[정리] Web vs. App, App의 종류와 고객 데이터 분석

웹/앱 서비스의 특징

How to data collection

- 고객 분석을 위해 필요한 정보는 무엇인가?

- 데이터 수집 이후
: 분석 모델 설계, 행동 추적, 추적 코드 심기, 이전 분석에 대한 백로그 작성, 시장 분석 등

- 고객 데이터 분석 도구: GA, Amplitude, optimize, firebase 등

 

웹 vs. 앱

•  Web(웹)
  하나의 화면에 필요한 정보들이 한 번에 들어있고, 클릭을 통한 하이퍼링크 동작이 일반적. HTTP 특성상 화면에 보여주는 정보를 보고 사용자가 이를 보고 판단하는 인터페이스가 대부분. 페이지를 중심으로 설계, 마우스를 통해 사용자 행동
  => 페이지별, 화면에 어떤 것을 클릭하는가를 분석
• App(앱)
  각 화면에서 다양한 행동 가능. 클릭, 스크롤, 화면 머물기, 햅틱, 줌인/아웃 등의 사용자 동작 수행. 핸드폰의 다양한 기능 활용(카메라 접근권한 등). 하나의 OS를 기반으로 하는 프로그램
  => 동작을 더 복합적으로 분석해야 함

 

<정리>

웹: 브라우저 접근, UI고정, 온라인에서만 사용 가능, 몇 몇 기능 제한적으로 동작.

앱: 설치 후 사용 가능, 고객과 소통하며 UI 변형, 오프라인에서도 사용 가능, 모바일 기기 기능 사용

=> 사용하는 고객 분석 도구에도 차이🙆‍♀️ (대체로 웹=GA, 앱=Amplitude) 

 

* 도구 선택 시 유의 사항

1) 사용하는 도구가 없는 경우: 서비스에 맞는 도구를 어떻게 선택할 것인가 고민

2) 사용하는 도구가 있는 경우: 해당 도구에서 필요한 기능을 어떻게 적용할 수 있을까 고민

 

읽기자료: 네이티브 모바일 앱 vs 웹 앱 vs 하이브리드 앱

Mobile Apps vs Web — Apps: Which is the Better Option?

(네이티브) 모바일 앱

:  iOS)Swift, Objective-C / Android) Java, C++ / Windows Phone 앱) C#

특정 플랫폼 용으로 제작(안드로이드, iOS 등), 시스템 리소스(GPS, 카메라 등) 엑세스 가능, 오프라인 가능, 빠르고 효율적이지만 사용자가 정기적으로 업데이트/다운로드 해야 함. 개발비용 높음. 

웹: 인터넷 브라우저를 통해 엑세스, 사용자가 보고 있는 장치에 맞게 조정. 특정 시스템에 고유하지 않으며, 다운/설치할 필요가 없음. 업데이트 자동 적용.

: 디바이스의 카메라, GPS 등에 엑세스 해야 하는 경우. 하이브리드 모바일 앱을 사용해도 일부를 이용할 수 있지만, 사용자에게 최상의 경험은 아님.

 

하이브리드 앱

: HTML, CSS, JavaScript로 작성

: 웹 앱과 기본 앱의 장점 결합. 기술적으로는 일종의 모바일 앱으로서 네이티브 앱처럼 설치되지만, 실행하면 플랫폼의 Webview를 사용하여 웹 앱으로 작동

: 특정 상황에서 웹 앱이 마켓플레이스 목록을 포함하여 네이티브와 유사한 이점을 얻기 위해 하이브리드 모바일 앱으로 변환. (ex. 트위터)

 

웹 앱

: HTML5, CSS, JavaScript로 작성

: 별도의 표준 SW 개발 키트 없음 (but 템플릿 엑세스 가능)

: 모바일 앱에 비해 일반적으로 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있지만, 기능 면에서는 간단.

: 단순히 추가 정보를 위한 대화형 리소스 or UX 제공을 위해 인터넷 엑세스만 필요할 경우. 더 나은 모바일 사용성을 구축하려는 회사에 적합

 

읽기자료

What to Choose between Native or Hybrid Development

 

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고객 분석 도구의 특징과 기능

분석 도구의 대표 기능

1. 자동 코드 생성
   : 고객 행동에 대한 데이터 수집 코드 자동 생성, 해당 코드를 서비스에 포함시키면 자동으로 데이터 수집
   : PM) 서비스 전 해당 코드가 잘 설정되어 있는지 확인
2. 고객 정보 수집
   : 로그인을 해야 확인할 수 있는 정보부터 그렇지 않은 정보(디바이스, 언어설정 등)까지 다양한 고객 정보 수집
3. 수집 정보 관리
   : 가입, 고객, 구매 정보 등을 종합적으로 관리
4. 데이터 분석
   : 코호트 분석 및 기본적인 통계는 바로 확인 가능
5. 테스트 구성
   : A/B테스트 등 가설 검증이 필요한 테스트 자동 추적. 목표/기간/지표/대상 설정 등을 통해 테스트 절차 쉽게 관리
6. 대시보드& 분석 시각화
   : 가장 중요한 기능 중 하나
   : 현재 고객 데이터가 어떤 내용으로, 어떻게 흘러가는지를 바로바로 확인 가능
   : 데이터를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 시각화 자동 실행
7. 데이터 통합
   : 파편적으로 쌓이는 데이터 + 이전 DB 데이터도 통합 가능. 

 

고객 분석 과정에서의 유의점

데이터 분석 도구는 만능이 아니며, PM은 분석도구에 너무 의지하지 않고 주도적으로 사용해야 한다!

1. 원하는 고객 경험 데이터를 정확하게 수집하였는가
   : 해당 서비스에서 고객이 어떤 경험을 했는지에 알기 위한 지표를 세우기 위해 정확한 데이터를 수집하였는가 확인
2. 수집한 데이터의 질은 분석하기 충분한가
   : 분석하기 위한 양은 충분한지
3. ★ 적절한 지표를 선정했는가
   : 지표들의 우선순위를 설정하고, 목표 달성을 위해서는 지표 설정이 가장 중요하다. 

 

데이터 PM의 포트폴리오

• MVP 기획 및 개발
• 검증 지표 선정
• 추적 코드 통합 및 배포
• 제품 테스트
• 인사이트 검증 및 추출
• 개선 사항 수집