앱 성장 전문가가 답변할 수 있어야 하는 10가지 질문

디지털 환경은 역동적이며, 사용자 선호도는 끊임없이 변화하고, 경쟁은 치열합니다. 이러한 어려운 환경을 성공적으로 헤쳐나가기 위해 앱 전문가는 생태계와 주요 성공 동인에 대한 깊은 이해를 유지해야 합니다. 오늘날의 성공은 단순히 다운로드 수를 늘리는 것을 넘어, 참여도를 높이고, 유지율을 유지하며, 수익을 극대화하는 것을 의미합니다.

이 블로그 게시물에서는 모든 성실한 앱 성장 전문가가 가장 중요하게 생각해야 할 10가지 핵심 질문에 대해 명확하고 쉽게 얻을 수 있는 답변과 함께 심층적으로 다룰 것입니다.

1. 어떤 트렌드를 모니터링하고 계십니까?

최신 트렌드를 파악하는 것은 앱 성장 전문가가 자신의 역할에서 효과적으로 활동하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 변화하는 수익 모델, 새로운 네트워크, 새롭게 부상하는 파트너, 선호하는 광고 형식, 혁신적인 타겟팅 옵션, 참여 및 유지율을 위한 모범 사례, 최첨단 도구 및 기술, 또는 진화하는 캠페인 및 수익 동인과 같은 광범위한 요소가 포함될 수 있습니다. 본질적으로 이러한 트렌드를 추적하는 것은 정보에 입각한 결정을 내리고 성과를 높이는 데 핵심입니다.

트렌드가 구체적일수록, 그리고 더 잘 정의할수록 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 이는 고급 분석을 사용하여 데이터 트렌드를 활용함으로써 시간이 지남에 따라 복합적으로 증가하는 이점을 빠르게 확인할 수 있음을 의미합니다.

지표 관련 트렌드의 경우, 미묘하거나 느리게 움직이는 패턴을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 점진적으로 나타나는 이러한 트렌드는 일상적인 운영에서 중요하지 않게 보일 수 있으므로 쉽게 간과되거나 무시될 수 있습니다. 그러나 이러한 작은 트렌드조차도 시간이 지남에 따라 상당히 중요해질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 최고 수준의 데이터 모니터링 솔루션이 필요합니다. 이 솔루션은 모든 주요 지표에 대한 자동 트렌드 감지 기능을 제공하여 중요한 트렌드를 놓치지 않도록 알림을 보냅니다.

아래 그림의 예시에서는 중국어 ARPDAU(일일 활성 사용자당 평균 수익)의 점진적인 감소가 나타나 있습니다. 알림이 없었다면 이러한 감소는 몇 주 동안 쉽게 간과될 수 있었습니다. 이 경우, 중국어 사용자를 위한 보상형 비디오 게재가 실수로 제거되었기 때문입니다.

2. 노동 생산성을 어떻게 측정하십니까?

노동 생산성은 인력의 효율성과 효과성을 측정하는 중요한 지표입니다. 노동 생산성을 추적하고 관리하면 앱 성장 팀이 어떤 프로젝트가 지출 기대치 및 생산성 목표와 일치하고 어떤 프로젝트가 그렇지 않은지 파악하는 데 도움이 됩니다.

어떤 작업이 과도한 시간과 노력을 소모하는지에 대한 더 많은 지식을 통해 성장 전문가는 비용 통제를 개선하기 위해 빠르고 영향력 있는 조정을 할 수 있습니다. 개선이 필요한 부분을 알면 프로세스 개선을 구현하고, 교육을 제공하거나, 생산성을 높이기 위한 도구 및 방법론을 채택할 수 있습니다.

반대로, 특정 워크플로우나 팀이 생산성 목표를 초과 달성할 경우, 의사 결정자는 더 큰 인식과 통찰력을 가지고 자원을 투자할 수 있습니다. 이 정보는 채용, 아웃소싱 또는 팀원 간의 작업 재분배와 관련된 결정을 안내하여 자원을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 새로운 프로젝트에 대한 더 정확한 일정, 목표 및 예산을 설정하는 데 도움이 되어 팀이 과도하게 약속하는 것을 방지하고 지연 가능성을 줄일 수 있습니다.

노동 생산성은 일반적으로 다음 공식으로 계산됩니다.

