참여 및 유지를 위해 추적해야 할 상위 10가지 모바일 앱 지표 | 여행 및 환대

지난 20년 동안 우리는 여행 및 접객 브랜드에 대한 소비자 행동의 기념비적인 변화를 목격했습니다. 여행자들은 점점 더 전통적인 여행사에 등을 돌리고 대신 집에서 쉽게 예약하고 비용을 절약할 수 있는 거래를 제공하는 온라인 플랫폼을 선택하고 있습니다. Statista Mobility Market Insights는 2022년 전 세계 여행 및 관광 수익의 2/3가 온라인 채널에서 나왔다고 밝혔습니다.
이러한 추세에 비추어 볼 때 모바일 앱이 군중 속에서 길을 잃지 않고 대신 최전선에 서서 빠르게 확장되는 시장으로 브랜드를 이끌 수 있는 방법은 무엇입니까?

비결은 올바른 모바일 앱 메트릭을 이해하고 집중하는 데 있습니다. 그러나 사용자 참여 및 유지를 개선하기 위해 어떤 것을 우선시해야 할까요?

잘 찾아오셨습니다!

이 블로그에서는 모든 여행 및 서비스 브랜드의 핵심인 상위 10가지 모바일 앱 지표를 공개합니다. 사용자 참여를 높이고 유지율을 개선하며 역동적인 디지털 시장에서 브랜드를 성공으로 이끄는 데 도움이 되는 명확하고 이해하기 쉬운 통찰력을 제공합니다.

여행 및 숙박 브랜드에 대한 사용자 참여 및 유지의 중요성

2028년까지 전 세계적으로 온라인 여행 시장이 1조 달러 이상 성장할 것으로 예상되는 상황에서 귀사의 여행 및 숙박 브랜드는 잠재 고객으로 넘쳐나는 광활한 바다를 바라보고 있습니다. 귀하의 모바일 앱이 실행 중이며 여행자는 귀하의 디지털 선박에 탑승하고 있습니다. 그러나 이러한 여행자를 온보딩하는 것은 단지 초기 단계일 뿐이라는 점을 기억하십시오. 실제 여정은 참여를 유도하고, 탑승을 보장하고, 미래의 모험을 위해 귀하를 선택하도록 하는 강력한 연결을 육성하는 데 있습니다.

여행 및 접대 산업에 종사하는 당신은 아마도 대부분의 산업보다 고객 참여 및 유지의 중요성을 더 잘 이해하고 있을 것입니다. 그렇지 않은 사람들을 위해 여행 및 숙박 브랜드에 사용자 참여 및 유지가 중요한 이유를 자세히 살펴보겠습니다.

이러한 성장이 사용자 참여 및 유지와 어떤 관련이 있습니까? 한번 봅시다.

사용자 참여 및 사용자 유지: 공생 관계

사용자 참여는 고객이 브랜드와 상호 작용하는 수준을 측정한 것입니다. 여행 및 숙박 브랜드의 경우 앱 다운로드, 웹사이트 방문, 소셜 미디어 상호 작용, 고객 리뷰 및 예약 요금의 형태일 수 있습니다.

높은 사용자 참여의 주요 이점은 고객과 브랜드의 연결을 촉진하여 브랜드 인지도를 높이고 성장을 촉진하며 일회성 사용자가 반복 고객이 될 가능성을 높인다는 것입니다.

한편 사용자 유지는 시간이 지남에 따라 고객의 관심을 유지하는 브랜드의 능력을 평가합니다. 기존 고객을 유지하는 것은 비용 효율적일 뿐만 아니라 또한 브랜드를 광범위하게 홍보할 수 있는 브랜드 홍보 대사를 생성합니다. 유지 고객은 종종 더 많이 지출하고 충성도가 높으며 고객 만족도를 높이는 데 도움이 되는 데이터를 제공합니다.

