트립닷컴

트립닷컴 X MOP API CENTER

8개의 계정, 약 80만개에 이르는 방대한 키워드 수.

트립닷컴은 효율적으로 검색광고를 운영하기 위해 23년 말 MOP를 도입한 후, CVR(전환율) 약 24.8% 상승, CPA(전환당 단가) 약 32% 개선이라는 놀라운 성과를 만들어 냈습니다.

트립닷컴은 여기서 한걸음 더 나아가 추가 성과 개선을 희망하였고, MOP API CENTER 의 API-IN 서비스 도입으로 내부전환 데이터를 연동하여 추가적인 성과 개선을 이루어냈습니다. MOP API CENTER의 성공적인 도입 사례를 확인해보세요!

MOP API CENTER 도입 목적: 앱설치, 앱 내 유저의 행동을 반영!

MOP API-CENTER란?

MOP가 제공하는 서비스를 API를 통해 In/Out 할 수 있는 서비스입니다.

API-IN : 고객의 내부 데이터를 MOP에 연동하여 알고리즘의 효과를 강화할 수 있는 기능

API-OUT : MOP의 다양한 알고리즘 수행 결과 데이터를 전송하는 기능

트립닷컴은 네이버 매체 전환 데이터 연동 후 MOP의 입찰최적화 알고리즘 활용으로 이미 광고 실적을 크게 개선하였으나, 내부에서 지표로 삼는 주요 KPI를 추가로 개선하기를 희망하였습니다. MOP API CENTER의 API-IN 서비스를 도입하여 그동안 MOP에 연동하기 어려웠던 신규 전환 타입의 ‘앱 설치’와, ‘최종 구매 완료’를 유닛 전환값으로 설정하였고, 알고리즘이 보다 정교하게 동작하여 주요 KPI의 목표치를 상회하여 달성할 수 있었습니다.

Ⅰ. 앱 설치 (Install)

D2C 강화를 위한 앱 활성화 목표에 따라, 검색광고에서도 앱 설치(Install)가 주요 KPI로 설정되었습니다. 그러나 네이버 프리미엄로그 분석으로는 앱 설치수 측정에 한계가 존재하였고, 내부 전환 데이터를 MOP의 API-IN 서비스로 연동하여 입찰최적화를 진행하였습니다.

적용 후 앱 설치수 3.7배 상승, CPI 69.9% 개선

Ⅱ. 최종 구매 완료 (Purchase)

유저의 행동(주문 변경, 취소 등) 및 매체 트래킹 방식으로 인한 오차로 인해 내부 데이터와 매체 데이터 간 데이터수에 차이가 존재하였습니다. 이에 실제 유저의 행동을 반영한, 비즈니스에서 바라보는 내부 실제 전환수를 MOP의 API-IN 서비스로 연동하였습니다.

API-CENTER 적용 후 구매 완료수 1.9배 상승, CPA 37.9% 개선

실적 증가 사유 :전환 패턴의 차이

MOP는 각 ‘유닛*’ 단위로 시간/요일 패턴을 학습하여 머신 러닝 모델을 생성하고, 마케터가 입력한 예산과 최적화 목표에 맞춰 매일 키워드 운영 계획을 수립합니다. 따라서 유닛을 생성할 때 맵핑하는 전환툴과 전환값이 최적화 결과에 중요한 영향을 미칩니다.

트립닷컴의 경우, 아래 이미지에서 확인할 수 있는 것처럼 기존에 연동했던 매체의 전환과 내부 전환 데이터 간 요일별 / 시간대별 패턴이 매우 상이했습니다. API-IN 서비스를 활용한 내부 데이터 연동 후 머신 러닝 모델이 내부 전환 데이터에 맞춰 업그레이드 되면서 (1) 각 캠페인 별 요일/시간대별 예산이 재분배되었고 (2) 각 키워드의 운영 순위가 변경되면서 광고 효율이 크게 개선될 수 있었습니다.

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데이터가 이끄는 성공적인 비즈니스

내부 전환 데이터를 기반으로 광고를 운영하면, 단순히 광고 지표를 확인하는 것을 넘어, 실제 비즈니스 목표 달성에 초점을 맞춘 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 합니다.

MOP API-CENTER의 API-IN 서비스를 도입하여 기존 매체 또는 분석툴 전환의 한계를 극복하고, 더욱 정교한 광고 운영으로 광고 효율을 한 단계 더 업그레이드 해보세요.

도입 신청 : https://apply.mop.co.kr/apicenter