앱 성장을 위한 마케팅 믹스 모델링 및 앱 스토어 최적화 활용법

오늘날의 모바일 세상에서는 사용자 개인 정보 보호와 데이터 보호가 중요해지면서 마케터들이 전략을 재고하도록 유도하고 있습니다. 모바일 마케팅은 전통적으로 개별 사용자 데이터에 크게 의존해왔지만, 데이터 공유를 거부하는 사용자가 늘어나면서 그들의 행동을 정확하게 이해하는 것이 어려워졌습니다.

바로 이 지점에서 마케팅 믹스 모델링(MMM)과 앱 스토어 최적화(ASO)가 중요한 역할을 합니다. 앱 스토어 최적화는 매력적인 시각 자료, 명확한 설명, 사용자 신뢰를 구축하는 긍정적인 리뷰를 통해 앱이 사용자를 효과적으로 참여시키도록 잘 최적화되도록 보장합니다. 한편, MMM은 사용자 개인 정보를 보호하면서 성과를 측정하기 위한 데이터 기반 접근 방식을 취합니다.

함께, MMM과 앱 스토어 최적화는 모바일 마케터에게 진화하는 모바일 환경에서 적응하고, 성공하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 블로그에서는 마케팅 믹스 모델이 사용자 개인 정보를 보호하면서 성과를 측정하는 방법, 제공할 수 있는 인사이트, 그리고 이러한 변화에 직면하여 일관되고 지속적인 성장을 달성하는 데 있어 앱 스토어 최적화의 역할을 살펴보겠습니다.

이 글은 에어브릿지에서 작성한 게스트 블로그입니다.

마케팅 믹스 모델링이란 무엇인가요?

마케팅 믹스 모델링은 다양한 마케팅 전략이 기업의 성공에 미치는 영향을 측정하는 데 도움이 되는 데이터 분석 방법입니다. 과거 데이터를 살펴보고 광고 지출 및 광고 성과와 같은 요소들이 어떻게 연결되어 있는지 보여주는 공식을 만듭니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 질문에 답변할 수 있습니다.

• 각 마케팅 캠페인은 수익 창출에 얼마나 효과적인가요?
• 수익을 극대화하기 위해 다양한 채널에 걸쳐 예산을 최적으로 할당하는 방법은 무엇인가요?
• 경제 상황 및 계절성과 같은 외부 요인이 매출에 어떻게 영향을 미치나요?

마케팅 믹스 모델링은 수년 동안 존재해왔으며 유료 광고를 사용하는 모든 비즈니스에 관련이 있습니다. 최근 모바일 마케터들은 데이터 정확도 감소로 인한 문제 때문에 이에 큰 관심을 보였습니다. Apple의 SKAdNetwork와 Google의 Privacy Sandbox는 완전한 솔루션을 제공하지 못하고 있으며, 따라서 개인 정보 보호 친화적인 측정 방법에 대한 검색이 계속되고 있습니다.

마케팅 믹스 모델링 개념에 대한 심층 분석

앱 스토어 최적화란 무엇인가요?

앱 스토어 최적화(ASO)는 주로 앱 스토어 내에서 앱의 가시성, 매력, 발견 가능성을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 목표는 앱 다운로드를 늘리고 신규 및 재방문 사용자 모두가 앱에 관심을 갖도록 하는 것입니다. 강력한 키워드 전략은 앱 순위를 높이는 데 도움이 되며, 높은 전환율은 가시성 증가가 더 많은 앱 다운로드로 이어지도록 보장합니다.

앱 스토어 최적화는 회사의 목표와 필요에 맞춰 다양한 작업을 포함할 수 있습니다.

• 앱 설명 개선을 위한 인기 키워드 연구
• 더 많은 다운로드를 유치하기 위한 아이콘, 스크린샷, 동영상 등 앱 시각 자료 개선
• 전 세계 사용자들을 위한 앱 제품 페이지 현지화
• 긍정적인 평판 유지를 위한 리뷰 관리
• 에디토리얼 콘텐츠 및 추천 배치를 통한 가시성 향상
• 가시성 유지를 위한 앱 스토어 변경 사항 및 경쟁 앱 업데이트 모니터링

앱 스토어 최적화에 대해 알아야 할 모든 것을 배우려면 이 종합 가이드를 읽어보세요

앱 스토어 최적화 및 MMM은 어떻게 협력하여 앱 성장을 촉진할 수 있을까요?

• 데이터 통합: 앱 스토어 최적화는 키워드 순위 및 전환율과 같은 유기적 사용자 확보에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이 데이터는 전반적인 앱 성장 전략에서 유기적 성장의 역할을 이해하기 위해 마케팅 믹스 모델링 분석에 활용될 수 있습니다.
  
• 기여 분석: 마케팅 믹스 모델링은 앱 다운로드 및 사용자 확보를 유료 광고 및 프로모션을 포함한 특정 마케팅 채널에 기여하는 데 도움이 됩니다. 앱 스토어 최적화 데이터를 결합하여 유기적 다운로드(앱 스토어에서 자연스럽게 앱을 찾는 사용자)와 유료 다운로드(마케팅 활동을 통해 확보된 사용자)를 구별할 수 있습니다.
  
