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앱 사용자가 다음으로 어디로 이동하는지 알아보세요: App Hive Analysis로 리타게팅을 추진하세요

2025년 3월 28일

경쟁은 치열해지고 있지만 설치 수는 그렇지 않습니다. 고객 유지는 경쟁에서 살아남는 방법이고, 리타겟팅은 앞서 나가는 데 필요한 원동력입니다.

2024년 모바일 앱과 게임에 대한 글로벌 소비자 지출은 $1,270억으로 급증하여 전년 대비 15.7% 증가를 기록했습니다. 그러나 이러한 성장은 새로운 사용자에 의해 촉진되지 않았습니다.앱 설치가 감소하고 있습니다. 전 세계적으로 총 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 1등급 시장에서는 사용자 인수 비용의 증가 속도가 사용자 증가 속도의 둔화를 앞지르고 있습니다.

도전은 사용자를 확보하는 것만이 아닙니다. 사용자를 참여시키고 다시 돌아오게 하는 것입니다. 사용자가 '이탈한' 것으로 간주될 때 이 도전은 더욱 커집니다. 리타겟팅 이에 대한 해결책은 바로 '앱 생태계에서 사용자가 어떻게 움직이는지'를 분석하는 것이지만, Aarki에서는 한 걸음 더 나아가 보다 스마트하고 효과적인 리타게팅 기회를 발견합니다.

전체적인 App Hive 뷰로 리타게팅에서 승리하기

사용자는 앱과 고립되어 상호 작용하지 않습니다. 앱 간에 유연하게 이동합니다. 피트니스 앱에서 음식 배달 서비스로 전환한 다음 모바일 게임이나 소셜 플랫폼으로 이동합니다.

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

유지율을 극대화하고 혼잡한 광고 생태계에서 두각을 나타내려면 마케터는 사용자가 다음으로 어디로 이동하는지에 대한 데이터 기반 이해가 필요하며, 맞춤형 리타겟팅 전략으로 다시 참여시켜야 합니다. Aarki의 앱 하이브 분석 심층적인 AI 기반 통찰력을 활용해 획기적인 이점을 제공합니다.

보다 스마트한 리타겟팅은 App Hive Analysis부터 시작됩니다.

사용자가 다음으로 어디로 이동하는지 이해하는 것이 더 스마트한 리타게팅의 핵심입니다. App Hive Analysis는 이러한 통찰력을 한 단계 더 발전시켜 실제 앱 동작에 따라 사용자를 그룹화합니다.

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

AI와 방대한 데이터 인프라가 합성 코호트를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지

우리 접근 방식의 핵심은 다음과 같습니다. 대규모 광고 신호 처리 그리고 고급 AI 모델링, App Hive에서 앱 간의 연결을 발견하도록 설계되었습니다. 다음은 우리가 하는 방법입니다.

글로벌 규모 데이터 처리
우리의 인프라 프로세스 매일 2200억 건의 입찰 경매. 광고 기술 생태계에 대한 이러한 탁월한 가시성을 통해 모든 앱 카테고리에서 세부적인 코호트 생성이 가능해집니다.
행동 분석을 위한 딥 신경망
Aarki의 AI 모델은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 딥 신경망(DNN), 세션 빈도, 앱 전환 동작 및 참여 추세의 패턴을 감지합니다. 이러한 다층적 통찰력은 기존 세분화를 넘어서 광고주가 LTV가 높은 사용자가 다음에 참여할 가능성이 가장 높은 곳을 파악하는 데 도움이 됩니다.
향상된 정밀도를 위한 합성 데이터
교정 모델을 개선하기 위해 다음을 활용합니다. 합성 데이터 리타겟팅 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 사용하면 광고주는 예측 우위를 얻습니다. 앱 카테고리의 코호트를 분석하면 앱 간 참여를 위한 보완적인 앱 카테고리를 식별하는 데 도움이 됩니다.

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

Fintech 앱의 합성 코호트를 예로 들어보겠습니다. Fintech 사용자는 다양한 앱 카테고리로 자주 이동하며, 게임 앱은 주요 목적지로 두드러집니다. 이러한 통찰력은 리타겟팅 전략에 매우 귀중하며, 광고주가 사용자 행동에 맞춰 게임 테마의 크리에이티브와 같은 광고를 맞춤화할 수 있도록 합니다.

앱 카테고리 전반에 걸쳐 더욱 심층적인 통찰력 얻기

이는 합성된 코호트가 어떻게 귀중한 앱 간 통찰력을 제공하는지에 대한 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 공개합니다.