분석해야 할 11가지 모바일 앱 참여도 지표

새로운 앱을 출시하고 사람들이 다운로드하도록 한 후, 다음 단계는 시간이 지남에 따라 사용자의 참여를 유지하는 것입니다. 이것이 앱 개발팀과 마케터 모두에게 어려운 부분입니다. 사용자가 앱에 대해 어떻게 느끼는지, 무엇이 사용을 중단하게 만드는지, 무엇이 충성도를 유지하게 하는지 파악해야 합니다.

앱 내 참여 데이터를 추적하는 것이 이러한 중요한 정보를 얻는 주요 방법입니다. 비즈니스, 개발자 또는 모바일 앱 마케터로서 분석해야 할 가장 중요한 11가지 모바일 앱 참여도 지표를 정리하였습니다.

모바일 앱 참여도 지표란 무엇인가요?

모바일 앱 참여도 지표는 사람들이 앱을 어떻게 사용하는지 보여주는 수치입니다. 이러한 지표는 사용자가 무엇을 하는지, 얼마나 자주 돌아오는지, 앱 내에서 얼마나 많은 시간을 보내는지를 나타냅니다.

이러한 수치를 추적함으로써 사용자 행동의 패턴을 발견하고, 사람들이 관심을 잃는 지점을 찾으며, 무엇이 그들을 다시 돌아오게 하는지 확인할 수 있습니다. 팀은 이러한 인사이트를 활용하여 기능을 개선하고, 마케팅을 안내하며, 다음 업데이트를 계획합니다.

측정해야 할 11가지 핵심 모바일 앱 참여도 지표

어떤 지표에 집중해야 하는지 아는 것이 모든 차이를 만듭니다. 다음은 모든 팀이 추적해야 하는 11가지 주요 모바일 앱 사용자 참여도 지표입니다. 각 지표는 사용자가 애플리케이션과 상호작용하는 방식과 성장을 촉진하는 요인에 대한 다른 관점을 제공합니다. 더 이상 지체하지 않고 각각을 검토해 보겠습니다:

1. 유지율 (1일, 7일, 30일)

유지율은 앱을 설치한 후 돌아오는 사용자의 비율을 측정합니다. 이 수치는 사람들이 실제 가치를 찾고 제품을 계속 사용하고 싶어 하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 높은 유지율은 사용자가 계속 머무른다는 것을 의미하며, 낮은 비율은 온보딩, 기능 또는 만족도에 문제가 있음을 시사합니다.

팀은 일반적으로 다음의 간단한 공식을 사용하여 1일차, 7일차, 30일차 유지율을 확인합니다:

유지율 = (기간 동안의 활성 사용자) ÷ (기간 시작 시 설치 수)

예를 들어, 4,000건의 설치가 있고 일주일 후에도 800명의 사용자가 활성 상태라면, 7일차 유지율은 20%입니다.

2. 활성 사용자 (DAU 및 MAU)

누군가 지난주에 앱을 다운로드했습니다. 그 다음은 무엇일까요? 활성 사용자는 매일 또는 매월 앱을 열고 상호작용하는 사람의 수를 보여줍니다. 일일 활성 사용자(DAU)는 앱을 몇 번 사용하든 하루에 한 번씩 각 사람을 계산합니다. 월간 활성 사용자(MAU)는 한 달 동안의 고유 로그인을 추적하여 정기적인 참여에 대한 더 큰 그림을 제공합니다.

Google Analytics 및 Mixpanel과 같은 인기 있는 도구를 사용하면 DAU와 MAU를 쉽게 추적할 수 있습니다. 일부 플랫폼에서는 채팅이나 메시징과 같은 특정 기능에서 활성 상태인 사용자 수를 확인할 수도 있습니다.

3. DAU/MAU 비율 (고착도)

종종 고착도라고 불리는 DAU/MAU 비율은 일일 활성 사용자와 월간 활성 사용자를 비교합니다. 이 수치는 사람들이 한 달 내에 앱으로 얼마나 자주 돌아오는지 알려줍니다. 비율이 높을수록 사용자가 습관을 형성하고 계속 돌아온다는 것을 의미하며, 가끔 방문하는 것이 아닙니다.

