사용자 행동데이터 기반의 앱 UX 개선 사례
유저해빗을 통한 실제 UX 변화 사례 살펴보기
이번 시간에는 유저해빗을 사용하여 실제 앱의 변화를 이끌어낸 사례를 말씀드리고자 합니다. 사실 이 질문은 저희가 서비스를 하며 가장 많이 듣게 되는 질문이기도 한데요. 아무래도 실제 고객사 정보를 말씀드려야 하다 보니 민감한 부분이 있어 그동안 본의 아니게(?) 숨기는 꼴이 되어 왔네요 ^^; 오늘은 사례 소개를 허락해주신 업체를 중심으로 총 5건의 UX/UI 개선 사례를 말씀드리고자 합니다. 업체명 등 고객사의 민감한 정보까지는 노출해 드리지 못하는 점 양해 부탁드립니다.
(1) UX 개선을 통해 회원가입 시 이탈률을 줄인 A사
우선 첫 번째 업체인 A사는 10대를 타깃으로 하는 유틸리티 앱을 서비스하고 있습니다. 이 업체의 고민은 초기 회원가입 단계에서 이탈률이 약 30%에 가깝다는 것이었는데요. 아무래도 주 사용자들은 해당 앱에서 제공하는 몇몇 단순한 기능을 사용하는 것이 주 목적인데 앱 설치 후 바로 회원가입을 유도하다 보니 의도치 않은 불상사가 발생하고 있었던 것이죠.
A사는 이후 여러가지 테스트를 진행했습니다. 회원가입 방식을 바꿔보기도 하고, 초기에 받는 정보량을 최소화해보기도 했죠. 하지만 이후에도 이탈률은 크게 개선되지 않는다는 것을 확인하게 되었고, 논의를 통해 UX의 개편을 단행했습니다. 바로 앱 다운로드 즉시 주요 기능을 일부 사용할 수 있게 하고, 해당 데이터를 누적하여 저장하려면 회원가입을 하도록 방식을 바꾼 것이죠. 이러한 변화 이후, 앱 설치 후 즉시 이탈하는 비율은 이전 대비 약 절반에 가까운 수치를 나타내게 되었습니다. MAU를 비롯한 각종 지표도 크게 개선되었죠. 어찌 보면 간단하게 느껴질 수도 있는 UX의 변화가 앱 사용률을 크게 높인 대표적인 사례라고 할 수 있는 것이죠.
(2) 콘텐츠 화면의 디테일 개선으로 실제 구매율을 높인 B사
B사는 20대와 30대 여성을 주 타깃으로 하는 쇼핑몰 앱입니다. 이 업체에서는 사용자들이 상품 상세정보 페이지까지 이동하는 비율은 낮지 않지만 실제 구매로 이어지는 경우가 적다는 점에 주목했습니다. 그리하여 유저해빗이 제공하는 화면별 상세 정보의 '히트맵' 기능을 활용하게 되었는데요. 다른 부분은 여타 쇼핑몰 앱과 행동패턴이 그리 다르지 않지만 이미지 부분에 유독 더블탭이 많이 발생한다는 것을 알게 되었죠. 해당 업체는 이를 토대로 다음과 같은 결론을 도출했습니다.
"상품의 모습을 조금 더 자세하게 확인한 뒤, 제품을 구매하고 싶어하는 사람이 많다."
B사는 이후 상세 페이지 내 이미지 확대보기 기능을 추가하였습니다. 이후 실제 구매율이 소폭 상승하는 것을 확인할 수 있었죠. 어찌 보면 사용자의 작은 실수로 치부해버릴 수 있는 문제였지만 이를 데이터로 확인하고 사고하여 실질적인 변화를 이끌어낸 사례라고 볼 수 있죠.
(3) 주중/주말 사용빈도 파악을 통해 커스텀된 화면을 제공하는 C사
C사는 자사의 앱을 통해 증권 및 각종 금융 서비스를 제공하고 있는 곳입니다. 그러다보니 월요일부터 금요일까지의 사용패턴과 주말 또는 공휴일의 사용패턴이 다르게 나타날 수밖에 없었는데요. 유저해빗 사용 전까지 담당부서의 사용자들은 이러한 차이를 '직감적'으로는 알고 있었지만 실제 패턴이 어떠한지, (실제 차이가 있다면) 어떻게 앱을 바꿔야 할지 고민을 가지고 있었죠.
