성공 사례: Axlebolt x Adjust

Axlebolt는 데이터 중심 접근 방식을 사용하여 광고 예산 배분 및 관리를 최적화하고, 사용자 기반을 확대하며, 모바일 게임 시장에서 경쟁력을 유지하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 데이터의 적시성과 정확성과 관련된 문제에 직면했습니다. Axlebolt는 광고 캠페인을 전략화하고 세부 조정하기 위해 실시간 데이터 분석에 의존했지만, 특정 광고 파트너로부터 로 데이터 수신이 지연되면서 데이터에 기반한 신속한 결정을 내리는 데 방해가 되었습니다.

캠페인 모니터링 및 정교화를 위해 Axlebolt는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에 60개 이상의 지표가 포함된 복잡한 접근 방식을 사용합니다. 이러한 지표는 Axlebolt의 사용자 획득(UA) 대시보드에서 광고 비용의 효율성 판단에 중요한 척도가 되는 캠페인 성과를 평가하는 데 큰 역할을 합니다.

그러나 코호트된 광고 투자수익(ROAS)에 초점을 두고 이러한 방대한 양의 데이터를 관리하고 해석하는 것은 상당히 복잡한 과정이었고, 이를 해결하기 위해 Adjust와 협업하게 되었습니다.

Adjust의 SpendWorks 광고 비용솔루션은 다양한 소스의 모든 광고 지출 데이터를 분석할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 지원했습니다. 또한 Axlebolt가 캠페인 성과를 최적화하고 ROAS를 개선하는 데 필요한 세부 데이터를 제공했습니다.

초반에 Axlebolt는 Adjust를 통해 파트너의 비용 데이터를 수집했으나, Adjust와 연동되지 않은 파트너들로 인한 문제에 직면하였습니다. 파트너십을 맺은 네트워크가 늘어나면서 각기 다른 형식의 데이터를 추출, 변환, 로딩(ETL)하는 과정은 시간과 비용이 많이 필요했습니다.

Axlebolt는 초기에 직접적인 교류가 필요한 파트너만 트래킹하기 위해 SpendWorks를 사용했었습니다. 그러나 BI 시스템에서 받은 데이터와 Adjust에서 받은 데이터의 일관성을 유지하기 위해 SpendWorks의 사용을 확대했습니다. 이러한 결정의 이유 중 하나는 일부 파트너의 데이터 전송 지연 문제였습니다. Axlebolt는 SpendWorks를 통해 데이터 전송 시점 간의 불일치를 최소화하기를 원했습니다.

Adjust의 도움으로 Axlebolt는 다음을 달성했습니다.

• 데이터 기반 인사이트를 통해 광고 예산을 최적화하고, 가장 수익성이 높은 채널에 집중한 결과, 투자 수익률(ROI) 34% 증가하였습니다.
• 가장 인게이지먼트가 높은 채널에 대한 인사이트를 확보하여 사용자 유지율 9% 증가를 달성히였고, 플레이어의 관심을 유지하기 위해 전략을 세부적으로 조정할 수 있었습니다.
• 사용자의 인앱 구매 확률이 2.5배 높은채널을 파악하여, 신규 및 재방문 사용자의 전환율을 높일 수 있었습니다.
• 세부적인 퍼포먼스 인사이트를 얻고, Axlebolt가 광고 예산을 더욱 효과적으로 할당할 수 있게 함으로써 UA , 인게이지먼트, 매츨이 개선되었습니다.