#사이드프로젝트 #AWS_컨퍼런스
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안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
무더위가 기승인 요즘, 건강 관리 잘하고 계신가요?
8월에는 휴가를 떠나시는 분들도 많이 계시더라고요.
오늘 뉴스레터에서는 본업을 잠시 떠나 나의 새로운 능력을 뽐낼 수 있는 사이드 프로젝트에 관한 이야기를 준비했습니다.
사이드 프로젝트에서는 어떤 데이터를 분석해 활용할 수 있을까요? 👀
뉴스레터에 관한 피드백은 뉴스레터 하단의 피드백 설문 폼을 통해 자유롭게 남겨주세요.
그럼, 오늘 8월 뉴스레터도 재미있게 읽어주세요!
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1. 인터뷰 | 무한도전 밈 여기서 찾으세요, ‘그밈’이 사용성 250% 개선한 방법 2. 세미나 | 요즘 핫한 사이드 프로젝트가 데이터 보는 방법
3. 세미나 | (광고) AWS 무료 온라인 컨퍼런스 AWS Innovate - Data & Every App 특집
4. 블로그 | 카톡 제쳤던 그 사이드 프로젝트, 유저 그로스를 하지 않기로 했다
5. 블로그 | 푸시 메시지 타이밍 찾기 |
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😎 무한도전 밈 여기서 찾으세요, ‘그밈’이 사용성 250% 개선한 방법
| Editor 보민 |
대화 중에 어떤 밈이 생각날 때! 막상 그 밈을 찾지는 못해서 한참 말로 설명하게 되는 경우가 있죠. 오늘은 그런 분들을 위한 밈 공유 서비스, '그밈'의 프로젝트 오너인 전정민님과 이야기를 나눠보았습니다. 정민님의 사이드 프로젝트인 '그밈'에서는 어떻게 데이터를 활용하고 있을까요?
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Q. 안녕하세요 정민님, 자기소개 부탁드려요!
안녕하세요, 저는 핀테크 스타트업에서 프로덕트 디자이너로 일하고 있는 전정민입니다. 산업디자인학과를 졸업했고요. 회사 다니면서 지금은 ‘그밈’이라는 사이드 프로젝트를 하고 있어요.
Q. 회사에 다니면서 사이드 프로젝트까지 하고 계시군요? 열정 부자시네요! '그밈'은 어떤 프로젝트인가요?
이 프로젝트는 IT 연합 동아리에서 시작한 프로젝트에요. 개발하는 믿음직한 팀원들이랑 같이 사이드 프로젝트로 밈을 쉽고 빠르게 찾아 공유할 수 있는 서비스를 만들어봤습니다. 제가 사실 평소에 친구들과 대화를 나눌 때 밈을 굉장히 많이 쓰는데요. 대화하면서 쓰고 싶은 밈을 모두 다운로드 받아서 가지고 있을 수도 없고, 그렇다고 매번 검색해서 쓰자니 시간이 너무 오래 걸리더라고요. 이런 문제를 해결하고 싶어서 제가 아이디어를 한 번 내봤고요. 팀원들이 이 프로젝트 좋은 것 같다고 해서 얼떨결에 제가 PO(프로젝트 오너) 겸 기획자가 되어 ‘그밈’이라는 서비스의 MVP*를 출시하게 되었습니다.
* MVP : Minimum Viable Product, 고객이 느끼는 문제에 대한 해결책이 유효한지 검증할 수 있는 최소한의 기능만 가진 서비스.
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Q. ‘그밈’ 서비스의 핵심 지표는 무엇인가요?
저희 서비스의 핵심 지표는 사용자 수와 '밈 공유하기' 버튼 클릭인데요. 일단 사용자 수가 많아지는 걸 팀원들과 함께 보고 싶었고, 사용자 수가 늘어나야 데이터도 볼 수 있고 의미 있는 프로젝트가 되지 않을까 싶었어요. '공유하기' 버튼 클릭은 밈이라는 서비스 특성상 다른 사용자들에게 공유하기 위해서 사용하는 거라서 핵심이라고 생각했어요.
