kim’s work log

"사용자를 가장 많이 잃는 온보딩 구간은 어디일까?" "영향력 있는 구매자는 어느 채널을 통해 유입할까?" "어느 마케팅 채널에 돈을 더 쓰고, 어느 채널에 돈을 줄여야 할까?" 다량의 사용자 데이터를 가지고 위의 질문에 답을 하고자 애쓰고 있는 당신에게 추천하는 분석은 퍼널 분석입니다. 퍼널 분석은 무엇인가요? 전환 퍼널 분석은 사용자가 어떤 식으로 여러분의 앱을 사용하는지 이해하도록 도와줍니다. 즉, 퍼널 분석은 사용자의 여정을 시각화하여 어느 지점에서 가치를 만들어내고 어느 지점에서 이탈하는지를 보여줍니다. 예를 들어 우리의 서비스가 이커머스 앱이라고 칩시다. 우리의 사용자는 총 50,000명입니다. 퍼널 분석의 가장 쉬운 예시 중 하나는 사용자 종류에 따른 퍼널 분석입니다. 즉, 사용자를 사용자 ..

자료 번역 : 그외 2021. 2. 4. 21:26

내가 만나는 모바일 앱 창업자들은 한결같이 아래와 같은 질문으로 대화를 시작합니다. "모바일 앱 성과를 제대로 측정하기 위해서 제가 꼭 트래킹해야 할 지표는 무엇이 있을까요?" DAU, MAU, CPA, LTV, ARPU, ARPPU 등 알아야 할 공식도 많고 약자도 왜 이리 많은지... 헷갈릴 수밖에 없습니다. 모바일 어플의 성과를 측정하기 위한 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 그리고 여러분의 숫자가 초록불을 의미하는지 아니면 빨간불을 의미하는지 어떻게 알 수 있을까요? 모바일 어플 분석은 복잡하거나 어려울 필요가 없습니다. 이 글에서는 사용자의 생애 주기에 따라서 여러분이 꼭 측정해야 할 지표 7가지를 소개하고자 합니다. 1. 사용자 유치 (Acquisition) Downloads = 앱 다운로드 수 ..

자료 번역 : 그외 2021. 2. 3. 22:10

철자로는 하나 차이이지만 그 차이가 어마어마한 두 지표에 관한 이야기를 해볼까 합니다. 바로 ARPU와 ARPPU입니다. 둘 다 앱의 수익과 관련된 지표인데요. 둘의 차이가 무엇인지 알고 각 지표를 통해 어떤 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다. ARPU: Average Revenue Per User ARPU는 Average Revenue Per User의 줄임말로 앱의 활동 사용자 1인당 평균 결제 금액을 의미합니다. 특정 기간 동안의 매출을 그 기간 동안의 활성 사용자 수로 나누면 그것이 바로 ARPU입니다. 만약 여기서 그 기간이 하루 기준이라면 ARPUDAU라고 부르기도 합니다. ARPU = 앱 활동 사용자의 1인당 평균 결제 금액 = 매출 / 중복을 제외한 순수 활동 사용자..

자료 번역 : 그외 2021. 2. 2. 21:58

모바일 마케터라면 아래 질문들을 한 번쯤은 고민해 본 적이 있을 겁니다. "하루 동안 얼마나 많은 사용자가 우리 앱을 사용할까? 한 달 동안은 어떨까?" "유저 활동 지표는 어떤 식으로 봐야 하는 거지?" "다른 앱과 비교했을 때 우리 앱은 얼마나 잘하고 있는 거지?" 이런 질문들에 답해보고 싶다면 DAU나 MAU와 같은 앱 의존도를 말해주는 지표들을 살펴보는 것을 추천합니다. DAU는 무엇일까? DAU(Daily Active Users)는 일별 활동 사용자 수를 의미합니다. 즉, 하루 동안 여러분의 앱을 방문한 사용자가 총 몇 명인지 말해주는 지표입니다. 이 지표는 앱 방문이라는 '행동'에 초점을 두는 것이 아니라, 앱을 방문한 '사람'에 초점을 둡니다. 따라서, 한 명의 사용자가 여러 번 앱을 열었다..

