게임 마케터를 위한 출시 초기 90일 LTV 예측 가이드

게임 UA 마케터의 하루는 데이터로 시작해요. 어제 집행한 캠페인의 리텐션(Retention, 유저 잔존율)을 확인하고, 채널별 광고비 소진 속도를 보며 그날 예산을 조정하죠. 성과를 측정할 때 한 달을 기다릴 여유는 없어요. 게임사는 출시 후 3일, 1주일, 2주일, 1개월 시점마다 마케팅 지속 여부를 결정해야 하니까요.

문제는 초반 지표만으로는 한계가 있다는 거예요. CPI(Cost Per Install, 설치당 비용)나 초기 리텐션으로 획득 비용과 잔존율은 알 수 있지만, 그 유저가 이후 인앱 구매(IAP)로 이어질지는 알기 어렵거든요.

장르마다 결제가 본격화되는 시점이 다르고, 같은 채널 유저라도 소재나 타겟팅에 따라 결제 패턴이 달라지기 때문인데, 결국 수익을 만든 채널은 캠페인이 한참 지난 뒤에야 드러나요.

이 시간 차이를 넘으려면, 초반 데이터를 채널별로 분리해 90일 후 수익으로 이어질 패턴을 미리 읽어야 해요.

이 글에서는 그 방법으로 채널별 코호트(Cohort) ROAS를 분리해서 보는 방법과, 초반 데이터로 90일 LTV를 예측하는 방법을 소개해 드릴게요.

📌 핵심 포인트

• CPI로 채널 효율을 판단하고 있었다면, 같은 시점에 유입된 유저를 채널별로 묶어 시간 흐름에 따라 수익을 추적해보세요. 초반에는 비슷해 보였던 채널들이 D30 이후 전혀 다른 결과를 만들어낼 수 있어요.

• 전체 ROAS만 보고 있었다면, 채널별로 ROAS를 분리해서 확인해 보세요. 잘 되는 채널과 그렇지 않은 채널이 하나의 수치로 합산되면서 실제 성과 차이가 가려지고 있을 수 있어요.

• 캠페인 론칭 후 3개월을 기다리지 않아도 돼요. 초반 리텐션 데이터로 pLTV를 예측하면 캠페인 집행 초반에 어떤 채널이 장기 수익을 만들어낼지 미리 파악하고 예산을 조정할 수 있어요.

CPI가 낮은 채널을 다시 봐야 하는 이유

1. CPI가 낮은 채널이면 원하는 유저도 적을 수 있어요

*CPI: 사용자가 광고를 클릭하여 게임을 1회 설치할 때마다 광고주가 지불하는 마케팅 비용.

CPI는 유저를 데려오는 비용을 채널별로 비교할 때 가장 많이 보는 지표예요. CPI가 낮을수록 같은 예산으로 더 많은 유저를 확보할 수 있어서 비용 효율 지표로 많이 활용하죠. 하지만 설치 이후 그 유저가 게임 안에서 어떻게 행동하는지는 담고 있지 않아요.

이는 해당 지표가 소재 클릭율, 캠페인 목표 설정, 앱마켓 최적화 수준 등 다양한 변수의 영향을 받기 때문인데요. 같은 채널에서도 캠페인 목표를 설치 최적화로 설정하느냐, 구매 이벤트 최적화로 설정하느냐에 따라 CPI가 크게 달라지기도 하고요.

즉, CPI가 낮다고 해서 게임에 관심 있는 유저를 데려왔다는 신호로 보기는 어려워요.

특히 타겟 설정이 넓어질수록 게임에 관심이 높은 유저와 낮은 유저가 섞여서 유입될 수 있어요. CPI는 낮지만 실제로 게임을 즐기거나 결제로 이어지는 유저의 비율이 낮아질 수도 있고요.

이로 인해 CPI를 낮추는 방향으로 캠페인을 최적화할수록, 원하는 유저가 아닌 쪽으로 타겟이 열릴 수 있다는 걸 운영 경험으로 체감하게 돼죠.

결국 CPI는 얼마에 유저를 데려왔는지 보는 지표이며, 그 유저가 게임에 얼마나 몰입하는지, 아이템을 구매하거나 정기적으로 결제하는 유저인지 파악하려면 호트(Cohort, 동일 시점에 유입된 유저 집단) 단위로 채널별 성과를 분리해서 봐야 해요.

