I already run UA. Why do I need retargeting?

The average app loses 77% of its DAUs within the first 3 days after install. Without implementing retargeting campaigns, 77% of that app’s UA budget is essentially going down the drain (Appsflyer study).

Do you provide creative services?

We offer custom creatives and custom pre-launch analysis. Our in-house studio can develop ads of any format but specializes in playable and video ads to maximize performance.

Why is retention important to growth?

Users try out a lot of apps but decide which ones they want to stop using within the first 3-7 days. The key to success is to get users hooked during that critical first 3-7 day period, and then keeping them engaged long term.

Measure incrementality faster with Adjusted ROAS

실제 상승도를 측정하려면 일반적으로 통제된 테스트, 홀드아웃 또는 오디언스 분할이 필요합니다.

이러한 테스트를 실행하려면 의미 있는 결과를 얻으려면 시간과 조정이 필요하며 충분한 규모가 필요합니다.

대부분의 팀은 테스트하고 싶어도 모든 캠페인, 오디언스 또는 크리에이티브를 테스트할 수 없습니다.

New webpage Churn prediction-Purple-Data

Integrates multiple data sources to analyse your app user behaviour.

Calculates churn probabilities for each user using predictive AI.

Adjusts bid prices dynamically using churn scores for optimal allocation.

유기적 재방문 행동 추적

사용자가 광고에 노출되지 않고 재방문할 가능성이 얼마나 높은지 파악할 수 있습니다.

조정된 ROAS는 마지막 앱 활동 및 재방문 패턴과 같은 실시간 행동 데이터를 사용하여 대조군 없이도 상승도를 모델링합니다.

더 스마트한 인사이트를 위한 수익 세분화

관찰된 오가닉 리턴율을 사용하여 캠페인 수익을 조정하세요.

오디언스 수준에서 적용하여 더 빠르게 파악하거나, 필요한 경우 사용자 수준에서 정밀하게 분석할 수 있습니다.

진정한 캠페인 효과 파악

조정된 ROAS는 광고로 인해 발생한 전환과 그렇지 않은 전환을 추정하는 데 도움이 됩니다.

전체 증분성 테스트에 필요한 시간과 규모 없이도 상승도 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다.

보다 효율적인 지출

모든 것을 테스트할 수 없다면 예산을 어디로 이동해야 할지 알기 어렵습니다.

조정된 ROAS는 점진적인 효과를 가져올 가능성이 높은 캠페인을 식별하는 데 도움이 되므로 중요한 곳에 지출을 집중할 수 있습니다.

더 빠른 의사 결정

테스트에는 설정, 조정, 결과 대기 시간이 필요합니다.

조정된 ROAS는 실시간 행동 데이터를 사용하여 모델링된 인사이트를 제공하므로 성과를 신속하게 평가하고 더욱 자신 있게 행동할 수 있습니다.

상승도 측정 방법 확장

증분성 테스트는 테스트하는 항목에 대해서만 고품질 인사이트를 제공합니다.

조정된 ROAS는 실제 수익 데이터를 사용하여 유기적 행동 가능성을 필터링함으로써 더 광범위한 캠페인에 동일한 상승도 로직을 적용합니다.

더 스마트한 확장

증분성 테스트는 진실을 제공합니다. 조정된 ROAS를 통해 더 자주 조치를 취할 수 있습니다.

이를 사용하여 일회성 실험을 넘어 영향력 중심의 측정을 확장하여 가정이 아닌 모델링된 상승도를 기반으로 확장할 수 있습니다.

FAQ

조정된 ROAS가 증분성 테스트를 대체할 수 있나요?

완전하지는 않습니다. 증분성 테스트는 여전히 진정한 인과 관계를 측정하는 가장 신뢰할 수 있는 방법입니다.
하지만 조정된 ROAS는 전체 테스트에 필요한 시간과 리소스 없이도 동일한 사고방식을 더 많은 캠페인에 적용할 수 있도록 도와줍니다.

항상 테스트해야 하나요?

아니요, 지속적인 테스트는 필요하지 않습니다. 주기적으로 상승도 또는 점증도 테스트를 실행하는 것이 전략을 검증하고 진정한 인과 관계를 파악하는 가장 좋은 방법입니다. 이러한 테스트 사이에 조정된 ROAS는 이러한 사고를 더 정기적으로 적용할 수 있는 방법을 제공합니다. 실험을 대체하지는 않지만 실제 행동에 기반한 모델링된 인사이트를 사용하여 매일 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

증분성 테스트와 조정된 ROAS의 차이점은 무엇인가요?

증분성 테스트는 실험을 통해 진정한 인과 관계를 측정합니다. 이는 일반적으로 대조군 또는 홀드아웃을 설정하여 광고가 표시되지 않을 때 어떤 일이 발생하는지 확인하는 것을 의미합니다. 이는 상승도를 분리하는 가장 엄격한 방법입니다.

반면에 조정된 ROAS는 행동 데이터를 사용하여 테스트를 실행하지 않고도 영향을 추정합니다. 유기적 리턴 패턴을 살펴보고 어차피 발생했을 가능성이 있는 전환을 제거합니다.

핵심적인 차이점은 테스트는 디자인을 통해 영향력을 증명하는 반면, 조정된 ROAS는 데이터를 통해 모델링한다는 것입니다. 둘 다 실험과 지속적인 분석을 통해 진실에 더 가까이 다가갈 수 있도록 도와줍니다.

조정된 ROAS는 어떤 전환이 점진적으로 증가하는지 어떻게 알 수 있나요?

사용자가 광고에 노출되지 않았을 때 일반적으로 어떻게 행동하는지를 살펴봅니다. 예를 들어, 사용자가 마지막으로 앱을 연 시간과 스스로 앱을 다시 방문할 가능성을 고려합니다. 이를 통해 진정한 광고 기반 수익이 얼마나 되는지 추정할 수 있습니다.

소규모 앱에도 적용되나요?

예. 특히 전체 증분성 테스트를 실행할 대역폭이 없는 팀에게 적합합니다. 실제 행동 데이터를 사용하여 상승도를 추정하는 실용적인 방법을 제공하므로, 실험을 설정하고 관리하는 번거로움 없이 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

모든 오디언스(활성 및 비활성 사용자)에게 적합한가요?

최근 활동한 사용자는 스스로 재방문할 가능성이 높기 때문에 가장 적합합니다. 유기적 재방문이 드문 비활성 사용자의 경우 데이터를 조정할 필요가 적습니다. 이러한 경우 원시 성과가 증분 효과에 가까운 경우가 많습니다.

OUR CHURN MODEL

더 스마트한 방법이 필요한 이유

증분성 측정

SOLVE THE USER CHURN PUZZLE

조정된 ROAS

보이는 그대로의 성과

FAQ

우리는 증분성

을 검증했습니다.