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[모바일 인사이트] 앱 기반 스타트업을 위한 5가지 모바일 마케팅 전략

▶ 이 글은 앱리프트의 블로그(https://www.applift.com/blog)에 올라온 글을 바탕으로 작성된 글입니다.
원문은 링크에서 확인할 수 있습니다. (https://www.applift.com/blog/app-based-business-technology-mobile-marketing
)


최근 들어 “그거 앱으로도 있어”라는 말을 굉장히 많이 하고 있죠. 다양한 스타트업들이 기존 시장의 다양한 격차에 대한 해답으로 또는 과거에 해오던 방식을 바꾸기 위해 파격적인 아이디어를 가지고 업계에 진입하고 있으며 잠재 고객들에게 도달하기 위해 앱이라는 경로를 선택하고 있습니다.

모바일 앱은 꼭 대기업에서만 필요한 것이 아닙니다. 현재 소비자들은 집에서뿐만 아니라 심지어 이동 중에도 다양한 비즈니스와 상호작용하기 때문에 중소기업, 스타트업들은 현재 이러한 소비자 패턴을 이해하고 따라가야 하며 단순한 모바일 웹사이트의 수준을 뛰어넘어 잘 구성된 모바일 전략이 무엇인지 고민해야 합니다.

훌륭한 앱을 자체를 개발하는 것이 스타트업들에게는 성공할 수 있는 첫 번째 단계이기는 하지만, 먼저 광범위한 사용자층과 더 많은 유저 전환율 및 ROI 향상을 위해 다양한 앱 마케팅 기법을 사용하는 것도 매우 중요한 전략 중에 하나입니다.

기술의 발전으로 인해 앱 기반의 비즈니스들은 이제 소비자(=유저)에 대해 이해할 수 있게 되었습니다. 앱 안에서 유저들의 행동이나 실제로 확보된 유저들이 잠재 고객인지 아닌지 파악이 가능해졌죠. 그렇다면 앱 기반 스타트업들은 모바일 앱 마케팅에서 어떤 기술을 활용하여 사업화하고 수익을 창출할 수 있을까요?

데이터를 활용한 마케팅

이제는 데이터가 바로 새로운 윤활유입니다. 앱 기반의 스타트업의 경우, 잠재 고객에 대한 정확한 데이터 분석과 활용은 실시간 마케팅의 핵심입니다. 다양한 종류의 데이터가 어떤 차이를 가지고 있고, 이러한 데이터에 어떤 가치를 추가하면 잠재 고객에게 정확하게 도달할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어, 자사 데이터(1st Party 데이터)를 활용하면 광고 캠페인을 분석하고 적용하여 고객의 요구를 보다 정확히 반영할 수 있습니다. 반면, 설문 조사 응답(3rd Party 데이터의 한 종류) 데이터는 사람들이 앱 및 제품에 대해 어떻게 생각하는지 검토하고, 부족한 부분이 있다면 개선을 위해 사용할 수 있습니다.

잠재 고객 데이터에서 인사이트를 얻고 이를 분석하면 어디에나 적용되도록 만든 마케팅(=반면, 정확도는 떨어지는)이 아닌 집중해야 하는 부분을 파악하고 측정 및 예측할 수 있으며 이는 결국 비즈니스에 더 큰 이익을 가지고 올 것입니다.

재방문 유저 및 휴면 유저 타겟팅

앱 기반의 스타트업 경우, 앱 설치는 소비자 유입 경로의 첫 단계 일 뿐입니다. 확보된 사용자의 참여를 유도하고 휴면 사용자를 다시 활성화 시켜 비즈니스가 성장할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이는 모바일상에 존재하는 전자 상거래 스타트업에게 더욱 더 그렇죠. 사람들이 과거에 구입한 물건을 기반으로 행동을 예측하여 구매 가능성이 가장 높은 것을 제안하는 고도의 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 앱 마케팅의 한가지 방법으로 푸시 알림이 많이 사용되지만, 잠재 고객이 이를 스팸 또는 본인과는 관련이 없는 알림이라고 생각한다면 참여가 적을 수밖에 없습니다. 앱 사용자의 행동 패턴과 관련된 데이터를 확인하는 것은 이전보다 훨씬 쉬워졌으며 이를 활용하면 고객의 요구를 보다 정확하게 반영하고 전환율이 높은 리인게이지먼트 및 리타겟팅 캠페인을 운영할 수 있습니다. 또 다른 솔루션으로는 오디언스를 분류하고 다이내믹 크리에이티브 및 딥링크를 활용해 잠재 고객에게 도달하고 LTV를 높일 수 있습니다. (관련 포스팅: 모바일 리타겟팅 기초와 핵심 이해하기 / 리타겟팅 캠페인에서 모바일 마케터들이 기억해야할 4가지)

