DEVOCEAN

안녕하세요, 서비스 분석팀입니다. 저희 팀은 에이닷(A.) 유저 로그를 분석해 서비스 개선을 위한 인사이트들을 발굴하고 있습니다.

이번 포스팅에서는 에이닷의 Push 알림 현황을 점검하고, 유저 경험을 개선하기 위해 연구했던 결과를 공유하고자 합니다.

Push 알림, 앱의 숨은 마케팅 자산

여러분은 하루에 몇 개의 Push 알림을 받고 계신가요?

평균적으로 스마트폰 사용자 한 명은 하루에 약 46건의 Push 알림을 수신하지만, 이 중 약 60%는 무시된다고 합니다.

Push 알림은 앱과 사용자를 연결하는 통로로, 적절히 활용하면 서비스 참여도를 높이고 사용자 만족도를 증대시킬 수 있습니다.

하지만 관련성 부족과 과다한 발송은 알림을 무시하게 하고, 사용자 피로감(Fatigue)을 키워 Push 차단이나 앱 삭제로 이어질 위험이 있습니다.

에이닷은 월 300만 명이 사용하는 서비스로, 사용자에게 다양한 Push 알림을 제공하고 있습니다.

이번 분석에서는 에이닷의 Push 알림이 사용자 경험에 미친 영향을 살펴보고, Push Fatigue 관리와 Push Utility(효용성) 개념을 통해 발송을 최적화하는 방안을 고민했습니다.

Push 알림의 효율을 극대화하는 방법, 지금부터 함께 알아보시죠!

1. Push 종류: 에이닷은 어떤 알림을 보내고 있을까?

에이닷에서는 사용자들에게 다음과 같은 세 가지 유형의 Push 알림을 발송하고 있습니다:

1. Service Push

   • 사용자의 통화 요약, 루틴 알림, 캘린더 알림 등 서비스와 직접 연관된 알림입니다. 사용자가 에이닷 기능을 사용하면서 자연스럽게 받게 됩니다.

2. Proactive Push

   • 사용자 맞춤형 알림으로, 날씨 정보, 음악 추천 등 사용자 흥미를 끌 수 있는 알림입니다. 사용자가 과거에 했던 행동 이력을 바탕으로 발송됩니다.

3. Marketing Push

   • 이벤트, 할인 정보 등 마케팅 목적의 알림입니다. 사용자의 참여를 유도하고 혜택을 제공하는 역할을 합니다.

2. Push 수신 분석: 사용자들은 얼마나 많은 알림을 받을까?

Push 알림의 종류를 살펴봤으니, 이제 사용자들이 하루에 얼마나 많은 Push 알림을 받는지 알아 보겠습니다.

에이닷 사용자들은 하루 평균 3건을 상회하는 Push 알림을 받고 있습니다. 이를 유형별로 나누면:

• Service Push > Marketing Push > Proactive Push 순입니다.

사용자들이 가장 많이 수신하는 알림은 기능과 관련된 Service Push입니다.

특히 iOS 사용자가 Android 사용자에 비해 더 많은 Push 알림을 받는 것으로 나타났는데, 이는 통화 요약과 같은 Service Push가 iOS 기기에서 더 빈번하게 발송되기 때문입니다.

3. Push 반응 분석: 무엇이 클릭을 이끄는가?

그렇다면, 어떤 Push 알림이 가장 반응이 좋을까요?

3.1. Push클릭률

우선 Push 종류별 CTR(클릭률)을 분석해 보았습니다:

• Push CTR은 Proactive Push > Marketing Push > Service Push 순으로 높았습니다.

• 특히, Proactive Push는 Service Push보다 8배 높은 CTR을 보여주었습니다.

Proactive Push 중에서도 날씨 재확인 안내, 단말기 할부 종료 후 요금 안내가 높은 CTR을 보였는데요, 이는 Push 개인화의 중요성을 잘 보여줍니다.

사용자들은 자신의 상황에 맞는 개인화된 알림을 더 많이 클릭하는 경향이 있었습니다.

한편, Push CTR은 발송 시간대에 따라 크게 달라졌는데요.