사용자 참여와 유지 간의 관계는 공생 관계입니다. 참여 사용자는 종종 반복 고객이 되며 그 반대도 마찬가지입니다. 따라서 두 가지 모두에 초점을 맞추면 브랜드의 지속 가능한 성장 주기를 확립하여 고객 상호 작용이 단일 거래로 끝나지 않도록 할 수 있습니다.

추적해야 할 10가지 모바일 앱 지표

모바일 앱 메트릭은 단순한 숫자 이상입니다. 사용자 경험에 대한 이야기를 전달하는 앱의 언어입니다. 사용자의 습관과 선호도를 조명하여 사용자의 요구에 더 잘 맞도록 앱을 개선하고 궁극적으로 고객 참여와 유지를 유도할 수 있습니다.

따라서 더 이상 고민하지 않고 모든 여행 및 서비스 브랜드가 추적해야 하는 10가지 중요한 모바일 앱 지표에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 일일 활성 사용자(DAU)/월간 활성 사용자(MAU)

일일 활성 사용자(DAU) 및 월간 활성 사용자(MAU)는 모바일 애플리케이션의 전반적인 상태와 활력을 나타내는 기본 지표입니다.

일일 활성 사용자(DAU)

DAU는 24시간 이내에 앱에 참여하는 순 사용자의 총 수를 나타냅니다. 사용자가 새로운 목적지를 검색하든, 예약을 하든, 리뷰를 남기든 각 개별 사용자 상호 작용은 DAU에 기여합니다.

2023년 7월 6일에 5,000명의 순 사용자가 앱의 기능을 사용하기 위해 앱에 로그인한다고 가정합니다. 그날의 활동 빈도와 관계없이 각 사용자는 일일 활성 사용자(DAU) 집계에 한 번만 계산됩니다. 따라서 이 날짜의 DAU는 5,000이 됩니다.

월간 활성 사용자(MAU)

반대로 MAU는 한 달에 한 번 이상 앱과 상호 작용하는 순 사용자 수를 측정합니다. 이 측정항목은 앱의 사용 패턴에 대한 더 폭넓은 보기를 제공하고 장기적인 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다.

MAU를 계산하려면 한 달에 한 번 이상 앱과 상호작용하는 순 사용자 수를 계산해야 합니다. 2023년 7월을 고려해 보겠습니다. 이 달 동안 50,000명의 순 사용자가 앱에 한 번 이상 로그인한 것을 추적합니다.

다시 말하지만, 사용자가 한 달에 한 번 또는 매일 앱과 상호 작용하는지 여부는 중요하지 않습니다. 그들은 한 명의 월간 활성 사용자로 계산됩니다. 따라서 2023년 7월의 MAU는 50,000이 됩니다.

이 두 가지 모바일 앱 지표를 비교하면 앱의 '고착성', 즉 사용자가 앱에 얼마나 자주 참여하는지 측정할 수 있습니다. 이 경우 고정 지수는 5,000(DAU)을 50,000(MAU)으로 나눈 10%입니다.

고정 지수가 높을수록 일일 사용자가 한 달 내에 앱을 자주 다시 방문한다는 의미이며, 이는 더 매력적인 앱 경험을 의미합니다.

DAU, MAU 및 끈적임 지수를 면밀히 주시함으로써 앱의 성능을 더 잘 파악하고 소비자 참여를 이해하고 효과적인 마케팅 및 유지 전략을 설계할 수 있습니다.

예를 들어 앱의 DAU가 주말에 지속적으로 최고조에 달한다면 사용자가 여가 시간에 여행을 계획하고 예약하고 있음을 의미합니다. 이 정보를 활용하여 판촉 행사 시작과 같은 마케팅 전략을 맞춤화하여 최대 사용 시간에 맞춰 사용자 참여를 최적화하고 성장을 촉진할 수 있습니다. 따라서 DAU 및 MAU를 추적하고 해석하면 개인화된 사용자 경험을 제공하여 앱의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 세션 길이

세션 길이는 사용자가 앱을 연 시점부터 종료할 때까지의 시간입니다. 사용자가 앱을 한 번 사용하는 데 소요되는 시간을 보여줍니다.

