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GEWRITER — A Solution Designed for GEO (Brochure)

구글 플레이 스토어 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드

목차 1.구글 플레이 콘솔이란? 2.스토어 등록 정보 3.스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트)   요약 구글 플레이 콘솔에서 사용자 등록정보 실험을 통해 A/B 테스트를 진행해 설치 전환율 개선   1.구글 플레이 콘솔이란? 안드로이드 앱을 등록하고 관리하는 플랫폼으로 앱 등록, 버전 관리, 통계 확인 그리고 스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트) 기능을 가짐     2. 스토어 등록 정보 A/B 테스트 진행에 앞서 구글 플레이 스토어에 대한 이해가 필요합니다.   앱 등록 이후 플레이 스토어에 노출되는 내용이 곧 A/B 테스트 대상이 되며 스토어 등록 정보에 기입한 정보가 노출되는 대상은 아래와 같습니다.   아이콘 / 타이틀 / 간단한 설명_자세한 설명 = 앱 정보 / 스크린샷 = 이미지       3.스토어 등록 정보 실험(A/B 테스트)   본격적으로 플레이 콘솔에서 A/B 테스트를 진행해보겠습니다.   1)스토어 등록정보 실험에 들어가 '실험 만들기'를 클릭합니다.          2) 스토어 등록정보에서 실험명 / 스토어 등록 정보 / 실험 유형을 선택합니다 *스토어 등록정보는 하나의 어플에도 타겟층에 따라 여러 버전을 만들 수 있습니다. 우선은 기본 등록정보를 활용합니다 *실험 유형은 기본 그래픽 실험으로 진행합니다. 현지화 실험은 글로벌 각 국가별 대상으로 최적화 하기 위해 선택할 수 있습니다.        3)실험 목표에서 타겟 측정 항목 / 변형 / 실험 대상 / 최소 감지효과 / 신뢰 수준을 선택합니다 -타겟 측정항목은 A/B 테스트를 통해 승자를 선택하기 위한 주요 지표입니다. 각 실험 목적에 맞는 지표를 선택하면 됩니다 -변형은 실험(안)의 개수 입니다. 단순 기본안 / 실험안 2개뿐만 아니라 실험안을 최대 3개까지 설정할 수 있습니다 -실험 대상은 대상에게 노출되는 실험안의 비율입니다. 50:50 뿐만 아니라 10:90 과 같이 비율 조정 가능하며 실험안이 많을 수록 비율 조정도 가능합니다 -실적이 더 우수한 항목을 선언하는 데 필요한 변형과 대조군 사이의 최소한의 차이입니다. 차이가 이보다 적으면 차이가 없는 실험으로 간주됩니다. -실험이 제공하는 신뢰 구간에 스토어 등록정보의 실제 실적이 포함되는 빈도입니다. 신뢰 수준을 높이면 거짓 양성이 발생할 가능성이 낮아집니다.       4)스토어 등록정보에 등록된 내용 중 어떤 요소를 실험 할지 선택합니다 -설명 처럼 한번에 하나의 에셋만 선택하는게 적절합니다. 앱아이콘을 선택할 경우, 변형에서 앱 아이콘의 변경 요소를 등록하면 됩니다. -변형은 현재 스토어 등록정보 와 변형(1~3)으로 이뤄져있습니다. 쉽게 말해 실험하고자 하는 (안)을 등록하면 됩니다. 위에서 앱아이콘을 선택했다면 변형에서 앱아이콘만을 등록할 수 있습니다.            5)A/B 테스트 안이 적절한지 검토하고 결과 모니터링하기               해당 실험을 통해 실험안이 승자로 선정될 경우 실험안으로 구글 플레이 스토어에 노출 시킬 수 있습니다.   이와 같은 실험을 반복해 구글 플레이 스토어 최적화를 한다면 설치 전환율 개선에 큰 도움이 됩니다.   작은 팁으로 구글 플레이 스토어 최적화를 위한 실험은 주목도가 높은 순으로 진행하는게 적절합니다 아이콘 > 스크린샷 > 그래픽 이미지 및 설명 등  