고착도를 찾으려면 DAU를 MAU로 나눈 다음 100을 곱하여 백분율을 얻습니다. 예를 들어, 일일 활성 사용자가 2,000명이고 월간 활성 사용자가 10,000명이면 고착도는 20%입니다. 이 지표는 앱이 사람들의 일상의 일부인지 아니면 가끔 들르는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

4. 사용자당 세션

추적해야 할 또 다른 KPI는 사용자당 세션으로, 특정 기간 동안 각 사람이 평균적으로 앱을 여는 횟수를 알려줍니다. 이 지표는 사용자가 앱의 기능으로 돌아가거나 상호작용할 필요성을 얼마나 자주 느끼는지 강조합니다. 사용자당 세션이 많다는 것은 일반적으로 앱이 사람들의 참여를 유지하고 다시 돌아오게 하는 무언가를 제공한다는 것을 의미합니다.

이 수치를 매일, 매주 또는 매월 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 일주일에 2,000개의 세션이 있고 500명의 사용자가 있다면 평균은 사용자당 4개의 세션입니다. 이러한 추세를 관찰하면 참여도의 변화를 발견하고 수치가 떨어지면 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다.

5. 평균 세션 길이

일부 사용자는 앱을 열고 사용하지 않고 떠납니다. 평균 세션 길이는 각 방문 동안 사용자가 앱에 머무는 시간을 보여줍니다. 누군가 앱을 열 때부터 닫거나 작업을 중단할 때까지의 시간을 측정하여 얻을 수 있습니다. 세션이 길다는 것은 사용자가 머물러서 탐색할 만한 충분한 가치를 찾는다는 것을 의미합니다.

대부분의 세션이 짧다면 사람들이 머물거나 상호작용할 이유를 많이 보지 못할 수 있습니다. 세션 길이를 늘리려면 새로운 콘텐츠를 추가하고, 탐색을 단순화하거나, 사용자가 더 많은 시간을 보내도록 장려하는 소셜 기능을 도입하십시오.

6. 기능 사용률

기능 사용률은 사용자가 앱의 특정 부분과 상호작용하는 빈도를 추적합니다. 이 지표는 어떤 기능이 관심을 끄는지, 사람들이 무시하는 경향이 있는 기능이 무엇인지 보여줍니다. 팀은 이 데이터를 사용하여 가장 가치 있는 도구를 파악하고, 불필요한 부분을 제거하거나, 개선이 필요한 것을 결정합니다.

기능의 고유 사용자 수를 총 활성 사용자로 나눈 다음 100을 곱하여 백분율을 얻어 기능 사용을 측정합니다. 예를 들어, 1,000명의 활성 사용자 중 400명이 앱 내 채팅을 시도하면 기능 사용률은 40%입니다. 시간이 지남에 따라 이를 추적하면 사용자 요구의 변화가 드러나고 제품 결정을 안내합니다.

7. 세션당 화면 조회수

세션당 화면 조회수는 사용자가 앱을 열 때마다 방문하는 다양한 화면의 수를 알려줍니다. 이 지표는 사용자가 앱을 탐색하는 방법과 홈 화면을 넘어 탐색하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

사람들이 많은 화면을 본다면 앱이 탐색을 장려하거나 관심을 끄는 콘텐츠가 있을 가능성이 높습니다. 낮은 수치는 마찰, 혼란스러운 레이아웃 또는 매력적인 기능의 부족을 나타낼 수 있습니다. 이 지표를 찾으려면 총 화면 조회수를 특정 기간의 총 세션으로 나눕니다.

세션당 화면 조회수를 추적하면 추세를 파악하고, 병목 현상을 수정하며, 사용자의 참여를 유지하는 더 원활한 여정을 설계하는 데 도움이 됩니다.

8. 이탈률

이 목록을 유지율로 시작했습니다. 이제 그 반대인 이탈률에 대해 논의하겠습니다. 이탈률은 특정 기간 동안 앱 사용을 중단하는 사용자의 비율을 측정합니다. 높은 이탈은 앱이 사용자의 기대를 충족하지 못하거나 경쟁업체가 더 나은 것을 제공한다는 것을 의미합니다.

이탈을 계산하려면 유지율을 100%에서 뺍니다. 예를 들어, 30일 유지율이 25%라면 같은 기간의 이탈률은 75%입니다. 이탈을 모니터링해야 하는 이유는 사용자 경험, 온보딩 또는 기능 가치의 문제를 신속하게 식별하는 데 도움이 되기 때문입니다.