예를 들어 사용자가 오후 8시에 앱을 열고 오후 8시 30분에 종료하는 경우 세션 길이는 30분입니다.

평균 세션 길이

사용자 참여에 대한 보다 포괄적인 보기를 얻으려면 모든 사용자의 평균 세션 길이를 확인합니다.

평균 세션 길이는 앱에서 보낸 총 시간을 특정 기간의 세션 수로 나누어 계산합니다. 예를 들어 앱이 하루에 총 5,000분 동안 200개의 세션이 있는 경우 평균 세션 길이는 25분(5,000분/200개 세션)입니다.

이 수치는 전반적인 고객 참여와 앱 내 다양한 ​​기능의 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 앱에서 개인화된 권장 사항을 제공하는 새로운 기능을 추가하고 평균 세션 길이가 크게 증가한 경우 이 기능이 사용자 참여를 높이는 데 성공했다고 추론할 수 있습니다.

또한 여행 앱의 세션 길이가 짧은 경우 사용자가 관련 정보를 빠르게 찾는 데 어려움을 겪고 있음을 의미할 수 있으므로 향상된 탐색 또는 검색 기능이 필요함을 시사합니다. 반대로 긴 세션은 다양한 옵션으로 인해 광범위한 참여 또는 잠재적인 의사 결정 마비를 나타낼 수 있습니다. 따라서 세션 길이를 이해하면 사용자 경험을 개선하고 앱 효율성과 참여를 높일 수 있습니다.

3. 화면 흐름

화면 흐름 추적은 앱을 통해 사용자의 경로를 따라가며 사용자의 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공합니다.

사용자가 앱의 홈 화면에서 여행을 시작하고 "목적지 탐색" 페이지로 이동하여 몇 가지 특정 목적지 페이지를 방문한 다음 "호텔" 섹션으로 이동하여 몇 가지 호텔 옵션을 검토하고 마침내 그녀가 거래를 완료하는 "예약" 페이지.

사용자의 화면 흐름을 묘사한다면 다음과 같이 보일 것입니다.

홈 –> 목적지 탐색 –> 목적지 세부 정보 –> 호텔 –> 호텔 세부 정보 –> 예약

이제 시간이 지남에 따라 많은 사용자의 화면 흐름을 추적하면 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 1,000명의 사용자가 "목적지 탐색" 페이지에 도달하고 700명이 "목적지 세부 정보"로 이동하는 경우 전환율은 70%입니다.

사용자가 "목적지 세부 정보" 화면 이후와 "예약" 화면에 도달하기 전에 자주 이탈하는 추세를 발견했다고 가정해 보겠습니다. 이 패턴은 보다 능률적인 내비게이션 시스템이나 보다 매력적인 클릭 유도문안이 필요함을 시사할 수 있습니다.

화면 흐름 이해를 통해 사용자 여정을 최적화하고 병목 현상을 해결하며 홈 화면에서 예약까지 효율적이고 직관적인 경로를 설계할 수 있습니다.

4. 획득 채널

획득 채널은 사용자가 앱을 발견하고 다운로드하는 경로입니다. 유기적인 앱 스토어 검색, 소셜 미디어 광고, 인플루언서의 블로그 게시물에 대한 추천 링크까지 다양할 수 있습니다. 마케팅 활동의 성과를 측정하고 가치 있는 사용자가 어디서 발생하는지 파악하려면 이러한 채널을 아는 것이 중요합니다.

예를 들어 앱의 획득 ​​채널이 자연 검색, 소셜 미디어 광고, 인플루언서 마케팅, 이메일 마케팅 및 사용자 추천이라고 가정해 보십시오. 월말에 다음을 찾습니다.

