“신기능을 출시하긴 했는데… 이걸 유저가 진짜 쓰고 있는 걸까?”
프로덕트 매니저(Product Manager, PM)이라면 누구나 한 번쯤 이런 질문을 해봤을 텐데요. 새로운 기능을 출시하고도 유저가 얼마나 자주, 어떻게 사용하는지 명확히 파악하지 못한 채 다음 일을 진행해야 할 때가 많아요.
아무리 마케팅 캠페인을 열심히 해서 화제를 모으고 신규 유저를 끌어오더라도, 프로덕트가 실질적으로 유의미한 가치를 주지 못하면 유저들은 빠르게 떠나버려요. 실제로 관련 리서치 결과에 따르면, 앱 설치 후 3일 내에 신규 유저의 77%가 이탈하고, 30일 이후에는 그 비율이 90%, 90일 이후에는 95% 이상이라고 해요.
그래서 PM은 유저 행동을 이해하고 고객 경험(CX, Customer eXperience)을 최적화하여 우리 프로덕트의 가치를 적시에, 제대로 전달할 수 있어야 해요. 새로운 기능을 출시한 후, 이를 배포(Rollout)하거나 개선, 롤백(Rollback)할 지 결정해야 하는데요. 데이터가 없으면 감에 의존하기 쉬워요. 하지만 유저의 행동 흐름, 사용률, 참여도, 리텐션, 전환율 등을 정량적으로 파악할 수 있다면 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정이 가능해져요.
이때 앰플리튜드(Amplitude)를 사용하면 단순 로그 분석을 넘어, ‘프로덕트 전략 수립 - 분석 - 의사결정’의 프로세스를 만들고, ‘기능 기획 → 실사용 분석 → 제품 개선’까지 이어지는 데이터 기반 제품 의사결정 사이클을 구현할 수 있어요.
이번 글에서는 프로덕트 팀(제품 팀) PM이 앰플리튜드(Amplitude)를 활용할 수 있는 방법에 대해 살펴보려고 해요. 새로운 기능의 성공 여부를 측정하는 7단계를 따라, PM이 앰플리튜드를 사용해서 기능별 사용률을 어떻게 파악하고, 전환/리텐션 지표를 어떻게 분석하고 ,어떤 근거로 개선 액션을 도출할 수 있는지 실제 차트와 단계별 예시를 통한 인사이트를 설명해 드릴게요.
앰플리튜드(Amplitude)는 퍼포먼스 마케팅, CRM, 콘텐츠 마케팅 등 마케팅 전 과정에서 실질적인 전략 수정을 가능하게 해주는 데이터 분석 솔루션이에요. ‘앰플리튜드 활용법’ 시리즈에서는 마케팅 / MD(Merchandising) / 프로덕트 & 엔지니어링 등 팀/직무별 관점에서 앰플리튜드를 활용한 데이터 기반 의사결정의 전략 및 액션 사례를 다룰 예정이에요.
📌오늘의 Key Takeaways
우리 프로덕트 팀이 유저들의 편의성을 위한 새로운 기능을 개발했다고 가정해 볼게요. 프로덕트 팀 입장에서는 당연히 너무 유익한 기능이라 생각하겠지만, 실제로 유저들도 그렇게 생각하는지가 더 중요해요.
유저들이 새로운 기능을 어떻게 바라보고 있는지 보기 위해서는 다음 5가지 지표들을 살펴봐야 해요.
이 5가지 지표들을 앰플리튜드에서는 다음 7단계를 통해 측정하여 새로운 기능의 성공 여부를 측정할 수 있어요.
여러분의 이해를 돕기 위해, 구체적으로 앰플리튜드를 어떻게 사용할 수 있는지 예시를 하나 들어 더 자세하게 설명해 드릴게요.
📍 앰플리튜드 프로덕트 측정 사례
- 예시: AmpliTunes (음악 스트리밍 데모 앱)
- 새롭게 출시한 기능: Share Song or Video (음악 공유하기)
가장 먼저 측정해야 하는 지표는 바로 새 기능의 기본 사용량이죠.
기능 사용량이 낮다면, 해당 기능을 먼저 체험해볼 유저 세그먼트를 정해 제한적 노출 실험을 설계해 볼 수 있어요. 또한 초반 체험 유저의 반응을 바탕으로 전체 롤아웃 여부를 결정할 수 있어요.
