성장 엔진으로서의 유지 1부: 신규 사용자 활성화 이해

이것은 성장 엔진으로서의 유지에 관한 3부작 시리즈 중 1부입니다.2부에서는 참여와 충성도를 높이는 방법을 다루고 3부에서는 휴면 사용자를 다시 참여시키는 방법을 다룹니다.

유지를 위해 구축하려는 경우 활성화는 제품 퍼널의 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 제품의 나머지 부분은 훌륭할 수 있지만 신규 사용자가 충분히 빠르게 가치를 경험할 수 없다면 전반적인 제품 유지에 어려움을 겪게 될 것입니다. 활성화율을 높이고 유지율을 높이면 궁극적으로 제품 성장을 촉진할 수 있습니다.

새로운 사용자 활성화 단계를 정의하고 측정하는 기능은 작동하는 활성화 흐름을 생성하는 데 핵심입니다. 다행스럽게도 Amplitude에서는 새로운 사용자 활성화를 쉽게 분석할 수 있습니다. 이 문서에서는 단계별로 수행하는 방법을 안내합니다.

활성화 퍼널 정의

활성화 퍼널을 제대로 분석하기 전에 활성화 중에 사용자가 취하는 다양한 단계를 정의해야 합니다. Amplitude에서 퍼널 분석 차트를 작성하여 시작하십시오. 온보딩 여정의 각 단계에서 해당 단계를 가장 잘 나타내는 이벤트를 추적합니다.

내가 온라인 음악 스트리밍 서비스인 AmpliTunes의 제품 관리자라고 상상해 봅시다. 다음 활성화 깔때기 단계를 정의합니다.

• 사용자가 가입합니다.
• 사용자가 노래나 동영상을 검색합니다.
• 사용자가 노래 또는 비디오를 재생합니다.
• 사용자가 노래나 동영상을 구매합니다.

Amplitude에서 이러한 활성화 이벤트를 추적하면 얼마나 많은 사용자가 유입경로의 각 단계인 전환율을 통과하는지 확인할 수 있습니다. 다른 이벤트 위로 마우스를 가져가면 다음을 식별할 수 있습니다.

• 이전 단계에서 진행한 사용자의 비율

• 전체 활성화 유입경로의 전환율(이 경우 14.8%)

• 사용자가 여러 단계를 완료하는 데 걸리는 시간

이탈 원인 조사

더 많은 사용자가 이 단계를 완료하도록 권장하고 싶습니다. 그러기 위해서는 활성화 유입경로에서 이탈하는 원인을 조사하고 이러한 마찰 지점을 제거해야 합니다.

사용자가 이탈하도록 유도하는 경로를 보려면 "경로 이탈"로 전환하십시오. Amplitude는 경로를 이용하는 사용자의 비율로 경로에 레이블을 지정하므로 가장 일반적인 이탈 경로를 식별할 수 있습니다. 가장 일반적인 이탈 이유를 먼저 해결하는 데 우선순위를 두고자 합니다.

AmpliTunes 예에서는 여러 광고를 보도록 안내할 때 많은 사용자가 이탈하는 것을 볼 수 있습니다.

이탈을 분석하는 또 다른 방법은 전환 동인을 살펴봄으로써 어떤 액션이 이탈과 상관관계가 있는지 확인하는 것입니다. Amplitude는 각 작업에 "상관 관계 점수"를 부여하므로 서로 다른 사용자 작업이 이탈과 얼마나 강력하게 연결되어 있는지 식별할 수 있습니다. 강한 상관관계가 있다면 사용자가 우리 플랫폼을 떠나고 싶게 만드는 경험을 생성할 가능성이 높다는 것을 알고 있습니다.

AmpliTunes의 경우 전환 동인을 살펴보면 사용자가 온보딩 흐름의 "광고 보기" 활성화 부분에 갇히는 것을 알 수 있습니다. 이 정보를 통해 정품 인증 과정에서 이 단계를 더욱 최적화할 수 있습니다.

