앱 마케팅 가이드: 앱 개인화로 사용자 참여를 높이는 방법

모바일 앱 제품 관리자가 개별 사용자 선호도를 고려하지 않고 모든 사람에게 동일한 사용자 경험을 제공할 수 있었던 시대는 지났습니다. 오늘날 앱 사용자는 맞춤형 경험을 찾고 있으며 일반적인 상호 작용에 지쳤습니다. 연구에 따르면 소비자의 71%는 기업이 자신의 고유한 관심사와 선호도를 알아주기를 기대합니다. 사용자는 마음에 와 닿는 콘텐츠와 관심사와 관련된 알림을 원합니다.

그 결과 앱 개인화는 사용자의 높은 수요와 함께 중요한 모바일 마케팅 트렌드가 되었습니다. 그러나 앱 경험을 효과적으로 개인화하는 것은 쉽지 않습니다.

이를 돕기 위해 마케팅 전략을 위한 앱 개인화의 중요성에 대해 자세히 설명하는 가이드를 만들었습니다. 우리의 가이드는 또한 사용자와 더 잘 연결하고 상당한 성장을 경험하는 데 도움이 되는 실제 사례와 함께 검증된 개인화 팁을 제공합니다.

모바일 앱에서 개인화를 우선시할 때입니다. 효과적인 앱 개인화 전략과 맞춤형 사용자 경험을 제공하여 진정한 성장을 달성하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 가이드를 읽어보세요.

⚡ 앱 개인화란 정확히 무엇입니까? & 앱 마케팅을 개인화해야 하는 이유는 무엇입니까?

앱 개인화 대 앱 사용자화 및 세분화

모바일 앱의 세계에서는 개인화, 맞춤화 및 세분화의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 모두 사용자 경험을 조정하는 것과 관련이 있지만 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

앱 개인화 대 앱 사용자화

개인화는 사용자로부터 수집된 데이터를 사용하여 맞춤형 경험을 만드는 프로세스입니다. 개인화된 경험을 만드는 사람은 일반적으로 회사 또는 앱 개발자입니다. 개인화는 종종 암시적이거나 암시적입니다. 즉, 앱 내에서 사용자의 행동이나 활동을 기반으로 변경이 이루어집니다.

예를 들어 사용자가 요리 앱 내에서 비건 레시피를 자주 검색하는 경우 앱은 더 많은 비건 옵션을 포함하도록 사용자에게 표시되는 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다.

반면에 커스터마이징은 사용자가 자신의 선호도에 따라 스스로 변경할 수 있도록 하는 것입니다. 맞춤형 경험을 만드는 사람은 사용자 자신입니다. 사용자 지정은 일반적으로 명시적입니다. 즉, 사용자가 자신의 경험에 영향을 미치는 선택을 하여 원하는 것을 명확하게 표현합니다.

예를 들어 피트니스 앱은 사용자가 선호하는 운동 유형을 선택하여 운동 계획을 맞춤화하도록 허용할 수 있습니다.

개인화와 맞춤화의 차이점을 이해하면 앱 개발자와 마케팅 담당자가 맞춤형 사용자 경험을 제공하기 위한 보다 효과적인 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

앱 개인화 대 세분화

앱 세분화에는 인구 통계, 행동, 위치 또는 기술 사용과 같은 특성을 기반으로 잠재 고객을 특정 그룹으로 나누는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 고유한 요구 사항과 선호도에 따라 각 그룹 또는 세그먼트에 관련 마케팅 자료를 제공할 수 있습니다. 세분화의 목표는 참여, 유지 또는 수익 증가와 같은 마케팅 목표를 달성하는 것입니다.

반면에 앱 개인화는 보다 고객 중심적이며, 고객이 속한 세그먼트에 관계없이 개별 고객에게 맞춤형 경험을 제공하는 데 중점을 둡니다. 개인화의 목표는 뛰어난 사용자 경험을 제공하여 충성도가 높고 참여도가 높은 고객 기반을 만드는 것입니다.

요약하면 세분화는 잠재 고객을 특정 그룹으로 나누는 것이라면 개인화는 개별 고객에게 고유하고 맞춤화된 경험을 제공하는 것입니다. 두 가지 전략 모두 성공적인 모바일 앱 마케팅 에 필수적 이며 이를 결합하면 훨씬 더 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 



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앱을 개인화하는 6가지 전략

필요한 정보를 이해

효과적인 앱 개인화를 달성하려면 관련 사용자 데이터를 수집하고 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 다음과 같은 정보 수집이 수반됩니다.

• 나이
• 성별
• 위치
• 이해
• 앱 활동
• 구매 내역

수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 유사한 선호도를 가진 그룹으로 사용자를 분류합니다.

이렇게 하면 각 개인에게 사용자 경험을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 경험을 개인화하는 데 필수적인 데이터 요소를 결정합니다. 예를 들어, 쇼핑객에게 독점 제안을 푸시하려면 구매 내역에 대한 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.

푸시 앱 알림 개인화

푸시 알림은 사용자를 다시 참여시키는 효과적인 방법일 수 있지만 너무 자주 또는 짜증나게 하는 경우 사용자를 멀어지게 할 수도 있습니다. 개인화는 푸시 알림을 사용자에게 긍정적인 경험으로 바꾸는 열쇠입니다 . 관련성 있고 유용하며 시의적절한 메시지를 보내면 사용자의 참여를 유지하고 더 많은 것을 위해 돌아올 수 있습니다.

