💪🏼 사용자 앱 의존도 파악하는 핵심 지표는? 모바일 앱을 출시하고 운영할 때 이제는 대다수의 팀이 데이터를 보고 있을 것이다. 데이터를 모니터링할 수 있게 도와주는 분석 툴도 많이 나와있기

💪🏼 사용자 앱 의존도 파악하는 핵심 지표는? 모바일 앱을 출시하고 운영할 때 이제는 대다수의 팀이 데이터를 보고 있을 것이다. 데이터를 모니터링할 수 있게 도와주는 분석 툴도 많이 나와있기 때문에 어렵지 않게 분석할 수 있다. 해당 글을 보면서 느낀 점은 단순히 여러 지표가 나열되어서 데이터가 쌓이고 있고 우리가 뭔가 데이터 분석을 하는 느낌이 나는데?로 끝나면 안 된다는 것이다. 데이터는 어떤 관점을 가지고 해석하느냐에 따라서 해석 결과가 달라지기 때문에 각 지표가 의미하는 바는 무엇이고 서비스 목표에 있어서 어떤 지표가 가장 핵심 지표(=북극성 지표)인지 알아내야 하는게 최우선이다. 또한 단순히 어느 시점의 수치만 가지고 잘되고 있다고 착각하는 경우도 많은데 수치의 증감을 관찰해보면 곡선이 하향하고 있거나 일정 수준의 트렌드가 유지되고 있었는데 갑자기 수치 변화가 생겼을 때는 시간을 내서라도 꼭 왜 그랬는지 확인을 해봐야 한다. 예전에는 데이터 분석이 왜 중요한지에 대한 글이 많았다면 요즘에는 각 지표별로 왜 중요하고 어떻게 해석해야 하는지 등 관련 정보가 많아져서 간접적으로나마 배우기 좋은 환경에 있으니 어렵게 생각하지 말고 하나씩 차근차근 익혀나가는 것을 추천한다. 📝 이하 아티클 메모 1.앱 내 의존도란 사용자가 앱을 얼마나 자주 사용하는가에 대한 지표로, 모바일 앱의 성과 측정에 필수적인 요소라고 할 수 있는 User Engagement와 관련이 있는 내용입니다. 2. 사용자가 다시 앱을 실행하는 것, 나아가 앱을 자주 실행하는 것은 중요합니다. 그것은 여러분의 앱으로부터 가치를 얻었다는 신호로 볼 수 있습니다. 3. Stickiness는 DAU와 MAU를 이용해 월간 유니크 유저가 얼마나 다시 접속했는지에 대한 지표로 최근 한 달간의 사용자 중에서 얼마나 많은 사용자가 어제 접속했는지를 확인할 수 있어 앱 서비스의 재방문율을 파악 가능. 4. 앱의 재방문 정도를 관리해 앱의 활성화, 의존도를 알 수 있는 지표입니다. 값이 클수록 재방문율이 높다는 것을 의미합니다. 5. 수치 자체보다는 수치의 증감에 대해 의미 있게 관찰해야 하는데 Stickness 곡선이 하향곡선으로 떨어진다면 위험하다는 신호로 볼 수 있겠습니다. 6. 모바일 앱의 경우 일반적으로 DAU/MAU 비율이 20% 정도라면 좋은 신호라고 여겨집니다. 7. 사용자 구분: 신규 vs 재방문 : 앱 서비스에 대한 사용자의 관심, 의존도를 알 수 있으며 서비스에 맞는 관리와 운영을 할 수 있습니다. 8. 사용자의 체류 시간 : 앱 내에서 탐색하는 시간이 많다면 그것은 여러분의 앱이 사용자에게 충분히 매력을 어필하고 충분히 만족스럽다는 것을 의미하는 것일지도 모릅니다.