인디 게임 개발자와 대형 스튜디오 모두 프로젝트 진행 시 더 많은 시간을 확보하기를 원합니다. 많은 경우 지속적인 모니터링을 필요로 하는 도구와 데이터 포인트가 너무 많기 때문에, 개발자는 데이터를 내보내고 보정 및 검토에 대부분의 시간을 소모한 후에야 충분한 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그 때문에 많은 개발자가 코호트 데이터를 활용하여 게임을 성장시킬 전략을 수립하는 데 필요한 정보를 구합니다.
AppLovin은 유저의 수명 주기 전체를 최적화할 수 있는 코호트 분석 기능을 MAX에 추가했습니다. 이제 여러 대시보드에서 잘못된 결과를 도출할 수 있는 대략적인 데이터를 집계하여 수동으로 계산하는 대신, 정확하고 신속한 통계 정보를 한곳에서 확인하여 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 개발자는 MAX 대시보드에 로그인하여 시간의 경과에 따른 유저의 리텐션, 참여율, 설치당 수익과 같은 지표를 확인할 수 있습니다.
이러한 기능을 활용하면 어떤 이점이 있을까요? 예를 들어, 다양한 유저 코호트에 속하는 유저의 ROI나 LTV와 비교한 설치 데이터를 기반으로 RPI(설치당 수익) 코호트 데이터를 도출할 수 있습니다. 개발자는 지정한 설치 날짜에 따라 일관적인 데이터를 얻을 수 있습니다.
또 다른 예를 살펴볼까요? 개발자가 새로운 네트워크 파트너 또는 신규 입찰자의 증가를 테스트하기 위한 워터폴 A/B 테스트를 성공적으로 진행하는 경우를 가정해보겠습니다. 이때 코호트 분석을 사용하면 코호트의 LTV 및 UA 입찰가를 높였을 때 영향을 추적할 수 있습니다. 이러한 상세한 데이터는 스튜디오가 실질적인 성장을 이룰 수 있도록 광고에 예산을 적절하게 지출하는 데 도움이 됩니다.
AppLovin의 MAX 담당 이사 Idil Canal은 “MAX는 뛰어난 게임을 만드는 인기 개발자 및 스튜디오와 협업합니다. 저희는 재능 있는 개발자와의 긴밀한 파트너십을 통해 개발자를 위한 수익화와 성장뿐만 아니라 보다 효율적인 예산 지출을 지원하여 가장 높은 성과를 거둘 수 있도록 합니다.”라며, “MAX는 이처럼 빈틈없는 파트너십을 통해 개발자의 성장에 방해가 되는 불편 사항과 비효율적인 측면을 면밀하게 이해하고, 코호트 분석과 같은 세심한 솔루션을 제공하여 이러한 어려움을 완화해드립니다.”라고 덧붙였습니다.
MAX의 새로운 코호트 분석은 개발자의 성장을 가속화하는 종합적인 개발자 도구와 기능을 구축하고자 하는 지속적인 노력의 일환으로 탄생했습니다. MAX는 앞으로도 개발자가 겪는 다양한 문제를 완화하고 효율성을 높일 수 있는 기능을 지속적으로 출시할 예정입니다.
MAX를 사용하신다면 대시보드를 참조하거나 AppLovin 담당자에게 문의해 주세요. MAX를 사용하지 않으신다면 여기에서 자세히 알아보세요.
