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앱 사용자의 다음 이동 경로를 파악하세요: App Hive Analysis를 통한 리타게팅 추진

2025년 3월 28일

경쟁은 치열해지지만 설치 수는 늘어나지 않습니다. 고객 유지는 경쟁에서 살아남는 방법이고, 리타겟팅은 앞서 나가는 데 필요한 원동력입니다.

2024년 전 세계 모바일 앱 및 게임 소비자 지출은 1조 4,270억 달러로 급증하여 전년 대비 15조 7,100억 달러(TP3T) 증가했습니다. 하지만 이러한 성장은 신규 사용자 증가에 따른 것이 아닙니다.앱 설치 수가 감소하고 있습니다. 전 세계적으로 앱 설치 수는 전년 동기 대비 2.3% 감소하여 시장 포화 상태를 나타냈습니다.¹ 게임 설치 수는 2021년 이후 6% 감소하여 더욱 감소했습니다.² 미국과 같은 선진 1계층 시장에서는 사용자 확보 비용의 증가 속도가 사용자 증가 속도의 둔화를 앞지르고 있습니다.

문제는 단순히 사용자를 확보하는 것이 아니라, 사용자의 참여를 유지하고 다시 참여하도록 유도하는 것입니다. 특히 사용자가 '이탈'한 것으로 간주될 경우 이러한 어려움은 더욱 커집니다. 리타겟팅 이에 대한 해결책은 바로 이것인데, Aarki에서는 한 걸음 더 나아가 사용자가 앱 생태계에서 어떻게 움직이는지 분석하여 더욱 스마트하고 효과적인 리타겟팅 기회를 발견합니다.

전체적인 App Hive 뷰를 통한 리타게팅 성공

사용자는 앱과 단절되어 상호작용하지 않습니다. 피트니스 앱에서 음식 배달 서비스로, 그리고 모바일 게임이나 소셜 플랫폼으로 이동하는 등 앱 간을 자유롭게 오갑니다.

평균적으로 스마트폰 사용자는 1년에 40~100개의 앱을 탐색하지만, 일상생활에 사용되는 앱은 10~15개에 불과합니다. 우리는 이것을 앱 하이브(App Hive)라고 부릅니다. 앱은 모두 사용자 행동을 형성하는 데 역할을 하는 역동적이고 상호 의존적인 공간입니다.

고객 유지율을 극대화하고 경쟁이 치열한 광고 생태계에서 두각을 나타내려면 마케터는 사용자의 다음 이동 경로를 데이터 기반으로 파악하고, 맞춤형 리타겟팅 전략을 통해 다시 참여를 유도해야 합니다. 바로 이러한 이유 때문입니다. Aarki의 앱 하이브 분석 심층적인 AI 기반 통찰력을 활용하여 획기적인 이점을 제공합니다.

더욱 스마트한 리타겟팅은 App Hive Analysis부터 시작됩니다.

사용자가 다음으로 어디로 이동하는지 파악하는 것이 더욱 스마트한 리타게팅의 핵심입니다. App Hive Analysis는 이러한 인사이트를 한 단계 더 발전시켜 실제 앱 행동을 기반으로 사용자를 그룹화합니다.

앱 간 이동 패턴을 매핑하여 데이터 기반을 생성합니다. '합성 코호트' 광고주가 참여, 전환 및 유지 가능성이 가장 높은 사용자에게 도달하는 데 도움이 됩니다.

AI와 대규모 데이터 인프라가 합성 코호트를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지

우리 접근 방식의 핵심은 다음과 같습니다. 대규모 광고 신호 처리 그리고 고급 AI 모델링App Hive 내 앱 간의 연결을 파악하기 위해 설계되었습니다. 방법은 다음과 같습니다.

글로벌 규모 데이터 처리
당사의 인프라 프로세스 일일 입찰 경매 2,200억 건광고 기술 생태계에 대한 이처럼 탁월한 가시성을 통해 모든 앱 카테고리에 걸쳐 세부적인 코호트 생성이 가능해졌습니다.
행동 분석을 위한 딥 신경망
Aarki의 AI 모델은 다음과 같이 구동됩니다. 딥 뉴럴 네트워크(DNN)세션 빈도, 앱 전환 행동, 참여 추세의 패턴을 감지합니다. 이러한 다층적인 인사이트는 기존 세분화를 넘어 광고주가 LTV가 높은 사용자가 다음 참여 가능성이 가장 높은 영역을 파악하는 데 도움을 줍니다.
향상된 정밀도를 위한 합성 데이터
교정 모델을 개선하기 위해 다음을 활용합니다. 합성 데이터 리타게팅 캠페인의 콜드 스타트 비효율성을 줄이기 위해 긍정적 및 부정적 샘플을 미리 생성합니다. 이를 통해 예측 정확도가 향상되고 캠페인 예산 낭비가 최소화되며 ROI가 가속화됩니다.

통찰력에서 실행 가능한 타겟팅까지

합성 코호트를 통해 광고주는 예측 우위를 확보할 수 있습니다. 앱 카테고리의 코호트를 분석하면 교차 앱 참여를 위한 상호 보완적인 앱 카테고리를 파악하는 데 도움이 됩니다.

이를 더욱 발전시키기 위해 우리는 앱 스티키니스 지수 시간이 지남에 따라 다양한 앱 카테고리가 사용자를 유지하는 방식을 살펴보고, 장기적인 참여 추세에 대한 또 다른 통찰력을 제공합니다.

핀테크 앱 종합 코호트를 예로 들어 보겠습니다. 핀테크 사용자는 다양한 앱 카테고리를 자주 이용하며, 특히 게임 앱이 주요 타겟으로 두드러집니다. 이러한 통찰력은 리타겟팅 전략에 매우 중요하며, 광고주는 사용자 행동에 맞춰 게임 테마 광고와 같은 맞춤 광고를 제작할 수 있습니다.

앱 카테고리 전반에 걸쳐 더 심층적인 통찰력을 얻으세요

이는 합성 코호트가 어떻게 귀중한 앱 간 인사이트를 제공하는지 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. Aarki Retention Radar 2025, 우리는 수행했습니다 다양한 앱 카테고리에 걸친 포괄적인 앱 하이브 분석게임과 비게임 모두에서 광고주가 타겟팅 전략을 개선하는 데 도움이 되는 주요 참여 패턴을 밝혀냈습니다.