수익성 있는 앱 만들기, 2부 – 모바일 유입경로 활용

수익성 있는 앱에 대한 이전 블로그 게시물에서 나는 대부분의 모바일 애플리케이션이 어떻게 수익성이 없는지 논의했으며, 애플리케이션이 수익을 창출하는지 여부를 구별하는 핵심 요소 중 하나는 분석을 측정하는 것입니다.

첫 번째 예에서는 모바일 게임의 예를 사용했습니다. 거의 모든 종류의 모바일 애플리케이션에 이러한 원칙을 적용할 수 있습니다. 그러나 구축하는 앱 유형에 따라 사용할 더 나은 모바일 분석 세트가 있을 수 있습니다. 이 포스트에서는 사용자가 구독을 구매하는 피트니스 스트리밍 서비스에 대해 다룰 것입니다.

기존 판매 유입경로

물건을 파는 사람들이 있었기 때문에 그들을 안내하는 데 도움이 되는 판매/구매 깔때기가 있었습니다. 판매 유입 경로의 예는 귀하의 비즈니스에 대한 정보를 듣고 유료 고객이 되기까지의 여정에 있는 고객을 볼 수 있는 좋은 방법입니다.

좋은 판매 유입경로 전략은 잠재 고객이 프로세스에 있는 위치를 시각화하고, 유입경로의 다음 단계에 도달하기 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 제안을 제공하고, 가장 큰 구멍이 어디인지, 즉 어디에서 대부분의 매출을 놓치고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 당신의 잠재 고객.

모바일 애플리케이션에 퍼널 적용하기

판매 전화 및 후속 조치로 이어지는 대신 사용자가 우리와 다소 다른 경로를 따라가는 정도에 대한 메트릭을 사용할 것입니다. 예를 들면 다운로드 → 계정 생성 → 첫 시도 → 가입 입니다. (이 예제는 좀 더 광범위하지만 거의 모든 애플리케이션에 동일한 아이디어를 적용할 수 있습니다.)

또한 이 모바일 앱 유입경로는 다운로드 방법을 포함하도록 상단에서 확장될 수 있고 아마도 확장되어야 한다는 점을 언급하는 것도 중요합니다. Facebook 광고와 같은 경우 이는 노출수와 클릭수일 수 있습니다. App Store 최적화(ASO)의 경우 이는 노출수 및 App Store 페이지 조회수일 수 있습니다. 이 기사에서는 마케팅 및 광고 지출이 아닌 제품에 집중할 것입니다.

사용할 모바일 유입경로 단계 결정

현재 배송 중인 모바일 애플리케이션인 Charge Running 을 예로 사용하겠습니다. 한 달에 $9.99에 실시간 스트리밍 러닝 클래스를 휴대전화로 제공합니다. 각 수업은 특정 시간에 진행되며, 각 러닝을 지도하는 실제 사람이 있습니다.

거의 모든 회사의 사용자 온보딩을 깔때기로 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 eBay의 판매 깔때기 모델은 대부분의 앱에서 사용되는 상당히 표준적인 접근 방식입니다. 반면에 Facebook은 사용자가 특정 횟수만큼 작업을 수행하는 곳에서 내가 아는 가장 인기 있는 예입니다. Charge Running의 사용자 획득 모델의 경우 Facebook 경로에 더 가까운 것을 사용했습니다.

페이스북 초창기에 그들은 분석을 통해 사용자가 플랫폼에서 10일 동안 7명의 친구와 연결할 수 있다면 사이트를 영원히 사용할 것임을 발견했습니다. 그래서 그들은 처음 7명의 친구를 얻는 데 거의 모든 노력을 집중했습니다.

우리의 예측(사실이 밝혀졌습니다!)은 사용자가 우리와 함께 3-4회 실행하면 구독자가 될 것이라는 것입니다. 이를 염두에 두고 중점적으로 선택한 특정 모바일 유입경로의 각 단계는 다음과 같습니다.

다운로드 → 계정 생성

100명의 사용자가 앱을 다운로드하면 몇 명이 계정을 만들까요?

계정 만들기 → 달리기 등록

계정이 있는 경우 특정 시간에 우리와 함께 실행할 커밋이 몇 개입니까?

