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2. 앱 사용자의 구체적인 행동 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고 분석하여,
앱 서비스의 성공을 위한 인사이트를 제공하는 analytics입니다.
userhabit - User Behavior Analytics for Mobile App
Userhabit?

3. 모바일 앱 서비스 업체
종사자 OOO씨
앱을 출시/업데이트 했는데 사용자 반응이 별로네,
이제 어떻게 해야 하지?
앱이 사용하기 불편하다는데
어디서부터 손대야 할 지 모르겠어.
우리 앱의 사용자가
원하는 것은 무엇일까?
사용자들이 내가 기획한대로
제대로 사용하고 있을까?
사용자는 어떤 기능을 좋아하고,
어떤 기능을 싫어할까?
사용자가 왜 늘어나지?
왜 구매하지 않지?
우리 앱을 좋아하지 않는
사용자는 왜 그런것일까?
데이터 분석을 해야 한다는데,
너무 막연하고 어려워.
우리 앱의 사용자는
앱을 어떻게 사용하고 있을까?
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앱 서비스 업체의 고민

4. Screen Analysis
터치정보 시각화
사용자가 화면 내에서 앱의 어떤 위치를
얼마나 터치했는지 시각화해서 보여줍니다.
히트맵
swipe, tap, double tap, long press와 같은 인터랙션의 분포를 히트맵으로
확인할 수 있으며, 반응한 인터랙션뿐만 아니라 반응하지 않은 인터랙션까지도
별도로 표시해 줍니다.
사용자의 첫번째, 두번째, 세번째 터치순서를 확인할 수 있어
사용자가 해당 화면에서 어떤 행동을 했는지 순서대로 파악할 수 있습니다.
오브젝트 트래킹
이벤트를 지정하지 않아도 각 화면 안에 배치되어 있는 오브젝트를
자동으로 인식하여 오브젝트별 인터랙션 비율을 표시해 줍니다.
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5. 화면단위 세부지표
문제가 있는 화면이나 사용자가 가장 활발하게 활동하는 화면을
쉽게 찾아낼 수 있습니다.
화면 리스트
각 화면의 세션 수, 평균 세션길이, 크래쉬를 볼 수
있으며, 각각의 순서를 기준으로 재정렬하거나
즐겨찾기 기능을 통해 원하는 화면을 쉽게 찾아
살펴볼 수 있습니다.
유출/유입 경로
화면마다 이전 화면, 다음 화면으로 간 경로를
트래픽이 많은 순서대로 확인할 수 있습니다.
앱의 시작과 종료, 크래쉬에 대한 비율도 제공합니다.
페이지 활성 지표
앱의 전체 페이지에서 현재 페이지가 차지하는 비중을 볼 수 있습니다.
다른 페이지와 대비하여 사용자가 이 페이지에 얼마나 자주 들어오는지,
얼마나 오래 머무는지를 알 수 있습니다.
인터랙션 지표
해당 화면에서의 각 인터랙션의 발생횟수와 비율,
스와이프 방향의 발생횟수와 비율을 파악할 수 있습니다.
Screen Analysis
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6. Path Analysis
주요 이동경로 파악
전체 사용자가 앱을 시작하고 종료할 때까지 사용한 화면 흐름을 확인할 수 있습니다.
전체 페이지 이동경로를 보다 편하게 확인하기 위해
다양한 옵션을 제공합니다.
페이지 간의 전체 이동경로와 각 페이지에서 전후로 이동한 페이지의 트래픽 규모를 인터랙티브 그래프를 통해 한눈에 확인할 수 있습니다.
인터랙티브 그래프 보기 옵션
각 화면과 그에 종속된 화면을 시각적으로 그룹화하여 쉽게 구분할 수 있습니다.
종속된 페이지를 숨기고 주요 페이지만 보기를 통해 큰 이동 흐름만을 확인할 수 있습니다.
또한, 화면간 이동 트래픽을 필터링하여 트래픽이 많은 경로만 별도로 확인할 수 있습니다.
복잡한 구조의 경로를 쉽게 볼 수 있는 기능을 제공합니다.
특정 페이지 경로 상세보기
특정 페이지의 1차 경로만을 별도로 볼 수 있으며,
유입경로나 유출경로만 필터링하여 볼 수 있어 복잡한 구조의 경로도 쉽게 파악할 수 있습니다.
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7. userhabit - User Behavior Analytics for Mobile App
Session Replay
한 사용자의 상세 행동흐름 파악
한 사용자가 앱을 시작하고 끝낼 때까지 어떻게 사용했는지
리플레이해 볼 수 있습니다.
사용흐름을 리플레이 형식으로 볼 수 있므며,
어떤 위치에서 어떤 인터랙션을 했는지에 대한 상세내역을 확인할 수 있습니다.
어느 경로로 이동하다가 어느 시점에서 어떤 문제로 크래쉬가 발생했는지 알 수 있습니다.
세션분류 및 심층 분석
세션길이, 사용경험의 횟수, 디바이스, 수포함된 화면, 크래쉬면와 같은
지표를 기준으로 필터링할 수 있어 확인하고자 하는 세션을 찾아
사용흐름을 확인할 수 있습니다.
또한, 특정 사용자의 여러 세션만 별도로 볼 수 있어,
한 명의 사용자에 대한 심층 분석도 가능합니다.

