Planfit
Subscription & AI AppsAbout Planfit
플랜핏(Planfit)은 AI 기반 개인 맞춤 운동 코칭을 제공하는 피트니스 앱이에요. 유저가 운동 목표, 체력 수준, 헬스장 환경 등 정보를 입력하면 AI가 개인에게 최적화된 운동 루틴을 자동으로 생성하고, 운동 순서와 세트 수, 휴식 시간까지 안내하기 때문에 헬스 초보자도 복잡한 계획 없이 운동을 시작할 수 있어요. AI 기반 맞춤형 서비스를 제공하는 플랜핏은 현재 한국을 넘어 전 세계 수백만 명의 유저에게 사랑받는 피트니스 앱으로 성장하고 있어요. 특히 미국 시장에서 가파르게 성장하며, 수천만 건 이상의 운동 기록 데이터가 축적된 글로벌 헬스케어 앱으로 영향력을 넓히고 있어요.
Overview
플랜핏은 2026년 기준 전체 앱 다운로드의 약 30%가 해외에서 발생할 만큼 글로벌 사용자 기반을 빠르게 확장하고 있어요. 특히 미국 시장에서 성과를 확대하기 위해 글로벌 UA(User Acquisition) 캠페인을 적극적으로 운영했어요. 다양한 콘텐츠 유형과 메시지 및 타겟 조합을 대규모로 실험하며 어떤 광고 패턴이 실제 구독으로 이어지는지 검증했어요. 이 과정에서 에어브릿지를 활용해 다양한 인앱 이벤트를 실험한 결과, 무료 체험 시작 이벤트가 실제 결제 전환과 가장 높은 연관성을 보인다는 점을 확인했어요. 이를 기반으로 광고 전략을 이벤트 중심으로 전환했고, 그 결과 결제당 비용(CAC)을 약 40% 개선할 수 있었어요. 플랜핏은 에어브릿지와 앰플리튜드, 레비뉴캣을 연동해 광고 데이터, 유저 행동 데이터, 구독 데이터를 하나의 흐름으로 분석할 수 있는 환경도 구축했어요. 특히 에어브릿지 쉐어링크를 활용해 광고 데이터를 내부 대시보드와 연결하면서 팀 전체가 동일한 데이터를 기반으로 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 되었어요.
Challenge
실제 구독 매출로 이어지는 광고 성과 측정의 어려움
플랜핏은 한국에서 검증한 PMF(Product-Market Fit)가 미국 시장에서도 유효할 것이라는 가설을 세우고 글로벌 UA 캠페인을 확대하기 시작했어요. 가설을 빠르게 검증하기 위해, 플랜핏은 광고 실험의 수를 크게 늘리는 전략을 실행했어요. 광고 소재를 크리에이터 협업 기반 UGC, 자체 촬영, 루틴 추천 등 콘텐츠 유형 실험은 물론, 다양한 타겟, 메시지, 키워드 조합을 빠르게 실험하면서 어떤 광고 패턴이 실제 구독으로 이어지는지 확인하고자 했어요. 하지만 구독 기반 서비스에서는 설치 이후 구독까지 여러 단계의 이벤트가 이어지기 때문에, 단순한 앱 설치 수만으로 광고 성과를 판단하기 어려웠어요.
유저 유입부터 구독 매출까지 이어지는 데이터 통합의 필요성
플랜핏은 광고 실험을 가속화하면서 마케팅 성과 데이터를 더욱 정교하게 분석할 필요성이 커졌어요. 광고 유입 이후 유저 행동과 구독 전환까지 이어지는 흐름을 함께 분석해야 어떤 광고가 실제 구독 매출로 이어지는지 정확하게 판단할 수 있기 때문이에요. 이를 위해 플랜핏은 광고 성과 측정은 에어브릿지, 유저 행동 데이터는 앰플리튜드, 구독 관리는 레비뉴캣을 통해 관리하고 있었어요. 그러나 데이터가 나뉘어 있다 보니, 광고 유입부터 구독 매출까지 이어지는 전체 퍼널을 하나의 흐름으로 파악하기는 쉽지 않았고, 팀 내부에서도 동일한 데이터를 기준으로 의사결정을 내리기 어려운 상황으로 이어졌어요.
