[기고] 개인정보 샌드박스 대비하는 앱 마케터의 자세

아이지넷 마케팅실 최한식 실장

(지디넷코리아=최한식 아이지넷 마케팅실장)지난 2022년 애플의 앱 추적 투명성(ATT) 정책이 시행되면서 다수의 앱 서비스 기업이 마케팅 성과 하락을 경험했습니다.

ATT 정책 시행 전에는 애플 기기의 고유식별자인 광고 식별자(IDFA)를 통해 사용자의 앱 사용 정보 및 웹사이트 방문 정보, 광고 시청 정보 등의 데이터는 옵트 아웃 방식으로 추적하고 수집할 수 있었습니다.

아이지넷 마케팅실 최한식 실장

옵트아웃은 당사자가 자신의 데이터 수집을 허용하지 않는다고 명시할 때 정보수집이 중단되는 방식입니다.

이렇게 수집된 사용자의 행동 데이터들은 메타 비즈니스(구 페이스북 비즈니스)와 같은 광고 플랫폼의 머신러닝에 활용되어 앱 서비스 기업들은 매우 효율적으로 마케팅 성과를 달성해왔습니다.

ATT 시행 전 IDFA 활용이 자유로웠던 시절의 디지털 광고 캠페인 운영은 다다익선이 미덕이었습니다. 최대한 많은 캠페인과 광고그룹, 크리에이티브 그룹을 운영하여 대상이 효과적으로 반응하는 크리에이티브를 최적화하는 것이 목표였습니다.

광고 플랫폼의 AI가 IDFA 식별을 통해 목표 앱 이벤트를 잘 달성하는 크리에이티브를 학습하고 나면 해당 크리에이티브 위주로 광고 예산을 소진함으로써 마케팅 목표를 달성하기 수월했습니다.

그러나 ATT 정책 시행 이후로는 앱 이벤트 전환 성과를 SKanAd네트워크(SKAN)라는 애플이 제시한 프레임워크를 통해 특정 사용자를 식별할 수 없는 암호화된 형태로 전달받는 것으로 바뀐데다, 데이터 전송까지 최대 72시간의 지연이 발생하여 고객 행동을 추적해 실시간으로 크리에이티브 성과를 측정하는 것이 어려워졌습니다.

사용자 식별 가능성을 최소화하기 위해 제공되는 이벤트 전환 데이터도 6비트에 불과하고 마지막에 전환된 데이터만 발송되는 데다가 운영 가능한 광고 캠페인도 100개로 제한되다 보니 대량의 크리에이티브를 운영하고 성과를 테스트하는 것이 매우 어렵습니다. 이러한 상황은 광고 플랫폼의 머신러닝에 의존해온 앱 서비스 기업들의 위기감을 불러일으키기 충분했습니다.

엎친데 덮친 격으로 구글 역시 지난 22년 안드로이드 사용자의 개인정보 보호를 강화하기 위해 프라이버시 샌드박스 정책을 발표했습니다. 오는 2024년에는 광고식별정보(ADID)의 수집이 제한되어 개인 맞춤형 앱 이벤트 전환 데이터를 활용할 수 없게 될 전망입니다.

ADID 또한 애플의 IDFA처럼 안드로이드 사용자의 앱 사용 정보 등을 특정할 수 있는 고유 식별 정보입니다. 안드로이드 운영체제의 보급률이 iOS에 비해 더 높은 만큼 구글의 프라이버시 샌드박스는 애플의 ATT 정책보다 더 큰 파급력을 보일 가능성이 높습니다.

다만 애플의 SKAN과는 달리 최종 전환 이벤트 데이터뿐 아니라 여정 상의 모든 이벤트 발생 수치를 확인할 수는 있으므로 광고 플랫폼 별 또는 캠페인 별 성과 측정에는 문제가 없을 것으로 예상됩니다. 다만 리마케팅 캠페인 운영은 어려움을 겪을 수 있습니다.

개인정보 샌드박스 시대를 맞이하여 앱 마케터는 어떻게 대응해야 할까요? 써드 파티 데이터의 의존도를 낮추고 퍼스트 파티 데이터를 수집 및 분석하여 고객 세그먼트를 더 촘촘히 나누는 작업을 수행해야 합니다.

서드 파티 데이터란 모바일 마케팅 성과 측정 파트너(MMP)와 같이 데이터 집계를 서비스하는 업체로부터 제공받는 데이터입니다. MMP는 IDFA 및 ADID와 같은 고유 기기 식별자 정보와 광고 플랫폼의 제공 데이터를 매칭하여 광고 플랫폼 별 혹은 캠페인 별 성과를 측정하는데, 개인정보 샌드박스 시대에서는 이 써드 파티 데이터의 정확도가 낮아질 가능성이 높습니다.

반면에 퍼스트 파티 데이터란 사용자와 앱 서비스가 상호작용하면서 축적된 정보들을 의미합니다. 사용자의 신원 및 선호도와 같은 엔티티(entity) 데이터와 터치, 페이지 체류, 장바구니 담기 등 사용자가 플랫폼에서 수행하는 행동 정보인 이벤트(event) 데이터로 나눌 수 있습니다.

마케터는 동일한 특성의 엔티티 데이터와 이벤트 데이터를 조합하여 고객 그룹을 세분화하여 분석할 수 있는데 이를 코호트 분석이라 합니다. 코호트 분석을 통해 어떤 특성을 가진 고객 그룹이 앱 서비스의 어떤 기능에 반응하는지를 더 면밀히 파악할 수 있습니다.

인슈어테크 플랫폼 서비스인 보닥을 예로 들면, 질병 보험에 가입되어 있는 사용자 그룹은 12월에 모바일 청구 서비스 이용율이 증가하였습니다. 이를 통해 질병 보험 가입자는 연말에 한꺼번에 보험금을 청구한다는 가설을 세울 수 있었고 11~12월에 “놓친 보험금, 간단하게 찾는 방법.”이라는 주제로 캠페인을 운영하여 좋은 성과를 거둘 수 있었습니다.

또한 20~30대가 피보험자인 경우 계약자와 피보험자가 상이한 경우가 많다는 것을 확인하여 “사회초년생이라면 물려받은 보험 진단이 필수”란 주제의 캠페인으로 넓은 타겟에게 소구하는 캠페인 대비 전환 성과를 약 12% 이상 개선할 수 있었습니다.

앱 생태계의 개인정보 보호 추세는 결코 완화되지 않을 것입니다. 서드 파티 데이터의 신뢰도는 지속적으로 도전을 받게 될 것이고, 광고 플랫폼의 머신러닝 효율은 지속적으로 떨어질 가능성이 높습니다. 개인정보 샌드박스 시대를 대비하는 앱 마케터의 자세는 ‘백투베이직(back to the basic), 즉 마케터 본연의 자세로 돌아가는 것이어야 합니다.

마케터는 고객의 문제를 발견하고 우리의 제품(혹은 서비스)로 그것을 해결하도록 돕는 사람입니다. 고객 데이터 분석을 통해 고객의 문제를 더 깊이 이해하고 진정으로 그들의 문제를 해결하고자 하는 자세만이 개인정보 샌드박스 시대를 극복하는 원동력이 될 것입니다.

최한식 아이지넷 마케팅실장()