• 자연 검색: 사용자 2,000명
• 유료 소셜 미디어 광고: 3,000명의 사용자
• 인플루언서 마케팅: 1,000명의 사용자
• 이메일 마케팅: 사용자 2,500명
• 사용자 추천: 1,500명의 사용자

전체적으로 10,000명의 신규 사용자를 확보했습니다. 각 채널의 백분율을 계산하려면 사용자를 총 사용자로 나누고 100을 곱합니다. 예를 들어 자연 검색의 백분율은 (2,000 / 10,000) * 100 = 20%입니다.

예를 들어 인플루언서 마케팅이 유료 소셜 미디어 광고(3,000)보다 적은 사용자(1,000)를 유치한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 인플루언서 마케팅 사용자 중 높은 비율이 예약을 완료하면 볼륨은 낮지만 사용자의 품질은 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

이 통찰력은 인플루언서 파트너십에 더 많은 리소스를 할당하면 잠재적으로 더 큰 투자 수익을 얻을 수 있음을 의미합니다.

또한 Screen Flow와 같은 측정항목과 함께 획득 채널을 평가하면 사용자가 어디에서 왔는지 뿐만 아니라 앱에서 무엇을 하고 있는지 이해할 수 있습니다.

5. 전환율

귀하의 목표는 사용자를 앱으로 끌어들이는 것 뿐만이 아닙니다. 여행 예약, 리뷰 작성 또는 친구 추천과 같은 특정 작업을 수행하기를 원합니다. 이러한 행동을 전환이라고 하며 전환율은 원하는 행동을 완료한 사용자의 비율입니다.

예를 들어 한 달 동안 Facebook에서 획득한 사용자가 5,000명, Instagram에서 획득한 사용자가 4,000명입니다. 500명의 페이스북 사용자와 320명의 인스타그램 사용자가 예약을 하면 다음과 같이 전환율을 계산할 수 있습니다.

• 페이스북: (500 / 5000) * 100 = 10%
• 인스타그램: (320 / 4000) * 100 = 8%

화면 흐름 토론을 기억하십니까? 대부분의 사용자가 '홈 화면' -> '목적지 검색' -> '여행 세부정보' -> '예약'에서 탐색한다는 사실을 발견했습니다. 이제 전환율이 계산되었으므로 분석에 다른 데이터 계층을 추가할 수 있습니다.

Facebook에서 획득한 사용자의 10%가 전환 액션을 완료한 것을 볼 수 있습니다. 이는 그들이 성공적으로 화면을 탐색하고 앱에서 가치를 찾았음을 나타냅니다. 그러나 Instagram 사용자의 전환율은 8%로 약간 낮습니다.

이 발견은 추가 분석을 촉발할 수 있습니다. Instagram에서 획득한 사용자가 특정 화면에서 이탈합니까? '목적지 검색' 또는 '여행 세부정보' 인터페이스에 마음에 들지 않는 부분이 있습니까? 아니면 예약 절차가 너무 복잡해 보이나요?

화면 흐름 및 획득 채널과 함께 전환율을 연구하면 다양한 사용자 그룹에 대해 사용자 여정이 흔들리는 위치를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 다양한 채널의 사용자를 위한 앱 경험을 향상하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

'목적지 검색'에서 '예약'까지의 사용자 여정을 관찰한다고 가정해 보겠습니다. 어느 단계에서든 전환율이 크게 떨어지면 사용자 경험에 잠재적인 장애물이 있음을 시사할 수 있습니다. 예를 들어 '여행 세부정보'와 '예약' 단계 사이의 급격한 감소는 사용자가 계획을 확정하지 못하게 하는 복잡한 예약 프로세스를 나타낼 수 있습니다.

이러한 마찰 영역을 식별하고 해결함으로써 여행 앱은 사용자 여정을 최적화하여 사용자 경험을 향상하고 전반적인 전환율을 높일 수 있습니다.

