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[모바일 데이터 분석] 위치데이터로 100만 유저 잡기

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모바일 핀테크 서비스의 Growth Hacking 사례 (With Alex & Company)

Published in: Data & Analytics

[모바일 데이터 분석] 위치데이터로 100만 유저 잡기

  1. 1. 위치데이터로 100만 유저 잡기 알렉스앤컴퍼니 2016. 4.12
  2. 2. I. 위치데이터에 대한 이해 • 지금까지 위치데이터를 어떻게 활용해왔나? • 우리가 위치데이터를 바라보는 관점 II. 위치데이터 활용 데이터 분석 사례 • 핵심유저 찾기 • 유저간 전파여부 분석 • 소개 마케팅 실행 III. 데이터분석 조직의 성과
  3. 3. 지금까지 우리는 어떻게 위치데이터를 활용해왔나?
  4. 4. Part #1. 위치데이터에 대한 이해
  5. 5. 모바일 시대, 우리는 항상 스마트기기를 지니고 다닌다.
  6. 6. 이동경로는 어떻게 수집되는가? 위치정보는 GPS 위성, 통신사 기지국(3G, LTE 등), WIFI 신호 기반의 측위 방법으로 수집된다. [위치정보 측위방법] [측위방법에 따른 상관관계]
  7. 7. 위치정보로 사용자의 정체를 밝혀보자!
  8. 8. Part #2. 위치데이터 적용 데이터 분석 사례
  9. 9. True Balance, 인도지역 선불 스마트폰 잔액조회 앱
  10. 10. 100만 다운로드 돌파, 성공 Tip은… 위치데이터 + Growth Hacking • Product안에 성장엔진 내재화 • 앱 런칭 초기  초대를 많이하는 유저를 찾아서 이들을 copy하자! • 그 중에서도 이 유저를 찾는 방법이 위치데이터!
  11. 11. 100만 다운로드 돌파, 성공 Tip은… • 핵심유저(influencer) 찾기 • 유저간 전파 여부 분석하기 • 소개 마케팅(Referral Marketing) 실행 사용자의 이동경로를 파악하면 그들의 정체를 알 수 있다! Step #1 Step #2 Step #3
  12. 12. • 핵심유저(influencer) 찾기 → 후보 선별 후, 위치 분석(Location Profiling) • 유저간 전파 여부 분석하기 • 소개 마케팅 실행 사용자의 이동경로를 파악하면 그들의 정체를 알 수 있다! Step #1 Step #2 Step #3 Step#1. 핵심유저(Influencer) 찾기
  13. 13. Step#1. 핵심유저(Influencer) 찾기 진성 사용자를 확보하고 유입하기 위해서는 유저 사이에 영향력있는 “핵심유저”를 찾는 것이 중요하다.
  14. 14. Step#1. 핵심유저(Influencer) 찾기 유저간 인맥도와 위치정보를 결합하면 핵심유저를 찾을 수 있다.
  15. 15. Step#1. 핵심유저(Influencer) 찾기 D D D D 유저간 인맥도와 위치정보를 결합하면 핵심유저를 찾을 수 있다.
  16. 16. Step#1. 핵심유저 찾기 – Network Growth 설치일별 유저간 인맥도를 추적해보면 특정 유저의 등장으로 네트워크가 폭발적으로 성장하는 중심인물(핵심유저)이 나타난다.  userA가 등장하자(앱을 설치), userA를 중심으로 11명의 유저가 동시에 등장→ userA는 핵심유저!! 2단계 3단계 userA 1단계
  17. 17. Step#1. 핵심유저 찾기 – location profiling 핵심유저의 특성을 파악하기 위해서 유저가 자주 나타나는 지역을 살펴보자!
  18. 18. Step#1. 핵심유저 찾기 – location profiling 몇 개의 권역으로 나눈 뉴델리 지역을 핵심유저의 방문빈도와 이동 패턴에 따라 분석해보니 loc01 loc05 loc02 loc11 Cell 01 loc09 Cell 02 loc04 loc24 loc23 loc20 loc29 loc35 Cell 04Cell 05 New Delhi기차역 주변 (시내 중심부, 다수의 마켓, 교통의 요지) Delhi Univ. 주변 (다수의 학교 소재) Dwarka 대학가 (서쪽 외곽, 다수의 학교 소재, 국제공항 근처) loc06 loc14 loc16 loc21 loc36 Cell #11 Cell #12 대학가 주변이 주요 활동 지역이었고,
  19. 19. Step#1. 핵심유저 찾기 – location profiling Noida (공대/경영대 등 다수의 학교 소재) Nehru place (최대의 전자상가, 다수의 학교 소재) Gurgaon (신도시, 다수의 쇼핑몰) loc04 loc26 loc38 Cell 1011 loc06 loc79 loc11 loc60 loc31 Cell 1081 쇼핑몰이나 전자상가 등의 상권에서도 움직임이 많았다. loc53 loc62 loc27 loc48 Cell 1031