Q. 기능 개선 프로젝트 중에서 기억에 남는 게 있으신가요?
저희 서비스의 헤더를 많이 고쳤어요. 처음에는 공유된 밈을 통해서 신규 유입 사용자가 많이 들어올 것으로 생각해서 공유하기를 굉장히 중요하게 생각했는데, 신규 사용자가 들어온 이후의 플로우를 생각하지 않았더라고요. 예를 들어, 밈을 통해서 밈 상세 페이지에 접속했는데 정작 이 서비스 메인으로 갈 수 있는 루트가 없다든지 하는 문제가 발생했어요. GA4*에서 데이터를 봤을 때도 이런 문제가 확인되더라고요. * GA4 : Google Analytics 4, 사용자 행동 데이터 수집 및 분석 도구
이것도 사실 사용자 분이 “이거 뒤로가기가 안 눌려요”라고 직접 제보를 해주시기도 했습니다. 데이터랑 사용자 인터뷰를 종합해서 문제를 파악했고요. 히스토리 여부에 따라서 뒤로 가기가 나올 수 있게끔, 메인 페이지도 둘러볼 수 있게끔 진입점을 수정했어요. 현실적으로 프로덕트를 만들면서 사용자를 매일 만나서 어떤 게 불편한지 얘기를 나눠볼 수 없잖아요. 그런 부분들을 GA4에서 직접 데이터로 확인해 볼 수 있어서 정말 좋았습니다.
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'그밈' 프로젝트의 더 많은 데이터 활용 사례를 데이터리안 블로그에서 확인해 보세요!
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👀 요즘 핫한 사이드 프로젝트가 데이터 보는 방법
| Editor 혜정 |
IT 업계에는 사이드 프로젝트에 관심을 가지는 분들이 많이 계신데요. 회사에서 하기 어려운 일을 사이드 프로젝트에서 해내기도 하고, 사이드 프로젝트로 시작한 일이 본업이 되기도 합니다. 오늘 소개해 드릴 데이터리안 8월 세미나에서는, 요즘 핫한 두 가지 사이드 프로젝트가 데이터를 활용한 방법을 만나보실 수 있어요.
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이런 분들께 8월 세미나를 추천합니다
- 회사 생활로는 내 열정을 다 채울 수 없어! 사이드 프로젝트를 준비하고 계시는 분
- 요즘 핫한 사이드 프로젝트들의 공통점이 무엇인지 궁금하신 분
- 데이터를 활용해서 사이드 프로젝트 하는 방법을 알고 싶은 분
- 초기 서비스를 정량적으로 측정하고, 가설을 검증하고, 성장시키는 방법이 궁금하신 분
8월 세미나는 이렇게 진행돼요
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지금까지 들어온 질문을 구독자님께 공개합니다
- 올해 내로 사이드 프로젝트로 만든 서비스를 배포할 예정인데, 미리 운영에 대비하고 있습니다. 사이드 프로젝트에서 서비스 운영 시 반드시 염두에 둬야 할 사항이 있을까요? 사이드 프로젝트이다보니 시간이 부족한데, 효율적으로 가성비 넘치게 운영하는 팁이 있으면 알려주세요.
- MVP 출시 초반엔 어떤 데이터를 봐야 하나요? 초반에는 보다가 나중에는 안 보게 된 데이터 혹은 새로이 중요하게 보는 데이터가 있다면 알려주세요. (요약: 제품 생애 주기별로 봐야 하는 데이터 궁금해요!)
- 정성 리서치와 데이터를 함께 활용한 사례를 알고 싶습니다.
라이브 특별 할인가로 신청할 수 있어요
정가 대비 70% 할인된 라이브 특별 할인가, 1만 원에 신청하실 수 있어요. 다시 보기는 제공되지 않으며, 다시 보기 시청을 원하시는 경우 추후 인프런에서 구매하실 수 있습니다.
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📢 이번 세미나에 관심 있을 것 같은 동료, 친구, 지인이 있다면, 세미나 소식을 공유해 주세요.
8월 16일 수요일 저녁 7시, 줌에서 뵙겠습니다!
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(광고) AWS 무료 온라인 컨퍼런스 AWS Innovate - Data & Every App 특집
| Editor 혜정 |
오늘 8월 뉴스레터에는 AWS와 함께 무료 온라인 컨퍼런스 소식을 준비하였습니다. 데이터를 활용한 비즈니스 전략부터 최신 기술 동향, 애플리케이션 구축 방법까지! AWS의 전문가들에게 직접 들을 수 있는 이번 컨퍼런스를 주목해주세요.
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AWS는
데이터 관련 업무를 하는 분이라면 한 번쯤 사용해 보셨을 솔루션일텐데요. AWS는 컴퓨팅 / 스토리지 / DB / 네트워킹 / 보안 / 분석 등 다양한 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 솔루션으로, 클라우드 컴퓨팅 시장에서 전 세계적으로 점유율 선두를 유지하고 있습니다.