실시간 최적화

초기 단계의 스타트업 및 중소기업은 인텔리전트 기술을 통해 비용은 낮게 유지하면서 동시에 광고 도달은 극대화해 캠페인을 효과적으로 관리할 수 있게 되었죠. 예를 들어, 프로그래매틱 미디어 바잉이라는 방식을 통해 광고주는 캠페인 결과를 실시간으로 추적할 수 있으며, 최상의 결과를 얻기 위해 캠페인을 조정하고 최적화할 수도 있습니다. 프로그래매틱 광고는 퍼포먼스와 규모에 중점을 두고 ROI를 크게 높일 수 있으며 미래의 유저들을 예측할 수 있는 툴까지 제공하며 기업들에게 매력적인 옵션으로 떠오르게 되었습니다. 화이트/블랙리스트를 작성해 인벤토리 유형을 선택하거나, 잠재 유저의 피로를 예방하기 위해 캠페인의 빈도를 제한하거나 그 외 기술적인 방법으로 유저의 참여를 향상시키고 적절한 유저들에게 도달해야 합니다. (관련 포스팅: ‘모바일 프로그래매틱’이 정확히 무슨 말이죠?)

유저와의 동고동락

위치 기반 마케팅은 특히 모바일 전자 상거래 및 데이팅 앱에게는 성배와 같았습니다. 이는 유저가 광고메시지와 상호 작용하는 방식을 향상시켜 CTR(Click Through Rate)를 개선했습니다. 지오 타겟팅(Geo Targeting)과 지오 펜싱(Geo Fencing)은 모바일 앱 마케팅 분야에서 오랫동안 인기를 끌었으며, 최근에는 비콘(iBeacon) 기술까지 도입되었습니다. 이를 통해 앱 기반 비즈니스들은 지리적으로 가장 관련 있는 사용자에게 더욱 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있게 되었죠. 예를 들어, 위치 기반의 데이팅 앱을 사용한다고 하면, 유저가 자신의 지역에 있는 다른 싱글들을 볼 수 있으므로 근처에 있는 이상형을 찾을 확률을 높일 수 있습니다.

개인 맞춤 서비스

AI(Artificial Intelligence)의 부상은 이미 현실에서 우리의 감각을 바꾸고 있고 기업의 수익과 생산성을 위해 활용할 수 있도록 진화하고 있습니다. 이미 다양한 기업에서는 호텔 예약이나 온라인 지불을 할 수 있도록 고객 주문을 받는 챗봇이나 디지털 비서를 도입하고 있습니다.

AI와 예측 분석은 맞춤화 서비스를 또 다른 수준으로 가져올 것으로 예상됩니다. AI 및 머신러닝을 통해 앱 기반 비즈니스들은 ‘정서적 분석’을 할 수 있게 될 것입니다. 정서적 분석이란, 영어 문장으로 전달되는 정서적인 음색을 파악하는 것을 말합니다. 태도, 의견(긍정적, 부정적 또는 중립적) 등 유저가 표현한 감정을 이해하는데 사용될 수 있습니다. 유저를 정서적으로 이해한다면 광고주는 각 유저와 관련된 항목이나 콘텐츠를 추천하고 제안을 할 수 있게 됩니다. 또한 다음 페이지를 개인의 성향에 맞도록 변경하여 유저 경험을 향상하고 이에 따른 유저의 행동 패턴을 학습할 수 있습니다.

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