이 사례 연구에서는 최고의 음식 배달 앱이 전환율을 7%까지 높일 수 있도록 어떻게 도왔는지 살펴보겠습니다.
음식 배달 산업은 기술의 급속한 발전과 변화하는 소비자 행동에 힘입어 지난 몇 년 동안 엄청난 변화를 겪었습니다. 음식 배달 애플리케이션은 사용자에게 편리하고 번거로움 없이 온라인으로 음식을 주문할 수 있는 방법을 제공함으로써 업계의 판도를 바꾸는 것으로 부상했습니다.
COVID-19 대유행은 소비자가 집을 떠나지 않고 좋아하는 식당에서 음식을 주문하기 위해 점점 더 이러한 앱에 의존함에 따라 음식 배달 앱의 성장을 더욱 가속화했습니다. 최근 연구에 따르면 세계 음식 배달 시장은 예측 기간 동안 CAGR 16.7%로 성장하여 2024년까지 1,645억 2,000만 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.
그러나 경쟁이 치열해짐에 따라 음식 배달 앱은 서비스를 개선하고 경쟁 우위를 유지하기 위한 혁신적인 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다.
이 사례 연구에서는 최고의 음식 배달 앱이 전환율을 7%까지 높일 수 있도록 어떻게 도왔는지 살펴보겠습니다. 접근 방식, 전략 및 구현에 대해 논의하고 개인화된 경험, 여러 사용자 접점 및 효과적인 수익 전환의 역할을 강조합니다. 우리의 사례 연구는 기업이 최신 기술과 마케팅 기법을 활용하여 경쟁이 치열한 음식 배달 시장에서 상당한 성장을 달성할 수 있는 방법을 보여주는 것을 목표로 합니다.
최고의 음식 배달 앱인 우리 고객은 앱의 전환율이 낮은 문제에 직면했습니다. 대규모 사용자 기반을 보유하고 있음에도 불구하고 앱 사용자를 유료 고객으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 그들은 문제를 파악하고 전환율을 높일 수 있는 해결책을 찾기 위해 우리에게 접근했습니다.
우리가 확인한 과제는 다음과 같습니다.
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우리 팀은 앱의 현재 ASO 전략 에 대한 포괄적인 분석을 수행 하고 개선이 필요한 몇 가지 영역을 식별했습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 다음 솔루션을 구현했습니다.
개인화는 개별 사용자의 특정 요구와 선호도를 충족하기 위해 사용자 경험을 조정하는 것과 관련된 마케팅의 필수 요소입니다. 개인화는 데이터 분석, 기계 학습, AI 알고리즘 등 다양한 방법을 통해 달성할 수 있습니다.
음식 배달 앱의 맥락에서 우리는 클라이언트와 협력하여 데이터 분석 및 AI 알고리즘을 활용하여 사용자를 위한 개인화된 경험을 만들었습니다. 우리는 데이터 분석을 사용하여 앱에서의 이전 주문 및 행동을 기반으로 사용자 선호도 및 요구 사항을 식별했습니다. 여기에는 사용자의 주문 내역, 주문한 음식의 유형, 주문한 시간 및 기타 관련 요소를 분석하는 것이 포함되었습니다.
또한 AI 알고리즘을 사용하여 사용자에게 개인화된 제품 추천을 제공했습니다. 이러한 알고리즘은 사용자 행동에 대한 대규모 데이터 세트에서 훈련되어 패턴을 식별하고 사용자의 선호도를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 채식 음식을 자주 주문하는 경우 AI 알고리즘은 이전 주문을 기반으로 채식 옵션을 추천합니다.
개인화를 구현함으로써 사용자에게 관련 추천 및 제안을 제공함으로써 사용자에게 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있었습니다 . 이는 사용자 참여를 높이고 고객 유지를 개선하는 데 도움이 되었습니다 . 사용자는 앱이 자신의 특정 요구에 맞춰져 있다고 느꼈기 때문에 앱을 계속 사용하고 반복 주문할 가능성이 높아졌습니다.
개인화는 또한 더 많은 전환을 유도하여 클라이언트의 수익을 높이는 데 도움이 되었습니다. 개인화 된 제품 추천을 통해 사용자는 추가 항목을 주문하고 각 주문에 더 많은 돈을 쓸 가능성이 높아졌습니다. 결과적으로 클라이언트의 평균 주문 금액과 전체 수익이 증가했습니다.
