Amplitude
PM이라면 반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법
2023-05-31
By
Haeun Kang
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PM이라면 반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법
May 31, 2023
By
Haeun Kang

반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법 시리즈에서는 각 팀/직무별 관점에서 앰플리튜드(Amplitude)를 활용한 데이터 기반 의사결정의 전략 및 액션 사례를 다룹니다.

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이번 편에서는 프로덕트 팀(제품 팀)에서 앰플리튜드를 활용할 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

마케팅 캠페인을 통해 화제를 모으고 신규 유저를 끌어오더라도, 프로덕트가 유의미한 가치를 주지 못한다면 유저들은 빠르게 떠나버립니다. 관련된 리서치에 따르면 앱 설치 후 3일 내에 신규 유저의 77%가 이탈하고, 30일 이후에는 90%, 90일 이후에는 95% 이상이 이탈한다고 합니다.

그렇기 때문에 유저 행동을 이해하고 고객 경험(CX, Customer eXperience)을 최적화하여 우리 프로덕트의 가치를 적시에, 제대로 전달하는 전략을 세우는 것은 매우 중요합니다. 

무엇보다 프로덕트의 방향성과 비즈니스 목표를 연결하여 리텐션, 전환율, 참여도를 높여가는 과정은 진정한 제품 성장을 이루기 위해 필수적입니다. 

새로운 기능을 출시한 후, 프로덕트 팀에서는 이 기능을 전체 유저를 대상으로 배포(Rollout)할지, 기능을 개선하거나 혹은 기능 출시 전 상태로 원복(Rollback)해야 할지 등을 결정해야 합니다. 이 때 유저들이 해당 기능을 어떻게 또는 어떤 플로우로 사용하고 있는지, 리텐션 / 전환율 / 참여도와 같은 비즈니스 목표에는 어떤 영향을 주고 있는지 등의 데이터를 기반으로 하는 의사결정이 필요합니다.

이때 앰플리튜드를 사용하면 프로덕트 전략 수립 - 분석 - 의사결정의 프로세스를 만들고 반복하는 과정을 체계화할 수 있습니다. 

새로운 기능의 성공 여부를 측정하는 7단계를 따라, 데이터를 기반으로 한 프로덕트 전략 의사결정의 인사이트를 얻어 보세요.

새로운 기능(Feature)의 성공을 측정하는 7단계

- 예시: AmpliTunes (음악 스트리밍 데모 앱)

- 새롭게 출시한 기능: Share Song or Video (음악 공유하기)

1단계: 새 기능의 기본 사용량 측정 (Segmentation 차트)

  • 유저들이 기능을 사용하는 총 횟수
  • 기능을 사용하는 고유 유저 수
  • 기능을 사용하는 총 활성 유저의 비율
  • 유저가 하루 동안 기능을 사용하는 평균 횟수

유저들이 기능을 사용하는 총 횟수 - Event Totals

▲ 출시 후 한 달 간 계속해서 많은 사람들이 새로운 공유 기능을 사용하기 시작했고 1월 31일에는 하루에 8,217개의 공유가 이루어졌습니다. 

Share Song or Video 이벤트의 고유 유저 수 (Uniques)

▲ 1월 31일에 공유 기능을 사용한 고유 유저 수는 최대 3,494명으로 나타납니다. 

전체 DAU 대비 이벤트 발생 비율 (% Active)

▲ 1월 31일 일일 활성 유저의 28.8%가 공유 기능을 활용하고 있습니다. 

유저 당 평균 사용 횟수 - Average

▲ 유저의 하루 평균 기능 사용 횟수는 2.35회로 나타납니다. 

2단계: 이벤트 / 유저 속성별 딥다이브 하여 사용 패턴 찾기 (Segmentation 차트)

유저들이 음악을 공유하는 방법을 파악하여, 새로 출시된 기능에 대한 경험을 개선하거나 더 효과적으로 노출하여 기능을 활발히 사용하도록 유도해 볼 수 있습니다.

  • 장르별 공유 횟수
  • 소셜 플랫폼별 공유 횟수
  • 유저 요금제별 공유 횟수

유저들이 새로운 공유 기능을 어떻게 사용하고 있는지 자세히 들여다 보겠습니다. 

우리 앱에서 유저들은 Pop, Rock, Country, EDM, Hiphop 등 다양한 장르를 공유할 수 있습니다. 어떤 장르가 가장 많이 공유되고 있을까요?