8. userhabit - User Behavior Analytics for Mobile App
조건별 필터
사용환경이 다른 앱 사용자의 행동을
비교 분석할 수 있습니다.
국가, 앱 버전, 날짜에 따라 상기의 기능들을 세분화하여
리포트를 확인할 수 있습니다.

9. 유저해빗 특징
이벤트 정의 없이 모든 사용행동 기록
이벤트 정의없이 모든 행동을 그대로 기록하여
사전 설계 과정이 필요 없습니다.
앱의 성능에 영향을 주지 않는 방식
비디오 녹화방식을 사용하는 다른 솔루션과 달리
데이터만 수집하여 재구성하는 방식을 사용하여
앱의 성능에 미치는 영향이 훨씬 적습니다.
직관적인 데이터 시각화
별도로 지표를 분석하는 노력이 필요없도록
직관적인 형태로 시각화된 데이터를 제공합니다.
간단한 코드삽입
SDK 통합에 요구되는 코드가 단 두 줄에 불과하여
통합과정이 매우 빠르고 쉽습니다.
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10. 기존 애널리틱스의 한계
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선도업체
수집 데이터
효용
인사이트
활용 난이도
Google Analytics / Flurry / Mixpannel
트래픽 데이터
현황 파악 및 문제 발견
낮음
매우 어려움
userhabit / Appsee
Mobile App Analytics 1.0 Mobile App Analytics 2.0
+ 행동 데이터
+ 해결법 도출
높음
쉬움

11. 사례
HD TV LG U+ (모바일 tv 보기 앱)
v1.0에서 v2.0으로 업데이트하는 과정에서 의사결정의 근거로 userhabit의 데이터를 활용함.
컨텐츠 양 조정, 뎁스 재편성, 광고 시점 변경, 경로 통합 등.
반응이 좋아 2.0에도 userhabit을 적용할 예정임. 매출 발생.
U+ 야구 LG U+ (모바일 야구 앱)
v1.0을 개선하기 위해 userhabit을 도입함.
뎁스 재조정, 기능 추가.
사내 반응이 좋아 우수 프로젝트 사례로 뽑혔으며 다른 부서에서도 사용요청이 들어옴. 매출발생.
Clean Basket / washappkorea (세탁수거배달 앱)
디버깅
UI개선
구조개선
기능변경
93%
45%
24%
17%회원가입 시 사용자 이탈이 많아 카카오톡 로그인 도입.
앱 뎁스 재편성 및 UI 대규모 변경 등이 적용된 업데이트 준비중.
커플리 (커플들을 위한 데이트앱)
v1.0에서 v2.0으로 업데이트하는 과정에서 의사결정의 근거로 userhabit의 데이터를 활용함.
카테고리 통합, 이동경로 개선, UI색 및 크기 변경 등.
업데이트 후, 사용자의 PV가 231%, 평균 세션시간이 68% 증가함.
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12. userhabit감사합니다.
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