2. ROAS는 채널별로 분리해서 성과를 봐야 해요

메타(Meta)와 애플 서치애즈(Apple Search Ads) 두 채널로 UA 캠페인을 동시에 운영하고 있다고 가정해 볼게요. 한 달 후 대시보드에 표시된 전체 D30 ROAS(Return on Ad Spend, 광고 수익률)는 120%예요. 손익분기점을 넘겼으니 캠페인이 잘되고 있는 것처럼 보이죠.

그런데 채널별로 분리해서 보면 아래와 같은 상황일 수 있어요.

전체 ROAS는 120%로 괜찮아 보이지만, 메타는 아직 광고비를 회수하지 못하고 있어요. 광고비 5,000만원을 쓰고 4,000만원의 수익만 만들었으니, 두 채널의 성과가 합산되면 메타의 손실이 가려질 수 있죠.

이 상태에서 전체 수치만 보고 예산 배분을 유지하면, 손실을 내고 있는 채널에 예산을 투자하게 될 수 있어요.

소재 단위로 들어가면 차이는 더 커질 수 있는데요. 같은 메타 채널 안에서도 게임플레이 영상 소재로 유입된 유저와 인게임 재화 증정(소환권, 게임 코인 등)를 증정하는 보상형 소재로 유입된 유저는 초기 리텐션은 비슷해 보여도, D30 이후 결제 빈도와 결제 금액이 다를 수 있어요.

보상형 소재로 들어온 유저는 프로모션에 반응한 유저일 가능성이 높아서, 이후 정가 결제로 이어지는 비율이 낮은 경향이 있어요.

채널별, 소재별로 유입된 유저를 시간 흐름에 따라 별도로 추적해야 어떤 캠페인이 실제로 수익에 기여하는지 파악할 수 있어요. 이로 인해 코호트(Cohort, 동일 시점에 유입된 유저 집단) 단위로 성과를 분리해서 봐야 해요.

3. 장르마다 다른 결제 타이밍도 변수에요

어떤 게임의 ROAS를 봐야 하는 게임의 수익 구조에 따라 달라요. 크게 2가지 유형으로 나눌 수 있어요.

첫 번째는 인앱 광고(IAA, In-App Advertising) 중심 수익 구조예요. 하이퍼캐주얼 게임처럼 유저가 게임을 플레이하는 동안 광고를 노출해서 수익을 만드는 구조이죠.

결제보다는 유저가 광고를 얼마나 많이 보느냐가 수익을 결정하기 때문에, 초반 유저 잔존율과 플레이 시간이 핵심 지표예요. 이 구조에서는 유저 이탈이 빨라서, D0(당일)과 D1 시점과 같은 초기 지표를 면밀히 모니터링해야 캠페인 방향을 잡을 수 있어요.

두 번째는 인앱 구매(IAP, In-App Purchase) 중심 수익 구조예요. 미드코어 RPG처럼 유저가 게임에 충분히 몰입한 뒤 인게임 재화, 캐릭터 또는 스킨 등을 직접 구매하는 형태이죠.

유저가 게임의 재미를 충분히 경험하고 나서야 결제가 발생하기 때문에, 게임에 따라 고과금 유저가 드러나는 시점이 D30 이후인 경우도 있어요.

기본적으로는 IAP 중심 게임에서 D7 ROAS를 캠페인의 기본 성과를 확인하는 용도로 활용하되, 채널의 장기 수익 가능성을 판단하려면 D30 이상의 코호트 데이터를 함께 봐야 해요.

반면, IAA 중심 게임은 초반 수일 안에 수익성이 확인되는 구조라 D30까지 기다리면 오히려 최적화 타이밍을 놓칠 수 있어요.

우리 게임이 어떤 수익 구조인지 먼저 확인하고, 그에 맞는 코호트 측정 기간을 정해야 채널별 성과를 정확하게 비교할 수 있어요.

90일을 기다리지 않고 채널 성과를 보는 방법

1. 코호트 ROAS로 채널별 장기 성과를 추적하세요

전체 ROAS가 채널별 성과 차이를 가리는 문제를 해결하려면, 동일한 시점에 유입된 유저 집단을 채널별로 묶어서 시간 흐름에 따라 추적해야 해요. 이게 코호트 ROAS예요.

예를 들어 6월 1일에 메타 광고로 유입된 유저 집단과 애플 서치애즈로 유입된 유저 집단을 각각 따로 묶어요. 그리고 D7, D30, D60, D90 시점에 각 집단이 만들어낸 수익을 광고비와 비교해요.

