빅데이터 바람이 국내 강하게 불면서 다양한 툴을 활용한 데이터 수집 능력은 향상되고 있지만, 수집한 데이터로 무엇을, 어떻게 분석해야 할지 고민인 경우가 많습니다.
앱분석은 어떻게 해야 할까? 무엇을 분석해야 최적화 하는 거지? 결코 어렵지 않고 누구나 도전할 수 있는 영역이지만, 생소함이 가장 큰 장벽일 것입니다. 이를 돕고자 앱분석 접근방법에 대해 개괄적으로 작성했습니다.
앱분석은 크게 3단계로 나눠 볼 수 있습니다.
– 사용자를 획득하는 단계인 Marketing (마케팅분석)
– 앱 설치 후 인앱에서 다양한 경험을 획득하는 단계인 Experience (사용자경험 분석)
– Experience를 바탕으로 최종 목적을 달성하는 단계인 Conversion (성과 분석)
Conversion 단계까지 도달하는 데 사용자의 일정량 이탈은 발생할 수밖에 없는데요. 여기서 단계별 최적화를 통해 전환율을 높이는 작업이 앱분석의 핵심이라고 볼 수 있습니다. 특히, Experience, Conversion 전환율이 매우 중요하다고 말씀드릴 수 있는데요. 그 이유는 이 단계를 최적화하면 똑같은 사용자 수를 획득하더라도 별도의 투자비용 없이, 더 많은 전환(성과)을 기대할 수 있기 때문입니다.
먼저, 분석의 첫 단계인 MARKETING에 대해 알아보겠습니다. 마케팅 예산이 넉넉하여 다양한 채널을 운영하면 좋겠지만, 대부분 제한적인 예산으로(특히 스타트업 경우) 운영되기 때문에, 마케터는 퍼포먼스가 높은 채널을 도출하여 해당 채널에 대한 집중이 요구됩니다. 그렇기 때문에 MARKETING 단계에서 분석으로 얻고 싶은 인사이트는 최소의 비용으로 최대의 마케팅 효율(ROI)을 내는 광고 채널을 도출하는 것입니다.
이 때, 필요한 데이터는 마케팅 채널의 설치 및 활동 데이터, 그리고 이 데이터를 세분화할 사용자 정보입니다.
만약 채널의 효과를 설치수, 방문수 등 하나의 지표로만 판단한다면, 위 데이터에서 가장 효과 좋은 채널은 네이버입니다. 그러나 성과 지표와 함께 보니 네이버는 앱 실행을 유도하는 데는 유효하나 원하는 주문까지의 전환율은 저조함을 알 수 있습니다. 이처럼, 채널을 분석할 때 데이터 없이 해당 채널(매체)의 이용고객 수만 믿고 집행하거나 또는 설치수 등 단일 지표로만 채널의 가치를 판단하는 것은 위험할 수 있기 때문에, 꼭 설치 이후의 행동결과 값에 대한 데이터를 함께 살펴봐야 합니다.
파생지표란 두 개 이상의 지표를 연산하여 생성된 지표로 평균 체류시간(총 체류시간/총 방문수), 주문율(주문수/방문수), ROI 등등이 있습니다. 이 파생지표는 효율을 판단하는 데 빠른 이해를 돕습니다. 위 데이터에서 아담의 경우 설치 및 방문이 네이버보다 적어도 설치 후 방문했을 때 주문율은 네이버에 3배가 넘고, 아담으로 설치한 사용자들이 앱에서 지출하는 금액도 2배 이상 높게 나타나 효율이 높은 채널임을 알 수 있습니다.
채널의 효율을 파악했다면, 마지막으로 해야 할 작업은 왜 특정 채널에서 긍정적(or 부정적) 결과를 보였는지에 대한 원인 분석입니다. 여기서는 광고를 터치한 사용자의 이해가 필요하기 때문에 사용자 정보로 데이터를 세분화해야 합니다.
사용자 데이터는 인구통계학 정보가 될 수도 있고, 디바이스 정보, 행동결과 값 등 다양합니다. 위 예시는 채널을 플랫폼별로 세분화한 예시입니다. 확실히 아담이란 채널은 안드로이드보다 iOS 사용자에게 반응이 좋게 나타나고 있음을 알 수 있습니다.
좀 더 알아보기 위해 성별을 조합해서 데이터를 보니, 아담이란 채널은 iOS 스마트폰을 사용하는 여성 유저에게 반응이 높다는 결론을 도출할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 아담 광고의 타겟을 효과가 높았던 대상으로 재설정한다면 전보다 향상된 아담채널의 ROI를 기대할 수 있을 것입니다.
이처럼 하나의 채널이라도 각기 다른 유형의 사용자들이 앱에 유입될 수 있고, 그들은 모두 다른 의도와 다른 행동을 지니고 있습니다. 이런 현상을 파악해서 우리에게 적합한 효과적이고 세분화된 마케팅 전략을 수립/실행한다면 그 결과는 정량적 데이터로 충분히 입증할 수 있을 것입니다.
[모바일 앱분석] Step2. EXPERIENCE (사용자경험 분석) 에서는 효과적으로 유입시킨 사용자에게 긍정적인 앱 경험을 주기 위한 분석 방법에 대해 살펴보겠습니다.
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