유저들이 얼마나 많이 사용했는지 파악하려면 아래 세부 지표들을 보시는 걸 확인해야 해요.
앰플리튜드 세그멘테이션(Segmentation) 차트에서는 위 세부지표들을 아래와 같이 확인할 수 있어요. AmpliTunes 예시와 함께 알아볼까요?
▲ 출시 후 한 달 간 계속해서 많은 사람들이 새로운 공유 기능을 사용하기 시작했고 1월 31일에는 하루에 8,217개의 공유가 이루어졌어요.
📌실무 인사이트 & 액션 아이디어
단순 트렌드 확인에서 그치지 말고, 특정 날짜(예: 1/31) 공유 수치가 급등한 이유를 파악해 보세요. 외부 마케팅 활동, 프로덕트 내 노출 변화, 특정 콘텐츠 효과 등과 연관이 있었을 수 있어요. 또한 향후 기능 론칭 시 확산 전략을 세우는 데도 도움이 돼요.
▲ 1월 31일에 공유 기능을 사용한 고유 유저 수는 최대 3,494명으로 나타났어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
전체 사용자 중 얼마나 많은 유저가 기능을 '경험'했는지를 보여주는 핵심 지표로, 단순 누적이 아닌 고유 유저 수를 통해 기능 접근률을 평가할 수 있어요. 이 수치가 낮을 경우, 기능을 잘 쓰는 상위 세그먼트(예: 신규 유저, 특정 요금제 등)를 찾아 타겟 노출 전략(A/B 테스트, 인앱 메시지)을 설정해보세요.
▲ 1월 31일 일일 활성 유저의 28.8%가 공유 기능을 활용하고 있었어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
DAU 기준 전환율처럼 볼 수 있는 값으로, 기능의 핵심성(core feature potential)을 평가할 수 있어요. 20% 이상이라면 기능 자체의 니즈는 분명히 있다고 볼 수 있는데요. 공유 버튼 위치 재배치, 기능 진입 동선 최적화와 같은 UX/UI 개선을 통해 더 높은 도달을 기대해볼 수 있어요.
▲ 유저의 하루 평균 기능 사용 횟수는 2.35회로 나타났어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
평균 사용 횟수는 기능의 반복성·자발성·만족도를 추정할 수 있는 지표예요. 1인당 2회 이상 반복 사용한다면, 한 번만 쓰고 마는 단발성이 높은 기능이 아니라 루틴화될 가능성 있는 행동이라는 뜻이에요. 이럴 경우, 사용 후 긍정 강화 UX(예: “좋아요! 많이 받았어요!” 알림)나 공유 미션형 리워드 이벤트도 함께 설계해볼 수 있어요.
유저의 요금제, 선호 장르, 공유 채널 등에 따라 기능 사용 양상을 나누어보는 단계예요.
유저들이 음악을 공유하는 방법을 파악하여, 새로 출시된 기능에 대한 경험을 개선하거나 더 효과적으로 노출하여 기능을 활발히 사용하도록 유도해 볼 수 있는데요. 여기서는 아래 4가지 세부 지표들을 확인하셔야 해요.
그럼 유저들이 AmpliTunes의 새로운 공유 기능을 어떻게 사용하고 있는지 앰플리튜드에서 자세히 들여다 볼게요.
Share Song or Video 이벤트를 ‘Genre_Type (이벤트 속성)’별로 분할했어요.
▲ Pop 장르가 가장 많이 공유되고 있고 Rock이 그 뒤를 잇는 것으로 나타났습니다.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
기능 활용도가 높은 장르(Pop, Rock 등)는 유저의 주요 콘텐츠 선호도를 보여주는 힌트예요. 신규 유저에게 해당 장르 기반 콘텐츠를 먼저 노출하면 공유 기능 체험률이 높아질 수 있어요.
반대로 공유량이 적은 장르는 플레이리스트 추천, 인앱 배너 등으로 간접 유도 전략을 설계해볼 수 있어요. 장르별 공유 트렌드의 시계열 패턴은 외부 요인(신보 발매, SNS 트렌드 등)과 함께 분석하면 기능 확산 타이밍 예측에 활용할 수 있습니다.
