모바일 애널리틱스란 무엇인가요?

모바일 애널리틱스란 무엇인가요?

모바일 앱 분석이라고도 하는 모바일 분석은 사용자가 모바일 애플리케이션과 대규모로 상호 작용하는 방식을 분석하는 프로세스를 말합니다. 모바일 분석은 기능 사용, 마찰 지점, 충돌률, 프로세스 병목 현상 및 이탈 등 전반적인 앱 상호 작용을 모니터링하여 다음과 같은 중요한 정보를 제공합니다. 앱 개발자 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

모바일 분석은 앱 사용성 문제를 발견하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 개선의 효과를 모니터링하여 앱 개발자가 사용 지표를 기반으로 정보에 입각한 UX 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 해줍니다. UX가 개선될수록 앱은 더 많은 사용자를 유치하고 유지할 수 있습니다.

이러한 이유로 모바일 분석은 모바일 앱 배포 및 유지 관리 프로세스의 중요한 부분이 되어야 하며, 앱이 성공하고 사용자의 요구와 기대에 맞게 계속 발전할 수 있도록 도와야 합니다.

계속해서 웹 분석과 모바일 분석의 차이점, 모바일 분석의 유형, 추적해야 하는 특정 지표, 조직 내 팀에서 모바일 분석을 활용하여 이점을 얻을 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

• 웹 분석과 모바일 분석 비교
  
• 모바일 분석의 유형
• 모바일 분석 지표
• 조직 내 다양한 팀에서 모바일 분석을 사용하는 방법
• 모바일 분석 모범 사례
  
• 모바일 분석 과제
  
• 모바일 앱 애널리틱스 추적 방법
  
• 카우치베이스 모바일의 지원 방법
  

웹 분석과 모바일 분석 비교

둘 다 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 분석하는 것이지만 웹 분석은 모바일 분석과 다릅니다. 웹 앱은 모바일 앱과 매우 다른 액세스 및 상호 작용 패턴과 메타포가 있습니다. 예를 들어, 웹 앱과의 상호 작용에는 링크를 클릭하고 페이지를 스크롤하는 것이 포함되지만 모바일 앱과의 상호 작용은 탭, 스와이프, 슬라이드와 같은 제스처를 기반으로 합니다. 따라서 각 분석 작업에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이를 좀 더 세분화해 보겠습니다:

• 웹 분석 조회, 광고 클릭, 인기 페이지, 총 수익, 이벤트 추적과 같은 상호작용을 측정하고 모니터링합니다.
• 모바일 분석 애플리케이션 속도 및 가동 시간 성능, 인앱 참여도, 수익화 노력, UX 병목 현상과 같은 지표를 측정하고 모니터링하며 각 모바일 플랫폼의 사용자 상호 작용 메타포 간의 차이점을 고려해야 합니다.

이러한 차이점 때문에 모바일 분석은 웹 분석만큼 획일적이지 않습니다. 웹 분석 지표는 거의 모든 웹 앱에 적용되지만, 모바일 분석 지표는 모든 모바일 앱에 적용되지 않는 경우가 많습니다. 따라서 성공 측정과 가장 관련성이 높은 지표를 추적할 수 있도록 명확한 목표와 전략을 미리 세워야 합니다.

모바일 분석의 유형

측정할 모바일 분석 지표에는 여러 유형이 있지만, 앱의 작동 방식, 플랫폼, 사용자 인터페이스(UI)를 지원하는 기능에 따라 사용하는 지표가 달라집니다. 다음은 몇 가지 일반적인 예입니다:

앱 성능
측정 모바일 앱의 성능 초기 로딩 시간, 화면과 작업 간 전환 속도, 오류율 등을 캡처하는 것이 포함됩니다. 이러한 메트릭은 앱 개발자가 성능을 개선하기 위해 어디에 시간을 투자해야 하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

인앱 참여
특정 화면이나 일련의 작업에 소요되는 시간 등 사용자 활동을 측정하면 UX 병목 현상과 사용성 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.

