개인 정보 보호 중심 접근 방식의 시대에 최적의 광고 성과 달성

Return on Ad Spend (ROAS)의 개념은 iOS 14.5 시대와 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가하는 상황에서 여전히 주요한 도전 과제로 남아 있습니다. 광고주들은 ROAS 계산에 필요한 비용 및 귀착 데이터를 정확하게 측정하고 일치시키는 것이 점점 어려워지고 있습니다.

이 블로그는 개인 정보 중심 세계에서 ROAS를 정량화하는 데 직면하는 광고주들이 직면하는 과제를 탐구하고 이러한 과제를 해결하기 위한 다양한 기법에 대해 논의합니다.

Return On Advertising Spend (ROAS)는 디지털 광고 캠페인의 효과를 평가하는 데 도움이되는 중요한 마케팅 지표입니다. 그러나 다양한 광고 네트워크 간에 데이터가 분산되어 왔기 때문에 비용 및 귀착 데이터를 정렬하기가 어렵습니다.

각 광고 네트워크는 고유한 데이터 체계, 비즈니스 규칙 및 모델을 갖고 있기 때문에 비용 데이터를 표준화하고 귀착 데이터와 일치시키는 것이 어렵습니다. SKAdNetwork (SKAN)와 Apple iOS 14.5 및 ATT 프레임워크와 같은 개인 정보 중심 귀착 모델의 도입으로 데이터 분산 및 복잡성이 더욱 증가되었습니다.

대부분의 광고 네트워크는 비용 및 귀착에 대해 다양한 수준의 데이터 세분화를 제공합니다. 예를 들어, 네트워크 A는 캠페인, 광고세트, 광고 및 국가 수준의 비용 데이터를 제공하지만 SKAN 및 비-SKAN 귀착에 대해 다른 귀착 세분화를 제공합니다. 이러한 보고 구조 및 데이터 세분화의 일관성은 비용 및 귀착 데이터를 정확하게 결합하고 분석하는데 어려움을 야기합니다.

이러한 도전을 해결하기 위해 마케터들은 종종 동일한 데이터를 여러 번 저장하고 분석해야 하므로 복잡성과 데이터 분석 오류 가능성이 증가합니다.

데이터의 정확성

새로운 개인 정보 중심 환경에서 정확한 설치 당 비용 (eCPI) 및 ROAS 측정을 보장하는 것은 어려워집니다. SKAN 및 비-SKAN 귀착 방법 간의 겹치는 설치로 인해 다른 메트릭 및 보고 데이터에 불일치가 발생합니다. 보고의 일관성 부족은 정확한 데이터를 기반으로 한 판단을 어렵게 만들 수 있습니다.

SKAN 데이터의 익명성은 데이터 중복을 제거하거나 특정 귀착 방법에 할당하기 어렵게 만듭니다.

개인 정보 중심 세계에서 ROAS 및 eCPI를 정확하게 측정하기 위한 도전과제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

한 가지 접근 방식은 광고 네트워크의 대시보드에서 비용 및 귀착 데이터를 수동으로 수집하고 스프레드시트에서 일치시키는 것입니다.

장점

• 비용을 절감할 수 있는 옵션입니다.
• 누구에게나 접근 가능합니다.

단점

• 시간이 많이 소요되는 수작업입니다.
• 데이터 일치를 위한 인간의 실수 가능성이 있습니다.

또 다른 방법은 마케터들이 파트너 API와의 연결을 생성하고 비용 및 귀착 데이터를 통합하여 자체 프로그램 솔루션을 개발하는 것입니다.

장점

• 수작업을 피할 수 있습니다.
• 성장하는 마케팅 노력에 확장 가능합니다.
• 데이터 통합 및 분석에 대한 유연성과 제어력을 제공합니다.

단점

• 핵심 마케팅 업무에 집중할 수 없습니다.
• API 인터페이스 개발 및 유지에 대한 비용과 리소스 투자가 큽니다.
• 캠페인 명칭 또는 구조 변경 그리고 데이터 세분화 관리의 복잡성이 있습니다.
• 파트너 통합 일정에 종속됩니다.

또 다른 옵션은 제 3자 비용 집계 도구를 활용하여 비용 및 귀착 데이터를 광고주 자체 비즈니스 인텔리전스 (BI) 시스템으로 자동 수집 및 연관시키는 것입니다.

장점

• 수작업을 줄여줍니다.
• 확장 가능합니다.
• 비용 집계에 특화된 전문 소프트웨어입니다.
• 새로운 파트너와의 유연한 통합이 가능합니다.

단점

• 광고주의 핵심 업무가 아닙니다.
• 데이터 수집 및 관리의 복잡성이 있습니다.
• 비즈니스 인텔리전스 인프라 및 제3자 소프트웨어 비용이 높습니다.

상기 솔루션 중 어느 것도 SKAN 및 비-SKAN 설치 데이터를 독립적으로 중복 제거하여 정확한 eCPI 및 ROAS 메트릭을 제공할 수는 없다는 사실을 유념해야 합니다. 이러한 메트릭의 정확성은 귀착 파트너가 중복 제거를 처리하고 정확한 데이터 보고를 제공할 수 있는 능력에 달려 있습니다.

AppsFlyer의 Xpend는 중복되는 설치를 중복 제거하고 정확한 eCPI 및 ROAS 메트릭을 제공할 수 있는 Single Source of Truth (SSOT) 솔루션을 제공합니다. Xpend의 데이터 집계 기능을 활용하여 마케터는 비용 및 귀착 데이터를 정확하게 측정하고 분석하여 정보화된 결정을 내리고 광고 퍼포먼스를 최적화할 수 있습니다.

개인 정보 보호를 중시하는 세계에서 ROAS 및 eCPI를 측정하는 것은 데이터 분산 및 정확성 문제로 인해 몇 가지 도전 과제를 가지고 있습니다. 그러나 Xpend와 같은 포괄적인 솔루션을 사용함으로써 마케터들은 정확하고 중복되지 않은 비용 및 귀착 데이터를 제공하고 분석할 수 있습니다. 정확한 측정 및 분석을 통해 마케터들은 광고 노력을 최적화하고 전반적인 성과를 향상시킬 수 있습니다.

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