팀은 광고에 대한 \'일률적인\' 방식을 사용자 여정의 다양한 단계에 맞는 맞춤설정된 경험으로 대체하여 수익을 높일 수 있다는 가설을 세웠습니다. 이를 테스트하기 위해 Qtonz는 Google 애널리틱스를 사용하여 사용자를 최초 사용자, 반복 사용자, 고급 사용자 같은 사용자 집단으로 세분화했습니다. 그런 다음 Firebase 원격 구성을 사용하여 광고의 빈도와 게재위치를 다양한 사용자 집단에 따라 동적으로 제어하고 조정했으며 Firebase A/B 테스팅을 사용하여 이러한 변경사항이 사용자 참여 및 유지에 미치는 영향을 확인했습니다.

예를 들면 사용자가 앱을 사용한 첫날에 표시되는 광고 수를 줄이고 게재위치를 변경하여 사용자가 인앱 액션을 완료한 후에만 광고가 표시되도록 해서 방해가 덜 되도록 했습니다. Qtonz는 세션 길이가 더 긴 사용자에게 하루에 표시되는 광고 수를 2개에서 3~4개로 늘렸습니다. 더 많은 사용자가 앱을 탐색하도록 장려하기 위해서 팀은 앱을 다시 게시할 필요 없이 Firebase 원격 구성을 사용해서 앱 내에 새로운 기능을 홍보하는 마스트헤드를 추가했습니다. 한편 변경사항이 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치지 않는지 확인하기 위해 일일 참여 시간, DAU/MAU, 각 사용자 집단의 일일 및 주간 유지율 같은 주요 제품 측정항목을 모니터링했습니다.

다양한 광고 형식과 빈도의 조합을 실험한 결과 Qtonz는 일일 활성 사용자당 평균 수익(ARPDAU)을 190% 늘릴 수 있었습니다. 팀은 Firebase의 강력한 기능과 AdMob에서 얻은 수익 창출 정보를 함께 활용해서 광고 경험을 빠르고 쉽게 맞춤설정하여 사용자 참여율과 결산 결과를 모두 높일 수 있었습니다.