노동 생산성 = 총 생산량 / 총 근무 시간

물론, 생산량을 측정하는 것은 다소 까다로울 수 있습니다. 이는 더 부드럽고 주관적인 지표입니다. 닫힌 티켓 수, 완료된 작업 수, 시작된 캠페인 수, 확보된 사용자 수, 생성된 재고, 전달된 노출 수, 생성된 수익 또는 기타 정량화 가능한 성과 측면에서 측정할 수 있습니다. 생산량을 측정하는 데 사용하는 요소의 매트릭스(이 매트릭스는 팀마다 달라야 함)가 무엇이든, 핵심은 지표를 잘 정의하고 일관되게 추적하는 것입니다.

시간 추적 도구와 프로젝트 관리 소프트웨어는 다양한 작업 및 프로젝트에 소요된 시간을 기록하여 노동 생산성을 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 어떤 경우에는 노동 생산성을 측정하는 데 도움이 되는 바로 그 도구가 생산성을 개선하는 데 가장 중요한 역할을 하기도 합니다.

예를 들어, oolo AI는 팀이 문제를 더 빠르게 감지하고 더 정밀하게 개입하도록 도와 노동 생산성을 향상시킵니다. 이는 최대의 영향력을 발휘하도록 보장할 뿐만 아니라, 하루에 더 많은 작업을 처리할 시간을 확보해 줍니다.

3. 어떤 앱/게임 크리에이티브가 인기를 얻고 있습니까?

청중의 반응을 유지하고 오래된 광고에 대한 둔감화를 피하려면, 특히 빠르게 변화하는 소비자 선호도와 시장 트렌드에 맞춰 신선함을 유지하고 주의 포착, 클릭 유도, 전환 생성을 위한 새로운 수단을 실험해야 합니다. 정기적인 크리에이티브 업데이트를 통해 모바일 앱 광고주는 다양한 접근 방식을 A/B 테스트하여 가장 효과적인 것을 파악하고 그에 따라 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

크리에이티브에 따라 앱 성과가 어떻게 영향을 받는지 이해하는 것은 개선을 위한 엄청난 기회입니다. 이는 지출을 어디에 할당해야 하는지 아는 것뿐만 아니라 새로운 크리에이티브 전략을 형성하는 데에도 중요합니다. 그러나 너무 많은 요소가 움직이는 상황에서 특정 크리에이티브가 특정 채널이나 캠페인에서 언제 인기를 얻는지 감지하기 어려울 수 있습니다.

안정적인 Day0 ROAS를 통해 광고주는 예산을 확인하여 새로 발견된 이 성과를 제한하는 것이 없는지 확인할 수 있습니다. 이러한 크리에이티브 수준 모니터링은 사용자가 크리에이티브 요소를 분석하는 데 시간을 할애하고, 크리에이티브 팀이 차별화 요소를 확인하고 활용하기 위한 테스트를 설계하는 데 도움을 줍니다.

앱 크리에이티브 최적화의 중요성 알아보기

4. 현재 MTTR 표준 및 목표는 무엇입니까?

MTTR은 평균 복구/해결 시간을 의미하며, 문제가 감지된 후 해결하는 데 걸리는 평균 시간을 측정합니다. 앱 성장의 맥락에서 MTTR은 조직이 마케팅 및 수익화 스택에서 문제를 얼마나 효율적으로 식별하고 해결할 수 있는지를 나타내는 핵심 성과 지표(KPI)입니다.

이러한 문제에서 복구하는 데 시간이 오래 걸릴수록 잠재적인 UA 및 수익 손실이 커집니다. MTTR을 모니터링하고 개선하면 보다 효율적인 사고 대응 프로세스로 이어져 수동 작업과 관련 비용을 줄일 수 있습니다. 마진이 적은 앱 경제에서는 이는 중요하고 지속 가능한 경쟁 우위로 이어집니다.

시간 경과에 따른 MTTR 추적은 또한 앱 개발자가 트렌드, 패턴 및 반복되는 문제를 식별할 수 있도록 합니다. 이 데이터는 앱 인프라, 아키텍처 및 성장 관행을 개선하고, 유사한 사고를 신속하게 수정하거나 심지어 예방하는 데 도움이 되는 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

MTTR을 효과적으로 관리하려면 앱 개발자는 모니터링, 알림 및 후속 절차를 포함한 강력한 사고 관리 관행을 구현해야 합니다. 이러한 관행은 팀이 문제를 신속하게 식별하고, 근본 원인을 진단하며, 즉시 수정 사항을 구현하는 데 도움이 됩니다.

