SKAN과 인앱 이벤트를 고치자 예산이 실제 체험을 따랐습니다.
캠페인은 설치 최적화. 봇이 싸 보였습니다. 체험 이벤트는 늦고 고마이탈 코호트가 계속 스케일됐습니다.
아래는 과제, 해법, 결과입니다. 측정과 예산을 다시 쓸 수 있는 단계입니다.
전달 여정
발견에서 증명까지 네 단계
모든 사례가 같은 규율: 측정을 명확히 하고 설정, 최적화, 결과를 증명.
01
이벤트 맵
체험 시작과 첫 운동 이벤트 검증.
02
크리에이티브 정렬
Meta/TikTok UGC로 프로그램별 차별점 전달.
03
코호트 통제
이탈률이 높은 유입원 조절.
04
트라이얼 효과
시나리오 목표: 7주 내 체험 52% 증가.
과제
캠페인은 설치 최적화. 봇이 싸 보였습니다. 체험 이벤트는 늦고 고마이탈 코호트가 계속 스케일됐습니다.
우리가 한 일
Tecrube가 이벤트를 체험 시작과 첫 운동으로 매핑하고 UGC로 차이를 설명하며 저질 코호트에 한도를 걸었습니다.
결과
7주 만에 체험 +52%, 비용 −18%. 첫 운동을 끝낸 사용자가 늘었습니다.
사용한 모듈
핵심 교훈
- 피트니스 앱에서 낮은 CPI는 착시를 일으킵니다.
- 체험 이벤트가 늦게 잡히면 깜깜이 확장이 됩니다.
- 광고의 약속은 페이월 경험과 일치해야 합니다.
- 이탈률이 높은 코호트는 확장하지 말아야 합니다.
이 스토리에 대해
자주 묻는 질문
시기, 채널, 비슷한 결과를 내는 법을 짧게 답합니다.
완전히 우회하지는 못했지만, 체험 및 초기 활동 신호로 의사결정 기간을 명확히 했습니다.
앱 광고, Meta Ads, TikTok Ads를 Tecrube로 운영했습니다.
아니요. 메시지와 이벤트 측정 방식만 바꿨고, 기간은 그대로 유지했습니다.
무료 계정을 열고 계정과 전환을 연결한 뒤 측정 점검을 돌리세요.
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