구독 앱의 수익화 전략을 A/B 테스트하는 방법

Tekrevol에 따르면 앱스토어 상위 200위권 앱의 하루 평균 수익은 약 82,500달러입니다. 그러나 같은 기사에 따르면 상위 800개 앱의 일일 수익은 3,500달러까지 떨어집니다. 그렇기 때문에 처음부터 앱의 수익화 전략을 최적화하는 것이 큰 수익을 창출하는 데 중요한 이유입니다. 하지만 어떤 것이 가장 효과적인지 어떻게 확신할 수 있을까요?

개발자가 같은 카테고리의 다른 성공적인 앱을 모방하여 앱의 수익화 전략을 설계하는 경우를 종종 볼 수 있습니다. 이는 처음에는 유용하지만, 동일한 앱 카테고리 내의 앱 간에는 타겟 고객이나 지리적 위치 등 근본적인 차이가 많기 때문에 완전한 모방은 성공하지 못할 수 있습니다. 해당 앱 카테고리의 시장 리더가 구독 시 3일 무료 체험을 제공한다고 해서 잠재 고객에게 적합한 것은 아닙니다.

A/B 테스트는 모방보다 훨씬 더 효과적입니다. A/B 테스트를 통해 어떤 기능이 수익을 향상시키는지 통계적으로 확실하게 파악할 수 있으므로 모방으로 인한 추측을 배제할 수 있습니다. 명확한 비전을 가지고 앱에 가치를 제공하는 강력한 A/B 테스트를 실행하면 참여도를 최적화하여 수익을 창출하고 잠재고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 즉, 장기적으로 가치를 창출하지 못하는 테스트에 시간과 리소스를 과도하게 투입하지 않도록 주의하세요.

앱에서 더 많은 수익을 창출하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 테스트는 다음과 같습니다.

앱 수익 증대를 위해 실행해야 하는 3가지 A/B 테스트

이러한 테스트를 실행할 때는 장기적인 성공에 대해 이해하는 것이 중요합니다. 하지만 앱에서 사용자 수명을 파악하기 어렵기 때문에 이러한 테스트는 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

1. 구독 벽 뒤에서 콘텐츠 테스트

수익을 늘리려면 사용자에게 제공하는 무료 콘텐츠의 양과 구독 벽 뒤에 배치하는 콘텐츠의 양 사이에서 최적의 균형을 찾는 것이 중요합니다. 목표는 유지율을 해치지 않으면서 구독률을 향상시킬 수 있는 충분한 무료 콘텐츠를 제공하는 것입니다.

시작하려면 다양한 기능의 참여율을 살펴보고 구독 벽 뒤에서 해당 기능이 어떻게 작동하는지 테스트해 보세요. 가장 인기 있는 콘텐츠를 구독 벽 뒤에 배치하면 전환율이 향상될 것이라고 생각할 수 있지만, 그렇게 하면 충성도가 높은 사용자가 앱에서 이탈하여 이탈률이 높아질 수 있습니다. 확실히 하려면 A/B 테스트를 실행하고 리텐션과 수익을 주시하세요.

프리미엄 콘텐츠를 테스트하고 구독 벽 뒤에서 어떤 기능이 가장 효과적인지 확인하는 것은 사용자의 앱 참여를 유지하고 구독자로 전환하는 데 중요합니다.

2. 광고 게재 위치 테스트

게재하는 광고의 유형과 퍼널의 어느 위치에 광고를 게재할지 테스트하는 것도 수익화 전략을 최적화하는 데 중요합니다. 앱에 새로운 광고 게재 위치를 추가할 때 목표는 리텐션을 저해하거나 인앱 경제를 해치지 않으면서 ARPU를 극대화하는 것입니다. 이전에는 생각하지 못했던 배치로 인해 성능이 크게 향상될 수 있다는 점을 명심하세요.

보상형 동영상 및 오퍼월과 같은 사용자 참여형 광고 단위를 구현할지, 전면 광고 및 배너와 같은 디스플레이 광고 단위를 구현할지, 아니면 둘 다 구현할지 고려하세요. 궁극적으로 다양한 광고 단위가 다양한 유형의 사용자에게 어필하므로 여러 광고 단위를 혼합하는 것이 가장 폭넓은 잠재 고객에게 수익을 창출할 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

아이언소스 플랫폼을 사용하는 앱을 살펴보면, 한 유명 라이프스타일 앱이 처음으로 광고 게재 위치를 테스트하여 LTV를 개선하고 더 많은 수익을 창출하기 시작했습니다. 처음에는 보상형 동영상과 오퍼월과 같은 보상형 게재 위치만 구현했지만, A/B 테스트를 통해 삽입형 광고를 구현하면 ARPDAU와 eCPM이 크게 증가한다는 사실을 곧 깨달았습니다. 궁극적으로 하나의 광고 단위가 구독자를 늘리는 데 가장 효과적인 방법처럼 보일 수 있지만, A/B 테스트를 통해 다른 광고 단위가 더 효과적이지는 않더라도 비슷하다는 것을 알게 될 수도 있습니다.

보상형 광고 단위를 포함하기로 선택한 경우, 제공하는 보상을 테스트하여 전환을 개선하고 있는지 확인해야 합니다. 일부 앱의 경우 사용자에게 프리미엄 콘텐츠를 맛볼 수 있는 기회를 제공하는 것이 가장 좋습니다. 다른 앱의 경우 사용자가 원하는 대로 사용할 수 있는 가상 화폐를 제공하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 오디언스마다 보상 요소에 반응하는 방식이 다르므로 이러한 수익 동인을 효과적으로 사용하고 있는지 확인하기 위해 보상을 테스트하는 것이 중요합니다.