6. 유지율

끊임없이 성장하는 여행 앱의 바다에서 사용자가 브랜드에 계속 관심을 갖도록 하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 여기서 Retention Rate는 사용자 충성도와 앱의 충성도를 나타내는 중요한 척도 역할을 합니다. 특정 기간(예: 첫 방문 후 30일) 내에 앱을 다시 사용하는 사용자의 비율을 측정합니다.

6월 초에 5,000명의 신규 사용자를 확보했고 그 중 1,000명이 30일 이내에 돌아왔다고 가정해 보십시오. 6월의 유지율은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

유지율 = (1,000 / 5,000) * 100 = 20%

전환율은 앱이 사용자를 얼마나 잘 고객으로 전환하는지를 평가하는 반면, 유지율은 이러한 고객이 얼마나 효과적으로 재방문하도록 권장되는지를 평가합니다.

여행 앱의 경우 유지율은 사용자 충성도와 앱의 '끈적임'을 반영하는 중요한 지표입니다. 유지율이 높다는 것은 사용자가 앱을 다운로드하고 사용했을 뿐만 아니라 재방문하고 추가로 참여하기에 충분한 가치를 발견했음을 의미합니다.

여행 앱의 유지율이 높으면 사용자가 향후 여행 계획 및 예약에 계속 활용하여 반복 고객이 될 수 있음을 나타냅니다. 이 패턴은 성공적인 사용자 경험을 나타내며 지속적인 참여를 유도하고 충성도를 높입니다.

그러나 유지율이 낮은 높은 전환율은 문제를 나타낼 수 있습니다. 아마도 사용자는 다시 돌아올 충분한 가치를 찾지 못하거나 처음에는 매력적인 기능이 시간이 지남에 따라 매력을 잃을 수 있습니다.

획득 채널을 조사하면 여기에서 도움이 될 수 있습니다. 특정 채널의 사용자는 높은 전환율에도 불구하고 유지율이 낮을 수 있습니다. 이러한 통찰력은 보다 유익한 사용자 세그먼트를 향한 마케팅 활동을 이끌 수 있습니다.

면책조항: 유지율은 다양한 다른 모바일 앱 지표 및 요인과 상호 의존적이며 단일 독립 지표가 아닙니다.

7. 이탈률

이탈률은 특정 기간 내에 앱 사용을 중단한 사용자의 비율을 나타냅니다.

7월에 15,000명의 활성 사용자로 시작했고 월말까지 3,000명이 앱 사용을 중단했다면 이탈률은 다음과 같습니다.

이탈률 = (3,000 / 15,000) * 100 = 20%

이탈률이 높으면 탐색이 어려워 세션 길이가 짧아지거나 인지된 가치가 부족하여 사용자가 돌아오지 않거나 빠르게 이탈하는 사용자 수가 많아지는 획득 채널과 같은 다양한 문제를 암시할 수 있습니다.

이 문제를 신속하게 해결하려면 사용자 인터페이스를 조정하거나, 개인화된 권장 사항을 제공하거나, 재참여를 장려하기 위해 푸시 알림을 보내는 것을 의미할 수 있습니다.

WebEngage의 마케팅 자동화와 같은 도구는 인앱 알림을 실험하고 최적화하는 데 유용합니다. 이러한 도구를 사용하여 데이터를 행동으로 변환하고 사용자 참여를 빠르게 극대화할 수 있습니다.

8. 고객평생가치(CLTV)

CLTV(Customer Lifetime Value)는 고객이 앱과의 관계에서 창출할 것으로 예상되는 총 수익을 추정합니다. 이는 고객이 향후에 구매하게 될 모든 순이익을 나타내며, 이는 반복적인 고객 상호 작용과 사용자 유지가 지속 가능한 성장을 주도하는 여행과 같은 부문에 매우 중요합니다.