다양한 사고로부터 복구하는 데 걸리는 시간을 분석함으로써 앱 팀은 가장 흔하고 비용이 많이 드는 문제에 노력을 더 잘 집중할 수 있습니다.

MTTR은 다음 공식으로 계산할 수 있습니다.

MTTR = 총 감지 시간 + 총 진단 시간 + 총 시정 시간
사고 수

MTTR 측정은 연간(또는 분기별) 목표를 설정하고 측정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 효율성 증감의 사업적 파급 효과를 측정하는 데도 유용합니다. MTTR 표준이 마련되면 TTR을 사례별로 살펴보고 표준을 초과하거나 미달하는 각 분을 실제 측정 가능한 영향과 연결할 수 있습니다.

대부분의 성장 팀에게 있어 쉽게 달성할 수 있는 MTTR 개선은 문제 감지 자동화, 조사 간소화, 그리고 가장 해결 가능하고 영향력 있는 문제에 팀의 노력을 집중함으로써 얻을 수 있습니다. 예를 들어, oolo AI를 사용하여 TapNation은 30일 만에 MTTR을 54% 줄일 수 있었습니다.

5. 롱테일 전략은 무엇입니까?

일반적으로 앱 개발 회사가 성공할수록 포트폴리오에서 관리해야 할 타이틀이 더 많아집니다. 그러나 하루에 주어진 시간과 급여를 받는 인재가 한정되어 있기 때문에 모든 앱의 모든 데이터 포인트를 일일이 주시하는 것은 현실적으로 불가능합니다.

그렇기 때문에 롱테일의 규모가 얼마나 되는지, 그리고 이를 어떻게 처리할 계획인지 정확히 아는 것이 중요합니다. 물론 문제 해결 및 최적화 작업은 한계 수익 체감을 가져옵니다. 특정 타이틀의 문제를 해결하고 개선할 때, 일반적으로 첫 시간의 작업에서 두 번째 시간보다 더 큰 성과를 보게 되며, 두 번째 시간에서는 세 번째 시간보다 더 큰 성과를 보게 됩니다. 따라서 가능하다면 롱테일에 매일 또는 매주 몇 분씩만 관심을 기울이는 것도 가치 있는 일일 수 있습니다.

문제는 효과적으로 사용된 시간에 대한 최소 임계값이 있다는 것입니다. 롱테일에 하루 10분을 할애하고 롱테일에 32개의 타이틀이 포함되어 있다면, 각 타이틀에 작업할 수 있는 시간은 19초 미만이 됩니다. 실제로는 각 타이틀에 대해 실제로 어떤 작업을 시작하기 전에 최소 몇 분은 작업에 몰입해야 합니다. 이것이 바로 롱테일의 규모가 얼마나 되는지, 그리고 이를 처리하기 위해 현실적으로 어떤 옵션이 있는지 정확히 아는 것이 중요한 이유입니다.

• 첫째, 롱테일이 무엇을 의미하는지 정확히 정의해야 합니다. 수익의 7% 미만을 기여하고 사용자 기반의 7% 미만을 차지하는 포트폴리오 속성의 수를 표준 작업 정의로 사용할 수 있습니다.
• 둘째, 롱테일의 비효율성으로 인해 얼마나 많은 수익/성장을 포기하는지 추정해야 합니다.
• 마지막으로, 롱테일에 얼마나 많은 시간을 할애할 의향이 있는지 결정해야 합니다.

이 정보를 바탕으로 롱테일을 관리하는 전략이 현실적인지 아닌지 알 수 있습니다. 대부분의 성공적인 앱 회사에게는 현실적이지 않습니다. 그리고 롱테일을 효과적으로 포기하는 결정이 일반적으로 내려집니다. 이러한 경우, 성장 팀은 단순히 더 큰 타이틀(지속적으로 가장 큰 가치를 제공하는 포트폴리오의 하위 집합)에 대한 다운로드 및 수익 극대화에 집중합니다.

