게임 업계는 끊임없이 변화했으며 이들 변화의 최전선에는 마케팅 기술이 있습니다.과거의 게임 회사는 앱 푸쉬와 같은 운영 마케팅을 할 때 몇가지 제한과 한계에 직면했습니다.마케팅 프로세스의 복잡함, 예를 들면 여러 사용자 그룹에 앱 푸시를 하려면 개발자와 데이터 분석가의 도움이 필수적이며, 이로써 많은 경우 대량의 앱 푸시 방식이 선택되었습니다.그러나 이 방법은 정확하고 효과적인 마케팅에 어려움을 겪고 전환 효과가 낮은 중복 문제가 발생하는 등 많은 단점을 가지고 있었습니다.상황 예 A상품:골드 패스 B상품:프리미엄 패스 곧 출시되는 B상품은 기존 A상품과의 관련성이 높아 A상품을 구입한 이용자는 B상품을 구입할 가능성이 높습니다.이런 경우 A상품을 구입한 이용자에 B상품 판촉 할인 정보 전달이 우리의 목표입니다.이 목표를 달성하기 위해서 여러 단계의 복잡한 작업을 거쳐야 합니다.
- A상품을 구입한 적이 있는 유저 리스트의 작성 이 단계는 데이터 분석 팀이 과거의 구입 이력 데이터를 광범위하게 분석하고 A상품 구매자를 식별하는 작업을 포함합니다.이 프로세스에서는 정확성을 확보하기 위한 복잡한 데이터 검증 작업이 필요합니다. 2. 이미 B상품의 뮤직 정보를 받은 사용자를 제외한 마케팅 팀과 데이터 분석 팀 간 긴밀한 협력을 필요로 합니다.이미 뮤직 정보를 수신한 사용자를 정확히 식별하려면 최신 데이터에 근거한 지속적인 업데이트와 검증이 필요합니다.3.B상품의 뮤직 정보 통지 송신의 이 단계는 마케팅 커뮤니케이션 팀이 관련 사용자에 커스터마이즈 된 메시지를 디자인하고 발송하는 작업이 포함됩니다.이 과정에서 메시지의 타이밍, 내용, 그리고 매체 선택에 이르기까지 수많은 결정이 필요하며, 각 결정은 전략적 고려를 필요로 합니다.4.(상기 1~3작업을 반복 진행)5. 발송 후 전환 상황 확인 프로모션의 소식을 받고 7일 이내에 B상품의 구입 상황을 파악하는 작업입니다.이는 마케팅 효과를 측정하고 장래 전략을 조정하기 위해서 불가결한 정보를 제공합니다.이 프로세스는 데이터 분석 팀의 깊은 분석을 필요로 하여 실시간 데이터 피드백에 의해서 행해집니다.복잡성의 근원인 이러한 단계는 각각 많은 수동 작업을 필요하다며 특히 부서 간의 소통과 협력이 매우 중요합니다.데이터 수집 및 처리 메시지의 퍼스널 라이즈, 그리고 운동의 실행과 평가까지 각 스텝은 상당한 시간과 노력을 필요로 합니다.이 프로세스에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 효율성을 최대화하기 위해서는 높은 수준의 조정과 관리가 필수적입니다.
- Thinking Data의 새로운 운영 모듈이지만 이제 Thinking Data에서 제공하는 새로운 운영 모듈을 통해서 이 모든 과정을 간단한 설정만으로 푸시 운영을 자동화할 수 있게 되었습니다. 어떻게 설정할 것인지 살펴보겠습니다.1. 통지시간 설정 이 통지는 장기간에 걸쳐 반복적으로 이루어지는 미션으로 매일 조건을 만족하는 사용자를 찾아야 합니다.우선 우리는 이 통지 시간을 설정할 수 있습니다.
- 2. 조건에 맞는 타겟 사용자 설정, 예를 들어 지난 1년간 101번 상품은 구매한 적이 있지만 201번 상품은 구매한 적이 없는 사용자. 다음으로 조건에 맞는 사용자를 설정할 수 있습니다.
- 3. 이벤트 푸시 내용 작성 시 다양한 언어지원도 가능합니다.
- 4. 목표 설정 예를 들면, 우리의 목표는 201번 상품을 하루 안에 구매했는지 확인하는 것입니다.5. 운영 태스크&모니터링이 모든 설정 이후 시스템은 매일 같은 조건으로 마케팅 광고 푸시를 자동으로 내보내 매일 대시보드에서 설정해 놓은 KPI 달성 현황을 확인할 수 있습니다.이제 게임 회사는 수동으로 게임 푸시를 할 필요가 없어졌습니다.우리는 알림 시간을 설정하고 조건에 맞는 사용자를 자동으로 찾아 이벤트 내용을 작성하여 다양한 언어로 전송할 수 있습니다. 이러한 변화는 실제 게임 고객사의 사례에서도 확인할 수 있습니다.실제 사례:AA패키지 마케팅 프로모션, 이런 자동화된 접근 방법의 효과를 나타내는 실제 사례로 한 게임 회사의 AA패키지 마케팅 프로모션을 볼 수 있습니다.이 프로모션의 목표는 과거에 특정 금액 이상을 차지한 경험이 있는 유저를 대상으로 새로운 패키지 상품을 홍보하는 것이었습니다.대상 사용자 선정:과거에 400달러 이상 차지했지만 AA패키지를 구입하지 않은 약 3,000명의 유저가 타겟팅 되었습니다.성공율:앱의 뒷배를 받고 하루 안에 새 패키지를 구입한 이용자 수는 전체 구매자의 약 1.3%에 달했습니다.플랫폼별 결과:특히 안드로이드 플랫폼에서 높은 반응률을 나타내는 앱의 뒷배를 받고 패키지를 구입한 이용자 중 약 70%가 푸쉬를 통해서 유입된 것을 알았어요.이 경우는 자동화된 마케팅액세스가 사용자의 구매 의향을 높이는 데 얼마나 효과적인지를 나타내고 있습니다.또 이 접근은 사용자의 신뢰를 높이고 비싼 패키지의 구입을 유도할 기회를 제공합니다.이들 모두 간단한 설정을 통해서 가능하게 됐다는 점은, 게임 회사에 큰 전환점이 될 것입니다.
