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