Spotify는 푸시 알림을 효과적으로 사용하는 회사의 좋은 예입니다. 음악 스트리밍 플랫폼은 좋아하는 아티스트가 새 노래나 앨범을 발표하거나 근처에서 공연을 할 때마다 사용자에게 알려줍니다. 이러한 유형의 푸시 알림은 사용자에게 관련성이 있고 가치가 있으므로 사용자가 앱에 참여할 가능성을 높입니다.

푸시 알림을 개인화하여 보다 효과적으로 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어 사용자에게 가격 알림 또는 재입고를 알리거나 관심사에 따라 고유한 거래를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 푸시 알림을 사용하여 학습, 피트니스 또는 웰빙 앱의 진행 상황을 사용자에게 계속 업데이트할 수 있습니다.

인앱 메시지를 보낼 때 동일한 개인화 원칙을 따르는 것이 중요합니다. 모든 상호 작용은 가치와 참여를 제공해야 하며 개별 사용자의 요구와 선호도에 맞춰야 합니다. 푸시 알림 및 인앱 메시지에 대한 개인화된 접근 방식을 취함으로써 사용자가 더 많은 것을 위해 다시 방문하도록 하는 긍정적인 사용자 경험을 만들 수 있습니다.

잠재고객 세분화를 활용하세요

위치, 기기, 인앱 활동 및 구매 내역과 같은 특정 속성에 따라 앱 사용자를 분류하면 각 그룹에 대한 개인화된 캠페인을 만들 수 있습니다.

Instagram은 행동 세분화를 사용하여 사용자 상호 작용을 분석하고 관련 콘텐츠를 사용자에게 추천합니다. 예를 들어 사용자가 메이크업 콘텐츠에 정기적으로 참여하는 경우 Instagram의 알고리즘은 사용자에게 더 많은 메이크업 튜토리얼과 메이크업 아티스트의 콘텐츠를 표시합니다.

Instagram은 또한 위치 기반 세분화를 사용하여 사용자의 지리적 위치에 맞는 콘텐츠를 표시합니다. 즉, 로스앤젤레스의 사용자는 도쿄 또는 텔아비브의 사용자와 다른 콘텐츠를 보게 됩니다. 이 기술은 사용자에게 친숙함을 만들어 참여도를 높입니다.

제안을 맞춤화하세요

개인화된 추천은 앱 사용자에게 보다 매력적이고 즐거운 경험을 제공하는 데 필수적입니다. 그들은 고객에 대한 이해를 보여주고 유지 및 수익 창출을 증가시킵니다.

협업 필터링은 한 사용자의 데이터를 사용하여 다른 사용자가 무엇을 좋아할지 예측하는 Netflix에서 사용하는 기술입니다. 예를 들어 사용자가 Black Mirror를 시청하면 Netflix의 알고리즘은 다른 사용자의 시청 습관을 기반으로 기묘한 이야기를 제안합니다.

또 다른 추천 방법은 콘텐츠 기반 필터링으로, 사용자의 행동과 이력을 분석하여 추천을 생성합니다. 두 기술 모두 사용자에게 정확하고 관련성 높은 권장 사항을 보낼 수 있으므로 참여도와 만족도가 높아집니다. 



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할인 및 특별 제안 보내기

독점적인 거래 및 할인을 받는 것은 사용자에게 아드레날린이 솟구치는 것과 같으며 사용자를 사로잡고 더 많은 것을 얻기 위해 다시 돌아옵니다. 하지만 이러한 거래를 어떻게 독특하게 만들 수 있습니까?

솔루션은 각 사용자에 대한 제안을 개인화하는 것입니다. 예를 들어 스타벅스는 고객에 대해 현재 가지고 있는 정보를 활용하여 고유한 제안, 판촉 및 할인을 제공합니다. 사용자가 캐러멜 기반의 물건을 자주 주문하면 앱에서 캐러멜 맛 음료 및 과자에 대한 제안을 보냅니다.

또 다른 훌륭한 전략은 사용자의 특정 관심사에 맞게 특별 제안을 조정하는 것입니다. "(사용자 이름)님, 프로모션 코드 XXXX를 사용하여 좋아하는 레스토랑에서 15% 할인을 받으세요."를 고려하십시오.

A/B 테스트 및 최적화

앱을 개인화하는 데는 시간이 걸리고 제대로 될 때까지 많은 수정과 테스트가 필요합니다.

모바일 A/B 테스트를 사용하여 다양한 메시지와 콘텐츠를 실험하여 어떤 버전이 사용자의 공감을 가장 많이 받는지 확인하세요. 예를 들어 다양한 푸시 알림을 실험하여 어떤 것이 클릭률이나 참여도가 더 좋은지 또는 사람들이 가장 반응이 좋은 시기를 찾을 수 있습니다.

시행착오를 거치지 않고 소스인 사용자에게 바로 갈 수 있습니다. 고객의 의견을 경청하면 고객이 좋아하는 것과 싫어하는 것에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있으므로 개인화 접근 방식을 알리고 결과적으로 앱을 개발할 수 있습니다.