마케팅기본용어(모바일/앱관련) : 트레킹, 트레킹로그, 딥링크, 쿠키, ADID, IDFA, 태그, 코호트분석

 

안녕하세요 여러분, 마케팅하는 서울살이 푸하앙입니다. 오늘은 마케팅분석과 관련된 용어들을 한번 살펴보고자 합니다. 주로 온라인 마케팅 분석에 쓰이는 기본적인 용어들입니다. 그럼 바로 시작해볼게요!

트레킹 / 트레킹로그

트레킹은 앱이나 특정 사이트 내에서 사용자의 행동을 모니터링하고 기록하는 프로세스를 의미합니다. 트레킹 작업을 통해 사용자가 어떤 화면에 방문하는지, 어떠한 기능들을 사용하는지를 추적할 수 있습니다. 어느 페이지에 오래 있는지, 어떤 서비스를 주로 이용하는지 파악할 수 있어야 분석이 시작될 수 있겠죠. 트레킹 로그는 트레킹 활동의 기록을 저장하는 파일이나 데이터베이스를 뜻합니다. 트레킹로그를 통해 사용자 행동 패턴을 분석할 수 있는데요. 이를 통해 어떤 기능이나 캠페인이 성공적이었는지 확인하며 개선점을 찾을 수 있습니다.

딥링크

딥링크는 특정 콘텐츠로 바로 이동할 수 있는 링크를 의미합니다. 사용자를 특정 화면으로 안내함으로써 사용자 경험을 개선하고, 특정 캠페인이나 프로모션의 성과를 측정할 수 있습니다. 즉, 모바일 환경의 유저가 웹사이트나 다른 앱에서 URL을 클릭했을 때, 해당 앱을 실행시키고, 앱 안에서도 특정 페이지로 바로 도달하도록 만드는 것이죠. 유저들에게 한번의 클릭으로 원하는 콘텐츠를 바로 확인할 수 있게 만드므로, 전환율과 리텐션을 올리는 데 최적입니다. 앱 마케팅에서는 필수라고 볼 수 있는데요. 딥링크의 표준 기술 유형은 URI Scheme, Universal Links, App Links로 3가지가 있습니다. 딥링크 설정 방식 및 개발 주체에 따라 구분되는데요. URI Scheme은 전통적인 방식이며, 각각 안드로이드에서 한계를 보안한 App Links, IOS에서 한계를 보안한 Universal Links가 있습니다.

쿠키 / ADID (Advertising ID) / IDFA (Identifier for Advertisers)

쿠키는 특정 홈페이지를 접속할 때 만들어지는 정보를 의미합니다. 자동으로 만들어지는데요. 사용자가 본 내용이나 상품구매내역, 신용카드번호나 아이디, 비밀번호 등의 정보를 담고있는 정보파일입니다. 한번쯤 로그인을 위해 페이지를 들어갔는데 아이디나 비밀번호가 미리 입력되어 있는 경우들이 있죠? 이러한 것들이 가능한 이유에 '쿠키'라는 개념이 녹아있습니다. 쿠키는 웹 브라우저를 기준으로 생성되기 때문에, 동일 PC로 접속한다고 하더라도 브라우저를 다르게 한다면 (ex. 크롬, 엣지, 익스플로어 등..)각각 다르게 쿠키가 다시 남습니다. 또한, 만약 내가 이전에 해당 브라우저로 들어갔던 적이 있는 페이지라면, 쿠키는 생성되지 않습니다. 다만, 쿠키를 이미 한번 삭제했었다면 새롭게 생성됩니다. 이를 통해 해당 사용자가 신규인지, 재방문자인지 구분도 할 수 있겠죠?

 

그렇다면, ADID와 IDFA는 무엇일까요? 해당 두 약자가 쿠키와 다른 점은 휴대폰으로 접속했을 때 남는 광고 식별 값이라는 점입니다. 안드로이드로 방문했을 경우 ADID (Advertising ID)라 칭하며, IOS로 방문했을 경우 DFA (Identifier for Advertisers)라 칭합니다. 광고주는 이 두가지 값을 통해 사용자를 식별하고 광고 타겟을 설정하는 데 활용이 가능하죠. 

태그 (Tag)

태그는 웹 분석이나 마케팅 플랫폼에서 사용되는 코드 조각을 의미합니다. 사용자 행동을 추적하고 데이터를 수집하죠. 흔히 사용자에게 꼬리표를 붙인다고도 말하는데요. 광고주가 원하는 특정 페이지에 들어왔던 사람들에게 태그를 붙이고, 해당 태그를 가지고 있는 사용자들에게 관련성 높은 광고를 보여줄 수도 있는데요. 이를 리타겟팅 광고라고 부릅니다.

코호트 분석 (Cohort Analysis)

코호트분석은 특정기간에 특정 이벤트를 공유하는 그룹을 나타내는 코호트를 만들어 해당 그룹의 특성과 행동을 분석하는 방법을 의미합니다. 더 자세히 설명해보자면, 코호트는 동질적인 특성이나 경험을 공유하는 그룹인데요. 예를 들어 '블랙프라이데이때 무신사 앱을 처음 설치한 사용자' '추석 이벤트에 참여한 사용자' 등등 여러 그룹을 만들 수 있습니다. 이렇게 특정 그룹을 만들었다면 분석할 기간을 설정하고 각 코흐트에서의 특정 행동을 측정합니다. 이 행동이란 앱 사용빈도 / 구매횟수 / 이탈률 등이 될 수 있겠죠. 분석 기간을 다 채우면 각 코호트의 행동을 비교해 어떤 코호트가 성공적으로 특정 목표를 달성했는지를 파악할 수 있겠습니다. 

 

오늘은 이렇게 마케팅을 통한 분석에 필요한 여러 용어들을 설명해보았는데요. 마케팅을 하는 방법도 중요하지만, 결과를 읽을 수 있어야 다음 마케팅을 조금 더 효율적으로 준비할 수 있겠죠! 특히 앱 마케팅에 조금 더 초점을 맞춰 설명을 드렸는데 조금이라도 도움이 되었길 바라며 오늘의 포스팅은 여기까지 하겠습니다!