• 날씨 관련 Push는 아침 6~8시, 사용자가 외출 준비를 하는 시간대에 CTR이 가장 높았습니다.

• 생일 축하 Push는 오전 10~12시, 여유 있는 시간대가 반응이 좋았습니다.

• 요일별 차이도 존재했습니다. 화요일에 CTR이 가장 높았는데, 이는 주말 이후 다시 앱에 참여하는 시점이기 때문입니다.

같은 메시지라도 발송 시간대에 따라 CTR은 최대 4배 이상의 차이가 발생했습니다. 이는 사용자 생활 패턴에 맞는 발송 타이밍 개인화가 중요하다는 것을 의미합니다.

3.2. Push 클릭 후 분석

또한 개인화된 Push 알림은 클릭 이후 사용자 행동에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 예를 들어:

• 사용자 개개인의 단골 백화점 혼잡도 정보를 담은 Push는 클릭 이후 서비스 이용률을 1.5배 증가시켰습니다.

  • 반면, 단순히 혼잡도 서비스를 알리는 Push는 클릭 후 서비스 이용 효과가 낮았습니다.

• 모든 사용자에게 동일하게 발송된 홍보성 Push는 CTR뿐만 아니라 이후 이용성 증가에서도 가장 낮은 성과를 보였습니다.

이 결과는 Push 개인화가 단순히 클릭을 유도하는 도구를 넘어, 앱 내 경험을 증진시키는 데에도 효과적임을 보여줍니다.

4. Push 피로도 관리: 얼마나 보내야 적당할까?

한편, 개인화된 Push 알림도 지나치게 자주 받으면 사용자의 관심도가 급격히 떨어질 수 있습니다. 그렇다면, Push 알림은 얼마나 보내야 효과적일까요?

4.1. Push 수신 건수별 CTR

우선 Push 수신 건수와 클릭률(CTR) 간의 관계를 분석하여, 유저에게 가장 효과적인 발송 빈도를 확인했습니다:

• 하루 기준: 2건이 평균적으로 가장 효과적

• 주간 기준: 7건~11건이 적정 범위

하루 5건 이상 또는 한 주에 14건 이상 수신 했을 때에는 CTR이 급격히 감소했습니다. 이 데이터는 Push 알림에 피로도가 존재한다는 점을 명확히 보여줍니다.

클릭률을 높이고 사용자 이탈을 방지하기 위해서는 발송량 관리가 필수적이라는 것이죠.

4.2. Push 피로도 모델링

Push 알림으로 인한 피로도는 얼마만큼 발생할까요? 또한, 피로도는 광고성 Push 알림에만 영향을 받을까요?

보다 정확한 결과를 위해 Push 수신 건수가 클릭에 미치는 영향을 모델링을 통해 검증했습니다. 그 결과는 다음과 같았습니다:

• 하루 3건 이상의 Push는 클릭률에 음의 영향을 미치기 시작하며, 발송 건수가 많아질수록 그 영향은 급격히 커집니다.

• 흥미로운 점은 Service Push도 수신량이 많아지면 클릭률에 부정적인 영향을 미친다는 점입니다. 이는 기능과 관련된 Push 알림일지라도 과도하게 발송되면 피로도가 높아진다는 것을 보여줍니다.

  • Service Push는 기능으로서, 종종 발송량 관리에서 제외되곤 합니다. 하지만 Service Push의 발송량이 과도하진 않은지 점검하고, Push 피로도 모델의 feature로 반영하는 등의 노력은 여전히 필요합니다.

결과적으로, 모든 Push 알림에서 발송 빈도와 피로도를 고려한 전략이 필요하다는 점을 알 수 있었습니다.

4.3. Pinterest, Uber Eats, Twitter의 Push 전략

이미 많은 IT 서비스들이 Push 피로도를 효과적으로 관리하기 위해 다양한 전략을 도입하고 있습니다:

• Pinterest: 알림 피로도와 사용자의 알림 차단 행동을 예측하는 모델을 통해 발송 전략을 최적화하고 있습니다.

• Uber Eats: Push 발송 후 24시간 내 사용자 행동을 예측하여 적절한 발송량을 유지합니다.