• 예산 할당: 마케팅 믹스 모델링은 유기적 및 유료 채널 모두에 걸쳐 마케팅 예산을 더 효과적으로 할당할 수 있도록 합니다. 앱 스토어 최적화 데이터의 인사이트를 통합하면 예산 계획을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.
• 최적화된 마케팅 전략: 앱 스토어 최적화 및 마케팅 믹스 모델링 데이터는 마케팅 전략을 안내할 수 있습니다. 예를 들어, 앱 스토어 최적화 데이터가 특정 키워드가 상당한 유기적 성장을 이끈다고 나타내면, 유료 광고 캠페인을 해당 키워드를 타겟팅하도록 조정할 수 있습니다. 마케팅 믹스 모델링은 이러한 조정이 전반적인 앱 성장에 미치는 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 지속적인 개선: 앱 스토어 최적화 및 마케팅 믹스 모델링 데이터 모두에서 인사이트를 수집함에 따라, 앱의 마케팅 믹스에 정보에 입각한 조정을 할 수 있습니다.

모바일 마케팅에서 MMM 및 앱 스토어 최적화 사용 사례

준비된 모델을 가지고 다양한 상황에서 마케팅 믹스 모델링과 앱 스토어 최적화를 활용하는 방법을 알아볼 시간입니다.

인플루언서 마케팅 캠페인

게임 앱의 가시성을 높이기 위해 인플루언서와 협력하여 소셜 미디어 프로모션을 진행했습니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 인플루언서 마케팅 캠페인이 앱 다운로드에 미치는 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 게임이 앱 스토어 최적화에 맞춰 마케팅 믹스 모델링을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

이 시나리오에서 각 인플루언서 참여 비용은 팔로워 수에 따라 달라집니다.

앱 스토어 최적화는 앱의 스토어 목록이 관련 키워드, 매력적인 시각 자료, 긍정적인 리뷰로 잘 최적화되어 인플루언서 주도 캠페인의 효과를 높이도록 보장합니다. 마케팅 믹스 모델은 앱 설치 및 관련 지표에 미치는 영향을 측정하여 인플루언서 마케팅 캠페인의 성과를 추적합니다. 이는 전체 마케팅 믹스에서 인플루언서 마케팅과 관련된 비용을 고려합니다.

앱 스토어 최적화된 스토어 페이지 방문과 인플루언서 주도 앱 설치를 함께 분석함으로써, 앱 스토어 최적화가 더 광범위한 마케팅 활동과 어떻게 일치하고 ROI에 기여하는지에 대한 인사이트를 얻습니다.

앱 또는 게임의 키워드 최적화를 위한 이 단계별 가이드를 읽어보세요

핀테크 앱을 위한 데이터 분석 미세 조정

금융 앱 산업에서 소비자 선호도는 시간이 지남에 따라 안정성을 보이며, 변화가 드뭅니다. 지난 3년 동안 놀라운 성장을 경험한 모바일 결제 앱의 경우, 다양한 계절 동안 마케팅 노력을 최적화하는 것이 중요해집니다. 이는 전통적인 금융 기관들도 유사한 앱을 출시하기 때문입니다. 앱 스토어 최적화와 믹스 마케팅 모델이 협력할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

계절적 추세는 지출 패턴에 강하게 영향을 미칩니다. 앱 스토어 최적화 전략은 성수기 및 비수기 동안 사용자 검색 추세 및 선호도에 맞춰 계절에 따라 조정됩니다. 여기에는 계절별 금융 활동 및 프로모션과 공명하도록 키워드 및 시각 자료 미세 조정이 포함됩니다. 목표는 앱이 연중 내내 사용자에게 가시적이고 매력적으로 유지되도록 하는 것입니다.

MMM은 앱 스토어 최적화를 포함한 다양한 마케팅 채널의 성과를 다양한 계절에 걸쳐 평가합니다. 이는 전통적인 금융 앱과의 경쟁 환경을 고려하여 앱 스토어 최적화 조정이 앱 설치 및 사용자 참여에 미치는 영향을 측정합니다. 이 데이터 기반 분석은 모바일 결제 앱이 다양한 계절적 추세 동안 어떻게 성과를 내는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 시나리오에서 3년에 걸친 과거 데이터는 일관된 패턴을 보여줍니다. 즉, 4월부터 10월까지 앱 설치 감소가 나타나고, 이어서 휴가 시즌 동안 상당한 증가가 있습니다. 이는 이러한 중요한 기간 동안 앱 스토어 최적화 노력을 최적화하기 위한 자원 및 전략 할당에 정보를 제공합니다.

앱 스토어 최적화 중심 마케팅 믹스 모델의 강점은 데이터의 품질과 깊이에 달려 있음을 염두에 두십시오. 더 정확한 장기적인 전망을 위해 다음을 조정하는 것을 고려하십시오.

• 소비자가 어떻게 행동하는지 더 잘 이해하기 위한 데이터
• 계절적 추세
• 경쟁 역학

이는 지속적인 앱 성장 및 성공을 위한 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

결론

끊임없이 변화하는 앱 산업에서 마케팅 믹스 모델링과 앱 스토어 최적화 간의 파트너십은 앱 개발자와 마케터 모두에게 귀중한 도구가 됩니다. MMM은 마케팅 전략의 영향에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공하고 예산을 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다. 앱 스토어 최적화의 유기적 성장 인사이트는 마케팅 믹스 모델링과 완벽하게 조화를 이루어 데이터가 모든 결정을 안내하는 통합 시스템을 만듭니다. 이러한 협력은 앱 개발자와 마케터가 앱 성장을 위한 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 지원합니다.