달리기 등록 → 정확한 시간에 돌아오기

이제 특정 시간에 실행하기로 약속했으므로 실제로 실행해야 하는 시간에 앱을 열 수 있습니까?

돌아와 → 달리기 시작

그들이 정확한 시간에 앱에 있다면 실제로 움직이기 시작합니까, 아니면 그냥 듣고 있습니까?

실행 시작 → 실행 완료

그들이 우리와 함께 달리기 시작했다면 전체 운동을 완료할 만큼 충분히 즐기고 있습니까?

1회 → 2회 → 3회 → 4회 완료

달리기를 마친 후 몇 명이 다른 달리기를 하기 위해 돌아오나요?

X 런 완료 → 충전 구독

그들이 그렇게 많은 실행을 한다면 Charge 를 구독하는 비율은 몇 퍼센트입니까?

데이터 수집

이 모든 질문에 답할 수 있는 훌륭한 도구가 있었으면 좋겠지만 아직 찾지 못했습니다. 내가 찾은 가장 좋은 방법은 이 데이터를 수집하고 이를 모니터링할 무언가를 수동으로 구축하는 것입니다.

앱 데이터베이스가 작동하려면 이러한 모든 사항을 이미 알고 있어야 했기 때문에 결국 프로덕션 데이터베이스의 복사본을 만들고 퍼널의 각 지점에서 사용자가 있는 위치를 파악하는 코드를 작성하게 되었습니다. 훨씬 더 많은 작업이 필요했지만 더 세밀한 제어가 가능했습니다.

이 데이터를 시각화하는 데 도움이 되도록 Metabase라는 무료 오픈 소스 도구를 사용하기로 했습니다. 메타베이스를 사용하면 데이터를 시각화하고 이미 사용 중인 데이터베이스에서 통계 및 퍼널을 생성할 수 있습니다. 앱에 SQL 유형 데이터베이스를 사용하는 경우 이 도구만 있으면 됩니다.

메타베이스를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 앱에 대한 정보를 찾을 수 있지만 SQL 쿼리를 작성하여 더 많은 사용자 정의를 얻을 수도 있습니다. 또한 매일 참조할 수 있는 대시보드를 만들 수 있으며 회사의 다양한 역할에 대해 다른 대시보드를 만들 수 있습니다. 실행 중인 앱에서 코치의 대시보드는 퍼널 대시보드와 매우 다르게 보입니다. 이를 통해 가장 중요한 통계를 미리 표시하고 쉽게 액세스할 수 있습니다.

이러한 측정항목을 볼 때 유입경로의 각 단계를 두 가지 다른 방식으로 살펴보세요.

1. 이전 단계에서 현재 단계로(예: 3단계 → 4단계)
2. 첫 번째 단계부터 현재 단계까지(예: 1단계 → 4단계)

첫 번째 기능을 사용하면 개선 사항을 확인하기 위해 더 쉽게 모니터링하고 조정할 수 있습니다. 두 번째 단계에서는 유입경로에서 다음에 집중할 단계를 선택하기 위해 대부분의 사용자를 잃고 있는 위치를 확인할 수 있습니다.

모바일 앱 지표 개선

이와 같은 깔때기를 만든 후에는 예상하지 못한 영역에서 고객을 잃을 수 있음을 거의 항상 보게 될 것입니다. (이는 제품에 따라 다르지만 유입경로의 어느 지점을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 지침이 있습니다. 이에 대한 자세한 내용은 이 기사의 파트 3인 "측정항목을 개선하는 방법"을 계속 지켜봐 주십시오. ")

여기에 한 가지 간단한 예가 있습니다. 1.0 제품의 경우 우리와 함께 수업에 등록한 엄청난 수의 사용자를 얻었지만 제 시간에 다시 오는 사용자는 거의 없었습니다. 왜 그토록 많은 사람들이 우리와 함께 뛰겠다고 약속했지만 때가 되자 돌아오지 않았습니까?

문제를 발견하는 것이 첫 번째 단계였습니다. 우리는 밖으로 나가 가능한 한 많은 사람들과 이야기를 나눴고, 몇 가지 빠진 것이 있다는 것을 알게 되었습니다. 첫 번째이자 가장 중요한 것은 사용자 교육이었습니다. 사용자는 제품이 무엇인지, 카운트다운 타이머가 무엇을 의미하는지 완전히 알지 못했습니다. 다음에 일어날 일과 그들이 해야 할 일에 대한 추가 정보를 포함하도록 대기 화면을 업데이트했습니다.

