앱리프트, 빅데이터 활용 '데이터리프트'로 또 점프!

입력 2015-01-30 10:49   수정 2015-01-31 21:44

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'빅데이터를 활용해 고객생애가치(LTV)를 극대화할 '데이터리프트'가 온다!'</p> <p>진성 유저 확보에 특화된 모바일 게임 마케팅 플랫폼 앱리프트(ww.applift.com)가 데이터를 활용해 고객생애가치(LTV)를 극대화할 수 있는 최초의 모바일 미디어 구매 플랫폼 '데이터리프트(DataLift)'를 출시했다고 30일 밝혔다.</p> <p>이 기술은 광고주가 설치 후 LTV 이벤트를 바탕으로 캠페인을 최적화할 수 있다. 실제 데이터를 기반으로 효과적으로 유저확보를 할 수 있도록 돕는다.</p> <p>데이터리프트 플랫폼은 데이터 확장성(data scalability)에 관한 두 가지 독자적인 기술을 기반으로 하고 있다.</p> <p>
첫째, 기계 학습 알고리즘 기술을 통해 지난 캠페인 데이터를 바탕으로 세분화된 매개변수들에 대한 최적의 조합을 식별하여, 보다 스마트한 미디어 구매를 수행한다.</p> <p>둘째, 실시간 트래킹 기술을 통해 50개 이상의 광고 네트워크에 흩어져있는 세분화된 캠페인 인사이트를 하나의 통합된 캠페인 관리 허브로 확인이 가능하다. 실시간 경매방식(RTB, Real Time Bidding)이 적용 가능한 인벤토리 및 적용 가능하지 않은 인벤토리 모두에 연동이 되어있어 데이터리프트는 모바일 광고 공급 시장의 전반적인 스펙트럼을 활용할 수 있다. 보다 효과적인 최적화를 수행하기 위해 데이터리프트 플랫폼은 써드파트 캠페인 데이터 뿐만 아니라 설치 후 LTV 이벤트 및 자사의 행동 분석 데이터 역시 활용한다.</p> <p>팀 코스첼러(Tim Koschella) 앱리프트의 공동창업자는 '현재 세분화되고 투명성이 보장되지 않는 시장 환경으로 인해 다수의 모바일 광고주가 글로벌 규모의 미디어 구매의 잠재력을 최대로 누리지 못하고 있다'며, '데이터리프트는 앱리프트가 수년간 다수의 채널에서 확보한 채널 별 특화 데이터를 기반으로 한다. 여기에 독점 최적화 엔진을 적용하여 뛰어난 성능을 발휘한다'고 설명했다.</p> <p>실제로 데이터리프트는 통신사, 국가, 시간, 인벤토리 소스 등 다양한 캠페인 매개변수를 교환해 수백만가지의 가능 조합을 생성한다. 또한, 모든 미디어 소스에 걸쳐 전반적인 성과를 최적화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 활용하며, 이를 통해 알맞은 세그먼트를 타깃하며 결과적으로 원하는 유저에게 광고를 노출 시킬 수 있다.</p> <p>데이터리프트는 현재 모바일 미디어 구매 전문가로 구성된 전담 팀?의해 관리 및 운영되고 있는 서비스이나, 일부 주요 고객사에 한해서 일부 기능을 직접 사용해볼 수 있는 베타버전을 제공하고 있다.</p> <p>한편, 앱리프트는 두 명의 업계 전문가를 임원진으로 영입했다고 밝혔다. 갤 레벤하임(Gal Levenhaim)을 제품 담당 VP로, 마오르 사드라(Maor Sadra)를 전략 개발 VP로 영입했다. 두 사람 모두 모바일, 애드테크, 첨단 기술 분야에서 10년 이상의 경험을 가지고 있다.</p> <p>
레벤하임은 텔 아비브 기반 애드테크 회사인 탭티카(Taptica)의 제품 담당 VP로 근무했다. 사드라는 마토미(Matomy)를 포함해 다양한 이스라엘 기반 애드테크 회사의 임원으로 경험을 쌓았다. 가장 최근 사드라는 퍼블리셔용 플랫폼(SSP) 이너액티브(Inneractive)에서 글로벌 사업분야의 대표이사로 근무했다.</p> <p>카야 태너(Kaya Tanner) 앱리프트 대표는 '팀의 성장과 확장이 매우 기쁘다. 데이터 중심의 유저 확보를 위한 폭발적인 시장 수요를 충족시키기 위해 레벤하임은 앱리프트의 제품 확장을 위한 이상적인 사람이다. 마찬가지로, 사드라는 TV, 웨어러블, IoT(사물인터넷) 관련 비즈니스 기회에 있어 새로운 성장을 도모할 것'이라고 덧붙였다.</p> <p>두 사람 모두 베를린 본사에서 근무한다.</p> <p>한경닷컴 게임톡 박명기 기자 pnet21@naver.com</p>

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