⚡ 관련 자료: 초보자를 위한 SO 전략 - 사용자 유지를 마스터하기 위해 모바일 앱 개인화를 사용하는 방법
모바일 앱의 사용자 인터페이스(UI) 개선은 사용자 경험(UX)을 향상 하고 사용자 참여를 유도하는 데 중요한 요소입니다. 이 사례 연구에서 우리는 고객과 협력하여 음식 배달 앱의 사용자 인터페이스를 재설계하여 보다 사용자 친화적이고 직관적으로 만들어 사용자 참여를 개선하고 전환율을 높였습니다. 먼저 앱의 기존 사용자 인터페이스를 철저히 분석하고 개선이 필요한 부분을 파악했습니다. 탐색, 사용 편의성 및 시각적 디자인에 특히 주의를 기울였습니다. 이 분석을 사용하여 UI를 재설계하기 위한 세부 계획을 세웠습니다.
먼저 탐색 메뉴를 단순화하여 사용자가 원하는 항목을 더 쉽게 찾을 수 있도록 했습니다. 또한 앱의 검색 기능을 개선하여 사용자가 레스토랑, 요리 및 기타 기능을 보다 쉽게 검색할 수 있도록 했습니다. 또한 앱의 레이아웃을 간소화하여 보다 직관적이고 사용자 친화적으로 만들었습니다.
또한 앱의 시각적 디자인을 개선하여 시각적으로 더 매력적이고 눈이 편하도록 만드는 데 중점을 두었습니다. 시각적으로 매력적이며 브랜드 이미지와 일치하는 색 구성표와 타이포그래피를 사용했습니다. 우리는 또한 음식과 레스토랑의 고품질 이미지를 통합하여 앱의 시각적 매력을 향상시켰을 뿐만 아니라 사용자가 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 했습니다.
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재설계를 구현한 후 피드백을 수집하고 개선이 필요한 나머지 문제 또는 영역을 식별하기 위해 사용자 테스트를 수행했습니다. 이 피드백을 사용하여 앱을 추가로 개선했습니다. UI로 인해 매우 직관적이고 사용자 친화적인 최종 디자인이 탄생했습니다. 앱의 사용자 인터페이스 재설계는 앱의 사용자 참여 및 전환율에 상당한 영향을 미쳤습니다. 사용자는 앱에 더 많이 참여하고, 주문하고, 앱을 더 직관적이고 사용자 친화적으로 만듦으로써 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있었고 그 결과 사용자 참여가 증가하고 전환율이 높아졌습니다.
결제 옵션 확장은 사용자 경험을 개선하고 앱 성장을 촉진하는 데 중요한 요소입니다. 이 사례 연구에서 우리는 고객과 협력하여 디지털 지갑 및 모바일 결제를 포함하여 음식 배달 앱에 더 많은 결제 옵션을 추가하여 사용자가 주문을 더 쉽게 완료할 수 있도록 했습니다.
먼저 앱의 기존 결제 옵션을 철저히 분석하고 개선이 필요한 부분을 파악했습니다. 우리는 앱이 제한된 수의 결제 옵션만 허용한다는 것을 발견했으며, 이는 일부 사용자의 주문을 완료하는 데 장벽이 되었을 수 있습니다. 사용자에게 더 많은 유연성과 편의성을 제공하기 위해 결제 옵션을 확장할 것을 제안했습니다.
PayPal 및 Apple Pay와 같은 인기 있는 디지털 지갑과 Venmo 및 Google Pay와 같은 모바일 결제를 포함한 새로운 결제 옵션을 추가하기 위해 고객의 개발 팀과 긴밀히 협력했습니다. 또한 결제 옵션이 앱의 체크아웃 프로세스에 원활하게 통합되어 사용자가 주문을 쉽게 완료할 수 있도록 했습니다.
새로운 결제 옵션을 홍보하기 위해 ASO(App Store Optimization) 전략을 앱 홍보 활동에 통합했습니다. 앱 이름, 설명, 키워드를 포함한 앱의 메타데이터를 최적화하여 앱 스토어의 관련 검색 결과에 표시되도록 했습니다. 또한 새로운 결제 옵션과 앱의 기타 주요 기능을 보여주는 흥미롭고 유익한 앱 스크린샷과 동영상을 만들었습니다.
새로운 결제 옵션의 추가는 앱의 사용자 참여 및 전환율에 상당한 영향을 미쳤습니다. 사용자는 주문을 완료할 가능성이 높아져 앱의 수익이 증가했습니다. ASO 전략은 또한 앱의 가시성과 검색 가능성을 높이는 데 도움이 되었으며, 그 결과 더 많은 다운로드와 더 많은 사용자 기반을 확보할 수 있었습니다.
개인화, 사용자 인터페이스 및 지불 옵션의 문제를 해결함으로써 고객이 전환율을 높이고 수익 성장을 가속화하도록 도울 수 있었습니다. 우리가 구현한 솔루션은 사용자에게 더 나은 사용자 경험을 제공하여 사용자가 앱을 사용하고 주문을 완료하는 것을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되었습니다. 그 결과 클라이언트는 비즈니스 목표를 달성하고 비즈니스를 지속적으로 성장시킬 수 있었습니다.
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