  20. 20. Step#1. 핵심유저 찾기– user profiling 유저들의 주요 활동지역과 체류 시간대 등을 통해 유저의 생활패턴, 직업을 추정할 수 있다. userID 활동구역 주요 활동 지역 및 생활 패턴 A Cell 11,12 - Dwarka대학가 내 M공대에서 활동(주간) - Dwarka 북쪽 주택가에서 거주(야간) - 주기적으로 뉴델리 기차역에 나타남(주말) B Cell1081 - Noida 지역 경영대학에서 활동 (주간) - Noida Bishanpura 인근 거주 (야간) - 금요일 저녁, 주말 학교부근에서 1박2일 활둉 C Cell04, 05 - D대학 주변 활동 (주/야간 모두) - 가끔 Grugaon 내 쇼핑몰 에 나타남 대학생 직업 추정
  21. 21. Step#1. 핵심유저 찾기– user profiling • 데이터 분석의 양날개 - 로그분석과 유저 인터뷰
  22. 22. • 핵심유저(influencer) 찾기 → 후보 선별 후, 위치 분석(Location Profiling) • 유저간 전파 여부 분석하기 → 핵심유저와 팔로워간 오프라인 만남 및 전파 분석 • 초대 마케팅 실행 핵심유저는 정말 친구들에게 앱 사용을 전파하였을까? Step #1 Step #2 Step #3 Step#2. 유저간 전파여부 분석
  23. 23. Step#2. 유저간 전파여부 분석 – 만남의 장소 확인 user 앱실행시각 위치좌표(x) 위치좌표(y) A 4/7/16 11:16:00 AM 28.45045 77.05355 B 4/7/16 11:26:00 AM 28.45045 77.05355 C 4/7/16 11:29:00 AM 28.45045 77.05355 유저들이 만난 장소를 확인해보니 대학생들의 주요 만남의 장소
  24. 24. Step#2. 유저간 전파경로 분석 – 오프라인 만남 분석 사용자 로그로 유저들간의 행동을 추적해보았다. 안드로이드ID 앱실행시각 위치좌표(x) 위치좌표(y) User log A 4/7/16 11:16:00 AM 28.45045 77.05355 Open app A 4/7/16 11:20:00 AM 28.45045 77.05355 Invite B,C B 4/7/16 11:26:00 AM 28.45045 77.05355 Install C 4/7/16 11:29:00 AM 28.45045 77.05355 Install A 4/7/16 11:30:00 AM 28.45045 77.05355 Open App B 4/7/16 11:36:00 AM 28.45045 77.05355 Open App C 4/7/16 11:43:00 AM 28.45045 77.05355 Open App
  25. 25. Step#2. 유저간 전파경로 분석 – 오프라인 만남 분석 안드로이드ID 앱실행시각 위치좌표(x) 위치좌표(y) User log A 4/7/16 11:16:00 AM 28.45045 77.05355 Open app A 4/7/16 11:20:00 AM 28.45045 77.05355 Invite B,C B 4/7/16 11:26:00 AM 28.45045 77.05355 Install C 4/7/16 11:29:00 AM 28.45045 77.05355 Install A 4/7/16 11:30:00 AM 28.45045 77.05355 Open App B 4/7/16 11:36:00 AM 28.45045 77.05355 Open App C 4/7/16 11:37:00 AM 28.45045 77.05355 Open App 사용자 로그로 유저들간의 행동을 추적해보았다.  핵심유저A가 앱을 실행한다.  핵심유저A가 친구초대 이벤트를 실행한다.  친구B가 앱을 설치한다.  친구C도 앱을 설치한다.  핵심유저(A)가 앱 사용법을 보여준다.  친구B가 앱을 실행해본다.  친구C도 앱을 실행해본다. 유저A는 친구들에게 설치를 독려하고 있다!
  26. 26. 핵심유저(A)가 구르가온 내 쇼핑몰에서 친구들을 만나 앱을 전파하고 있음을 확인!
  27. 27. Step#3. 소개 마케팅(Referral Marketing) 실행 • 핵심유저(influencer) 찾기 → 후보 선별 후, 위치 분석(Location Profiling) • 유저간 전파 여부 분석하기 → 오프라인 만남 분석 및 전파 확인 • 소개 마케팅(Referral Marketing) 실행 유저로부터 찾은 성장엔진을 시스템화 하자! Step #1 Step #2 Step #3
  28. 28. Step#3. 소개 마케팅(Referral Marketing) 실행
  29. 29. Step#3. 소개 마케팅 성공 ’16.1월 100만 다운로드, 현재(’16.3월) 300만 다운로드 돌파!
  30. 30. Part #3. 데이터분석 조직의 성과
  31. 31. 로그TFT with Alex&Company
  32. 32. Questions & Answers contact@chocolab.io

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