AWS Innovate - Data & Every App 특집
8월 30일(수)과 9월 1일(금)에 진행되는 AWS의 온라인 컨퍼런스에서는 Data 특집과 Every App 특집을 만나보실 수 있어요. 개발자 / 엔지니어 / 데이터 분석가 등 전반적인 IT 실무자부터 디지털 혁신을 위한 클라우드 인프라 전략이 필요한 IT 리더분들께 추천합니다.
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Data 특집
🗓️ 8월 30일, 수요일
- 데이터 중심 인사이트를 넓힐 수 있도록 최신 데이터베이스 구축 및 데이터 분석부터 스토리지, 생성형 AI까지 다루는 특집.
- 티맵과 LG 전자, ktown4u의 실제 활용 사례까지 다루고 있습니다.
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Every App 특집
🗓️ 9월 1일, 금요일
- 애플리케이션 현대화 여정과 다양한 애플리케이션 유형/아키텍처를 비용 효율적으로 실행할 수 있는 전략을 다루는 특집.
- 클라우드 마이그레이션을 위한 A to Z부터 앱 현대화, 농심 사례로 보는 SAP 시스템 활용 방법까지 다루고 있습니다.
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이번 행사는 무료로 진행되는 온라인 컨퍼런스입니다. 오전, 오후 2회로 진행되며 원하는 시간에 참여가 가능합니다. Data & Every App 특집별로 일정과 시간이 상이하므로, 듣고 싶은 강연이 있다면 강연 일정을 반드시 확인해 주세요.
아래 버튼을 클릭해 무료로 등록해보세요! 등록 한 번으로 2가지 특집을 모두 다 들을 수 있습니다👀
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🔥 카톡 제쳤던 그 사이드프로젝트, 유저 그로스를 하지 않기로 했다
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많은 서비스들이 빠른 성장만 신경 쓰다가 리텐션을 놓치거나 수익화하지 못해 고전하는데요. 신규 유저가 계속해서 유입된다고 해도 지속적으로 서비스를 사용하는 사용자가 없다면, 즉 리텐션이 낮다면 밑 빠진 독에 물을 붓는 셈이 됩니다.
중고등학생 익명 투표 어플리케이션, 'Skrr'의 창립자 김현준님은 Skrr에서 겪은 문제점을 이번 글에서 가감 없이 솔직하게 공유해 주셨습니다. Skrr이 서비스 초기에 어떻게 가설을 검증했는지 궁금하신 분들은 월간 데이터리안 8월 세미나의 “앱스토어 2위 달성한 앱 Skrr, MVP 가설검증 시 데이터를 활용한 방법” 강연도 놓치지 마세요.
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그로스 전략을 고민할 때가 아니다. 박살난 리텐션
그동안 데이터 툴 연동도 안 한 상태에서 현재 백엔드 구조로는 리텐션을 계산하지 못할 것이라고 생각했습니다. 하지만 Skrr 앱에서 유저가 투표하는 시간은 기록하고 있어서, 앱 접속 후 투표를 1회 이상 하는 것을 기준으로 리텐션을 계산해 보았습니다. 공개적으로 언급하기 힘들 정도로 처참했습니다. 10일 차까지는 봐줄 만한 수치이지만, 바이럴 성이 뛰어난 만큼 주변에서 안 쓰면 자연스럽게 안 쓰게 되는 프로덕트의 특징 때문인지 그 이후로는 보고도 믿기 힘든 수치가 나오더라고요😱
머무른 이유, 나간 이유 찾기
Day 1의 경우 72%의 유저들이 앱에 들어온 후에 1회 이상 투표를 했습니다. 28%의 유저들은 앱에 들어온 지는 현재로서는 알 방법이 없지만, 어쨌든 투표를 하지는 않았습니다. 각 그룹이 보인 행동의 이유에 대해서 생각나는대로 적어보고 나서, 데이터를 뜯어보니 다음과 같은 사실을 알 수 있었습니다.
앱에 들어와 투표를 1회 이상 한 72%의 집단이 그렇지 않은 28%의 집단보다
- 친구로부터 투표를 많이 받았다.
- Skrr에서 본인이 추가한, 같은 학교 유저에게 추가 당한 친구의 수가 많았다.
여기서 정해진 액션 플랜은 "투표를 72%의 사람들이 받은 평균값만큼 받게 되면 28%의 사람도 앱에 들어오고, 투표를 1회 이상 하는지"에 대한 가설을 검증하는 것이었습니다.
