경쟁이 치열한 앱 시장에서 개발자가 직면한 가장 큰 과제는 사용자 행동과 프로필에 대한 정확한 통찰력을 얻어 제품 반복과 운영 전략을 수립하는 것입니다.
당신은 반복적으로 이러한 질문을 스스로에게 던졌는가?
개발자가 사용자 행동을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕기 위해, 우리는 세 가지 핵심 모듈을 포함하는 "사용자 분석 기능"을 공식 출시합니다.
다차원 행동 데이터와 시각화된 추세 그래프를 활용하는 이 기능은 제품 운영 결정에 대한 더욱 심층적인 통찰력을 제공합니다.
"사용자 분석" 기능을 빠르게 찾아 활성화하려면 다음 단계를 따르세요.
【분석】 > 【사용량】 > 【인구 통계】 또는 【소요 시간】 또는 【세션 수】
사용자 분석 섹션에서는 세 가지 하위 모듈을 사용하여 시간, 지역 및 기타 기준에 맞는 필터를 적용하여 뷰를 탐색할 수 있습니다. 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 트렌드 차트 시각화, 보고서 내보내기, 버전/채널 비교 등의 기능이 제공됩니다 .
우리는 데이터 수집을 넘어 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.
가치 분석:
✅ 성장 팁: 지역적 바이러스 성장을 촉진하기 위해 평가가 높고 활동이 많은 지역에서 운영 노력을 우선시하세요.
가치 해석:
✅ 성장 팁: 사용자 시간 감소가 문제가 아닙니다. 원인을 파악하세요. 예: 콘텐츠 업데이트 빈도 부족, 로딩 속도 느림?
가치 해석:
✅ 성장 팁: 일상 대화가 크게 줄어든 경우, 【업데이트 로그】 타임라인을 참조하여 문제를 빠르게 파악하세요.
이제 Duolingo(온라인 언어 학습 앱)를 예로 들어 설명하겠습니다. [사용자 분석 기능] .
듀오링고는 2025년 3월 10일 "수학 게임으로 실력을 키우세요!"라는 새로운 이벤트를 시작했습니다. 듀오링고 팀은 이 기능이 사용자 참여도와 학습 기간을 향상시킬 것으로 예상했습니다. 그러나 출시 후 2주 만에 전체 사용자 활동과 세션 수가 크게 감소하여 사용자 증가가 정체되는 현상이 나타났습니다.
운영팀은 문제를 인식했지만 문제의 "무엇"과 "누구"인지 파악하는 데 어려움을 겪었습니다. 이전에는 여러 추적 지표를 동시에 분석해야 했는데, 이는 시간 소모적일 뿐만 아니라 해결책을 보장하지도 못했습니다.
[사용] > [소요 시간] 에서 백엔드로 이동합니다 . "출시 1주일 전과 후 비교" 기간을 선택하세요.
3월 10일 기능 출시 이후 평균 세션 지속 시간은 9.12% 증가했지만 이후 시간이 지남에 따라 감소했습니다.
총 세션 수가 8.73% 증가했습니다. 3일간의 안정화 기간(2025년 3월 10일~12일) 이후 총 세션 수는 점차 감소했습니다.
[인구통계] 에서 성별, 연령, 국가/지역 등의 차원으로 필터링하면 다음이 표시됩니다.
* Duolingo의 사용자 기반은 주로 여성으로 , 전체 사용자의 약 67.63%를 차지합니다.
* 핵심 사용자 인구통계는 25~35세 연령대 에 집중되어 있으며 (가장 중요함), 그 다음으로 18~25세 연령대가 뒤따릅니다.
* 상위 5개 사용 지역은 인도, 미국, 브라질, 러시아, 멕시코입니다.
이는 다음을 나타냅니다.
1️⃣ 여성에 대한 성별 편향 ➜ 잠재적인 콘텐츠 친화도 문제
듀오링고의 주요 사용자는 언어, 문화, 여행 관련 콘텐츠를 선호하는 캐주얼 학습자입니다. 수학 문제는 "과학 지향적"이고, "논리적으로 까다롭고", "진지한" 것으로 인식될 수 있으며, 이는 게임화되고 맥락화된 "가벼운 지식" 콘텐츠를 선호하는 여성 사용자와 상충될 수 있습니다.
2️⃣ 핵심 연령대: 18-35세 ➜ 효율성과 결과에 집중, 핵심 목표에서 벗어나는 것을 꺼림
3️⃣ 신흥 시장이 주도하는 지역(인도, 브라질 등) ➜ 수학 게임은 필수가 아님
📉 추론: 활동 전략이 1차 시장의 실제 학습 요구와 맞지 않아 지역적 열정이 부족합니다.
A: 꼭 그렇지는 않습니다. 사용 시간 감소는 기능 변경, 콘텐츠 업데이트 빈도 감소, 휴일 기간의 계절적 변동, 또는 더 원활한 사용자 행동 경로로 인한 작업 완료 효율성 향상 등 여러 요인에 의해 발생할 수 있습니다.
다음을 결합하는 것이 좋습니다.
함께 분석하여 핵심 문제를 찾아냅니다.
답변: 네, 지역별 분포 데이터는 주로 사용자의 IP 위치를 기반으로 하며, 기기의 시스템 언어, 시간대 등 다차원적 종합 판단과 결합되어 표시가 비교적 정확하고 사용자의 출신지를 대표하도록 보장합니다.
⚠️ 일부 지역의 기기 분포는 VPN, 클라우드 프록시 또는 특수 네트워크 환경(예: 글로벌 유니버설 ROM)으로 인해 편향될 수 있습니다. 일반적인 사용자 행동 데이터를 기반으로 전체적인 판단을 내리는 것이 좋습니다.
답변: 현재 저희는 한 번의 클릭으로 Excel로 내보내기 기능을 지원하므로 , 귀하의 팀에서는 데이터를 수동으로 확인하지 않고도 처음부터 사용자 동향을 파악할 수 있습니다.
A: 모든 데이터는 협력하는 타사 SDK 도구, 승인된 사용자 데이터, 그리고 대규모 모델 추정치에서 제공됩니다. 데이터는 백엔드에서 집계 및 계산되며, 정확성과 시의성을 보장하기 위해 여러 단계의 정제 과정을 거칩니다.
A: 네, FoxData는 "사용자 분석" 기능을 최대한 활용할 수 있도록 포괄적인 튜토리얼과 지원 문서를 제공합니다. FoxData 블로그 또는 고객 지원 센터에서 확인하실 수 있습니다.
A: 현재 [사용자 분석] 기능은 FoxData Enterprise Edition의 독점 기능이며, 다양한 요구 사항에 따라 옵션 모듈을 구매할 수 있습니다.
제품이 급속한 반복 단계를 거치고 있거나 더 높은 데이터 민감도를 바탕으로 시장 판단, 사용자 그룹화 및 채널 최적화를 수행하려는 경우 Enterprise Edition은 완전하고 체계적인 사용자 행동 분석 솔루션을 제공합니다.
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사용자는 문제가 어디에 있는지 직접 말해주지는 않지만, 사용 시간, 활성 곡선, 사용 빈도를 통해 알려줄 수 있습니다.
FoxData [사용자 분석] 모듈은 제품 팀이 행동에서 동기를 해석하고, 제품 의사 결정 효율성과 사용자 전환 수준을 개선하는 데 도움이 됩니다.
더욱 지속 가능한 제품 성장 전략을 구축하려면 지금 FoxData를 사용해 보세요.