Share Song or Video 이벤트를 Genre_Type (이벤트 속성) 별로 분할합니다.

[바 차트: 선택한 기간 동안 Genre_Type별 Share Song or Video 이벤트 수행 횟수 합계]

Pop 장르가 가장 많이 공유되고 있고 Rock이 그 뒤를 잇는 것으로 나타났습니다. 

[라인 차트: 일일 Genre_Type 별 Share Song or Video 이벤트 수행 횟수 추이]

▲ 공유하기 이벤트가 큰 폭으로 상승한 날에는 인기 Rock 가수의 앨범 발매 등 외부요인이 있었는지 같이 고려해 볼 수 있습니다.

💡Tip: 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 있습니다. 

[Add Annotation 예시]

유저들은 어느 플랫폼으로 음악을 공유하고 있을까요?

Share Song or Video 이벤트를 Social_Platform(이벤트 속성)별로 분할합니다.

[누적 영역형(Stacked area) 차트: Social_Platform별 Share Song or Video 이벤트 수행 횟수 추이 및 비중]

▲ 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. 

어떤 유형의 유저가 음악을 공유하고 있을까요?

무료, 프리미엄, 학생 및 가족과 같은 몇 가지 Plan_Type(유저 속성)에 따라 Share Song or Video 이벤트를 분류합니다.

▲ 음악을 공유하는 많은 유저들이 대학생을 위한 특별 요금제인 학생 요금제를 사용 중이라는 것을 알 수 있습니다. 또한 무료 유저는 음악을 잘 공유하지 않고 있었습니다.

▼ 영역 바(Stacked Bar) 차트로 바꾸어서 보면 요금제별 비중이 더 뚜렷하게 나타납니다.

3단계: 기능을 사용하기 직전에 유저가 무엇을 하고 있는지 이해하기 (Pathfinder 차트)

유저가 음악을 공유하기 전에 앱에서 어떻게 움직이고 있는지 살펴보아야 합니다. 이를 통해 공유 기능을 사용하는 상황에 대한 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Share Song or Video에 이르기까지 유저는 어떤 흐름을 거치게 될까요?

ending with Share Song or Video 로 설정합니다.

▲ Share Song or Video을 사용하는 유저의 60.98%는 음악을 재생한 이후 공유하고 있습니다. 또한 유저의 38.76%는 음악을 선택한 직후에 음악을 공유합니다.

[Analyze Total Sequences for Steps]

▲ 가장 비중이 큰 흐름만 나열해 보면, 유저들은 한 세션에서 음악 검색 - 선택 - 재생 - 공유를 반복적으로 수행하고 있습니다.

4단계: 기능을 사용한 사람들의 행동 집단을 구성하여 전체 유저 집단과 비교 분석 (Cohort)

기능 사용 여부에 따라 코호트를 나누고, 이후 5-7단계에서 이 코호트를 사용하여 음악을 공유하는 유저와 공유하지 않는 유저 간 전환율, 리텐션, 참여도가 어떻게 다르게 나타나는지 살펴봅니다.

다음은 1월 1일 ~ 1월 31일 기간동안 Share Song or Video 를 1회 이상 수행한 코호트입니다.

5단계: 새로운 기능이 리텐션에 미치는 영향 분석 (Retention 차트)

공유가 리텐션에 미치는 영향을 측정하기 위해 음악을 공유한 유저 집단과 공유하지 않은 유저 집단의 리텐션을 비교할 수 있습니다.

신규 유저 리텐션: 음악을 공유하는 신규 유저가 음악을 공유하지 않는 신규 유저보다 앱에 오래 남아있을까요?

▲ 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 보여줍니다. 

음악을 공유한 사람의 38.9%가 30일 후에 앱을 다시 찾은 반면, 공유하지 않은 사람은 5%만이 돌아왔습니다.

핵심 이벤트 기준 리텐션: 스트리밍 앱의 핵심 이벤트인 Play Song or Video 를 기준으로 하는 리텐션은 어떻게 나타날까요? 

공유 이벤트가 영향을 미친 것인지, 앱 내 주요 활동이 영향을 미친 것인지를 파악하기 위해, Segment 모듈에 조건을 더 추가해 보겠습니다. 

▲ 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 있습니다. 

공유를 수행한 유저 집단에서 높은 리텐션이  나타났으며, 30일 뒤에도 43.6%의 유저가 Play Song or Video 이벤트를 수행하며 앱에 다시 돌아왔습니다.

