머신러닝으로 의사결정 더 현명하고 빠르게
캠페인 결과를 기다리느라 시간을 보낼수록 예산은 더 낭비될 수도 있습니다. 앱스플라이어의 예측 분석 엔진은 머신러닝으로 유저 참여 초기 신호와 예상 유저 가치 사이의 상호관계를 파악하고 도식화하여 캠페인 생애주기의 초반에 정확한 예측 데이터를 제공합니다.
예측 데이터로 캠페인 초기부터 스마트하게 최적화하세요
앱스플라이어 예측 분석 솔루션은 기업에게 분명하고 실용적인 인사이트를 제공하여 캠페인을 자신있게 최적화하고, 오래 기다릴 필요 없이 장기적인 결과를 예측하도록 지원합니다.
현명한 선택을 앞당기는
개인정보보호 중심 데이터 인사이트
고객 개인정보보호 중심 솔루션
엔드 유저의 개인정보를 보호하면 고객과의 관계를 더 튼튼하고 오래 유지할 수 있습니다. 예측 분석 기술은 유저 신원정보에 기대지 않고 고객 행동 데이터를 집약하여 개인정보를 보호하면서 의사결정의 근거가 되는 유저 인게이지먼트 데이터를 제공합니다.
데이터 기반 최적화 지원
데이터가 많을수록 의사결정에 더욱 도움이 됩니다. 앱스플라이어의 예측 분석 엔진은 최소한의 기간 내 모든 측정가능한 이벤트 데이터에 기반하여 정확한 예측 점수를 제공합니다. 인앱 인게이지먼트 데이터 활용도를 극대화하여 최적화하세요.
주요 기능
끊임없이 진화하는 디지털 업계에서는 앞을 내다보는 솔루션이 필요합니다. 앱스플라이어의 예측 분석 솔루션이 시간을 지체하지 않고 캠페인을 최적화하는 동시에 엔드유저의 개인정보를 보호하는 방식을 알아보세요.
예측 데이터 대시보드
종합 대시보드 한 곳에서 귀하의 마케팅 활동을 분석한 데이터 인사이트를 선명히 보여드립니다
매끄러운 SKAdNetwork 연동
애플의 SKAdNetwork와 연동하여 예측 가치 점수를 전환 값으로 쉽게 번역하세요
캠페인 현황 상세 데이터
캠페인 성과 예측 점수를 수익화, 인게이지먼트, 잔존율 및 비용을 기준으로 상세히 나누어 집약 데이터를 확인하세요
개인정보보호가 기본인 구조
유저 신원정보에 기대지 않고 실제 유저 행동 데이터에 근거한 데이터 인사이트로 고객 개인정보를 보호하세요
맞춤식 예측 모델
별도의 유저생애가치 계산 로직, 퍼스트 파티 히스토리 데이터, 엔드 유저 행동 사이의 상관 관계를 이용해 귀하의 앱에 최적화된 고유한 예측 모델을 활용하세요
미디어 파트너사 포스트백 & API
예측 점수로 매체의 품질과 퍼포먼스에 대한 정확한 정보를 확인하세요.
모든 앱 개발자들이 사용가능한
최첨단 데이터 사이언스
앱스플라이어 예측 분석 솔루션은 머신러닝과 고도의 데이터 사이언스 기술을 이용해 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 앱 기업의 경쟁력을 높여드립니다.
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자주 묻는 질문
PredictSK는 SKAdNetwork를 어떻게 지원하나요?
앱스플라이어 SDK는 유저가 앱을 설치한 후 최초 24시간 내에 발생하는 유저 인게이지먼트 데이터를 모두 측정합니다. 이 정보를 PredictSK AI 엔진이 분석하여 다음과 같은 주요 유저 행동 정보를 제공합니다.
– 해당 유저의 결제 예상 금액
– 해당 유저의 결제 유무
– 해당 유저의 예상 잔존율
일정 범위의 값으로 제공되는 위 정보를 바탕으로 익명의 유저 페르소나가 생성되고, 이는 iOS의 6비트 전환 값 측정 표준에 맞춰 SKAdNetwork(SKAN)에 전송됩니다. 그러면 SKAN은 유저들의 데이터를 집약된 형태로 캠페인 및 매체 파트너서 정보와 함께 전송하여, 귀하는 특정 캠페인으로 유입된 유사 페르소나 집단의 KPI를 조회하실 수 있습니다.
PredictSK는 애플의 사용자 개인정보보호 요건을 충족시키나요?
네, 앱스플라이어의 예측 분석 솔루션은 애플의 앱추적투명성(ATT) 프레임워크와 사용자 개인정보보호 요건을 완전히 충족시킵니다.
PredictSK를 사용하면 SKAN의 측정용 6비트를 모두 소진하나요?
아니요, SKAN에서 iOS 앱 성과 측정으로 사용되는 6비트 중 5비트가 유저 KPI 예측 값을 계산하는 데 쓰입니다. 나머지 한 비트는 앱스플라이어의 컨버전 스튜디오에서 유저 행동과 가치를 측정하는 목적으로 사용됩니다.
PredictSK은 언제 사용할 수 있나요?
PredictSK는 현재 베타 버전입니다. PredictSK의 AI 엔진이 앱의 과거 데이터를 검토하고, 유저 인게이지먼트 포인트와 그 데이터가 앱에 갖는 궁극적인 가치 사이의 상관관계를 파악하는 머신 훈련 기간이 필요합니다. 앱 개발자들도 PredictSK의 세 가지 예측 KPI 데이터 중 한 가지 이상에 주요 이벤트나 이벤트 조합을 추가하는 형태로 피드백을 제공하기를 권장드립니다.