▲ 공유하기 이벤트가 큰 폭으로 상승한 날에는 인기 Rock 가수의 앨범 발매 등 외부요인이 있었는지 같이 고려해 볼 수 있습니다.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
특정 날짜의 급등/급락은 외부 이슈나 내부 이벤트(예: 기능 개편, 마케팅 캠페인 등)와 연결되어 있는 경우가 많아요.
앰플리튜드의 마이크로스코프(Microscope)기능을 사용하여 주석(Add Annotation) 및 기능 배포 (Create Release)에 대한 노트를 남겨보세요. 차트의 한 지점을 클릭하면 마이크로스코프 창을 확인할 수 있고, 남겨둔 주석을 확인할 수 있어요.
이를 통해, 이후 분석 시 그날의 맥락을 놓치지 않고 리뷰할 수 있고, 마케팅과 운영, PM이 함께 보는 데이터 기반의 팀 공통 언어를 만들 수 있어요.
아래와 같이 Share Song or Video 이벤트를 ‘Social_Platform(이벤트 속성)’별로 분할해요.
▲ 네 가지 플랫폼 중 Facebook에 가장 많이 공유되고 있는 것으로 나타나며, 그 비중은 약 50% 에 달합니다. 더 다양한 플랫폼으로의 분산 및 전파를 위해 공유 가능한 플랫폼의 개수를 추가하는 것도 함께 고려해 볼 수 있습니다.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
특정 플랫폼으로의 쏠림은 UX/UI 구성, 접근 경로 등에 영향을 받을 수 있는데요. 버튼 배치나 채널별 우선순위 변경 등 유저의 공유를 유도하는 A/B 테스트 실험을 제안할 수 있어요. 유튜브나 카카오와 같이 페이스북 외의 채널 노출을 높이기 위한 채널 다변화 전략도 고려해볼 수 있어요.
무료, 프리미엄, 학생 및 가족과 같은 몇 가지 ‘Plan_Type(유저 속성)’에 따라 Share Song or Video 이벤트를 분류했어요.
▲ 음악을 공유하는 많은 유저들이 대학생을 위한 특별 요금제인 학생 요금제를 사용 중이라는 것을 알 수 있어요. 또한 무료 유저는 음악을 잘 공유하지 않고 있었어요.
▲ 영역 바(Stacked Bar) 차트로 바꾸어서 보면 요금제별 비중이 더 뚜렷하게 나타났어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
특정 요금제 사용자(예: 학생)가 기능을 많이 쓴다면 그 세그먼트를 타겟으로 한 캠페인 또는 기능 안내를 우선 실행해 보세요. 예를 들어, 학생 요금제 유저에게 ‘공유 미션 리워드’를 제공하거나, ‘첫 공유 시 음악 추천’ 등이 있어요.
반대로 공유율이 낮은 무료 유저에게는 기능 인지 강화를 위한 툴팁, 인앱 메시지, 온보딩 플로우 개선이 필요해요.
유저가 음악을 공유하기 전에 앱에서 어떤 경로를 거치는지, 어떤 행동 패턴이 있는지를 분석해야 해요.
공유 기능 사용 전 ‘음악 재생’이 선행된다면, 재생 화면에 공유 버튼을 더 눈에 띄게 배치할 수 있고, 진입 플로우에 따라 기능 노출 위치를 바꿔가며 A/B 테스트를 진행할 수도 있어요.
이렇게 공유 기능을 사용하는 상황에 대한 더 많은 인사이트를 얻을 수 있어요. AmpliTunes 유저들이 어떻게 이용하고 있는지 앰플리튜드로 알아볼게요.
앰플리튜드에서 ‘ending with Share Song or Video’로 설정해요.
▲ Share Song or Video을 사용하는 유저의 60.98%는 음악을 재생한 이후 공유하고 있었어요. 또한 유저의 38.76%는 음악을 선택한 직후에 음악을 공유하고 있어요.
▲ 가장 비중이 큰 흐름만 나열해 보면, 유저들은 한 세션에서 음악 검색 - 선택 - 재생 - 공유를 반복적으로 수행하고 있었어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
공유 기능은 단독 액션이라기보다는 음악 재생 경험의 일부로 자연스럽게 발생하고 있어요. 따라서 ‘공유하기’를 유도하려면 공유 기능 자체보다, 재생 흐름의 UX에 손을 대는 게 더 효과적일 수 있어요.