예를 들어 평균 사용자의 월 구매 가치가 ₹5000이고 3개월마다 구매하는 경우 연간 가치는 ₹20,000입니다. 평균 고객 수명이 3년인 경우 CLTV는 다음과 같습니다.

CLTV = £5000 * 4 * 3 = £60000

이는 평균적인 고객이 앱과의 관계를 통해 60,000루피의 수익을 창출할 것으로 예상된다는 것을 의미합니다.

CLTV를 평가함으로써 여행 앱은 고객의 장기적인 수익 잠재력을 예측할 수 있습니다. 이 분석은 고객 가치를 향상시키기 위해 맞춤형 제안, 충성도 프로그램 시작 또는 대상 마케팅 캠페인 수행과 같은 효과적인 전략의 공식화로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 개별 사용자는 몇 달에 한 번씩 주말 여행에 대한 성향을 보일 수 있습니다. 이러한 사용자 행동을 분석하여 선호하는 목적지 할인 또는 주말 패키지 거래와 같은 개인화된 제안을 제공하여 반복 구매를 장려하고 CLTV를 높일 수 있습니다.

9. 인앱 피드백

인앱 피드백은 사용자가 앱 환경 내에서 직접 앱에 대한 자신의 견해를 표현하는 방법입니다. 사용자에게 자신의 생각, 제안 및 경험을 전달할 수 있는 빠르고 편리한 플랫폼을 제공합니다. 이러한 종류의 피드백은 간단한 별점에서 앱의 다양한 측면에 대한 자세한 설명에 이르기까지 다양합니다.

여행 앱 사용자가 느린 처리 ​​또는 충돌과 같은 호텔 예약 기능 관련 문제를 자주 보고한다고 가정합니다. 이 피드백을 활용하여 앱의 기능을 개선하고 사용자 경험을 향상하며 불만을 줄일 수 있습니다. 이 조치는 사용자 만족도를 높이고 반복 예약을 장려하며 고객평생가치(CLTV)를 증가시킵니다.

또한 인앱 피드백 요청 자체가 고객 참여에 기여할 수 있습니다. 피드백을 요청함으로써 사용자에게 사용자의 의견이 중요하고 브랜드 여정의 필수적인 부분임을 알립니다.

10. 순추천고객지수(NPS)

NPS(Net Promoter Score)는 앱 내에서 고객 충성도와 만족도를 측정하는 데 사용되는 핵심 지표입니다. 사용자에게 "0에서 10까지의 척도에서 친구나 동료에게 우리 앱을 추천할 가능성이 얼마나 됩니까?"라는 간단한 질문을 함으로써 결정됩니다.

응답에 따라 사용자는 세 가지 범주로 나뉩니다.

• 추천자(점수 9~10): 앱을 계속 사용하고 다른 사람에게 추천하여 앱 성장에 기여할 가능성이 높은 충성도 높은 사용자입니다.
• 패시브(점수 7-8): 이들은 만족하지만 열성적이지 않은 사용자로, 잠재적으로 경쟁 제품에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
• 비추천자(점수 0-6): 부정적인 입소문을 통해 잠재적으로 브랜드 평판을 해칠 수 있는 만족하지 못한 사용자입니다.

NPS를 계산하려면 추천자 비율에서 비방자 비율을 뺍니다. 예를 들어, 200명의 사용자 샘플 중 100명은 추천자, 50명은 소극적자, 50명은 비추천자일 경우 NPS는 다음과 같습니다.

NPS = 50%(추천자 비율) – 25%(비추천자 비율) = 25

NPS의 범위는 -100(모든 사용자가 비방자일 경우)에서 100(모든 사용자가 추천자일 경우)입니다.

다른 모바일 앱 메트릭과 함께 NPS를 추적하면 사용자 기반을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 관점에서 현재 위치를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내려 전략을 최적화하고 소비자 참여 및 유지를 개선할 수 있습니다.