이렇게 하면 초반에는 비슷해 보였던 두 채널이 시간이 지나면서 어떻게 수익이 달라지는지 보여요.

가령 D7 시점에 메타 코호트의 ROAS가 낮더라도, D30 추이를 보면서 이 채널이 장기적으로 수익을 만들 가능성이 있는지를 판단할 수 있죠. 반대로 초반 ROAS가 높은 채널이 D30 이후 급격히 떨어진다면, 단기 반응만 높은 유저를 데려온 채널일 수 있어요.

2. 코호트 초반 데이터에서 장기 수익 신호를 찾아보세요

코호트 ROAS가 유용한 지표라도, D90 데이터가 쌓이려면 실제로 90일이 지나야 하는데요. 그동안 캠페인은 계속 돌아가고 예산도 계속 쓰이죠.

결제 데이터가 충분히 쌓이기 전에도 채널 성과를 가늠할 수 있는 신호가 있어요. 결제 이전 단계의 인게임 지표를 함께 보는 거예요.

특정 레벨을 달성하거나 튜토리얼을 완료한 유저가 이후 결제로 이어지는 비율이 높다면, 이 행동 지표가 장기 수익의 조기 신호가 될 수 있어요. 즉, 결제 데이터가 충분히 쌓이기 전에도 어떤 채널이 결제 가능성이 높은 유저를 데려오는지를 가늠해볼 수 있죠.

다만 인게임 지표와 결제 사이의 상관관계는 게임마다 달라요. 우리 게임에서 어떤 행동이 결제와 연결되는지를 먼저 파악해야 이 방법이 의미 있어요. 데이터 포인트가 충분히 쌓이기 전까지는 방향성 있는 신호로만 활용하세요.

3. 초반 리텐션 데이터로 장기 LTV를 예측해 보세요

인게임 지표와 함께 활용할 수 있는 방법이 초반 리텐션 데이터를 바탕으로 장기 LTV를 예측하는 거예요.

D1, D3, D7 리텐션 수치가 쌓이면 유저가 시간이 지나면서 얼마나 남아 있을지를 곡선으로 추정할 수 있어요. 이 리텐션 곡선에 일평균 매출(ARPDAU, Average Revenue Per Daily Active User)을 곱하면 D90까지의 누적 LTV를 계산할 수 있어요.

• LTV(D90) = Σ (D1~D90 일별 리텐션율 × ARPDAU)

물론 게임 업데이트나 시즌 이벤트처럼 외부 변수가 생기면 예측값과 실제 수치 사이에 차이가 날 수 있어요. 예를 들어 D1 리텐션이 45%, D3가 28%, D7이 18%로 쌓인 시점에 이후 곡선을 추정하고, 일평균 매출이 100원이라면 D90까지 유저 한 명이 만들어낼 누적 수익을 미리 계산할 수 있어요.

에어브릿지 코호트로 90일 LTV 예측하기

이 방법을 직접 구현하려면 코호트를 수동으로 집계하고 리텐션 곡선을 별도로 모델링해야 해서 공수가 꽤 들어요. 에어브릿지 레비뉴 리포트는 이 과정을 대시보드 안에서 한 번에 처리해줘요.

1. 에어브릿지 레비뉴 리포트에서 채널별 코호트 ROAS를 확인하세요

앞서 살펴본 것처럼 채널별 코호트 ROAS를 보려면 동일 시점에 유입된 유저 집단을 채널 단위로 분리해서 시간 흐름에 따라 추적해야 해요. 에어브릿지 레비뉴 리포트에서는 별도 작업 없이 대시보드 안에서 바로 확인할 수 있어요.

주요 활용 시나리오는 아래와 같으며, 조회 기간은 주기별로 설정할 수 있죠.

주요 활용 시나리오

• 광고 채널이나 캠페인별로 발생한 매출과 ROAS를 비교

• 유저당 평균 매출액(ARPU)과 결제 유저당 평균 매출액(ARPPU) 추이로 유저 매출을 분석

• 결제 전환율(PUR)로 채널별 광고 효율을 점검

• 예측 LTV(pLTV)로 미래 매출을 추정

조회 기간

그룹바이(Group By, 데이터를 묶을 기준)를 채널로 설정하면 메타, 애플 서치애즈, 구글 UAC 등 각 채널로 유입된 유저 집단별로 D7, D30, D60, D90 시점의 ROAS를 한 화면에서 비교할 수 있어요.