예를 들어,
또한 반복 흐름이 보이는 유저 그룹은 리텐션이 높을 가능성이 있으므로, 이후 코호트 분석으로 확장해 로열티 유저 타겟팅 및 리워드 설계에 활용할 수 있어요.
여기서는 공유 기능 사용 여부에 따라 코호트를 나누고, 이후 5-7단계에서 음악을 공유하는 유저와 공유하지 않는 유저 간의 전환율, 리텐션, 참여도가 어떻게 다르게 나타나는지 비교해볼 거예요.
공유 기능을 경험한 유저를 별도 코호트로 지정해, 이후 CRM 캠페인이나 온보딩 전략을 맞춤 설계할 수 있고, 해당 코호트를 기반으로 푸시 알림, 인앱 배너, 할인 쿠폰 등을 차등 제공하는 실험도 가능해요.
앰플리튜드에서는 아래와 같이 코호트를 설정할 수 있어요.
공유가 리텐션에 미치는 영향을 측정하기 위해 음악을 공유한 유저 집단과 공유하지 않은 유저 집단의 리텐션을 확인하는 단계예요.
리텐션 격차가 크다면, 공유 기능의 타이밍 또는 강조 방식에 주목하는 게 좋고, 앱 내에서 팁을 알려주거나 기능 튜토리얼을 통해 공유 경험을 유도해보는 실험을 설계할 수 있어요.
앰플리튜드 리텐션 차트를 사용하면 이를 확인할 수 있어요.
▲ 리텐션 그래프를 보면, 앱에서 음악을 공유한 신규 유저(파란색 그래프)가 음악을 공유하지 않는 신규 유저(연두색 그래프)보다 30일 차까지 유지율이 훨씬 더 높다는 것을 보여줘요.
음악을 공유한 사람의 38.9%가 30일 후에 앱을 다시 찾은 반면, 공유하지 않은 사람은 5%만이 돌아왔습니다.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
공유 기능은 단순한 ‘전환 기능’이 아니라, 앱에 머무르게 하는 습관 형성 기능일 가능성이 있어요. 이는 제품 전체의 장기 지표에 긍정적인 영향을 준다는 뜻이죠.
이 데이터를 근거로 다음과 같은 액션을 취할 수 있어요.
이렇게 신규 유저 리텐션 개선을 위한 가장 빠른 레버 중 하나로 공유 기능을 적극 활용해볼 수 있어요.
공유 이벤트가 영향을 미친 것인지, 앱 내 주요 활동이 영향을 미친 것인지를 파악하기 위해, Segment 모듈에 조건을 더 추가해 볼게요.
▲ 위 그래프에서는 앱에서 좋아요를 누르고 음악 공유도 수행한 유저 집단(파란색 그래프)과, 좋아요는 눌렀지만 음악 공유는 수행하지 않은 유저 집단(연두색 그래프) 간 Play Song or Video 이벤트 기준 리텐션을 비교하여 볼 수 있어요.
공유를 수행한 유저 집단에서 높은 리텐션이 나타났으며, 30일 뒤에도 43.6%의 유저가 Play Song or Video 이벤트를 수행하며 앱에 다시 돌아왔어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
핵심 기능(재생) 사용 여부에 영향을 미친다는 점은, 공유 기능이 보조 기능이 아닌 핵심 기능 강화 유도 기능이라는 뜻이에요.
따라서 공유 기능은 단순히 ‘외부 확산’을 위한 도구가 아니라, 내부 체류를 유도하는 전략적 기능이므로 UX에서 더욱 전면 배치할 필요가 있어요.
맞춤 플레이리스트나 추천곡 제공 등 다양한 방식으로 ‘좋아요 + 공유’ 동시 완료 시 보상을 제공하거나 공유 사용자의 추천곡 알고리즘 우선 반영 등 UX 개선을 실험해 볼 수 있어요.
👉 얼마나 많은 유저가 우리 앱에 머무는지 정확하게 알고 싶다면 <리텐션을 측정하는 3가지 방법>을 확인해 보세요.
공유 기능 사용 여부에 따른 최종 전환율(예: 구매 완료율) 차이를 분석하는 단계예요. 음악을 공유하는 유저와 공유하지 않는 유저의 구매 퍼널 전환율을 비교해 볼 거예요.
공유한 유저가 전환율이 높다면, CTA 문구를 ‘친구와 공유하고 더 많은 혜택 받기’처럼 바꿔볼 수 있고, 공유 이후 다음 액션으로 이어지는 유저 플로우를 리디자인해볼 수 있어요.
