아내는 거죠. 예를 들어 "튜토리얼 완료 후 3일 내 길드 가입 + 첫 과금까지 7일 이내 + 특정 캐릭터 선호도"같은 행동 조합을 도출합니다.
두 번째 단계는 프로파일링 결과 집단을 코호트화 하여 각 채널 특성과 연결하는 것입니다. 조금 더 자세히 유저를 파고드는 거죠. 우리 게임내에 고과금 유저들은 어떤 채널을 통해 유입되는지, 무슨 캐릭터를 좋아하는지, 또 어떤 이벤트(예: PvP 참여, 한정 캐릭터 획득, 길드 활동)를 자주 수행하는지를 분석합니다. 이 데이터를 기반으로 채널별 광고 전력과 광고 소재를 최적화하면, 단순한 결과 분석을 넘어 고가치 유저를 타겟팅하는 채널-행동-성과 퍼널의의 구조적 마케팅 전략을 설계할 수 있습니다.
세 번째 단계는 실시간 성과 추적과 빠른 피벗입니다. 씽킹데이터 TE와 MMP를 연동하여 CPI(Cost Per Install)만 보는 게 아니라, 게임 내 Day 1/3/7 리텐션과 초기 과금률까지 실시간으로 모니터링하면서 48시간 내에 소재 성과를 판단하고 예산을 재배분하세요. 더 기민하게 움직일수록 더 높은 퍼포먼스를 도출할 수 있습니다.
마지막은 리타겟팅 최적화입니다. 데이터로 뽑아낸 정확한 고가치 유저의 속성을 각 광고 플랫폼에 시드 오디언스로 활용해 비슷한 패턴을 가지고 있는 잠재 유저들에게 리타겟팅 광고를 집행해 더 정확화고 효율적인 광고 성과를 낼 수 있습니다.
데이터 기반 UA 최적화 전략을 실제로 적용했을 때 어떤 효과가 나타날까요? 실제로 씽킹데이터를 도입한 게임 회사들의 성과는 상당히 인상적인데요. 마케팅 비용 효율성이 크게 개선되는 것은 물론이고, 더 중요한 건 장기적인 유저 가치 측면에서 확실한 차이가 나타난다는 점입니다.
단순한 설치 수 증가를 넘어서, 진짜 게임을 오래 플레이하고 꾸준히 과금하는 유저들의 비율이 눈에 띄게 늘어나죠. 기존에는 "일단 많이 깔고 보자" 식의 접근이었다면, 이제는 "정확한 타겟에게 정확한 메시지"를 전달할 수 있게 된 겁니다.
특히 글로벌 진출을 준비하는 게임사들에게는 더욱 중요한데, 각 지역별로 다른 유저 특성과 선호 콘텐츠를 데이터로 파악해서 현지화된 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
구체적인 성공 사례가 궁금하시다면, 해당 아티클에서 확인하실 수 있습니다.
게임 UA 최적화는 단순한 광고 운영이 아닌, 데이터 기반의 전략적 접근이 필요한 영역입니다.
성공적인 게임 UA는 결국 "올바른 데이터를 올바르게 해석하고, 빠르게 실행하는 것"에서 시작됩니다.
%20%E1%84%8A%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%8F%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5_%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%B7%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2.webp)