Grab의 앱 설치 사용자는 한 달 이내에 66% 증가했습니다

도전 과제동남아시아의 배차 서비스 모바일 앱의 선두를 달리고 있는 Grab은 설치 후 사건(첫 동승)의 비율을 높이면서 CPI 및 CPA는 낮게 유지하고자 하는 명확한 목표를 가지고 Liftoff에 접촉했습니다. 캠페인은 초기에 인도네시아와 필리핀의 Android 사용자를 타겟으로 삼았습니다.

해결책Grab 캠페인을 실시하기 위해 Liftoff는 모바일 앱 추적 및 기여도 분석 플랫폼의 선두를 달리고 있는 AppsFlyer에서 설치 및 첫 탑승 사건의 관련 포스트백 데이터를 전달받았습니다.

Grab 캠페인 성공에 가장 크게 기여한 것은 Liftoff의 기계 학습(Machine Learning, ML) 플랫폼이었습니다. 빠른 테스트와 모델링으로 짧은 탐색 기간을 가진 후 ML 플랫폼은 Android 기기에서 Grab 앱을 설치하고 첫 탑승을 예약할 것 같은 사용자들의 유사 프로필을 생성했습니다. 이 시점에서 Liftoff는 오직 이 유사 사용자만을 대상으로 프로그램적으로 광고를 냈습니다.

ML 플랫폼이 계속해서 캠페인 성과를 최적화하는 동안, Liftoff 크리에이티브 팀은 수많은 아이디어를 A/B 테스트했습니다. 팀이 실행한 A/B 테스트로는 문구만 있는 경우, 애니메이션 vs 정적인 광고, 이미지만 있는 광고 등이 있었으며 일부는 훌륭한 결과를 나타냈습니다.


결론초기 Grab의 Android 캠페인은 KPI를 넘어서며 긍정적인 성과를 냈습니다. 최소 크리에이티브 테스트 및 초기 성과는 Liftoff의 기계 학습 플랫폼이 어떻게 빛날 수 있는지 진정으로 보여주는 결과를 냈습니다. 적절한 탐색 시간 후 플랫폼은 빠르게 최적의 유사 사용자를 학습하고 직접 마케팅하여 설치 후 탑승 예약을 할 가능성이 가장 낮은 사용자를 피했습니다.

크리에이티브 쪽에서는 정적인 배너 광고와 애니메이션 광고를 비교하는 매우 성공적인 A/B 테스트를 실행했습니다. 애니메이션 배너는 정적인 배너에 비해 99% 향상된 전환율을 보였습니다.

다른 정적 이미지 A/B 테스트에서는 차에 탄 사람(A 이미지) vs 오토바이에 탄 사람(B 이미지)을 보였습니다. 오토바이에 탄 사람의 B 이미지는 A 이미지에 비해 12% 향상된 전환율을 나타냈습니다. 기타 Grab 캠페인 성공을 나타내는 지표는 다음과 같습니다.

  • CPI를 목표치보다 33% 더 낮추었습니다
  • 설치 후 바로 예약한 비율이 4.6% 상승했습니다
  • 설치 사용자가 한 달 만에 66% 증가했습니다.

기계 학습과 짝을 이룬 Liftoff의 크리에이티브 테스트는 반복적으로 긍정적인 결과를 내는 강력한 콤보입니다. Grab은 인도네시아와 필리핀의 Android 캠페인을 통해 이를 직접 경험했습니다.

Grab은 동남아시아에서 선두를 달리는 배차 서비스 앱이며 6억 2천만 명의 사람들이 즉시 안전하게 믿을 수 있는 차량에 탑승할 수 있도록 돕고 있습니다. 3천만 명이 모바일로 다운로드했으며, 사용자가 타고 내릴 장소를 지정하면 앱이 택시, 버스, 밴, 개인 승용차, 오토바이를 예약합니다. Grab은 현재 싱가포르, 인도네시아, 필리핀, 말레이시아, 태국, 베트남에서 운영되고 있습니다.

  • 2012년 설립
  • 싱가포르 본사