자료 번역 : 그외 2021. 2. 1. 22:33

이제는 많은 회사들이 압니다, 유저의 이탈은 결코 좋지 않다는 점을요. 얼마나 많은 신규 유저를 유입시킨다 한들 그들이 계속해서 서비스를 떠나간다면 무슨 소용이 있겠습니까? 유저의 리텐션을 높이기 위해 프로덕트 매니저들이 주로 사용하는 방법은 유저 온보딩 경험을 개선시키는 일입니다. 하지만 정말 효과적으로 이탈률을 감소시키기 위하여 제일 먼저 해야 할 일은 제품의 문제를 진단하고 그에 맞는 변화를 일으키는 것입니다. 여러분이 숫자를 만져보겠다는 준비가 되어있다면, 여러분은 여러분의 어플을 사용자가 그만 사용하는 이유에 대해 정확히 찾아낼 수 있을 것입니다. 코호트 분석이란? 코호트는 '특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 가진 사용자 집단'을 말합니다. 코호트 분석은 쉽게 말해 사용자를 그룹으로 나누어..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 31. 23:18

요즘 이런 통계가 나옵니다. 모바일 앱 4개 중 1개는 첫 론칭 이후에 버려진다고 합니다. 앱 다운로드한 유저의 77%가 72시간 이내 앱을 이탈한다고 합니다. 유저들이 여러분의 모바일 앱을 지속적으로 사용하도록 유도하는 것은 결코 쉬운 일은 아닙니다. 하지만 이탈하고자 하는 유저들을 붙잡기 위해서는 유저가 처음으로 여러분의 앱을 사용할 때 최상의 경험을 제공해주면 됩니다. 그러기 위해선 여러분의 유저 온보딩 과정을 개선하면 됩니다. 이번 글에서는 유저 온보딩에 성공한 인기 모바일 앱들의 예시들을 살펴봄으로써 유저를 활성화시키고 유지시키는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 1. 온보딩 과정은 최대한 간단하게 구성하기 약 72%의 유저들은 1분 내로 앱 온보딩 과정을 마치는 것이 해당 앱을 지속적으로 사용할지..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 30. 22:24

처음에 결정한 목표치는 확고 불변한 목표가 아니라 가변적인 목표다. 여러분은 움직이는 목표를 쫓고 있는 것이다. 왜냐하면 무엇을 성공이라고 해야 할지 아직 모르기 때문이다. 목표와 핵심 지표의 정의를 수정해도 좋다. 단, 여러분이 자신에게 정직하고, 목표 수정이 사업에 있어 무엇을 의미하는지 인식하고 있으며, 증거를 무시하고 일을 계속 하기 위해 기대치를 낮추는 것이 아니라면 말이다. 지표를 수정하는 이유를 진정으로 이해하고 그 수정을 정당화할 수 있으므로 핵심 지표를 수정하는 것은 문제될 것이 없었다. 린 분석 56쪽 앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 지음 고객을 이해하라. 고객 및 사용자와 직접 부딪혀 보는 것보다 더 좋은 방법은 없다. 가정을 수립하고 성공의 기준을 정하되 기준에 도달하고자 무모하..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 29. 23:57

앱의 장기적인 성공을 논하기 위해서는 단순히 앱 다운로드 수만 보아서는 안 됩니다. 유저가 앱을 자주 방문하도록 만들어야 합니다. 그러다 보니 유저가 얼마나 앱을 얼마나 활동적으로 그리고 자주 사용하는지 말해주는 지표들을 측정하여 봅니다. 예를 들면 DAU, MAU 등이 있을 것입니다. 하지만 이 지표들은 성장과 리텐션(유지)을 피상적으로 밖에 진단하지 못합니다. 사용자를 이해하기 위해서는 더 깊게 파고 들어갈 필요가 있습니다. 그래서 하는 것이 바로 코호트 분석입니다. 코호트 분석은 시간을 두고 비슷한 그룹을 비교하는 것이다. 보통 제품을 만들고 테스트하는 과정을 계속 반복한다. 첫 주에 회원으로 가입한 사용자들의 사용 경험은 그다음 주에 가입한 사용자들과 다를 것이다. 예를 들어 여러분의 제품 사용자..

자료 번역 : 그외 2021. 1. 28. 23:57