앱 충돌

예상치 못한 앱 충돌이 발생하므로 추적해야 합니다. 앱 충돌은 사용자가 상호작용하는 동안 앱이 예기치 않게 종료되는 빈도를 보여줍니다. 이 지표는 빈번한 충돌이 빠르게 사용자를 멀어지게 하고 앱의 평판을 손상시킬 수 있기 때문에 중요합니다.

세션당 또는 사용자당 충돌 이벤트를 보고하는 분석 도구를 사용하여 충돌을 추적할 수 있습니다. 높은 충돌률은 버그, 기기 호환성 문제 또는 새로운 업데이트의 문제를 나타냅니다. 팀은 이 데이터를 사용하여 긴급한 문제를 수정하고 앱이 원활하게 실행되도록 유지합니다. 안정적이고 충돌이 없는 앱은 시간이 지남에 따라 사용자를 유지하고 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

앱 내 활동

지금까지 사용자가 머무는지 떠나는지에 초점을 맞췄습니다. 앱 내 활동은 사용자가 머물 때 무엇을 하는지, 예를 들어 앱 내에서 특정 작업을 완료하거나 특정 기능을 사용하는 빈도를 측정합니다. 여기에는 구매, 메시지 전송, 비디오 시청 또는 레벨 잠금 해제와 같은 것들이 포함될 수 있습니다. 앱 내 활동을 추적하면 사용자가 핵심 제공 사항과 상호작용하는 방식에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다.

팀은 종종 분석 도구에서 맞춤 이벤트를 설정하여 이러한 활동을 기록합니다. 어떤 활동이 가장 인기 있는지 관찰하면 어떤 기능이 가치를 창출하고 무엇을 개선해야 하는지 파악할 수 있습니다.

생애 가치 (LTV)

마지막으로 돈에 초점을 맞춥니다. 이것이 실제로 애초에 앱이 만들어지는 이유입니다. 생애 가치(LTV)는 사용자가 앱을 사용하는 동안 얻는 총 수익을 추정합니다. 이 지표는 각 사용자의 가치를 이해하는 데 도움이 되며, 이는 마케팅 및 제품 투자 결정을 형성합니다.

LTV를 찾으려면 구매의 평균 가치에 사용자당 구매 횟수를 곱한 다음 평균 유지 시간을 곱합니다. 높은 LTV는 사용자가 계속 참여하고 시간이 지남에 따라 더 많이 지출한다는 것을 의미하며, 낮은 LTV는 놓친 기회를 나타냅니다. 생애 가치를 추적하면 팀이 단기 다운로드가 아닌 장기 성장에 집중할 수 있습니다.

앱 참여도 지표 분석 방법

올바른 지표를 추적하는 것은 시작에 불과합니다. 진정한 가치는 수치를 이해하고 스마트한 결정을 이끄는 추세를 발견하는 데서 나옵니다. 다음은 데이터를 깊이 파고들어 앱을 개선하는 데 필요한 인사이트를 얻는 방법입니다.

분석 설정

Appsflyer 또는 Blockchain Analytics와 같은 분석 도구를 설정하여 앱 내의 모든 중요한 이벤트를 추적할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 설치, 사용자 활동, 유지, 충돌 및 수익에 대한 세부 정보를 실시간으로 캡처할 수 있습니다. 분석을 설정한다는 것은 앱에 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 추가하고 측정하려는 주요 이벤트를 구성하는 것을 의미합니다.

연결되면 이러한 도구는 사용자가 앱을 열거나 기능을 탐색하거나 거래를 완료할 때마다 데이터를 수집합니다. 또한 기기, 지역 또는 행동별로 사용자를 세분화하여 더 깊은 패턴을 드러낼 수 있습니다. 손끝에 명확한 데이터가 있으면 팀은 신속하게 움직이고, 문제점을 수정하며, 사용자가 좋아하는 기능을 강화할 수 있습니다.

의미 있는 지표 조합 생성

지표를 개별적으로 보는 것은 이야기의 일부만 알려줍니다. 유지, 세션 길이 및 앱 내 활동과 같은 주요 지표를 결합하여 어떻게 연결되는지 확인하십시오. 예를 들어, 유지율과 기능 사용을 교차 참조하면 어떤 기능이 사람들을 다시 돌아오게 하는지 드러날 수 있습니다.