앞으로 해볼 것
'리텐션을 다른 기능 추가를 통해 개선해 볼까?' 라는 생각도 했지만, 투표를 계속하게끔 하여 다른 유저들이 투표 푸시 알림을 받고, 앱에 들어와서 투표하는 선순환 구조를 먼저 제대로 만들어 보고 지표에 따라 다른 걸 해봐야겠다는 생각도 들었습니다. 해당 실험들은 가장 쉽게 직접 결과를 체감할 수도 있고 유저 인터뷰가 매우 쉬운, 제가 재학 중인 한국디지털미디어고등학교에 먼저 해보려고 합니다.
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3일 만에 앱스토어 3위를 달성한 후 Skrr에는 어떤 일들이 있었는지, 더 자세한 이야기는 아래 블로그 글에서 확인하실 수 있습니다.
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오늘 제가 소개할 글은 데이터 분석가 박장시님의 글입니다.
철저하게 계산된 타이밍에 푸시 메시지를 발송하는 서비스가 있는가 하면, 정말 시도 때도 없이 푸시를 보내는 서비스도 있는데요. 놀랍게도 그것이 사용자들이 원하는 메시지라면, 몇 번을 보내든 사용자에게 부정적인 영향을 주지 않는다는 이야기도 있더라고요. 이 글에서도 메시지의 내용이 중요하다고 이야기하는데요. 개인적인 경험을 돌아봐도 포인트를 준다든지, 한창 재밌게 하고 있는 게임의 작업 알람을 보내준다든지 하는 메시지는 언제 받아도 기분이 좋습니다. 방법론도 중요하지만, 이를 기반으로 우리 서비스에 맞는 방식을 실험하고 찾아나가는 과정이 그 무엇보다 가장 중요하다는 생각이 드네요. 방법론에 사고의 틀이 갇혀서는 안 되겠습니다.
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기본 아이디어
푸시 메시지로 달성하려는 목적은 다양한데요. 이 글에서는 잘 접속하던 유저의 접속 주기가 증가하는 경향을 보일 때, 이를 관리하기 위한 목적으로 보내는 푸시 메시지를 가정합니다.
유저의 접속 패턴을 관찰하면 특정 시간대에 접속이 집중되는 것을 알 수 있습니다. 그러나 이러한 현상은 모든 유저를 하나의 그룹으로 합쳐서 보았을 때 나타나며, 유저 개개인의 사정은 모두 다릅니다. 즉, 평균적인 유저의 접속 패턴은 전체 집단의 그것과 유사하지만, 유저를 더 자세하게 관찰하면 주로 접속하는 시간은 유저마다 다른 것이죠. 개별 유저의 접속 세션을 이용하여 유저 각각의 접속 시간 분포를 만들 수 있습니다.
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활용안
1. 유저 가치
모든 유저가 다 같은 가치를 갖지 않습니다. 유저의 기본적인 잠재가치(LTV)를 고려하는 것도 중요하지만, 개별 유저마다 구매 타이밍이 다르기 때문에 이에 대한 고려가 필요합니다. 조만간 구매 타이밍이 돌아올 유저라면 이러한 가치를 함께 고려해서 푸시 메시지 타이밍을 결정하는 것이 효과적입니다.
2. 콘텐츠를 고려한 메시지 내용
타이밍과 함께 중요한 것이 메시지의 내용입니다. 여러 가지 방안이 있지만, 유저가 최근에 경험한 콘텐츠와 관련이 있는 메시지가 효과적입니다. 아무리 메시지 타이밍을 잘 선택하더라도, 메시지의 내용이 부실하다면 원하는 행동을 유도하기 어렵습니다.
3. A/B 테스트
푸시 메시지 규모를 나누어 A/B 테스트를 하면 효과를 확실하게 알 수 있습니다. 정말 유저 접속 분포를 사용해서 메시지를 보내면 반응률이 더 높은지 실험을 통해 검증해 볼 수 있죠.
4. 타임 윈도우 확장
이 글에서는 온라인 서비스를 가정하여 고객의 접속 시간을 매우 짧은 시간대로 표현하였습니다. 그러나 일 단위 접속 기록과 같이 변형하면 얼마든지 기간을 확장한 응용 방법을 생각할 수 있습니다.
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개별 유저의 접속 시간 분포를 구하는 방법부터, 실행 상의 어려움은 어떤 것이 있는지 블로그 글 전문에서 확인해 주세요!
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오늘 뉴스레터가 유익했다면,
주변에 공유해주세요!
우리는 9월 뉴스레터에서 또 만나요🖐 |
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데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
contact@datarian.io
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