앱 수익화
많은 앱 개발자 무료 버전을 제공하고 인앱 구매 및 프리미엄 유료 기능으로 수익을 창출할 수 있습니다. 개발자는 시간 및 인구 통계에 따른 수익화 노력을 측정하여 어떤 유형의 사용자에게 가장 효과적인 수익화 전략이 무엇인지 확인할 수 있습니다.

모바일 광고
사용자 인구 통계 전반에 걸쳐 인앱 광고의 참여율을 분석하면 마케터는 실제 참여를 기반으로 광고의 효과를 측정할 수 있습니다.

모바일 분석 지표

모바일 분석에서 측정할 지표는 다양하지만 가장 일반적인 지표는 다음과 같습니다:

• 볼륨 다운로드 또는 설치: 모바일 앱의 다운로드 수를 추적하면 앱의 채택률과 전반적인 인기도를 파악할 수 있습니다.
• 월간 및 일일 활성 사용자(MAU/DAU): 일별 및 월별 평균 사용자 수를 추적하면 앱의 전반적인 사용량을 파악할 수 있습니다.
• 리텐션 비율: 시간 경과에 따른 반복 사용량을 모니터링하면 앱의 고착성과 인기도를 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 전환율: 무료에서 유료로 또는 기본 티어에서 프리미엄 티어로 전환한 사용자 수를 추적하면 마케팅 활동의 성공 여부를 측정하고 개선이 필요한 부분에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 이탈률: 제거 횟수, 앱 UX에서 제거가 발생한 위치, 관련 평점 또는 피드백을 측정하면 개발자가 앱 이탈로 이어지는 문제를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

조직 내 다양한 팀에서 모바일 분석을 사용하는 방법

조직의 역할이나 중점 영역에 따라 서로 다른 모바일 분석 지표와 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 팀에게 중요한 것이 UX/UI, 마케팅 또는 엔지니어링 팀에게는 중요하지 않을 수 있습니다. 또한 상위 경영진은 일상적인 업무를 수행하는 팀과 다른 목표를 가지고 있을 수 있으며 다른 지표를 통해 성공을 결정할 수 있다는 점을 고려하는 것도 중요합니다.

조직 내 팀에서 모바일 분석을 사용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

• 제품 관리자와 팀은 분석을 통해 앱의 특정 기능과 속성의 인기도를 파악합니다. 분석은 혁신에 시간과 노력을 투자할 위치와 일몰 또는 개선할 기능을 결정하는 데 도움이 됩니다. 측정을 통해 변경의 효과를 확인하고 신속하게 조정할 수 있습니다.
• UI/UX 팀은 A/B 테스트와 같은 기술을 사용하여 기능 검색 가능성을 측정하고 최적의 사용자 경험을 위한 최적의 UI 경로를 결정합니다.
• 마케팅 팀은 모바일 분석을 사용하여 앱 프로모션 및 광고 캠페인의 효과를 측정하고 분석 결과에 따라 메시지와 전술을 확대하거나 조정할 수 있습니다.
• 엔지니어링 팀은 모바일 분석을 통해 성능 문제와 충돌 및 UX 저하를 유발하는 코드 문제를 파악합니다.

모바일 분석 모범 사례

모바일 분석 모범 사례를 따르면 분석 노력을 최대한 활용하고 중요한 문제를 간과하지 않을 수 있습니다. 항상 잊지 마세요:

• 새 프로젝트를 시작하기 전에 신중하게 계획을 세우고 목표를 설정하세요.
• 경영진의 동의를 조기에 확보하여 이해관계자와 해당 팀의 참여를 간소화하세요.
• 분석 지표를 식별하고 성공을 구성하는 요소를 명확하게 정의하세요.
• 민감한 데이터에 대한 개인정보 보호를 보장합니다.
• 다음에 대한 즉각적인 조치를 취하십시오. 분석 결과 를 클릭하고 개선 또는 감소를 추적합니다.