파레토 법칙에서 영감을 받은 관리 방식이 장점이 있지만, 시간이 지남에 따라 상당한 손실이 누적될 수 있습니다. 단기적으로는 허용 가능한 사업 비용으로 볼 수 있지만, 장기적으로는 정당화하기가 더 어려워집니다. 이것이 점점 더 많은 기업이 이러한 추세를 거스르고 롱테일 자동 조종이라는 아이디어를 피하며, 어떤 개입 없이 스스로 운영되고 성과를 내도록 내버려 두는 이유입니다.

점점 더 많은 기업이 자동화된 모니터링 및 경고 시스템을 사용하여 최소 임계값을 낮추고유효 시간 전체 포트폴리오에 걸쳐 모니터링 및 최적화 표준을 높이고 있습니다. 이 모델에서는 사전 수동 건강 검진이 없습니다. 모든 것이 자동화됩니다.

데이터 계층 구조의 특정 지점에서 특정 문제 또는 기회에 대한 경고가 발행될 때만 성장 관리자가 개입합니다. 이는 해결되지 않은 문제, 보이지 않는 수익 누수 또는 충족되지 않은 기회가 서서히 비즈니스를 잠식하는 것을 방지합니다.

6. 얼마나 많은 오래된 저지출 캠페인을 계속 실행하고 있습니까?

광고주가 의도적으로든 아니면 (정상적인 모니터링 임계값/트리거 아래에서 실행되면서) 간과하여든 저지출 캠페인을 계속 실행하는 것은 매우 흔한 일입니다. 이러한 “캠페인 림보”는 어느 정도의 위험을 초래합니다.

때때로 특정 캠페인이 네트워크 알고리즘에 의해 포착되어 갑자기 볼륨이 증가하기 시작할 수 있습니다. 적절한 조치(예: 적절한 일일 상한선)가 마련되어 있지 않으면, 이러한 급증은 하루 이상 놓칠 경우 빠르게 비용이 많이 들 수 있습니다.

따라서 성장 관리자는 남아있는 저지출 캠페인이 몇 개인지 아는 것뿐만 아니라, 캠페인을 계속 유지하는 목적이 무엇인지, 그리고 그 목적이 의도치 않게 상당한 자원을 소모할 수 있는 위험과 어떻게 비교될 수 있는지 알아야 합니다. 비용-편익 분석에서 상황이 어디에 있는지에 따라 성장 관리자는 일부 오래된 캠페인을 공식적으로 종료하는 것을 고려해야 합니다.

어떤 경우든, 모든 캠페인은 주시 목록에 있어야 하며, 이를 면밀히 주시할 수 있도록 해야 합니다.

7. 어떤 활성 A/B 테스트를 종료할 수 있습니까?

이것은 일종의 함정 질문입니다. 왜냐하면 유일하게 허용되는 답변은 “없습니다”이기 때문입니다. 그렇긴 하지만, 유능한 성장 관리자라면 결론에 가까워지는 테스트 목록을 계속해서 가지고 있어야 합니다. 그러나 결론에 가까워지는 것과 결론이 내려진 것 사이의 경계는 수동으로 그려지며 일반적으로 많은 모호성에 노출됩니다. 그리고 그것이 문제입니다.

A/B 테스트는 반복적인 개선을 위한 직접적인 경로를 제공하지만, 지루하고 일반적으로 완벽하지 않은 정확성과 적시성으로 관리됩니다. 이는 실행 가능한 인사이트를 시들게 하고 (때로는) 사라지게 할 수 있으며, 더 나쁘게는 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 어느 쪽이든, 당신은 낭비된 성장을 보게 될 것입니다.

ASO를 위한 A/B 테스트가 무엇인지 알아보세요

성장을 건강하게, 그리고 계속 성장시키기 위해서는 테스트가 성숙 단계에 도달하고 교훈을 구현할 수 있게 되는 즉시 이를 알고 행동하는 것이 중요합니다. 물론, 항상 모든 것을 완벽하게 파악하는 것은 쉬운 일이 아니며, 두 테스트 그룹을 모두 살펴보더라도 지속적인 차이를 육안과 간단한 분석만으로는 파악하기 어려울 수 있습니다.

이러한 이유로 성장 팀은 도구를 갖추어 우위를 점하려고 할 수 있습니다. 이 팀들은 심층 데이터 모니터링 기술을 활용하여 모든 활성 테스트를 자동으로 모니터링하고, 분포를 정규화하며, 순차 확률 알고리즘을 사용하여 가능한 가장 빠른 시점에 최종 승자를 선언합니다.