앰플리튜드 ‘구매 전환 차트’와 ‘A/B Test - Improvement’에서 관련 데이터를 확인해 볼게요.
▲ 음악을 공유하는 유저의 구매 전환율(48.3%)은 공유하지 않은 유저의 전환율(14.0%)에 비해 약 3.4배 높게 나타나고 있으며,
▼ A/B Test - Improvement에서 살펴보면, 공유하지 않은 유저 대비 음악을 공유하는 유저는 246% 가량 전환 성과가 더 높게 나타나고 있어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
이를 통해, 공유 기능은 단순 ‘확산 도구’를 넘어, 전환 퍼널 상에서 구매 가능성을 높이는 중요한 촉진 요인이라는 사실이 수치로 입증됐어요.
위 데이터 기반으로 다음과 같은 액션을 진행할 수 있어요.
(1) CTA 문구 개선
(2) 공유 이후 유저 플로우 리디자인
(3) 공유 기반 인센티브 실험
지금까지 공유 기능이 리텐션 및 전환율에 미치는 영향을 확인했어요. 마지막 단계에서는 공유 유저와 비공유 유저의 앱 체류시간과 사용 빈도를 비교하여, 어떤 유저가 전반적으로 모바일 앱에 더 많이 참여(Engage)하는 진짜 ‘핵심 유저’인지 살펴볼게요.
만약 공유 유저가 더 오랫동안 더 자주 앱을 사용한다면, 이들을 위한 리워드 시스템을 도입할 수 있어요. 또한 체류시간이 높은 코호트는 장기적으로 VIP 프로그램, 추천 미션, 인터뷰 대상 등으로도 확장 가능합니다.
지금까지 공유 기능이 리텐션 및 전환율에 미치는 영향을 확인했습니다. 마지막 단계에서는 음악을 공유하는 유저가 전반적으로 모바일 앱 에 더 많이 참여(Engage)하는지 살펴보겠습니다.
‘Time Spent Per User’는 전체 세션 시간을 유저 수로 나눈 값으로, 유저 당 앱 내 체류 시간을 나타내요.
▲ 음악을 공유하는 집단(파란색 그래프)은 평균적으로 약 1시간 15분 동안 앱에서 시간을 보내고 있으며, 음악을 공유하지 않는 집단(연두색 그래프)은 1시간 5분 내외로 나타나고 있어요. 음악을 공유하는 집단이 앱에서 10분 가량 더 많은 시간을 보내고 있음을 알 수 있어요.
📌 실무 인사이트 & 액션 아이디어
공유 기능을 사용하는 유저가 앱에 더 오래 머무르며 더 많이 탐색한다는 건, 이들이 주요 기능을 적극 활용하고, 더 많은 의사결정을 하는 사용자일 가능성이 높다는 뜻이에요.
따라서 다음과 같은 전략을 추천할 수 있어요.
‘Stickiness 차트’는 우리 프로덕트에 대한 로열티(Loyalty)를 나타내요. 주 단위로 환산했을 때 며칠(Distinct days)을 사용하는지 확인해 볼 수 있어요.
‘Any Active Event’ 기준으로 누적 ‘Stickiness 차트’를 살펴볼게요.
음악을 공유하는 유저(파란색 그래프)의 60% 이상은 일주일에 4일 혹은 그 이상 우리 프로덕트를 사용하고 있으며, 앱에 매일(7일) 들어오는 유저도 18.9%로 나타났어요. 반면, 음악을 공유하지 않는 유저 집단에서는(연두색 그래프)는 주 4일 이상 사용하는 유저의 비율이 15.9%로 나타났어요.
📌실무 인사이트 & 액션 아이디어
공유 기능은 단순 ‘즉각적 반응 유도’에 그치지 않고, 유저의 일상 속 루틴에 앱을 포함시키는 역할을 한다는 점이 강조됐는데요.
PM 입장에서는 이 데이터를 이렇게 활용할 수 있어요.
지금까지의 분석을 통해 ‘음악 공유 기능’이 다음과 같은 유의미한 사용자 행동과 연결되어 있음을 확인할 수 있었어요.
