[NH오늘농사] 앱 로그 분석 사례

농협중앙회에서 ‘NH오늘농사’ 앱의 활성화를 위해 넷스루의 디지털 고객 행동 분석 솔루션 데이터스토리(DataStory)를 도입했습니다.

농협중앙회의 사례를 통해 앱(APP) 이용률을 높이기 위한 앱로그 분석 방법을 소개합니다.

농협중앙회 요구사항

[NH오늘농사]는 농협중앙회에서 운영하는 영농 정보 제공 앱입니다. 농작물 재배를 위한 기상정보, 농자재 정보를 제공하며, 실질적인 농사를 위한 보조금 정보 제공, 인력 중개, 농작업 대행 등도 가능합니다. 또한 영농일지/장부를 직접 작성하여 기록해둘 수 있는 기능도 제공하고 있습니다.

농협중앙회의 목표는 'NH오늘농사’ 앱의 회원을 늘리고 이용을 활성화하는 것이었습니다. 특히 이 과정에서 AARRR 기반의 고객 여정 분석을 통해 전략을 수립하고자 했습니다. 이를 위해 농협중앙회에서는 앱 상에서의 고객 행동을 다각도로 분석할 수 있는 ‘데이터스토리’ 솔루션을 도입했습니다.

AARRR ㅣ 고객의 행동을 다섯 단계로 나누어 분석하는 고객 여정 분석 프레임워크

• Acquisition (획득) : 고객이 우리 제품(서비스)을 어떻게 알게 되었는지 분석

  - 주요 지표: 웹사이트 방문자 수, 다운로드 수, 광고 클릭률 등

  Activation (활성화) : 고객이 첫 경험에서 긍정적인 인상을 받았는지 측정

  - 주요 지표: 회원가입 완료율, 첫 구매 또는 첫 사용 여부

  Retention (유지) : 고객이 서비스를 지속적으로 이용하는지 분석

  - 주요 지표: 재방문율, 재구매율, 앱의 월간 활성 사용자(MAU)

  Revenue (수익) : 고객이 실제로 가치를 창출하는 행동을 했는지 확인

  - 주요 지표: 평균 구매 금액, 구독 비용, 평생 가치(LTV)

  Referral (추천) : 기존 고객이 타인에게 우리 제품(서비스)을 추천하는지 측정

  - 주요 지표: 추천 코드 사용 수, 바이럴 공유 비율, Net Promoter Score(NPS)

넷스루 솔루션 도입 효과

1. 메뉴 분석을 통한 고객 선호도 파악

메뉴 분석을 통해, 앱 이용자들이 어떤 서비스를 선호하는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 가장 자주 사용하는 메뉴를 잘 보이게 배치하여 접근성을 개선할 수 있고, 사용 빈도가 낮은 메뉴는 개선하거나 삭제를 검토할 수 있습니다.

예를 들어, ‘영농정보’ 메뉴의 방문이 가장 높다면 해당 기능을 앱의 첫 화면에 배치하고, ‘영농일지’ 방문이 높다면 화면 하단에 영농일지로 바로 이동할 수 있는 버튼을 띄워 고객의 편의성을 강화할 수 있습니다.

또한, 해당 메뉴의 방문수 뿐만 아니라 게시글 클릭과 같은 구체적인 행동 정보도 확인할 수 있기 때문에 각 서비스의 활성도를 측정하고 고객 만족도를 높이는 콘텐츠 제작에 참고할 수 있습니다. 고객들이 가장 좋아하는 콘텐츠 작성에 더욱 시간을 들여 정확성을 높이고 업로드 빈도를 높인다면 고객의 앱 재방문율이 증가할 것입니다.

마지막으로, 시기 별 인기 메뉴를 확인하여 마케팅에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 가을에 특정 메뉴(예: 농작업 대행)의 이용률이 높아지는 것을 확인했다면, 추후에는 가을이 되기 전부터 해당 기능을 중점적으로 마케팅을 강화하여 고객에게 앱을 알리고 가입을 유도하는 것이 좋습니다.

2. 로그인 타입 분석을 통한 앱 개선 방향 설정

앱에 가입한 사용자는 자동 로그인, 생체 인증 로그인, 간편 인증 로그인 등 로그인 방식을 택할 수 있습니다. 데이터스토리는 사용자들이 앱에 로그인하는 시점에 태깅을 통해 로그인 정보를 수집하여, 사용자들이 주로 어떤 방식으로 로그인하는지 정확한 통계를 보여줍니다.

고객이 선호하는 로그인 방식을 파악하면 가장 편리한 로그인 옵션을 우선적으로 제공할 수 있습니다. 예를 들어 자동 로그인을 하는 선호하는 사용자가 많다면, 해당 기능을 기본적으로 제공하고 다른 기능은 부가적으로 선택할 수 있도록 하여 사용자 편의성을 높일 수 있습니다.

3. 회원가입 단계 시나리오 분석을 통해 가입 확대 전략 수립

회원가입을 위해서는 [이름 입력 > 주민등록번호 입력 > 휴대폰번호 입력 > 추천코드 입력 > 비밀번호 설정] 등의 단계를 거쳐야 합니다. 이때 어느 단계에서 사용자가 주로 이탈하는지 파악하는 것은 회원 가입률을 높이기 위해 필수적 입니다. 데이터스토리에서는 시나리오 분석을 통해 각 단계별 전환율과 이탈률을 확인할 수 있습니다.

이때 전체 고객을 대상으로 분석을 진행할 수도 있고 특정 그룹에 대한 분석을 진행할 수도 있습니다. 예를 들어 연령대로 회원가입 단계 시나리오 분석을 하면, 어르신들이 어떤 단계에서 주로 이탈하는지 확인하여 해당 단계를 좀 더 쉽게 개선할 수 있습니다.

회원가입 과정을 데이터스토리에 시나리오로 등록하여 분석한 후 전환율을 높이기 위한 방법은 아래 링크를 통해 확인해보세요.

👉 시나리오분석(퍼널분석) 후 전환율 높이는 방법 확인하기

4. 회원 구분 별 특성 파악으로 맞춤형 서비스 제공 가능

위에서 말한 분석을 비롯하여 데이터스토리를 통한 모든 분석 결과는 세그먼트(회원 그룹)별로 확인할 수 있습니다. 일반적으로 연령, 성별, 지역, 회원등급 등으로 세그먼트를 구분하며 고객사 내부DB에 있는 정보를 기반으로 세그먼트를 설정하기도 합니다.

예를 들어 농협중앙회의 경우, NH오늘농사 앱을 사용하는 사용자를 일반회원, 조합원, 임직원 등으로 분류하여 각각의 특성을 파악할 수 있습니다. 이렇게 회원을 다양하게 구분하여 분석을 진행하면, 특정 그룹이 선호하는 기능에 대해 메시지를 발송하는 등 맞춤화 서비스를 제공하여 고객 만족도를 더욱 높일 수 있습니다.

이와 같이 데이터스토리는 웹로그 분석 뿐 아니라 앱로그 분석에도 특화되어 있어, 앱을 통해 접속하는 고객의 행동들도 세밀하게 분석할 수 있습니다.

디지털 고객 행동 분석 솔루션 데이터스토리를 통해 가입 회원을 확대하고, 서비스 이용률도 높여보세요 🤗