Solution
무료 체험 시작(CPA) 기반 광고 최적화로 CAC 40% 개선
앱 설치 수(CPI)를 중심으로 광고를 운영했던 플랜핏은 실제 구독 매출과 가장 높은 연관성을 보이는 이벤트를 찾기 위해 3개월간 광고 최적화 실험을 진행했어요. 에어브릿지는 무료 체험 시작, 구독, 결제 정보 입력 등 다양한 기본 이벤트 트래킹을 지원해요. 여러 이벤트를 비교 분석한 결과, 플랜핏은 무료 체험 시작(CPA)이 실제 결제 전환과 가장 높은 연관성을 보인다는 점을 확인했어요. 이후 플랜핏은 CPA를 기준으로 메타 캠페인을 운영하며 광고 소재 실험에 속도를 높였고, 실제 결제로 이어지는 광고 패턴을 찾아낼 수 있었어요. 또한 에어브릿지를 활용해 광고 소재, 채널, 검색 키워드 단위로 성과를 분석하면서 어떤 광고 전략이 장기적으로 더 높은 구독 매출로 이어졌는지 확인할 수 있었어요. 데이터 기반 광고 최적화를 통해 실제 구독 전환으로 이어지는 광고 패턴을 발견한 플랜핏은 결제당 비용(CAC)을 약 40% 개선하는 성과를 달성했어요.
에어브릿지-앰플리튜드-레비뉴캣 연동으로 구독 앱의 전체 퍼널 가시화
에어브릿지는 앰플리튜드와 레비뉴캣 등 주요 데이터 솔루션과의 연동을 지원해요. 플랜핏은 연동을 통해 에어브릿지, 앰플리튜드, 레비뉴캣 데이터를 하나의 흐름으로 분석할 수 있는 환경을 구축했어요. 이를 통해 광고 유입 데이터, 유저 행동 데이터, 구독 매출 데이터를 연결해 전체 퍼널을 함께 분석할 수 있었어요. 특히 플랜핏은 에어브릿지 쉐어링크를 활용해 광고 데이터를 내부 대시보드와 연결했어요. 이를 통해 매일 자동으로 업데이트되는 광고 유입 데이터를 유저 행동 데이터와 구독 매출 데이터와 함께 하나의 대시보드에서 확인할 수 있게 되었어요.
통합 대시보드를 기반으로 플랜핏 팀은 일간, 주간, 월간 단위로 주요 지표와 선행 지표를 지속적으로 트래킹하고 있어요. 광고 유입 이후 유저 행동과 구독 전환까지 이어지는 전체 흐름을 한 번에 확인할 수 있게 되면서, 문제 상황이 발생했을 때도 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있게 되었어요. 또한 팀 전체가 동일한 데이터를 기준으로 성과를 확인할 수 있게 되면서 내부 커뮤니케이션 방식에도 변화가 생겼어요. 여러 도구에서 데이터를 각각 확인하던 이전과 달리 하나의 대시보드를 기준으로 논의하면서 데이터 확인과 공유에 소요되는 시간이 크게 줄어들었고, 의사결정 속도도 빨라졌어요.
Final Thoughts
플랜핏이 미국 시장에서 빠르게 성장할 수 있었던 배경에는 대규모 광고 실험과 데이터 기반 의사결정이 있었어요. 에어브릿지와 함께 무료 체험 시작 이벤트를 중심으로 광고 실험을 반복했고, 그 결과 결제당 비용(CAC)이 40% 개선되었어요. 또한 에어브릿지 쉐어링크를 활용해 광고 데이터와 유저 행동, 구독 매출 데이터를 하나의 대시보드에서 확인할 수 있는 환경을 구축하면서 팀 전체가 동일한 데이터를 기반으로 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 되었어요. 플랜핏은 현재 광고 전략에서 더 나아가, 글로벌 커뮤니티 플랫폼 레딧(Reddit) 등 새로운 채널 테스트도 확대해 나갈 예정이에요. 또한 에어브릿지와 함께 앞으로도 다양한 광고 실험을 반복하며 글로벌 시장에서의 성장을 가속화할 계획이에요.