예를 들어, oolo AI의 A/B 테스트 모니터링은 승리한 테스트 그룹, 해당 결정에 대한 신뢰도 점수, 그리고 테스트 결론에 따라 변경 사항을 구현함으로써 발생하는 월별 수익 영향을 표시합니다. 또한 특정 지역별 필터링 기능을 추가하여 거시적 및 미시적 영향을 모두 이해할 수 있습니다.

8. 이번 달에 계획된 지출은 얼마입니까?

ARPDAU 최적화가 중요하긴 하지만, 근본적으로 지출 대비 다운로드 최적화가 우선되어야 합니다.

앱 성장 전문가는 작업에 사용할 수 있는 지출이 얼마인지, 그리고 그 지출로 어떤 종류의 결과물을 생산해야 하는지 알아야 합니다. 이는 자원 계획 및 관리뿐만 아니라 목표 설정 및 추적에도 필수적입니다.

계획 관점에서 예산을 옹호할 때, 구체적이고 신뢰할 수 있는 성장 예측을 제시하는 능력은 매우 중요합니다. 장기 계획에 있어서 정확한 지출과 다운로드 기대치는 미래 성장을 예측하고, 투자를 안내하며, 앱 개발 및 마케팅에 대한 의사 결정을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보다 일상적인 관점에서, 지출 및 다운로드 계획을 확실히 파악하는 것은 팀에게 전체 설치당 비용 측면에서 목표를 제공합니다. 이는 다양한 채널, 형식, 요일, 월별 시간 등의 성과 기대치에 따라 세분화되고 조정될 수 있는 전체 수치입니다.

이러한 월별 목표를 더 세분화된 벤치마크와 이정표로 전환하는 것은 속도 조절 측면에서 정말 큰 차이를 만듭니다. 이는 뒤처지는 것을 방지하고 지속적으로 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 다양한 네트워크, 타이밍 및 크리에이티브 역학에 대한 더 깊은 이해를 제공할 것입니다. 궁극적으로 이 이해를 활용하여 더 높은 목표를 설정할 수 있게 될 것입니다.

할당된 지출에서 예상되는 다운로드 수를 아는 것은 특정 마케팅 노력과 캠페인의 성공을 평가하는 데도 도움이 됩니다. 결과적인 다운로드 수가 기대에 미치지 못하면 캠페인을 중단하거나, 전략을 재고하거나, 마케팅 믹스를 조정해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

마지막으로, 앱 경제의 역동성을 고려할 때, 지출율과 예상 다운로드 수를 정확히 인지하고 있으면 외부 요인이 성과에 영향을 미칠 때마다 즉시 알 수 있습니다. 이는 시장, 경쟁 또는 사용자 행동의 변화에 적응할 때 선제적인 대응을 가능하게 할 것입니다.

9. 귀사의 손실률은 얼마입니까?

손실률은 실제로 가지고 있는 것과 가지고 있다고 생각했던 것 사이의 가치 차이를 의미합니다. 소매업의 경우, 이는 재고를 기반으로 계산됩니다(즉, 기록에 표시된 재고와 실제로 보유하고 있는 물리적 재고 간의 차이). 그러나 동일한 공식은 다른 비즈니스 사례에도 적용될 수 있습니다. 광고주는 다음 공식에 따라 손실률을 계산할 수 있습니다.

손실률 = (실제 ROAS – 예측 ROAS)
(예측 ROAS)

손실률 측정은 수익성을 보장하면서 성장 및 수익 흐름을 최적화하는 데 필수적입니다. 물론 ROAS가 재고에 대한 완벽한 비유는 아닙니다. 하지만 그럴 필요도 없습니다. ROAS를 다른 KPI로 대체하고 일련의 계산을 통해 손실률을 측정할 수 있습니다.

광고주와 퍼블리셔에게 손실률은 사기, 시장 변동성, 기술적 문제, 잘못된 관리, 불일치, 사용자 기반 감소 및 잘못된 예측으로 인해 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 결과는 동일합니다: 예상 가치의 손실.

대부분의 기업에서 어느 정도의 손실률은 예상되지만, 통제 불능 상태가 되면 수익 보고서가 지속적으로 기대에 미치지 못하고 회사가 위험에 처하게 될 것입니다. 일반적으로 손실률을 5% 미만으로 유지하는 것이 좋습니다.

