커리어 피드

푸시 보내도 되나요?

(주) 글로우데이즈 / 18. 08. 15. 오후 7:42

현재 글로우픽 앱은 두가지 푸시알림을 받을 수 있습니다. "리뷰 좋아요" 와 "이벤트/공지" 푸시알림인데요, 전자는 작성한 리뷰에 "좋아요" 클릭을 받았을 경우와 같은 이벤트에 대한 개인 푸시알림이고, 후자는 글로우픽에서 진행하는 평가단 모집 등의 이벤트에 대한 전체 푸시알림 입니다.

제품을 사용해보고 솔직한 리뷰를 제공할 평가단 모집은 경쟁률이 상당할만큼 호응이 좋아서 이벤트를 자주 하는 편인데요. 개인에게 특화된 메시지가 아니라 전체에게 보내지는 푸시알림이다보니 어떤 이용자들에게는 불편을 줄수도 있고, 혹시 서비스에 대한 거부감으로 이탈하는 결과를 초래할까봐 운영자들이 고민을 하고 있었습니다.


글로우픽 이용자들이 푸시알림에 대해 얼마나 거부감을 가지고 있는지 알아보기로 했습니다. 방법은 전체 푸시알림과, 앱의 PUSH OFF 설정 수 또는 이탈회원 수 사이의 상관관계(Correlation) 분석입니다. 만약 글로우픽 이용자들이 전체 푸시알림을 받기 싫어한다면 앱에서 푸시를 끄거나 혹은 앱을 삭제할 것이므로, 전체 푸시알림이 있었던 날과 그렇지 않았던 날의 PUSH OFF 또는 회원이탈을 트래킹하여 상관관계가 있는지 확인해볼 수 있습니다.

회원이탈과 푸시설정 이용자 수의 날짜별 합계와 전체 푸시알림을 보낸 날과의 상관관계 계수로(Pearson Correlation Coefficient) 확인해보겠습니다. 상관계수는 -1 에서 1 사이의 값으로 1에 가까우울 수록 강한 비례관계가 되고 -1에 가까울 수록 강한 반비례 관계입니다. 0 에 가까울 수록 서로 상관 없는 지수로 볼 수 있습니다.


이용자의 성향은 시간에 따라 변할 수 있습니다. 데이터의 적시성을 고려하면서 샘플 수를 충분히 하기 위해 기간을 올해 1월부터로 제한하고, 전체 푸시알림이 있었던 날짜를 수집했습니다.

기간중 이탈회원 수는 앱 트래커를(Google Analytics) 통해 수집했고, 앱에서의 PUSH OFF 설정 수는 해당 API 호출에 대한 로그를 트래킹하여(Elastic Stack) 수집했습니다.


푸시알림을 끄면 API 호출 로그를 통해 실시간 집계됩니다.

아래 차트는 이탈회원과(Uninstall) 푸시설정에(PushOff) 대한 날짜별 합계를 표시한 것입니다. 추가로 전체 푸시알림이 있었던 날을 녹색 버티컬로 표시했습니다. 각각의 날짜별 합계는 variance 가 다르기 때문에 트랜드를 표시하기 위해 Min Max Scaling 해서 표시했습니다.



날짜별 이탈회원과(Uninstall) 푸시설정(PushOff) 트렌드


차트로만 보면 상관관계가 잘 보이지 않습니다. 다만 특이점들이 보이는데, 2월 12일 이탈회원이 다른 때에 비해 월등이 많았습니다. 이날은 글로우픽 오프라인에서 앱 설치 이벤트가 있었던 날로, 야속한 이용자분들께서 화장품 샘플만 받으시고 곧바로 앱을 삭제하신 걸로 보입니다. 5월에도 푸시설정에도 이상치가 보이지만, 날자별 푸시설정은 날짜별 합계가 트래픽 또는 이용자 수 대비 미미한 수준이기 때문에 특이점으로 보기 어렵습니다.