[성공 사례] 전환 프로세스 UX 이슈 도출 및 개선 통한 전환율 최적화

배경 글로벌 해운물류 기업 A사는 최근 디지털 예약 전환율을 높이기 위한 내부적인 고민이 있었습니다. 특히 고객들이 웹사이트를 통해 ‘빠른 예약(Quick Booking)’ 기능을 사용할 때, 특정 구간에서 반복적인 행동을 보이거나 이탈하는 현상이 발견되었습니다. 이에 따라 A사는 예약 여정을 체계적으로 분석해 실질적인 개선 방향을 도출하고자 PLUS ZERO와 협업을 시작했습니다.   고객사가 안고 있던 주요 이슈 프로젝트 초기 단계에서 A사는 다음과 같은 문제를 인식하고 있었습니다: 사용자 이탈 지점이 명확하지 않음 예약 단계가 여러 단계로 나뉘어 있음에도 불구하고, 어디서 고객이 멈추고 돌아서는지 구체적으로 파악하기 어려웠습니다. 템플릿 예약 방식에 대한 사용자 혼란 고객이 제공된 템플릿을 수정하거나 반복적으로 입력하는 경우가 많아, UX 흐름이 직관적이지 않다는 우려가 있었습니다. Search 단계에서의 높은 체류 시간과 반복 클릭 검색 단계(A)에서 사용자가 지나치게 많은 시간을 보내며, 동일한 검색을 여러 번 반복하는 현상이 두드러졌습니다.   분석 수행 내용 PLUS ZERO는 A사의 실제 예약 로그 데이터를 기반으로 총 96,000여 개의 여정(Booking Journeys) 을 분석했습니다. 분석은 다음과 같은 접근 방식으로 이루어졌습니다: 예약 여정 유형 분류 및 점수화 사용자의 행동 패턴을 네 가지 유형(Template Direct, Template Modified, General, Repeated)으로 분류하고, ‘완성도’, ‘효율성’, ‘복잡도’라는 세 기준으로 여정을 평가했습니다. 단계별 행동 분석 예약 단계(A~E) 각각에서 버튼 클릭, 이동 경로, 반복 행동, 중간 이탈률 등을 정량적으로 분석해 병목 구간을 식별했습니다. Search 및 Cargo 입력 구간의 이탈 분석 반복 검색과 입력 오류, UI 구조에 따른 혼란을 중심으로 탐색 흐름을 파악했습니다.   주요 인사이트 가장 많은 사용자가 반복 진입하는 구간은 ‘Search’ 단계 전체 사용자의 97%가 A단계(Search Schedule)에서 2회 이상 진입했으며, 이는 검색 실패, 결과 불만족, 정보 부족 등으로 인해 반복 시도하거나 주저하는 행동으로 분석되었습니다. ‘Repeated’ 여정은 낮은 전환율과 높은 피로도 반복적으로 예약 절차를 되밟는 여정은 전체 전환율이 낮고, 비효율적인 행동이 많이 관찰되어 개선이 시급한 유형으로 분류되었습니다. ‘Container & Cargo Details’ 단계(C)도 주요 이탈 포인트 입력 필드가 많고 복잡하여 오류 가능성이 높으며, 이전 단계에서 선택한 정보가 제대로 반영되지 않아 사용자가 다시 이전 단계로 돌아가는 경우가 많았습니다. 템플릿 예약은 전환율은 높지만 효율성은 낮음 Template 기반 예약은 최종 전환율은 높았으나, 중간 단계에서 수정 비율이 높아 UX 가이던스 보완의 필요성이 드러났습니다.   이번 프로젝트를 통해 A사는 자사 예약 시스템 내에서 사용자 혼란이 발생하는 구간과 전환 저해 요인을 명확히 파악할 수 있었습니다. 특히 Search 단계와 Cargo 입력 구간에서의 반복 행동은 향후 UI 개편과 기능 개선 시 우선순위로 반영될 수 있는 구체적인 인사이트로 이어졌습니다. PLUS ZERO는 앞으로도 이처럼 정교한 행동 기반 분석을 통해 고객의 전환 여정을 최적화하는 전략 파트너로서, 디지털 전환과 성과 개선을 함께 이끌어갈 것입니다.

[성공 사례] 실시간 대시보드를 활용하여 시장 및 경쟁사 트렌드와 고객 니즈 파악하는 방법

Challenge. 시장 트렌드와 고객 니즈에 대한 이해 부족 패션 산업은 끊임없이 변화하는 시장 트렌드와 고객의 니즈를 신속하게 파악해야 하는 도전적인 환경입니다. 최근 한 패션유통 업체가 고객들이 필요로 하는 상품과 유행을 이해하는 데 어려움을 겪었는데, 이는 업계에서 흔히 볼 수 있는 문제입니다. 고객들은 연예인이 입어 유행이 된 디자인, 날씨에 적합한 옷, 착용감이 좋은 실용성, 가성비 등 다양한 요소를 고려하여 구매 결정을 내립니다. 이러한 다양한 요소들은 구매 결정에 큰 영향을 미치며, 고객의 요구를 빠르게 파악하고 시장에 적절한 상품을 제공하는 것이 업체가 시장에서 성공할 수 있는 중요한 전략입니다. 그렇다면, 이 패션유통 업체는 고객의 니즈와 시장 트렌드를 어떻게 파악하고 대응했을까요?   Approach. 실시간 고객 데이터 대시보드 구축 업체는 실시간으로 고객 데이터를 확인하고 분석할 수 있는 대시보드를 구축하여 이 문제를 해결했습니다. 이 대시보드는 다음과 같은 기능을 포함합니다: 상품 별 검색량 트렌드: 각 상품명이나 기능과 관련된 검색 트렌드를 분석합니다. 이를 통해 특정 상품에 대한 고객의 관심도를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 연관검색 트렌드: 상품을 검색할 때 함께 검색되는 키워드를 분석해 타겟층을 확장합니다. 이는 상품 개발 및 마케팅 전략을 다각화하는 데 도움을 줍니다. 고객리뷰 버즈량 데이터: 고객 리뷰와 관련된 데이터를 분석하여 상품에 대한 직접적인 피드백과 개선점을 도출합니다. 이러한 데이터를 활용함으로써, 업체는 시장 트렌드와 고객 니즈에 부합하는 상품을 지속적으로 개발하고 매출을 확대할 수 있습니다.      Result. 트렌드에 맞는 상품 개발과 매출 증대 대시보드의 도움으로 업체는 온라인상의 상품 관련 데이터를 모니터링하며, 트렌드에 맞춰 상품 이미지와 링크를 메인 페이지나 캠페인 콘텐츠에 적절히 노출했습니다. 예를 들어, '바람막이', '땀복', '니트조끼'와 같은 급성장 키워드를 기반으로 새로운 상품을 런칭하여 매출을 대폭 늘릴 수 있었습니다. 이러한 전략은 패션유통 업체가 고객의 변화하는 요구를 신속하게 파악하고, 빠르게 대응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 중심의 접근 방식은 더욱 효과적인 상품 개발과 마케팅 전략을 가능하게 하며, 결국 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 결정적인 역할을 합니다.