또한 사용자가 제 시간에 달리기에 참여하려면 지속적으로 알림을 받아야 했습니다. 그 이후로 우리는 푸시 알림을 추가하여 곧 실행될 것임을 알려줍니다. 우리는 또한 그들이 캘린더에 그것을 추가하는 것을 허용했고, 그들의 친구가 달리기를 상기시킬 수 있도록 친구를 초대할 수 있도록 했습니다. 이들 각각은 다소 작은 변화였고, 그 중 일부는 큰 결과를 낳았습니다.

이 글을 쓰는 시점에서 우리는 30개 이상의 업데이트를 App Store에 보냈습니다. 각 업데이트는 퍼널의 일부를 개선하는 데 중점을 두고 결과를 모니터링했습니다. 첫 번째 장면에서 제대로 개발할 수 있는 사람은 없습니다. 따라서 테스트, 분석 및 개선할 준비가 되어 있는지 확인하세요.

각 버전에서 현재 깔때기를 새 깔때기와 비교할 수 있습니다. 사용자와 개발 시간이 있다면 A/B 테스팅으로 한번에 여러 가지를 테스트할 수도 있습니다. 이것은 두 번째 유입경로를 만들고 각 사용자를 한 그룹 또는 다른 그룹에 배치하여 수행할 수 있습니다. 이 모든 테스트의 목표는 돌릴 수 있는 다이얼 수를 제공하고 해당 다이얼을 돌리는 것이 앱의 전체 수익성에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것입니다.

평생 가치(LTV) 계산

이전 기사에서 가장 중요한 모바일 앱 성공 지표 중 하나인 LTV를 살펴보았습니다. 그러나 여기서 그 숫자를 얻으려면 다른 접근 방식이 필요합니다.

첫째, 유입경로의 첫 번째 단계에서 마지막 단계로 이동하는 사람들의 비율이 전환 비율 입니다. 이것은 다음과 같이 계산됩니다.

구독자 또는 구매자 수 / 유입경로 상단의 사용자 수

예를 들어 구독자 4명/다운로드 100회 = 4% 입니다.

단일 구매(프로 버전 잠금 해제, 항목 구매 등)로 구축하는 경우 공식은 간단합니다. 먼저 사용자당 순이익을 구합니다. 구매 가격에서 Apple 또는 Google의 30% 할인, 서버 호스팅 등의 비용을 뺀 다음 전환 비율을 곱합니다. 예를 들어 전환율이 4%인 $29.99 구매가 있는 경우 다음과 같이 합니다.

$29.99 * 70% = $20.99 (Apple 또는 Google의 컷 제거, 즉 사용자당 순이익) $20.99 * 4% = $0.83 (LTV)

구독 세계에서는 구독자가 얼마나 오래 우리와 함께 있는지 알 때까지 LTV에 도달할 수 없습니다.

구독자 유지

구독할 사용자가 생겼습니다. 훌륭합니다! 다음으로 고려해야 할 사항은 유지 및 이탈입니다.

리텐션 은 일정 시간 머무른 사용자의 비율입니다. 이탈 은 다소 반대입니다. 매달 얼마나 많은 사람들을 잃습니까?

사용자 이탈에 영향을 미치기 위해 할 수 있는 일이 많이 있습니다. 지금 당장은 이탈률을 측정하고 이를 사용하여 평균 사용자가 귀하의 비즈니스에 머무는 시간이라는 중요한 수치를 도출하고자 합니다.

잠시 동안 주변에 있었다면 이미 이 번호 또는 이를 얻는 데 필요한 데이터가 있을 수 있습니다. 뒤처지지 않는 수치의 경우 첫 달(일반적으로 최악의 달)의 이탈률을 다음 달로 가정할 수 있습니다. 해당 숫자의 역수를 취하면 평균 사용자가 얼마나 오래 머무를지 알 수 있습니다. 예를 들어, 매달 20%의 고객을 잃는다면 평균 사용자는 1 / 0.20 = 5개월 동안 지속 됩니다.