6단계: 새 기능이 주요 퍼널 전환율에 미치는 영향을 측정합니다. (Funnel)

구매 전환에 대한 공유 기능의 영향을 측정하기 위해, 음악을 공유하는 유저와 공유하지 않는 유저의 구매 퍼널 전환율을 비교해 보겠습니다.

▲ 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 나타납니다.

7단계: 새로운 기능이 참여에 미치는 영향 측정

지금까지 공유 기능이 리텐션 및 전환율에 미치는 영향을 확인했습니다. 마지막 단계에서는 음악을 공유하는 유저가 전반적으로 모바일 앱 에 더 많이 참여(Engage)하는지 살펴보겠습니다.

기능 사용 여부에 따라 유저의 앱 체류 시간이 달라질까요? (User Sessions)

Time Spent Per User는 전체 세션 시간을 유저 수로 나눈 값입니다. 즉, 유저 당 앱 내 체류 시간을 나타냅니다. 

▲ 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 나타납니다. 음악을 공유하는 집단이 앱에서 10분 가량 더 많은 시간을 보내고 있음을 알 수 있습니다. 

일주일 중 n 일 이상 활동한 충성 유저의 비율은 얼마나 될까? (Stickiness)

Stickiness 차트는 우리 프로덕트에 대한 충성도를 나타냅니다. 주 단위로 환산했을 때 며칠(Distinct days)을 사용하는지 확인해 볼 수 있습니다.

Any Active Event 기준으로 누적 Stickiness 차트를 살펴보겠습니다.

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 나타납니다. 반면, 음악을 공유하지 않는 유저 집단에서는(연두색 그래프)는 주 4일 이상 사용하는 유저의 비율이 15.9%로 나타납니다.

다음 단계: 분석 결과 기반 액션 수행

지금까지 살펴본 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

  • 유저들은 하루 평균 약 2.35회 음악을 공유하고 있습니다.
  • Pop 장르와 Rock 장르가 많이 공유되고 있습니다.
  • 음악을 공유하기 직전, 60.98%는 음악을 재생하고 38.76%는 음악을 선택합니다.
  • 음악을 공유하는 유저는 공유하지 않는 유저보다 리텐션이 높습니다. 신규 유저 리텐션을 기준으로 하면, 음악을 공유한 사람의 38.9% 가 30일 후에도 앱에 남아있었습니다.
  • 음악을 공유하는 유저는 공유하지 않은 유저 대비 2.46배 가량 전환 성과가 더 높게 나타납니다. 
  • 음악을 공유하는 유저는 앱 내 체류시간이 더 길고, Stickiness 가 높아 전반적으로 앱에서 더 활동적이고 참여도가 높습니다. 

주의사항: 아직 인과관계를 도출할 수는 없습니다

위 결과를 보면, 새로운 음악 공유 기능은 모든 주요 지표에 상당히 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보입니다. 하지만 이 데이터에서 직접적인 인과관계를 도출할 수는 없다는 것을 유의해야 합니다. 리텐션과 참여도가 이미 높았던 충성 유저가 공유 기능을 열심히 사용하는 상황이었다면, 일반적인 유저들에게 음악을 공유하도록 권장하는 것이 효과적이지 않을 수도 있습니다.

따라서, '음악 공유' 집단의 과거 행동을 살펴보고 1월 1일에 기능을 출시하기 전 해당 유저가 이미 더 좋은 지표를 보이고 있었던 것은 아닌지 더블체크 해야합니다.

테스트, 측정, 반복

그 다음은 새로운 공유 기능에 대한 실험을 진행할 수 있습니다. 더 많은 유저가 음악을 공유하면 리텐션 및 전환 KPI가 증가하게 될까요? 3단계에서 보았던 것처럼 유저들이 음악을 재생한 후에 공유를 하고 있으니, 재생 화면에서 툴팁이나 인앱 메시지를 띄워 음악 공유를 유도하거나 공유버튼을 더 눈에 띄게 노출시켜 볼 수도 있습니다. 모든 신규 유저가 음악을 공유하도록 프로덕트 온보딩 과정을 추가해 볼 수도 있습니다. 

데이터에서 발견할 수 있는 고객 경험 향상의 기회를 놓치지 마세요.

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 비즈니스 지표와 연결시킨다는 의미입니다. 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 앰플리튜드와 함께 반복해 보세요.

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