이러한 손실률 요인이 나타나기 전에 파악하고 억제할 수 있다면, 이는 회사 금고에 추가적인 자금이 되거나 데이터베이스에 사용자가 추가되는 것을 의미합니다. 다시 말하지만, 이는 동급 최고의 모니터링 기술이 도움이 될 수 있는 영역입니다. 예측 모델링의 이점과 더 완전하고 상황 인지적인 운영 관찰 가능성을 통해 시장 변동성 사례에 대한 손실률 노출을 효과적으로 제한할 수 있습니다.

AI가 UA 및 수익화 운영에서 불일치 또는 이상 징후를 감시함으로써 앱 성장 전문가는 손실률을 최소화하여 성장 방해 요소를 놓치거나 방치하지 않도록 합니다.

이러한 방식으로 성장 팀은 모든 불일치, 잘못된 구성 및 최적화되지 않은 설정을 최종 결과에 영향을 미치기 전에 수정할 수 있으며, 진행하면서 미래 지향적인 전략을 개선할 수 있습니다.

10. 고급 분석으로 어떤 작업을 대체하고 있습니까?

고급 분석을 통해 효율성과 효과가 크게 향상된 몇 가지 특정 작업을 언급할 수 있다면 좋은 상황입니다. 그렇지 않다면, 뒤처질 가능성이 있습니다.

이는 세그먼트 구성, 게재 위치 최적화, A/B 평가, 카피 분석, 예측, 퍼널 최적화, 속도 조절, ARPDAU 추적 또는 지표 모니터링일 수 있습니다. 어떤 작업이든, 여전히 스프레드시트와 보고 대시보드를 오가며 수동으로 숫자를 계산하고 분석을 실행하고 있다면, 거의 확실히 너무 불완전하고 부정확하며 오류 발생 가능성이 높은 감독에 너무 많은 시간을 낭비하고 있는 것입니다.

다행히도 사업을 계속하는 한, 분석 역량을 강화하기에 너무 늦지 않았습니다. 시작하기 좋은 방법은 두 가지 목록을 만드는 것입니다.

• 가장 시간이 많이 소요되는 일상 업무 목록 하나, 그리고
• 가장 큰 사업적 영향을 미치는 업무 목록 다른 하나입니다.

두 목록 모두에 나타나는 작업이 있다면, 그것이 개선을 위한 최우선 후보입니다. 그런 다음 해당 작업을 자동화, 향상 또는 간소화하는 데 도움이 될 수 있는 솔루션이나 기술을 조사해야 합니다. 추가 탐색할 가치가 있다고 생각하는 것을 찾으면, 작게 시작하여 가치를 입증하고 거기서부터 확장해야 합니다.

기어가기, 걷기, 달리기 방법론을 따르십시오. 반복하십시오. 그리고 모든 분석 프로젝트의 영향을 출시의 모든 단계에서 추적하십시오.

요컨대

끊임없이 진화하는 앱 성장의 세계에서 적응과 지식은 앱 성공의 열쇠입니다. 당신은 알려진 것과 알려지지 않은 것을 확실히 파악해야 하며, 이 10가지 질문에 대한 답변은 전자에 포함되어야 합니다.

간단히 말해, 항상 염두에 두고 있어야 할 정보들이 있습니다.

• 관련 트렌드를 주시하십시오.
• 노동 생산성을 극대화하십시오.
• 앱 크리에이티브의 흐름을 파악하십시오.
• MTTR을 최소화하십시오.
• 현실적인 롱테일 최적화 전략을 유지하십시오.
• 저지출 캠페인을 통제하십시오.
• 철저한 A/B 테스트 추적을 수행하십시오.
• 지출 및 다운로드 목표를 설정하십시오.
• 손실률을 관리하십시오.
• 고급 분석 전략을 마련하십시오.

성장 운영에 있어서 이러한 질문에 빠르고 명확하며 포괄적으로 답변할 수 있는 능력은 성공과 실패를 가를 수 있습니다. 이러한 질문들을 받아들임으로써 성장 팀은 변화에 앞서나가고 번성할 수 있는 더 나은 준비를 갖추게 될 것입니다. 그 답변들에서 앱 성장의 복잡한 지형을 안내할 나침반을 찾을 수 있을 것입니다.