앱 스토어 리뷰를 분석하는 이유 및 방법
에 의한 Flavien Eyer
Product Manager at AppTweak
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앱 개발자와 마케터들은 너무 자주 앱 스토어 리뷰를 소홀히 하거나 답장에만 집중합니다. 리뷰에 답장하는 것도 중요하지만, 실행 가능한 인사이트를 발견하기 위해 리뷰를 분석하는 데 엄청난 가치가 있습니다.
앱 스토어 리뷰 분석은 App Store와 Google Play 사용자들의 피드백을 이해하고, 이러한 인사이트를 전략적 인사이트로 전환하는 것을 포함합니다. 올바르게 수행하면 앱을 미세 조정하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 핵심 패턴을 밝혀낼 수 있습니다.
AI 도구의 도움으로 앱 스토어 리뷰 분석이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 이 가이드에서는 앱 스토어 리뷰 분석이 밝혀낼 수 있는 중요한 인사이트와 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
앱 스토어 리뷰를 분석하는 것이 왜 중요할까요?
앱 스토어 리뷰는 사용자와의 직접적인 소통 채널이며, 앱의 성능을 향상시킬 수 있는 인사이트를 제공합니다.
앱 스토어 리뷰를 분석하는 방법을 배우면 사용자 피드백의 트렌드를 파악하여 제품 업데이트, 사용자 경험 개선, 심지어 마케팅 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
리뷰를 체계적으로 분석함으로써 사용자들이 가장 중요하게 생각하는 문제와 기능을 우선순위에 두고, 사용자 만족도와 유지율을 높이는 변화를 만들 수 있습니다.
앱 스토어 리뷰 분석이 더 현명한 의사 결정으로 이어지는 방법은 다음과 같습니다:
1. 앱 스토어 리뷰를 통해 사용자 페르소나 이해하기
앱 스토어 리뷰 분석은 다양한 유형의 사용자가 앱과 상호작용하는 방식을 이해하는 데 도움을 주며, 타겟팅할 수 있는 특정 사용자 페르소나를 밝혀냅니다.
예를 들어, iScanner에 대한 리뷰는 사용자가 공식 문서를 저장하는 것과 같은 일상적인 작업을 위해 앱을 어떻게 활용하는지 보여줍니다. 만약 iScanner의 많은 긍정적인 리뷰가 이러한 사용 사례를 강조한다면, 문서 관리를 위해 앱에 의존하는 사용자들이 우선순위를 두어야 할 핵심 세그먼트라는 것이 분명해질 것입니다.
이러한 트렌드를 이해하면 iScanner는 더 많은 고가치 사용자를 유치하고 유지하기 위해 제품 업데이트 및 마케팅 전략을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 사용자 경험을 개선하는 앱 수정 사항 우선순위 지정
사용자 불만, 버그, 기능 요청은 앱 스토어 리뷰에서 반복적으로 나타나는 경우가 많습니다. 이러한 리뷰를 분석하면 사용자 만족도에 가장 큰 영향을 미칠 개선 사항을 우선순위에 둘 수 있습니다.
수정 사항이 항상 버그에 관한 것은 아닙니다. 때로는 앱을 더 쉽고 즐겁게 사용하는 것에 관한 것입니다. 예를 들어, JIRA 모바일 앱 사용자들은 “스낵바” 요소와 관련된 UX 문제를 자주 지적했습니다.
이러한 피드백은 기술 팀이 전반적인 사용자 경험을 개선할 영역에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 유형의 불만이 여러 리뷰에서 나타난다면, 이 문제를 해결하는 것이 우선순위가 되어야 한다는 것이 분명해집니다. 기술 팀의 노력을 가장 일반적인 피드백에 집중함으로써 사용자 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.
3. 제품 로드맵에 사용자 주도 기능 통합하기
앱 스토어 리뷰를 분석하면 사용자들의 반복적인 요청을 기반으로 새로운 기능 기회를 발견할 수도 있습니다. 이를 통해 잠재 고객에게 가장 큰 공감을 얻을 가능성이 있는 업데이트를 우선순위에 둘 수 있습니다.
예를 들어, Among Us 플레이어들은 “정지” 기능을 추가할 것을 제안했습니다. 이러한 피드백이 지속적으로 나타난다면, 이 기능을 도입하는 것이 사용자 참여도를 크게 향상시킬 것임을 시사합니다.
앱 업데이트가 사용자 기대치에 부합하고 (장기적인 성장을 이끌어내는) 가장 좋은 방법 중 하나는 리뷰를 통해 받는 요청에 주의를 기울이는 것입니다.