또한 DAU/MAU 비율을 이탈률과 짝을 지어 자주 사용하는 사용자가 이탈하기 시작하는지 감지할 수 있습니다. 이러한 조합은 팀이 표면적인 추세뿐만 아니라 원인과 결과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 올바른 지표 쌍을 사용하면 스마트한 제품 결정과 타겟 마케팅을 안내하는 인사이트를 발견할 수 있습니다.

데이터 패턴 및 추세 해석

원시 숫자는 그들이 말하는 이야기보다 덜 중요합니다. 단일 날짜 결과가 아닌 급증, 하락 및 꾸준한 상승과 같은 패턴을 항상 찾으십시오. 시간에 따른 추세는 사용자가 업데이트, 새로운 기능 또는 마케팅 캠페인에 어떻게 반응하는지 보여줍니다.

신규 사용자 대 충성 팬과 같이 사용자 세그먼트별로 데이터를 분류하여 누가 번창하고 누가 어려움을 겪고 있는지 확인하십시오. 유지 감소 또는 충돌 증가와 같은 조기 경고 신호를 발견하면 문제가 커지기 전에 수정할 수 있습니다.

모바일 앱 참여도 분석의 이점

앱 참여도 분석은 사용자를 행복하게 유지하는 것과 이탈하게 만드는 것을 확인하는 데 도움이 되는 것을 포함하여 여러 이점을 제공합니다. 몇 가지를 살펴보겠습니다:

유지율 및 활성 사용자

유지 및 활성 사용자를 추적하면 얼마나 많은 사람들이 계속 돌아오고 얼마나 자주 앱을 여는지 보여줍니다. 이러한 수치가 강하게 유지되면 앱이 실제 사용자 요구를 충족할 가능성이 높습니다. 약한 유지 또는 낮은 활성 사용자 수는 일반적으로 온보딩, 누락된 기능 또는 열악한 사용자 경험의 문제를 나타냅니다.

사용자 만족 또는 불만

또한 앱 사용자를 기쁘게 하는 것에 대한 데이터를 받습니다. 참여도 분석은 사용자가 무엇을 좋아하고 무엇이 그들을 좌절시키는지 배우는 데 도움이 됩니다. 사람들이 특정 기능과 자주 상호작용한다면 그것들은 가치를 가져올 가능성이 높습니다. 활동이 적거나 높은 이탈률을 가진 기능은 종종 혼란이나 실망을 나타냅니다.

이 인사이트를 사용하여 앱을 개선하고, 마찰을 제거하며, 사람들이 계속 돌아오게 하는 더 나은 사용자 경험을 구축하십시오.

전환율

마지막으로 전환율은 가입, 구매 또는 업그레이드와 같은 주요 활동을 완료하는 사용자 수를 측정합니다. 높은 전환율은 앱의 흐름과 기능이 사용자가 다음 단계를 밟도록 장려한다는 것을 보여줍니다. 낮은 비율은 종종 혼란스러운 단계, 가치 부족 또는 프로세스의 마찰을 나타냅니다.

팀은 이 데이터를 사용하여 온보딩을 개선하고, 제안을 조정하거나, 사용자가 더 쉽게 전환할 수 있도록 하는 새로운 레이아웃을 테스트합니다.

지표 데이터를 사용하여 앱 사용자 참여도 높이기

이 가이드의 지표는 참여도를 높이기 위한 명확한 로드맵을 제공합니다. 사용자가 막히거나 이탈하는 곳을 보면 새로운 온보딩 흐름을 테스트하고, 기능을 업데이트하거나, 사람들의 관심을 유지하기 위해 콘텐츠를 개선할 수 있습니다.

높은 참여도 점수는 또한 무엇이 효과가 있는지 강조하므로 강점을 강화하고 입증된 습관을 중심으로 새로운 기능을 구축할 수 있습니다. 스마트한 팀은 이 데이터를 사용하여 푸시 알림 전략을 형성하고, 기간 한정 제안을 시작하거나, 충성 사용자를 위한 보상을 만듭니다.

전반적으로 지표에서 얻는 모든 인사이트는 사용자가 계속 돌아오게 하는 더 원활하고 가치 있는 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

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