또한 광고를 표시하는 빈도(상한)와 광고 사이의 간격(간격)을 테스트해야 합니다. 여기에는 다양한 사용자 세그먼트에 광고를 표시하는 방법을 테스트하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 사용자를 다양한 광고 참여도 코호트(예: 낮은 광고 참여도, 중간 광고 참여도, 높은 광고 참여도)로 분류하거나 구독자와 비구독자로 분류할 수 있습니다. 여기에서 각 코호트에 대한 광고 게재 효과를 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 라이프스타일 앱에서 철저한 A/B 테스트를 거친 후 구독자에게 중간 광고를 표시하지 않기로 결정했습니다.

3. 가격 책정 모델 테스트

각 사용자로부터 최대한의 수익을 창출하려면 최적의 가격 모델을 설계하는 데 리소스를 투입하는 것이 중요합니다. 궁극적인 목표는 사용자를 구독자로 전환하는 것이며, 구독 가격 및 기간을 A/B 테스트하지 않으면 돈을 낭비하게 됩니다.

즉, 구독 기간(주간, 월간 또는 연간)과 구독 비용 간에 최적화된 조합을 찾아야 합니다. 가격 모델의 영향을 측정하려면 각 구독 기간의 LTV를 살펴보세요. 이렇게 하면 장기적으로 테스트 중인 가격 책정 모델의 효과를 확인할 수 있습니다.

가격 책정 전략 테스트의 일부에는 무료 평가판 제공의 영향을 테스트하는 것도 포함되며, 특히 무료 평가판 옵션이 없으면 이탈 가능성이 높지만 무료 평가판을 사용하면 구독률이 떨어질 수 있다는 점을 고려하면 장단점이 모두 존재합니다. A/B 테스트는 이 전략이 장기적으로 수익에 어떤 영향을 미칠지 확인할 수 있는 유일한 확실한 방법입니다.

무료 평가판의 배치를 테스트하는 것도 장기적인 성공을 위해 매우 중요합니다. 무료 평가판을 유료화의 일부로 제공하거나, 평가판의 기간을 조정하거나, 사용자가 무료 평가판을 연장할 수 있도록 하거나, 신용카드 정보를 요청하는 시기를 테스트할 수도 있습니다. 궁극적으로 사용자는 앱에 대해 무료 평가판과 다르게 행동할 것이므로 섣부른 판단을 하지 않는 것이 중요합니다.

성공적인 A/B 테스트 실행 방법

첫날부터 성공할 수 있도록 준비하여 시간이 지남에 따라 최적의 결과를 얻고 KPI를 개선하고자 합니다. 다음은 성공적인 A/B 테스트를 실행하기 위한 몇 가지 팁입니다.

나만의 데이터 수집

다운로드 수와 사용자가 가장 많은 시간을 보내는 위치 등 실적에 대한 데이터를 수집하는 것부터 시작하세요. 소셜 미디어 앱의 다운로드 수가 구독 기반 사진 편집 앱보다 훨씬 많을 수 있는 등 성과는 주관적인 것이므로 해당 카테고리의 평균 성과를 조사하기보다는 자체 데이터를 개발하는 것이 중요합니다.

이 세분화된 데이터를 통해 앱의 전반적인 수익 성과를 측정할 수 있는 정확한 벤치마크를 확보할 수 있으며, 이를 통해 목표 달성을 위한 A/B 테스트를 계획할 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 앱의 경우 사용 시간은 중요한 지표입니다. 반면 전환율은 이커머스 및 구독 기반 앱에서 중요합니다.

반증된 가설에 만족하세요

기존 연구에서와 마찬가지로 A/B 테스트의 기초가 될 가설을 세웁니다. 이를 위해서는 수집한 데이터와 메트릭을 분석하고 사용자 행동을 기반으로 관찰하여 예측에 도움이 되는 정보를 얻어야 합니다. 가설이 예상과 일치할 가능성이 높지만, 반증되지 않는다고 해서 A/B 테스트가 실패한 것은 아닙니다. 반대로 반증된 가설도 마찬가지로 가치가 있을 수 있습니다.

구독 기반 앱의 경우, 가설은 구독 비용이나 구독 기간에 초점을 맞출 수 있습니다. 예를 들어 한 앱은 주간 구독 금액을 낮추면 구독률이 높아질 것이라는 가설을 세웠습니다. 말이 되죠? 이 가설을 반증하는 동안 개발자들은 이제 더 많은 구독자를 확보하기 위해 가격을 낮출 필요가 없다는 것을 알게 되었고, 비용을 절감하고 더 많은 A/B 테스트를 할 수 있는 기회를 열었습니다.

적절한 기간 선택

다른 성공적인 A/B 테스트의 시간 프레임을 모방한다고 해서 현재 테스트의 영향력이 높아지지는 않습니다. 실제로 보고자 하는 지표에 적합한 시간 프레임을 테스트하는 것은 결과가 혼동되거나 왜곡되지 않도록 하는 데 매우 중요합니다.

예를 들어, 구독 벽 뒤에 더 많은 콘텐츠를 잠그는 테스트를 실행하는 경우 몇 가지 다른 메트릭이 관련되어 있습니다. 유료 사용자 수를 주요 지표로 볼 때는 테스트 기간을 짧게 유지하세요. 리텐션을 주요 지표로 고려할 때는 장기적인 테스트를 진행하는 것이 가장 좋습니다.

A/B 테스트는 앱에 어떤 것이 효과적인지 불확실성을 줄이고 데이터를 기반으로 훌륭한 비즈니스 의사 결정을 내리는 방법으로, 모방보다 더 강력한 방법입니다. 이 가이드는 시작하는 데 도움을 주기 위한 것이지만, 모든 과정이 복잡하기 때문에 ironSource의 A/B 테스트 도구와 같은 도구를 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다.