전체 푸시알림과(push) 푸시설정(PushOff) 또는 회원이탈에(Uninstall) 대한 Boxplot


전체 푸시알림이 있던 날과(push=True) 그렇지 않은 날로 나누어 푸시설정과(PushOff) 회원이탈의(Uninstall) 분포를 시각화 비교해보는 것만으로도 답을 찾게 됩니다. 이탈회원 수의 분포는 전체 푸시알림을 보낸 날과 그렇지 않은 날의 차이가 거의 없고, 반면 푸시설정 분포는 상당한 차이를 보여줍니다.

상관계수를(correlation coefficient) 계산하기 전에 정확한 상관관계 분석을 위해 percent change 데이터로 변환합니다. 두 지표 모두 뚜렷한 증가나 감소 추세를 보이고 있지 않기 때문에 해당하지 않을 수 있지만, 같은 증가 추세의 시계열데이터의 상관계수가 높게 나와 상관관계가 있는 것처럼 착각을 일으킬 수 있기 때문이죠. 이와 관련해서 특정 기간 내 다우존스 지수와 UFO 를 목격한 회수 간의 상관관계를 예로 들곤 합니다. RAW 데이터로 계산한 상관계수는 1 에 가깝고, percent change 로 계산해보면 0 에 가깝죠.



전체 푸시알림과(push) 회원이탈(Uninstall) 푸시설정(PushOff) 상관관계 매트릭스


위의 상관관계 매트릭스는 전체 푸시알림(push), 회원이탈(Uninstall), 그리고 푸시설정(PushOff) 등의 지수간의 상관계수를 계산한 결과입니다. 스스로와의 상관관계는 1 입니다. Pearson Correlation 은 바이너리 데이터와 계산할 수는 없습니다. 그래서 바이너리로 표시된 전체 푸시알림이 있었던 날과(push=1) 그렇지 않은 날에(push=0) 대해서 상관계수를 구하는 건 좋은 방법이 아니지만, 이경우엔 비슷한 수의 전체회원을 대상으로 보낸 푸시 수를 normalize 해서 0 과 1 로 표시한 것으로 볼 수도 있으므로 다른 지수간의 상관관계를 확인할 수 있습니다.

상관계수로 확인할 수 있는 것은 전체 푸시알림은 회원이탈(0.09) 또는 푸시설정과(0.26) 별로 상관이 없다는 것입니다. 뿐만아니라 회원이탈과 푸시설정 사이에도 상관관계가(0.01) 없다는 걸 확인할 수 있습니다.

상대적으로 비교해보면 전체 푸시알림은 회원이탈보다 푸시설정과 상관관계가 더 큰데 (0.09 < 0>글로우픽 이용자들은 전체 푸시알림에 거부감을 갖지 않고 있다고 결론내릴 수 있습니다.


저는 앱 푸시를 전부 끄고 쓰는 편입니다. 그래서 이러한 결과는 언듯 이해되지 않는 면이 있으면서도 다행이다 싶기도 합니다. 글로우픽에서 보내는 전체 푸시알림은 단순한 광고성 푸시이기보다 특가 제품에 대한 쇼핑기회 또는 제품을 무료로 사용해볼 수 있는 체험단 등 혜택성 이벤트이기 때문에 거부감이 덜 한 것인 것 같습니다. 물론 다른 해석도 있을 수 있는데, 당장은 저희 전체 푸시알림이 이탈률과 관계가 없다는 정도를 확인한 것만으로 충분합니다.

앞으로 일정기간 단위로 같은 내용의 분석결과를 꾸준히 모니터링하고 이용자들의 성향 변화를 트래킹하면서 더 좋은 서비스를 만들도록 하겠습니다. 거부감이 없다는 걸확인한 데서 안심하는 건 아닙니다. 푸시알림의 종류를 다양화하고 개인화된 타게팅 푸시로 이용자들에게 선택권을 주는 등 적극적인 변화를 시도하고 그에 대한 이용자들의 반응을 보면서 지속적으로 개선해나가겠습니다.

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