앱 리뷰 정서 분석 이해하기

앱을 다운로드하기 전에 사용자 79%가 평점 및 리뷰를 확인한다는 사실을 알고 계셨습니까? 앱 스토어에서는 사용자 의견이 중요합니다.

앱 마케터에게 리뷰는 사용자 피드백의 금광입니다. 리뷰에는 사용자가 좋아하는 특정 기능, 주요 문제점, 잠재적 기회에 대한 귀중한 인사이트가 담겨 있습니다.

앱 리뷰를 분석하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 정서 분석이며, 이는 앱 스토어 리뷰 마이닝으로도 알려져 있습니다. 이 과정은 수천 개의 리뷰를 한 번에 분석하여 사용자 정서, 선호도 및 문제점에 대한 포괄적인 이해를 얻는 것을 포함합니다.

이 블로그에서는 앱 리뷰 정서 분석의 중요성과 이것이 제품, 마케팅 및 고객 지원 전략을 완전히 변화시킬 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

앱 리뷰 정서 분석이 왜 중요합니까?

리뷰는 앱 스토어 마케터와 사용자 간의 직접적인 소통 수단입니다.

긍정적인 리뷰는 앱의 가시성을 높이고, 새로운 사용자를 유치하며, 앱 스토어 알고리즘에 훌륭한 사용자 경험을 알릴 수 있습니다. 반면에 부정적인 리뷰는 브랜드 평판을 손상시키고, 잠재적인 다운로드를 막으며, 앱 스토어가 앱을 홍보하는 범위를 제한할 수도 있습니다.

모바일 우선 기업, 빠르게 성장하는 앱 또는 경쟁이 치열한 산업에 종사하는 기업의 경우, 사용자 경험을 최적화하기 위해 앱 스토어 리뷰 분석이 최우선 과제가 되어야 합니다. 정서 분석은 성장에 중요한 역할을 하며, 대규모로 사용자 의견을 이해할 수 있도록 합니다.

1. 사용자 피드백을 기반으로 제품 개선

먼저, 앱 리뷰에 대한 정서 분석을 수행하면 특정 기능 및 제품 업데이트에 대한 고유한 피드백을 얻을 수 있습니다.

이 피드백을 활용하면 제품 팀이 더욱 영향력 있는 로드맵을 구축하고 버그에 더 빠르게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 제품을 사용자 기대치에 맞추는 데 더 데이터 기반적인 접근 방식을 제공하여 고객 만족도와 유지율을 향상시키는 데 기여합니다.

예를 들어, 넷플릭스는 매달 수백(때로는 수천) 개의 새로운 리뷰를 받습니다. 인기 시리즈 뱀파이어 다이어리를 플랫폼에서 제거하기 몇 달 전, 넷플릭스의 앱 리뷰 정서 분석은 상당히 긍정적이었습니다.

그러나 넷플릭스가 2022년 9월에 뱀파이어 다이어리를 제거한 후, 앱의 정서 분석은 이 업데이트에 대한 주요 불만을 드러냈습니다. 이달 리뷰에서 가장 많이 언급된 부정적인 키워드는 “vampire”, “diaries”, “vampire diaries”였습니다. 이 키워드를 포함하는 특정 리뷰를 살펴보면 앱 리뷰에서 사용자 정서를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

시간이 지남에 따라 앱 리뷰 정서가 어떻게 변하는지 모니터링하면 팀이 사용자 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 장기적으로 더 성공적인 업데이트, 피드백에 대한 더 나은 반응성, 더 높은 유지율을 보장하는 데 중요합니다.

앱 리뷰 및 평점을 모니터링하는 팁은 이 블로그를 참조하십시오.

2. ASO를 위한 정서 분석 활용: 키워드 및 크리에이티브

사용자 리뷰를 분석하는 것은 ASO 노력에도 큰 도움이 될 수 있습니다. 정서 분석은 리뷰에서 가장 많이 반복되는 키워드를 밝혀내므로, 앱의 메타데이터에 귀중한 자료가 될 수 있습니다.

• 긍정적인 키워드: 사용자가 앱을 “쉽고”, “혁신적이며”, “부드럽다”고 자주 묘사한다면, 이들은 ASO 전략에 포함하기 좋은 키워드입니다. 메타데이터의 키워드를 스토어 방문자가 사용하는 단어와 일치시킴으로써 앱을 더 쉽게 찾을 수 있도록 하고 동일한 경험을 찾는 사람들을 유치할 수 있습니다.
• 부정적인 키워드: 동시에 부정적인 키워드와 관련된 기능을 강조하는 것을 피해야 합니다. “느린 성능”이 흔한 불만이라면, 문제가 완전히 해결될 때까지 속도를 강조하는 것을 피할 수 있습니다. 향후 앱 업데이트에서 이러한 문제를 해결하는 것은 시간이 지남에 따라 부정적인 리뷰를 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다.
• 스크린샷 영감: 앱 리뷰 정서 분석은 가장 사랑받는 기능을 강조하므로, 이는 스크린샷의 훌륭한 출발점이 될 수도 있습니다! 크리에이티브에서 사용자들이 좋아하는 것을 보여주면 잠재 사용자를 가장 매력적인 기능으로 유도하여 다운로드를 유도하는 데 가장 좋은 위치에 놓이게 됩니다.