캠페인, 광고 소재, 국가, OS 단위로도 쪼개서 볼 수 있어서 어떤 조합이 장기 수익에 기여하는지 파악할 수 있죠.

IAP와 IAA를 통합해서 수익을 집계하기 때문에, 하이브리드 수익 구조인 게임에서도 채널별 실제 수익을 정확하게 비교할 수 있어요.

2. D3 데이터로 D90을 예측하는 에어브릿지 pLTV를 활용하세요

앞서 초반 리텐션 데이터로 장기 LTV를 예측할 수 있다고 했는데요. 에어브릿지는 이 예측을 레비뉴 리포트 안에서 바로 확인할 수 있는 pLTV 기능으로 제공해요.

별도로 리텐션 곡선을 모델링하거나 수식을 직접 계산하지 않아도 돼요. 조회 기간과 예측일수만 설정하면 채널별 pLTV를 대시보드에서 바로 보여요.

에어브릿지 pLTV는 아래 공식으로 계산해요.

• pLTV = 예측 잔존일(Predictive Lifetime) × ARPDAU

예측 잔존일은 에어브릿지가 현재까지 쌓인 리텐션 데이터를 바탕으로 유저가 앞으로 며칠 동안 더 재방문할지를 추정한 수치예요. 여기에 일평균 매출(ARPDAU)을 곱하면 유저 한 명이 앞으로 만들어낼 예상 수익이 나오죠.

레비뉴 리포트에서 예측일수를 1~180일 사이로 설정하면 해당 기간의 pLTV를 채널별, 캠페인별, 소재별로 확인할 수 있어요. 예를 들어 캠페인 집행 후 D3 시점에 예측일수를 90일로 설정하면, 아직 D90 데이터가 쌓이지 않은 시점에도 각 채널이 앞으로 만들어낼 수익을 비교할 수 있어요.

3. pLTV를 참고해 예산을 조정해 보세요

pLTV가 의미 있으려면 대시보드에서 수치를 확인하는 것에서 그치지 않고, 그 결과를 예산 결정에 실제로 연결해야 해요. 실전에서는 아래 순서로 활용해보세요.

• D3~D7 시점에 채널별 pLTV를 비교해 보세요.
  캠페인 집행 초반에 pLTV가 높게 나오는 채널은 장기적으로 수익을 만들 가능성이 높은 유저를 데려오고 있다는 신호예요. 해당 채널에 예산을 더 집중해 볼 수 있어요.

• CPI는 낮지만 pLTV도 낮은 채널은 주의가 필요해요.
  초반 반응만 높은 유저를 데려오고 있을 수 있으니, 소재나 타겟팅 방식을 점검해 보세요.

• pLTV가 높은 채널에 예산을 집중하고, 낮은 채널은 예산을 줄이거나 소재를 교체해요.
  90일을 기다리지 않고도 초반 데이터를 근거로 캠페인을 조정할 수 있어요.

pLTV는 예측값이라 실제 수치와 차이가 날 수 있어요. 리텐션 패턴이 비교적 안정적인 캠페인에서는 pLTV가 잘 맞아요.

반대로 게임 업데이트, 시즌 이벤트, 신규 소재 교체가 잦은 시기에는 모델이 변화를 따라가지 못할 수 있으니 예측값을 보수적으로 해석하는 게 좋아요.

pLTV 단독으로 판단하기보다는 코호트 ROAS 추이와 함께 보면서 방향을 잡아 보세요.

D3 데이터로 3개월 후 수익을 만들 채널, 지금 확인해 보세요

결국 마케터라면 어떤 채널이 장기 수익을 가져다줄지를 매일 질문할 수밖에 없는데요. 이제는 그 답을 캠페인이 끝나고 오랜 시간이 지날 때까지 기다리지 않아도 돼요.

에어브릿지 레비뉴 리포트에서 채널별 코호트 ROAS와 pLTV를 살펴보면, 캠페인 초반 D3~D7 시점에 어떤 채널이 90일 후 수익을 만들어낼지 미리 파악할 수 있어요. 예산을 더 투자해야 하는 광고 채널과 바꿔야 하는 소재를 데이터 기반으로 결정할 수 있죠.

90일을 기다리지 말고, 에어브릿지에서 지금 바로 시작해 보세요.

Written by 프리랜서 에디터 강혜라