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사용자 유지 비결: Match Group

App Annie

데이트 기업 Match Group이 앱 포트폴리오에서 사용자 리텐션 개선과 사용자 이탈 감소에 숨은 주요 전략을 알려드립니다.

사용자 이탈을 줄이는 것은 기술이기도 하지만 이면에는 과학이기도 합니다. 이번 시리즈에서는 사용자 리텐션 기술과 증가하는 고객의 수요를 충족하는 과학에 대해 업계 리더들에게 물어보았습니다.

App Annie는 사용자 리텐션의 전문가로 Match Group의 제품, 분석 및 디자인 SVP인 Sushil Sharma와 모바일 제품 디렉터인 Ram Reddi, 이렇게 두 분을 모셨습니다. 두 사람이 책임지고 개발한 제품 기능은 현재 세계적으로 유명한 데이트 앱에 사용되고 있습니다. 두 분이 이용자의 반복 사용을 유도하는 전략을 알려드리려 합니다.

App Annie(AA): 리텐션 개선에 가장 큰 영향을 줄 수 있도록 앱 개발자가 할 수 있는 조치를 한 가지 꼽는다면 무엇이 있을까요?

Sushil Sharma(SS): 사용자가 좋아하고 매일 사용하고 싶은 기능을 구축하려고 노력해야 합니다. 그런 다음에 그 기능을 출시 시점에서부터 눈에 띄게 만들어야죠.

리텐션 최적화를 위해 앱 개발자가 할 수 있는 가장 큰 일은 사용자가 다시 앱에 돌아오도록 푸시 알림을 디자인하는 것입니다. Match에서는 사용자가 프로필에 관심을 보일 때, 혹은 앱을 평가할 시기에 알림을 보냅니다.

AA: 사용자가 감소하기 시작하는 지점을 정해 놓았다고 가정해 보겠습니다. 흔히 어떤 경우에 사용자가 이탈하는지 알 수 있을까요?

Ram Reddi(RR): 초기 과정에서 이탈하는 사용자가 많습니다. 최선의 매칭을 맺어주기 위해 사용자들로부터 구체적인 정보를 얻을 때입니다. 이 때 사진이나 사용자 정보, 원하는 상대에 대한 세부 정보 등을 포함한 새 프로필을 검색 결과에 보여줘야 합니다. 단시간에 작성하기에는 너무 많은 정보죠.    

그래서 우리는 사용자들이 포기하지 않도록 초기 과정의 각 단계를 화면 하나하나 분석하여 이탈이 많이 일어나는 지점을 알아냅니다. 그런 다음에 반복 테스트하여 이탈률을 낮출 방법을 찾아냅니다. 사용자 저항과 좋은 데이터 경험 사이에 밸런스를 맞추는 것은 과학이기도 하고 기술이기도 합니다.      

AA: 사용자 이탈을 막고 리텐션을 높이기 위해 어떤 종류의 A/B 테스트를 실시하시나요?

SS: 주요 기능과 변경 사항을 모두 철저하게 테스트합니다. 그러면 사용자들이 좋아하는 기능만 선보일 수 있고 사용자 행동을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
꾸준히 테스트하는 영역은 초기 단계와 결제 흐름, 앱 메뉴, 프로필 설정, 검색 기능, 푸시 알림 등입니다. 계속 수정하면서 개선합니다.

 

Match Group

OkCupid, Tinder 그리고 Match Match Group의 포트폴리오를 대변하는 앱이다. 

AA: 사용자를 어떻게 세분화 하시나요? 어떤 유형에 따라 구분하고 계시는지 궁금합니다.

RR: 크게 구독자와 등록자 두 가지로 구분합니다. 그런 다음 구독자는 신규 구독자와 재구독자로 구분합니다. 이 두 그룹이 핵심입니다. 설치 후 하루 뒤, 2주 뒤, 한 달 뒤 등 앱 방문 횟수를 기준으로 다시 나눕니다. 등록자의 경우 신규 등록자와 기존 등록자로 나눕니다.

이렇게 구분해 두면 사용자마다 Match 앱 경험의 모든 접점에서 사용자의 니즈를 해결해 주는 기능을 개발하기가 쉽습니다. 사용자 확보 과정 전부를 전체적으로 볼 수도 있고요.