신규 사용자 유지 분석

어떤 행동이 신규 사용자의 재방문 및 유지와 관련이 있는지 알게 되면 활성화 흐름을 최적화하여 이러한 행동을 장려하십시오.

먼저 다양한 행동으로 사용자를 그룹화하는 세그먼트를 만듭니다. 예를 들어 노래를 공유하거나 특정 수의 노래 또는 비디오를 재생한 AmpliTunes 사용자를 분류할 수 있습니다.

그런 다음 여러 세그먼트에서 유지율을 비교합니다. AmpliTunes 예에서 이는 적어도 하나의 노래 또는 비디오를 공유한 사용자와 아무 것도 공유하지 않은 사용자 간의 유지를 비교하는 것처럼 보일 것입니다.

아무 것도 공유하지 않은 사용자에 비해 하나 이상의 노래 또는 비디오를 공유한 AmpliTunes 사용자의 유지율이 더 높았습니까? 이 그래프에서 파란색 선은 노래를 공유한 사용자를 나타내고 녹색은 공유하지 않은 사용자를 나타냅니다.

노래를 공유하는 AmpliTunes 사용자 사이에서 활성화 유지율이 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 이는 노래/비디오가 더 높은 유지율로 이어지는 행동일 수 있음을 시사합니다. 활성화 중에 노래를 공유하도록 사용자에게 메시지를 표시하고 유지에 영향을 미치는지 여부를 확인하여 이 가설을 테스트할 수 있습니다.

인사이트에 따라 행동

Amplitude를 사용한 분석은 사용자 이탈을 유발하는 활성화 장애물과 개선 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 유지를 장려하도록 제품을 조정하여 이러한 통찰력을 구현하십시오.

예를 들어 AmpliTunes에서 우리는 여러 광고가 이탈을 유발하고 노래 공유가 유지를 촉진할 가능성이 높다는 것을 알게 되었습니다. 가설을 확인하기 위해 테스트를 실행한 후 이러한 결과를 구현하여 사용자 활성화를 개선할 수 있습니다. 한 번에 표시되는 광고 수를 줄이고 사용자에게 노래를 공유하라는 메시지를 표시할 수 있습니다.

실제 사례에서 온보딩 영감 얻기

활성화 퍼널을 분석한 후 리텐션이 개선된 몇 가지 회사를 살펴보겠습니다.

침착한

명상 앱 Calm의 팀은 Amplitude를 사용하여 사용자 행동을 분석한 결과 매일 명상 알림을 설정한 사용자 사이에서 유지율이 3배 더 높다는 사실을 발견했습니다. 그래서 그들은 테스트를 진행했습니다. 온보딩 과정에서 사용자에게 명상 알림을 설정하라는 메시지를 표시했습니다.

Calm은 프롬프트 때문에 알림을 설정한 사용자가 알림이 없는 사용자보다 앱을 더 오래 사용할 가능성이 높다는 사실을 발견했습니다. 팀은 테스트 중에 프롬프트를 본 사용자의 40%가 미리 알림을 설정한 것을 발견하여 전체 앱에 프롬프트를 롤아웃하기로 결정했습니다.

데이브

Calm과 마찬가지로 모바일 뱅킹 앱 Dave의 팀은 가입할 때 계정에 반복 비용을 추가한 사용자의 유지율이 더 높다는 사실을 발견했습니다. Dave 팀은 추가된 평균 비용 수를 늘리기 위해 온보딩 흐름을 재작업했으며, 그 결과 유지율과 수익이 증가했습니다.

전체 제품 유입 경로에서 유지율 향상

전체 제품에서 리텐션을 높이려면 참여도와 충성도를 높이고(2부) 휴면 사용자를 다시 참여시키도록(3부) 노력해야 합니다. 마스터링 리텐션 플레이북에서 자세히 알아보십시오.