111퍼센트는 ‘랜덤다이스: 디펜스’ 타이틀의 고가치 유저를 낮은 단가로 유입시켜 ROAS를 증대시키고자 했습니다. 랜덤다이스: 디펜스 게임 특성상 캐주얼 게임 대비 레벨업을 하는 데 더 많은 시간과 노력이 요구되기 때문에, 장기 리텐션이 높은 유저를 확보하는 것이 ROAS 증대의 핵심 요소 중 하나입니다.

그러나 랜덤다이스: 디펜스 타이틀은 4년 이상의 장기간에 걸친 마케팅으로 이미 광고에 노출되어 앱을 설치한 유저들이 많았고, 이는 신규 유저 풀의 감소로도 이어지며 리텐션이 높고 꾸준히 매출을 발생시킬만한 고가치 유저를 확보하기 어려웠습니다. 이에 따라 111퍼센트는 ROAS 효율을 개선하기 위한 새로운 UA(User Acquisition, 유저 확보) 전략을 필요로 했습니다. 

타이틀의 마케팅이 장기화되며 단순 유저 유입 수 증대를 통한 새로운 고가치 유저 확보가 어려워진만큼, 111퍼센트는 ‘랜덤다이스: 디펜스’ 타이틀의 고가치 유저가 가진 특성을 파악하고 이에 알맞은 솔루션을 구축하기 위해 데이터 분석을 실시했습니다.  

내부 분석 결과를 기반으로, 앱 설치 후 초기에 구매력이 높은 유저가 장기적으로 높은 리텐션 및 매출에 기여한다는 가설을 수립했습니다. 이에, 111퍼센트는 가설의 유효성을 실험하고 이러한 구매 경향을 보이는 유저를 실질적으로 확보하기 위한 솔루션으로 Moloco Ads의 D1 액션 모델을 도입했습니다. 

D1 액션 모델은 D7 액션 및 매출을 기준으로 학습을 진행하는 모델과 달리, 인스톨 후 학습 주기를 단축하여 D1, 즉 하루 이내 발생하는 액션을 학습합니다. 111퍼센트는 몰로코와 함께 기존 활용하던 D7 액션 모델과 D1 액션 모델의 퍼포먼스를 비교하는 A/B 테스트를 진행했습니다. 

보다 정확한 테스트 결과를 도출하기 위해 광고 그룹의 트래픽을 나누어 타겟팅할 수 있는 트래픽 컨트롤 기능을 활용했으며, D1 액션 모델은 111퍼센트의 퍼스트 파티 데이터를 학습해 앱 설치 이후 초기에 높은 구매력을 보이는 유저를 탐색 및 확보했습니다. 테스트 결과, D1 액션 모델 캠페인에서 D7 대비 더 우수한 ROAS 및 모객 단가 성과가 확인되었고, 가설의 유효성을 확인할 수 있었습니다.