모바일 분석 과제

모바일 분석 과제는 종종 데이터를 중심으로 이루어집니다. 가장 일반적인 장애물은 다음과 같습니다:

• 데이터 수집: 수많은 디바이스에서 대규모로 데이터를 캡처하지 않으면 개선이 필요한 영역에 대한 귀중한 인사이트를 놓치고 잠재적으로 수익을 잃을 수 있습니다.
• 데이터 볼륨: 분석을 위해 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 완벽한 방법이 있어야 합니다.
• 데이터 청결도: 추적 가능성과 실행 가능한 인사이트를 얻으려면 데이터가 깨끗하고 일관되며 복잡하지 않아야 합니다.

이러한 근본적인 문제를 미리 이해하면 적절하게 대비하는 데 도움이 됩니다.

모바일 앱 애널리틱스 추적 방법

모바일 분석에서 고려해야 할 핵심 성과 지표(KPI)는 여러 가지가 있지만, 가장 중요한 것은 유지율, 성장률, 이탈률을 결정하는 지표입니다. 이러한 KPI를 사용하여 향후 지출 및 성장을 분석하고 예측할 수 있습니다.

열악한 사용자 경험은 모바일 앱 이탈의 주요 원인입니다. 따라서 탐색의 부드러움과 속도를 모니터링하고 설치, 업데이트, 저장 상태와 같은 일반적인 작업의 평균 대기 시간, 충돌 및 예기치 않은 동작과 같은 항목을 측정하는 것이 중요합니다.

마케팅 활동을 위해 캠페인 광고 및 오퍼와의 상호 작용을 추적하는 것도 중요합니다. 사용자를 연령대, 지역, 직업 등의 인구통계학적 카테고리로 분류하여 추적을 간소화할 수 있습니다. 일부 직업이나 지역의 사용자에게는 효과가 있는 것이 다른 사용자에게는 효과가 없을 수 있으므로 이러한 뉘앙스를 적절히 분석하여 다른 행동 방침을 결정하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 무슨 일이 일어났는지뿐만 아니라 왜 그런 일이 발생하는지 고려해야 합니다. 특정 작업 중에 간헐적으로 충돌이 발생하는 경우 상호 작용의 전체 진행 상황을 살펴보세요. 일부 사용자가 대기 중에 너무 자주 탭하여 프로세스 처리에 과부하가 걸려서 충돌이 발생하나요? 이 경우에 해당하고 작업의 지연이 심하다면 작업 속도를 높이거나 대기 표시기를 표시하는 방법을 살펴보세요.

카우치베이스 모바일의 지원 방법

Couchbase Mobile은 기기에서 데이터를 캡처하여 클라우드의 Couchbase Capella™에 동기화하여 Capella Columnar 서비스를 사용하여 대규모로 종합적으로 분석할 수 있기 때문에 모바일 분석 이니셔티브에 유용합니다. 특히 모바일 제품은 다음을 제공합니다:

클라우드 네이티브 데이터베이스: 카펠라 컬럼 허용 실시간 데이터 분석 운영 애플리케이션 워크로드와 동일한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 분석에서 얻은 정보를 바탕으로 신속하게 조치를 취하여 애플리케이션을 변경할 수 있습니다. 또한 변화하는 애플리케이션 또는 분석 요구 사항을 충족하도록 신속하게 확장할 수 있습니다. 이는 모바일 분석에 필요한 실시간 운영 분석에 이상적입니다.

임베디드 데이터베이스: 카우치베이스 라이트 는 기기에 로컬로 데이터를 저장하는 모바일 및 IoT 앱용 임베드 가능한 Couchbase 버전입니다. 완전한 CRUD 및 SQL 쿼리 기능을 제공하며, 엣지에서 AI 모델을 호출하기 위한 벡터 검색 및 예측 쿼리를 지원합니다.

클라우드에서 엣지까지 데이터 동기화: 안전하고 계층적인 게이트웨이 를 사용하여 웹을 통한 데이터 동기화는 물론 인증, 권한 부여 및 세분화된 액세스 제어를 지원하는 장치 간 P2P 동기화도 가능합니다.

추가 모바일 리소스

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