해지율은 한 달에서 다음 달로 크게 바뀔 수 있습니다. 예를 들어, 1개월 갱신의 이탈률은 거의 항상 6개월 갱신의 이탈률보다 높습니다. 향후 12개월 동안의 이탈률을 알고 있다면 이 수치를 사용하여 평균 이탈률을 얻을 수 있습니다. 여기서 월간 갱신에 대해 논의하고 있지만 이는 주간 및 연간 구독 기간에도 적용됩니다.

사용자가 구독을 유지하는 평균 개월 수를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 애플리케이션에 따라 구독 기간, 완료 과정에 있는 위치(예: 완료될 과정이 있는 교육 앱) 또는 피트니스 앱의 경우, 아마도 올해의 계절. 자유롭게 온라인을 탐색하고 자신에게 맞는 시스템을 찾으십시오. 평균 사용자가 구독을 유지하는 빈도를 알게 되면 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.

리텐션 메트릭이 있는 LTV로 돌아가기

사용자가 평균적으로 머무르는 시간을 알면 LTV 계산은 매우 간단합니다.

구독 비용 × 구독한 유료 기간 수

예를 들어 사용자당 월 20.99달러를 벌고 평균 사용자가 10개월 동안 구독을 유지하는 경우 LTV는 209.90달러입니다.

예를 들어 연간 구독과 월간 구독과 같은 여러 지불 옵션이 있는 경우 각 지불 옵션에 대해 위와 동일한 경로를 만든 다음 지정된 경로를 선택하는 사용자의 비율을 곱하여 전체 숫자를 만들 수 있습니다. .

예를 들어 사용자의 66%가 월간 경로를 선택하고 34%가 연간 경로를 선택하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

월간 LTV × 66% + 연간 LTV × 34% = 평균 LTV

또한 한 구독 옵션이 다른 구독 옵션보다 훨씬 더 수익성이 높다는 사실을 여기에서 배울 수도 있습니다. 이 경우 가격 테스트를 수행하여 다른 하나를 더 수익성 있게 만들거나 모두 제거할 수 있습니다. 평생 가치를 아는 것은 무기고에서 얻을 수 있는 가장 가치 있는 모바일 앱 측정항목 중 하나입니다. 이를 통해 사용자를 확보하기 위해 지출할 금액을 정확히 결정할 수 있고 회사의 주요 마케팅 측면에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

깔때기 대 ARPDAU를 사용해야 하는 경우

그렇다면 첫 번째 블로그 게시물에서 설명한 ARPDAU(일일 활성 사용자당 평균 수익) 대신 위에서 설명한 모델을 언제 사용해야 할까요? 두 가지 전술을 모두 사용할 수는 있지만 비즈니스에 가장 잘 맞는 전술로 시작하는 것이 좋으며 언제든지 확장할 수 있습니다!

ARPDAU로 사용자의 평생 가치를 결정하는 것은 여러 경우에 유용합니다. 다음과 같은 경우 ARPDAU로 시작하는 것이 좋습니다.

1. 앱의 주요 수익원은 소액 거래 또는 광고입니다.
2. 사용자가 앱에서 보내는 시간과 수익은 직접적인 상관관계가 있습니다. (예: 쇼핑 애플리케이션.)
3. 귀하의 주요 수입은 소셜 네트워크와 같은 사용자에 대한 데이터를 수집하는 것입니다.

다음과 같은 경우 깔때기를 사용하는 것이 더 나은 옵션일 수 있습니다.

1. 앱이나 게임의 정식 버전을 잠금 해제하는 것과 같이 사용자가 단일 구매를 하도록 하려고 합니다.
2. 특정 사용자가 그날 앱을 여는지 여부에 관계없이 수익을 받는 구독을 하고 있습니다.
3. 사용자는 구매를 완료하기 위해 앱을 시작한 후 여러 단계를 완료해야 하며 어디에서 잃어버렸는지 확실하지 않습니다.

여기에서 어디로 가야합니까?

이제 모바일 퍼널 초능력으로 무장했으므로 다음에는 무엇을 해야 합니까? 답은 간단합니다. 가능한 한 많은 숫자를 개선하십시오! 팀과 함께 아이디어를 브레인스토밍하고, 가능한 한 빨리 빌드 및 테스트하고, 전환에 도움이 되지 않는 기능은 제거하세요.