위 결과를 보면, 새로운 음악 공유 기능은 모든 주요 지표에 상당히 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보여요. 다만, 이 결과가 공유 기능이 ‘원인’이 되었다는 인과관계를 바로 증명하진 않습니다. 이미 충성도 높은 유저가 공유 기능을 활발히 사용했을 수도 있기 때문이에요. 만약 리텐션과 참여도가 이미 높았던 충성 유저가 공유 기능을 열심히 사용하는 상황이었다면, 일반적인 유저들에게 음악을 공유하도록 권장하는 것이 효과적이지 않을 수도 있어요.
따라서, '음악 공유' 집단의 과거 행동을 살펴보고 1월 1일에 기능을 출시하기 전 해당 유저가 이미 더 좋은 지표를 보이고 있었던 것은 아닌지 더블 체크 해야합니다. AB 테스트 또는 리텐션 분석 전/후 기간 분할로 실험을 설계하고, 장르나 요금제, 사용자 수명 주기 기준으로 코호트 세분화하는 등의 실험 설계가 필요해요.
공유 기능에 대한 데이터가 더욱 필요하다면 아래와 같이 새로운 실험들도 진행할 수 있어요. 이를 반복하면서 전환과 리텐션에 영향을 미치는 핵심 지표와 행동이 무엇인지 더 구체적으로 파악할 수 있어요.
(1) 재생 화면에서 공유 유도 UX 삽입
→ 음악을 재생하는 순간 공유 전환이 많이 일어나는 만큼, ‘이 음악을 친구와 나눠보세요!’ 같은 툴팁 또는 인앱 메시지로 CTA를 배치하세요.
(2) 공유 기능 버튼 재배치
→ 공유 CTA를 더 눈에 띄게 배치하거나, 재생 후 자동으로 나타나는 '슬라이드업 추천창' 형태로 유도 가능해요.
(3) 공유 기반 온보딩 플로우 실험
→ 신규 유저 대상 ‘첫 곡을 공유하면 보너스 추천곡 지급’ 같은 미션을 통해 자연스럽게 공유 경험을 시작하게 할 수 있어요.
(4) 리텐션 및 전환율 변화 추적
→ 실험 도입 후에도 Retained with Share, Conversion with Share 지표로 지속 측정하며 실험군과 대조군 간의 성과를 비교하세요.
공유 기능을 통해 리텐션이 높아지고, 전환율도 증가했으며, 핵심 유저의 참여도가 올라간다는 사실이 명확해졌어요. 하지만 이 모든 성과가 비즈니스 성장으로 직접 연결되고 있을까요? 많은 팀이 기능 개선과 유저 확보에는 많은 리소스를 쓰지만, 정작 그 기능이 얼마만큼의 수익으로 이어지는지는 놓치기 쉬워요.
앰플리튜드로 기능 가치를 정량적으로 입증했다면, 이제는 그 가치를 어떻게 수익으로 연결할 지를 고민해야 할 타이밍이에요. 앰플리튜드 [수익화 전략 마스터하기 플레이북]에서는 아래와 같은 인사이트를 제공해요.
우리 팀의 기능이 어떻게 수익이 되는지를 설계하고 싶다면, 지금 바로 플레이북을 무료로 다운받아 보세요.
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이번 포스트에서 소개한 새로운 기능의 성공을 측정하는 7단계를 따라가다 보면, 우리 프로덕트의 유저들이 수행하는 행동에 대한 호기심이 더욱 깊어질 것입니다. 데이터 기반의 프로덕트 전략을 세우는 것은 곧, 유저 및 유저 행동을 기반으로 프로덕트를 최적화하고 이를 수익과 성장으로 연결하는 과정입니다.
앰플리튜드와 함께라면, 데이터에서 발견할 수 있는 고객 경험 개선의 기회를 놓치지 않도록 다양한 케이스에 대해 브레인스토밍을 하고, 주요 지표에 영향을 미치는 실험을 진행하며 다시 측정하고 분석하는 사이클을 구축할 수 있어요. 지금 이 순간에도, 우리 앱 속에는 고객 경험을 향상시킬 수 있는 수많은 힌트가 숨어 있어요. 데이터 기반 의사결정을 위한 기초를 늦출수록 성과 개선의 속도도 늦어지는 만큼, 지금이 바로 앰플리튜드를 도입할 최적의 타이밍이에요.
지금 앰플리튜드로 우리 팀의 데이터 기반 실험 문화를 시작해 보세요.
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