머신러닝 솔루션 기업 몰로코(Moloco, 대표 안익진)가 금일 국내 게임 개발사 원더피플과 함께 '몰로코 클라우드 DSP' 협업 사례를 공개했다.
원더피플은 텍사스홀덤 포커 게임 앱 '메가히트포커(Mega Hit Poker)'의 개발사로 북미에서 서비스를 운영 중이다. 메가히트포커는 현재 북미 인앱 구매(IAP) 매출 상위권에 위치해 있으며 인터페이스, 사운드, 그래픽, UI/UX 등 다방면에서 기존 홀덤 게임보다 우수하고 뛰어난 게임 완성도로 주목받고 있다.
소셜 카지노 장르는 인앱 구매가 특히 중요하고 비교적 소수의 마니아층이 플레이하는 게임이라는 특성상 원더피플은 수익 증진에 기여할 수 있는 고가치 유저를 확보하겠다는 목표를 가지고 있었다. 광고 노출을 넘어 매출까지 이어질 수 있는 높은 ROAS(return on ad spend; 광고비 대비 매출액), 즉 광고 효율성 견인을 위해서는 단순 앱 설치 볼륨 증대나 구매 전환을 넘어 매출 증진에 기여할 수 있는 구매 유저를 대규모로 빠르게 확보해야하는 고민을 안고 있었다.
원더피플은 몰로코 클라우드 DSP를 통해 인앱 액션 최적화 캠페인을 운영하며 이러한 고민에 해답을 찾았다. 먼저, 메가히트포커의 퍼스트 파티 데이터를 활용해 맞춤형 이벤트를 생성했고 이를 몰로코의 머신러닝 모델을 통해 최적화했다. 구체적으로 매출 증대를 위한 높은 가격대의 구매 액션를 기준으로 최적화하는 맞춤형 이벤트를 생성해 몰로코의 CPA(cost per action; 반응당 과금) 모델에 학습을 진행했고 이를 통해 구매력이 높은 고가치 유저를 확보하여 ROAS 퍼포먼스까지 개선하는 결과를 낳았다.
박주현 원더피플 사업 PM은 "원더피플은 주로 가치 높은 유저의 구매 전환을 유도하는 ROAS 달성을 목표로 하는 캠페인을 진행했다"며 "예산 규모는 커지는 반면 광범위한 도달은 이루어지지 않고 동일한 유저에 중복으로 광고가 노출되는 현상이 지속되며 전반적인 효율이 떨어지고 있어 고민하던 차에 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 CPA를 빠르고 정확하게 최적화하는 몰로코 DSP 머신러닝 모델의 효과는 인상적이었다"고 말했다.
이어 정구영 몰로코 시니어 그로스 매니저는 "원더피플의 성장세에 실질적인 기여를 할 수 있는, 원더피플에게 최적화된 광고는 원더피플의 자체 데이터에 기반한다"며 "몰로코 클라우드 DSP의 머신러닝 모델은 고유의 기술력으로 고객이 보유한 퍼스트 파티 데이터의 가치를 최대치로 끌어내 목표하는 결과에 빠르게 도달할 수 있도록 지원한다"고 전했다.
한편 원더피플의 몰로코 클라우드 DSP 도입 과정 및 성공 사례에 대한 더 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다.
전자신문인터넷 구교현 기자 kyo@etnews.com