3. 앱 리뷰를 사용하여 새로운 CPP 기회 찾기

앱 리뷰의 피드백은 경쟁사와 비교하여 앱의 강점과 약점을 밝혀낼 것입니다. 결과적으로 앱 리뷰 정서 분석을 통해 얻은 인사이트는 마케팅 활동(예: CPP)에서 강조할 수 있는 고유한 판매 포인트를 식별하는 데 완벽할 수 있습니다.

예를 들어, Headspace에 대한 정서 분석을 수행하면 사용자 의견의 주요 테마가 드러납니다. 사용자들은 특히 명상, 수면 및 불안 완화를 위해 이 앱을 좋아합니다.

사용자 피드백에서 다양한 테마의 유행을 이해하면 마케팅 캠페인의 우선순위를 더 효과적으로 정하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, “명상”과 “수면”이 Headspace에서 가장 사랑받는 기능이라는 것을 알면 이러한 이점을 홍보하는 맞춤형 제품 페이지(CPP)에 투자하려는 팀의 결정을 강화할 수 있습니다.

AppTweak은 또한 고객 리뷰 분석을 통해 SoundCloud가 효과적인 맞춤형 제품 페이지(CPPs)를 만들도록 도왔습니다. 팀은 사용자들이 무제한 건너뛰기 및 적은 광고와 같은 기능을 높이 평가한다는 것을 발견하여 SoundCloud에 독점적인 경쟁 우위를 제공했습니다. 이러한 인사이트는 성공적인 미래 캠페인을 형성하는 강력한 도구가 되어 SoundCloud가 ASA 캠페인 성과를 58% 향상시키는 데 기여했습니다!

여기에서 더 많은 ASO 성공 사례를 확인하십시오.

앱 리뷰 분석을 위한 AI 도구로 더 나아가십시오.

AppTweak의 AI 기반 앱 리뷰 관리자를 사용하면 사용자 피드백에 대한 귀중한 인사이트를 쉽게 얻어 고객 만족도를 측정하고 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 이 데이터는 더 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 궁극적으로 잠재 고객에게 진정으로 공감하는 앱을 개발할 수 있도록 지원할 것입니다.

토픽 분석으로 모든 앱 리뷰 요약을 확인하십시오.

정서 분석이 앱 리뷰에서 가장 많이 반복되는 키워드를 식별하는 반면, 토픽 분석은 조사를 더 심화하고 리뷰 관리 전략을 확장할 수 있도록 합니다.

고급 AI로 구동되는 당사의 토픽 분석은 다양한 키워드 뒤에 숨겨진 정서에 대한 더 깊은 이해를 활용합니다. 그 결과, 사용자 피드백과 그 중요성에 대한 더 완전한 요약을 제공할 수 있습니다.

다시 말해, 토픽 분석은 제품, 마케팅 및 고객 지원 전략을 개선하기 위한 실행 가능한 인사이트를 발굴하는 가장 효율적인 방법입니다.

AppTweak의 데이터 과학자와 함께 앱 리뷰 마이닝

AppTweak 플랫폼의 핵심인 자체 개발 Atlas AI를 통해 당사의 데이터 과학자들은 방대한 앱 스토어 리뷰 데이터베이스를 분석하기 위해 머신러닝을 신속하게 활용했습니다.

단어 빈도와 그에 따른 의미론에 초점을 맞춘 스마트한 기술을 실험하면서, 저희 팀은 수천 개의 앱 리뷰에서 가장 뚜렷한 토픽을 식별하고 시간 경과에 따른 변화를 추적하는 머신러닝 모델도 개발했습니다.

앱 스토어 리뷰에서 인사이트를 추출하는 당사의 AI 모델에 대해 자세히 알아보십시오.

이 방법은 ChatGPT에서 직면했던 일부 한계를 극복하는 데 도움이 되었으며, 모든 토픽을 리뷰 그룹과 연결하고, 피드백에서 다양한 테마의 유행을 정량화하며, 특정 토픽이 언제 처음 등장했는지 정확히 파악할 수 있게 해주었습니다.

결론

요컨대, 앱 리뷰 정서 분석은 앱 개발자와 마케터에게 귀중한 도구입니다. 앱 리뷰 정서 분석을 전략적으로 활용함으로써 제품을 개선하고, 마케팅 전략을 다듬으며, 궁극적으로 고객 만족도를 높일 수 있는 강력한 인사이트를 찾을 수 있습니다. 모든 피드백은 개선하고 성장할 기회임을 기억하십시오.

사용자들이 무엇에 대해 이야기하는지 파악하기 위해 앱 스토어 리뷰에 대한 정서 분석을 수행하는 데 관심이 있으십니까? 지금 데모를 요청하십시오!