• Twitter: Push 반응과 피로도를 예측하는 유저 그룹별 모델링을 도입해 맞춤형 Push를 운영합니다.

다른 회사의 사례를 통해서도 Push 발송 빈도를 관리해야 하는 것을 알 수 있었습니다. 그렇다면 이제 더 적은 수의 Push로 사용자들의 흥미와 관심을 끌어내야 하는데요,

Push 알림 한 건 한 건이 점점 더 중요한 자원이 되고 있는 만큼, 동시에 어떻게 더 가치 있는 Push를 설계하고 발송할 것인가에 대한 고민이 필수적입니다.

5. Push Utility 개념과 개선 방안: Push 효율을 높이려면?

Push 알림을 효율적으로 관리하기 위해서는, Push Utility(효용성)라는 개념이 필요합니다.

이는 Push 알림이 실제로 방문을 얼마나 유도 했는지를 점수화한 지표로, Push의 효율성을 수치로 측정할 수 있습니다. 산출 방식은 다음과 같습니다:

Push Utility를 극대화하면, Push 피로도를 줄이면서도 방문 증가 효과를 극대화할 수 있습니다. 특히 Push Utility를 분석하던 도중 흥미로운 결과가 도출 되었는데요:

• Push Utility는 중간 이용성 그룹(주 2~3일 앱 사용자)에서 가장 높았습니다.

• 반면, 이용성이 낮은 그룹은 Push 알림을 보내도 반응이 적었으며, 이용성이 높은 그룹은 Push 없이도 자발적으로 앱에 접속했습니다. 두 그룹 다 Push의 방문 효율은 낮은 셈입니다.

이를 통해 중간 이용성 그룹을 타겟팅하는 것이 Push Utility를 높이는 가장 효과적인 전략임을 알 수 있었습니다.

기존의 고이용자 중심 Push 발송 방식에서 벗어나, 더 전략적인 접근법으로 전환해야 하는 것이죠.

더불어, Push Utility 컨셉을 활용해 Push 발송 체계를 고도화 할 수 있습니다:

고도화 된 체계는 (1)방문 예측 모델과 (2)Push 반응 예측 모델로 구성되며, 각 사용자별 Push Utility 점수를 계산해 최적의 발송 모수를 결정하는 구조로 이루어져 있습니다.

이를 기반으로 최적의 유저에게 Push 알림을 발송 한다면, 사용자의 피로도를 최소화하면서도 앱 방문을 유도할 수 있습니다.

6. 결론: 데이터를 통해 Push를 최적화하라

Push 알림은 강력한 마케팅 도구입니다. 그러나 그 효과를 극대화 하려면 개인화와 피로도 관리가 필수적임을 알 수 있었습니다:

(1) 개인화된 Push 발송

• 유저의 행동 데이터를 고려해, 개인화된 Push 알림을 도입해야 합니다. 예를 들어, 사용자의 일상 패턴을 반영한 아침 날씨 알림이나 단말기 할부 종료 후 요금 안내 같은 Push가 필요합니다.

• 사용자 경험을 강화하려면 Proactive Push의 비중을 늘려야 합니다. 특히, 개인화가 잘된 Proactive Push는 이후의 서비스 사용성까지 높이는 중요한 역할을 합니다.

(2) Push 피로도(Fatigue)와 Push Utility 도입

• Push 알림의 빈도를 사용자별로 조정하는 Fatigue 관리 기능은 사용자 피로도를 줄이면서도 효율적인 Push 운영을 하게 합니다.

• 평균적으로 하루 2회, 주 최대 11회 Push가 가장 적절한 빈도입니다. 나아가 개인화된 Push Utility Score 모델을 도입해, 피로도를 최소화하면서도 Push 알림의 효율성을 극대화해야 합니다.

이번 분석에서는 유저 행동 데이터를 통해 Push 알림의 현황을 점검하고, 개선 방안을 도출했습니다.

이 결과를 바탕으로 에이닷은 지속적으로 사용자 경험을 개선하고, 더 나은 Push 전략을 설계해 나갈 것입니다.

이번 글을 통해 얻은 인사이트가 여러분께도 도움이 되길 바랍니다. 피드백과 의견은 언제든지 환영입니다! 😊