앱마케팅 앱분석

[모바일 앱분석]
Step2. EXPERIENCE
(사용자경험 분석)

지난 글에 이어 앱 분석의 2단계 Experience (사용자경험 분석) 에 대해 알아보겠습니다.

( [모바일 앱분석]  Step1. MARKETING (마케팅 분석) 보기 )

2013년 Compuware의 조사에 의하면 사용자가 다운로드 한 앱 중 80-90%는 단 한 번 실행 후 삭제한다고 밝혔습니다.

매우 높은 수치이긴 하지만, 경험상 수긍되는 결과이기도 합니다. 생각해보면 앱을 삭제하는 이유는 단순합니다. 우리는 앱을 설치하기 전 편의, 문제해결, 유희 등 분명한 목적있습니다. 그러나 설치 후 실행한 앱이 기대한 만큼의 만족도를 제공하지 못했거나 서비스 경험을 하기도 전에 부정적인 경험을 제공했기 때문입니다.

Experience 단계의 분석 핵심은 마케팅으로 획득한 사용자가 앱을 사용하면서 겪고 있는 문제점을 정량적 데이터로 빠르게 발견하고, 개선하는 데 있습니다.

# 호환성 분석

반송률(Bounce Rate)이란 지표는 앱 실행 시 인트로를 지나 첫 페이지에서 서핑이 종료된 비율을 뜻합니다. 쉽게 말해 앱 실행 후 바로 종료한 비율인데요, 앱의 경우 일반적으로 단일 페이지(화면)에서 실행 목적을 달성하기 어렵다고 볼 수 있기 때문에, 앱의 반송률은 극히 낮은 것이 정상입니다. 그러나 반송률이 높다면 왜 그런 것일까요?

– 불필요한 푸시 알람을 무심코 눌러 실행되서 바로 종료한 경우
– 앱을 실행했는데 제대로 동작하지 않는 경우

위와 유사한 행위가 자주 반복된다면 반송률은 증가할 수 있습니다. 즉, 반송률은 앱의 부정적 컨디션을 확인할 수 있는 유일한 지표라고 볼 수 있는데요, 이 지표는 주로 시스템 관련 디멘젼과 어울려 제공됩니다. 앱을 업데이트 했는데 문제는 없는지. 특정 OS에서 또는 특정 디바이스에서 에러가 발생하지 않는지 등을 반송률 지표를 통해 추정할 수 있습니다.

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# 사용성 분석

많은 카테고리와 복잡한 네비게이션은 장시간 앱 사용에 극심한 피로도를 주고 재사용률을 감소하게 만듭니다. 그렇기 때문에 항상 프로바이더 입장에서 앱 개발 시 가장 노력하는 부분이 카테고리, UI, 네비게이션 최적화입니다.

일반적으로 컨텐츠 데이터는 앱 개편 시 가장 많이 활용됩니다. 사용자의 관심도에 따라 카테고리 위치를 조정하며, 인기가 높은 카테고리는 유지 및 컨텐츠를 강화하고, 인기가 낮은 카테고리는 제거해서 복잡한 카테고리를 간소화 합니다.

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컨텐츠 데이터로 사용자의 관심도를 알 수 있다면, 행동패턴 데이터는 사용자의 앱 이용 목적(방법)을 이해할 수 있습니다. 로그인 유저와 비로그인 유저의 행동패턴은 어떻게 다를까? 남성은, 여성은 어떻게 앱을 이용하고 있을까? 서핑을 주로 종료하는 시점은 언제일까? 등 다양한 질문에 답변이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있으며 검증된 데이터 기반으로 효과적인 앱 네비게이션 개선을 이끌 수 있습니다.

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# 검색엔진 편의성 분석

검색엔진은 목적한 컨텐츠에 가장 빠르게 도달할 수 있는 도구로써, 커머스/뷰티/미디어 앱 등 다수의 컨텐츠를 다루는 앱에서 높은 사용성을 보이고 있는데요, 사용성이 높은만큼 검색엔진이 사용자에게 제공해야 하는 경험 또한 매우 중요합니다.

검색을 하는 사용자의 마음가짐은 아래와 같습니다.
– 서핑하기 귀찮다
– 원하는 정보만 빠르게 얻고 싶다

이런 사용자에게 다음과 같은 검색결과를 제시한다면 Conversion은 기대하기 힘들 것 입니다.
– 원하는 검색결과를 제공하지 못했을 경우
– 너무 많은 정보를 제공하여 선택에 혼란을 줄 경우

내부 검색엔진을 운영하는 앱이라면 매일 검색엔진 데이터 모니터링을 통해 사용자의 트렌드 키워드를 확인하고, 그에 적절한 결과 값을 제시해주고 있는지 늘 점검해야 합니다. 또한 정량적 데이터 확인 뿐만 아니라, 실제 앱에서 검색해 보면서 불편함은 없는지, 더 효과적으로 컨텐츠에 접근할 방법은 없는지 등에 대한 고민이 필요합니다.

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앱 사용자에게 긍정적인 경험을 제공했다면, 최종 목적인 전환 최적화를 위해 집중해야 할 때입니다. [모바일 앱분석] Step3. CONVERSION (성과 분석) 에서는 전환 트렌드를 이해하고 전환을 방해하는 요인을 도출/개선하는 방법에 대해 살펴보겠습니다

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