하지만 유저해빗 사용 이후 어느 정도 데이터가 쌓이자, 주중의 사용패턴과 주말의 사용패턴이 명확하게 다르다는 것이 나타났습니다. 주로 사용하는 메뉴도 달랐고, 그에 따른 사용흐름 패턴도 다르게 나타났죠. C사는 이러한 결과를 바탕으로 주중과 주말/공휴일에 노출되는 앱의 첫 화면과 메뉴 구성을 달리 했습니다. 사용자 만족도가 높아지게 된 것은 당연한 수순이었고요.
(4) 오브젝트 정리 및 개선을 통해 화면 이탈률을 낮춘 D사
D사는 다양한 여행 및 데이터 정보를 제공하는 앱 서비스를 진행 중입니다. D사의 앱은 런칭 초기 메인화면에 총 12개의 메뉴 카테고리를 배치하는 과감함(?)을 선보였는데요. 이후 사용흐름 패턴 분석을 통해 배치된 정보가 너무 많다보니 오히려 혼동을 느낀다는 사실을 확인할 수 있었죠.
이후 D사는 유저해빗의 히트맵 기능과 GA의 콘텐츠 추적 기능을 활용하여 클릭률 하위 4개 메뉴를 제거하는 업데이트를 단행하였습니다. 물론, 그 결과 사용자들의 행동 패턴이 앱 기획 의도에 정리되었고, 수익률 또한 대폭 상승했죠.
(5) 크래시 분석 기능을 통해 버그 발생률을 크게 낮춘 E사
E사는 자사의 앱을 통해 다양한 결제 서비스를 제공하고 있습니다. 그런데 유저해빗 도입 전, 사용자 평점이 5점 만점에서 거의 1점대에 불과한 상황이었는데요. 그 이유는 크래시 비율이 약 4%에 달할 정도로 높게 유지되어 왔기 때문인데요. 이에 관한 개발팀의 입장은 이러했습니다. '버그 수정을 위해서는 우선적으로 해당 문제에 대한 재연이 필요한데 각각의 사례를 찾아 해결해야 하다보니 시간이 오래 걸릴 수밖에 없다.'
사실 이러한 문제는 대부분의 앱 개발사들이 공통적으로 겪는 문제입니다. 그리고 대부분의 IT팀이 위와 같은 답변을 내놓는 것이 현실이죠. 하지만 해당 업체는 유저해빗 도입 이후 크래시 상황을 리플레이로 재현해주는 '크래시 분석' 기능을 활용하여 쉽고 빠르게 버그 재연에 성공할 수 있었고, 도입 후 약 3개월만에 버그 발생률을 0.01%까지 줄일 수 있었습니다. 물론 평점 평균은 이전 대비 크게 높아지게 되었죠.
앱의 성공 여부를 판가름하는 이유는 사실 매우 다양합니다. 남들이 생각하지 못한 좋은 아이디어 하나로 출시 초기부터 성공가도를 달리기는 경우도 있고, 시장을 미리 선점한 덕분에 경쟁사와의 격차가 크게 벌어지는 경우도 비일비재 하니까 말이죠. 하지만 실제 사례를 통해 살펴본 것처럼 앱의 지속적인 성공을 위해서는 사용자의 행동패턴을 면밀하게 분석하고, 이를 기반 삼아 꾸준히 사용성 개선을 이뤄가야 한다는 점은 아무리 강조해도 지나침이 없지 않을까 싶습니다.
하루 혹은 이틀 정도의 짧은 시간만 투자하여 여러분의 앱에 유저해빗을 설치해보세요. 분명 여러분의 앱이 성공할 수 있는 유의미한 데이터를 만나보실 수 있을 겁니다!
간단한 SDK 설치만으로 지금 바로 사용자의 다양한 행동데이터를 분석해보세요!
모바일 앱 애널리틱스, 유저해빗