보너스 포인트: 코호트 분석

코호트 분석은 여행 및 숙박 브랜드가 사용자 행동, 참여 및 유지를 이해하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 고객(코호트)의 수명 주기 전반에 걸쳐 패턴을 명확하게 볼 수 있는 일종의 행동 분석입니다. 이 분석은 사용자 참여 및 유지를 개선하는 데 중요한 이탈에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

코호트는 특정 기간 동안 공통된 특성을 공유하는 사용자 그룹입니다. 여행 및 숙박 앱의 경우 코호트는 같은 달에 앱을 설치한 사용자, 같은 지리적 위치의 사용자 또는 같은 기간에 첫 여행이나 호텔을 예약한 사용자일 수 있습니다.

코호트 분석을 통해 이탈을 이해하려면 시간이 지남에 따라 이러한 사용자 그룹을 추적하고 앱 사용을 중단하는 시점과 이유를 식별해야 합니다. 예를 들어 상당수의 사용자가 첫 예약 후 이탈하는 것을 발견할 수 있습니다. 이는 예약 프로세스 중 또는 이후에 사용자 경험에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.

코호트 분석은 또한 즉각적으로 드러나지 않는 경향과 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 특정 위치의 사용자가 이탈률이 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 이는 현지화된 마케팅 노력이나 앱 기능이 필요함을 나타낼 수 있습니다.

코호트 분석을 수행하는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.

• 코호트 정의: 코호트는 같은 달, 같은 지리적 위치에서 앱을 설치한 사용자 또는 같은 기간 내에 첫 여행이나 호텔을 예약한 사용자가 될 수 있습니다.
• 이벤트 정의: 이벤트는 앱 설치, 첫 예약 또는 앱 내 특정 기능 사용과 같은 모든 것이 될 수 있습니다.
• 기간 정의: 기간은 매일, 매주 또는 매월이 될 수 있습니다. 앱의 특성과 관심 있는 특정 사용자 행동에 따라 다릅니다.
• 시간 경과에 따른 사용자 행동 추적: 분석 도구를 사용하여 시간 경과에 따른 각 코호트의 행동을 추적합니다.
• 결과 분석: 패턴과 추세를 찾습니다. 사용자가 특정 시점 이후에 이탈합니까? 유지율이 더 높은 코호트가 있습니까?

사용자가 이탈하는 시기와 이유를 이해함으로써 사용자 참여 및 유지를 개선하기 위한 전략을 구현할 수 있습니다. 여기에는 사용자 경험 개선, 사용자 재참여를 위한 인센티브 제공 또는 사용자 행동에 따라 앱 경험 개인화 등이 포함될 수 있습니다.

위의 그래프에서 볼 수 있듯이 여행 및 접대 부문의 고객 유지율은 다른 산업에 비해 낮은 경향이 있습니다. 이는 이 부문에서 사용자 참여 및 유지 전략에 초점을 맞추는 것의 중요성과 시급성을 강조합니다. 코호트 분석을 통해 이탈과 같은 모바일 앱 지표를 추적함으로써 브랜드는 사용자 행동과 참여 패턴을 더 잘 이해할 수 있습니다.

아래의 인포그래픽은 이러한 메트릭을 추적하면 고객 참여 및 유지에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법을 명확하게 보여줍니다.

여행 및 접대 산업의 참여 및 유지를 촉진하기 위해 반드시 알아야 할 10가지 모바일 앱 지표

WebEngage로 지표를 결과로 전환

올바른 모바일 앱 메트릭을 추적하면 사용자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 사용자 참여 및 유지를 개선할 수 있습니다. 사용자를 이해하는 것은 기억에 남고 유익한 앱 경험을 제공하는 첫 번째 단계입니다.

그러나 올바른 모바일 앱 메트릭을 갖는 것은 전투의 절반에 불과합니다. 이러한 통찰력을 실행 가능한 전략으로 전환하려면 마음대로 사용할 수 있는 올바른 도구가 필요합니다.

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