Mellon의 구독 앱, Videa AI와 Cleaner Pure입니다. paid 마케팅 기능을 처음부터 구축했고, 포트폴리오는 월 매출 7자리대에 도달했습니다.
이것은 구독 앱을 위한 paid UA와 스케일 이전에 끝내는 Signal Engineering의 사례입니다. Meta가 얼마나 자주 목표를 맞추는지 살핀 38만 3천 달러짜리 감사 뒤에 있는 계정이기도 합니다.
시작 지점
말할 만한 paid 기능이 없었고, 다듬는 것이 아니라 새로 구축해야 하는 구독 앱 포트폴리오가 있었습니다. 작업은 스택 전체였습니다. Meta, Google Ads, TikTok, Apple Search Ads, 그리고 팀과 프로세스, 회사가 그로스를 생각하는 방식까지였습니다.
무엇을 구축했는가
- CAPI를 통한 맞춤 구매 시그널로, Meta가 트라이얼 시작이 아니라 결제자를 향해 최적화하도록 만들었습니다. 왜 이것이 먼저인지.
- 입찰에 반영되는 예측 LTV로, 플랫폼이 유저를 첫날 결제액이 아니라 앞으로 낼 가능성이 있는 금액으로 평가하도록 만들었습니다.
- 국가별로 설정한 ROAS 프레임워크로, 예산이 시장별 페이백을 따라가게 만들었습니다. 방법론은 수치와 함께 글로 정리되어 있습니다.
- 같은 사람이 데이터를 읽으며 매일 운영하는 네 개 채널.
결과
D0 ROAS는 20%에서 주간 최고 43%로 올랐습니다. 지출은 월 20만 달러를 넘어 확장됐습니다. 포트폴리오는 월 매출 7자리대에 도달했고, 그 과정에서 팀은 paid 기능이 감당할 준비가 되어 있던 바이럴 순간을 놓치지 않고 잡아냈습니다.
고객의 말
I worked closely with Samet while he led the paid marketing transformation at our company, and the impact was substantial and lasting. We built our marketing function from the ground up together: the team, the processes, the way we think about growth. Together we caught a viral moment that helped carry us to seven-figure monthly revenue. If you are looking to build or scale a serious paid marketing engine, Samet is someone I would recommend without hesitation.
자주 묻는 질문
어떤 채널을 운영했나요
Meta, Google Ads, TikTok, Apple Search Ads였고, 크리에이티브가 가장 빠르게 도는 Meta가 테스트 대부분을 맡았습니다.
가장 큰 하나의 레버는 무엇이었나요
구매 시그널이었습니다. Meta가 트라이얼이 아니라 결제자를 향해 최적화할 수 있게 되자, 같은 예산이 다른 유저군을 찾아냈습니다. 입찰 속 예측 LTV와 국가별 프레임워크가 그 위에 겹쳐 쌓였습니다.