AA: Match에서는 누가 '충성스러운 (로열)' 사용자인가요? 판단하는 기준이 있으신가요? 어떻게 구분하시나요?

SS: 데이트 상품이니까 가능하면 빨리 짝을 찾고 우리 앱을 그만 이용하는 편이 좋지요. 우리에게 '충성스러운' 사용자란 이용 기간이 짧더라도 데이트 상대를 평가하고 유망한 데이트 상대에게서 받은 관심에 제 때 반응하는 사용자입니다.

사이트 활동과 구독 상태를 기준으로 충성스러운 사용자를 구분합니다. 신규 사용자를 구분하는 방식과 같습니다.

AA: 리텐션율과 이탈률은 어떻게 벤치마킹 하시나요? 특별히 사용하는 외부 도구나 리소스, 혹은 방법이 있으신가요?

RR: 다운로드, 참여도, 신규 릴리즈 면에서 경쟁 상대와 얼마나 차이나는지 App Annie Intelligence로 측정합니다. 그리고 내부 회의를 열어 데이터에 대해 논의하고 우리 제품에 적절한 조치를 취합니다.

격주로 경쟁사의 다운로드, 참여도, 앱 출시를 모니터링하고 있습니다. App Annie는 그 과정을 아주 쉽게 만들어 줍니다.

AA: 리텐션 문제를 '수정'했거나 참여율을 개선한 사례를 말씀해 주실 수 있나요?  

RR: 최근에 미국 주변의 특정 지역에서 위치 기능을 테스트했습니다. 데이트 관심사에 맞는 사용자를 근처에서 찾을 수 있도록 새로운 방법을 마련할 목표였습니다. 이 기능을 시도한 사용자의 20% 이상에서 참여도가 개선되었습니다.

AA: 리텐션율을 높게 유지할 방도로 내년에는 어떤 전략을 생각하고 계신가요?

RR: Artificial intelligence와 위치 인식 알림을 쓸 생각입니다. Pokémon GO는 리텐션율이 높은 제품의 좋은 예시입니다. 완전히 새로운 방식이에요.

AA: 리텐션율을 추적하거나 개선할 수 있도록 어떤 기술이 있으면 좋다고 생각하시나요?  가까운 미래에 실현 가능한 기술 혹은 꿈꾸고 있는 기술을 말씀해 주세요.

SS: 사용자가 앱 이용을 중지하는 날을 미리 예측하는 마법 같은 기술이 있었으면 좋겠어요.

RR:  Sushil Sharma의 꿈이 이루어지기를 바라는 동안, 우리는 코호트 수준에서 리텐션율 곡선을 주시하고 예측하는 모델을 개발할 생각입니다.

더 나은 앱 비즈니스를 만드세요

경쟁 앱의 리텐션 데이터를 비즈니스에 이용하는 방법을 알아보세요. App Annie Intelligence 무료 데모를 신청하면 이런 데이터를 분석하는 방법을 알 수 있고 앱 시장을 깊이 이해할 수 있습니다.

Sushil Sharma 제품 SVP, Sushil Sharma: Sushil Sharma는 현재 Match.com과 Match Affinity 브랜드의 제품 총괄 책임자로 제품과 디자인 및 분석을 감독합니다. Zynga, Sears, Travelocity 등의 기업에서 게임 수익화, 모바일, 기술 영역의 다양한 관리 및 기술직을 역임한 바 있습니다. 

알링턴에 있는 텍사스 대학교에서 컴퓨터과학 석사 학위를 받았고 시카고 부스 경영 대학원에서 MBA를 취득했습니다. 

Ram Reddi 모바일 디렉터, Ram Reddi: Ramanand Reddi는 게임과 전자상거래, SaaS, 데이트 분야에서 9년간 제품 관리를 맡은 전문가입니다. 현재 모바일 제품팀의 책임자로서 Match.com과 Match Affinity 브랜드 전체의 iOS, 안드로이드, 모바일 웹을 주도하고 총괄적으로 관리합니다. 전에는 4년간 게임 업계에 있으면서 Zynga와 Storm8에서 신제품 계획과 포트폴리오 관리를 감독했습니다. 제품 개발, 소비자 리텐션, 그로스 해킹, 수익화, 기술 개발 등에 관심이 많습니다.

2016 M09 29

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