4. 가격 모델 및 마케팅 전략 개선
제품 기능 외에도 앱 스토어 리뷰를 분석하면 사용자들이 귀하의 가격 책정 및 마케팅 전략을 어떻게 인식하는지에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 4달러짜리 Forest 앱 사용자들은 추가 인앱 구매에 대해 혼란을 표현했습니다. 만약 부정적인 리뷰에서 이러한 가격 구조가 자주 언급된다면, 가격 책정에 대한 메시지가 명확해져야 한다는 것이 분명해집니다.
개발자들은 이 피드백을 사용하여 기본 버전의 가치를 강조하고 인앱 구매에 대한 커뮤니케이션을 조정하여 혼란을 줄이고 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다.
5. 앱 스토어 리뷰에서 가장 사랑받는 기능 식별하여 ASO 강화
앱의 잠재력을 효과적으로 마케팅하려면 사용자들이 좋아하는 기능, 즉 사용자들을 계속 참여시키고 다른 사람들이 다운로드하도록 동기를 부여하는 기능에 집중하는 것이 중요합니다.
앱 스토어 리뷰를 분석할 때, ASO 전략을 개선하고 메타데이터 및 홍보 자료에서 앱의 강점을 강조하는 데 유용한 인사이트를 종종 발견할 수 있습니다.
예를 들어, Babbel 사용자들은 앱의 플래시카드와 유연한 학습 속도에 대한 감사를 자주 언급합니다. 이러한 기능이 긍정적인 리뷰에서 지속적으로 나타난다면, 동일한 이점을 중요하게 생각하는 더 많은 사용자를 유치하기 위해 앱 스크린샷, 비디오, CPP 및 기타 마케팅 자료에 이러한 기능을 선보여야 합니다.
앱 스토어 리뷰를 분석하는 수동 방법
리뷰에서 가장 가치 있는 피드백을 찾아내는 것은 중요하지만, 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 아래에서는 앱 스토어 리뷰에서 핵심 피드백을 식별하는 데 도움이 되는 더 많은 수동 방법을 살펴보겠습니다.
앱 스토어 콘솔을 이용한 리뷰 분석
- 가장 많은 추천 또는 비추천을 받은 리뷰를 분석하는 것부터 시작하십시오. 이러한 리뷰는 많은 사용자들에게 공감을 얻었기 때문에 일반적으로 더 가치가 있습니다. 피드백이 긍정적이든 부정적이든, 주목받는 리뷰는 종종 더 광범위한 사용자 정서를 강조합니다.
App Store와 Google Play 콘솔 모두에서 관련성별로 리뷰를 정렬할 수 있으며, 이는 종종 리뷰가 받은 투표 수에 따라 결정됩니다. 이러한 리뷰에 먼저 집중하면 사용자들이 가장 중요하게 생각하는 문제나 기능에 집중하는 데 도움이 됩니다.
- 다음으로, 리뷰를 길이별로 정렬하십시오. 더 긴 리뷰는 종종 앱에 더 많이 투자한 사용자들로부터 나오며, 더 상세하고 사려 깊은 피드백을 제공하는 경향이 있습니다.
콘솔에서 리뷰를 내보낸 후, Excel을 사용하여 길이별로 정렬할 수 있습니다. 이를 위해 Excel에서 =LEN(cell) 수식(여기서 “cell”은 리뷰 텍스트가 포함된 열로 대체)을 사용하십시오.
길이별로 정렬하면 가장 상세한 리뷰를 빠르게 식별할 수 있으며, 이러한 리뷰는 종종 실행 가능한 인사이트를 포함합니다. 더 긴 리뷰를 훑어보면서 장문의 스팸이나 관련 없는 피드백을 제거하는 것을 잊지 마십시오.
앱 스토어 리뷰에 ChatGPT와 같은 NLP 도구 사용
ChatGPT와 같은 자연어 처리(NLP) 도구를 활용하면 앱 스토어 리뷰 분석 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 명확하게 정의된 프롬프트를 통해 이러한 도구에 리뷰 요약, 핵심 테마 추출 또는 반복되는 문제 식별을 요청할 수 있습니다.
GPT-4를 활용하여 앱 스토어 리뷰에 답장하는 방법 알아보기
하지만 앱 스토어 리뷰에 ChatGPT와 같은 일반적인 AI 도구를 사용하는 몇 가지 한계를 염두에 두십시오:
- 데이터 양: 대규모 데이터 세트를 처리하는 것이 때때로 이러한 도구에 과부하를 주어 불완전한 분석으로 이어질 수 있습니다.
- 출력 제한: ChatGPT의 글자 수 제한으로 인해 중요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다.
- 프롬프트 정확성: 일반적이거나 부정확한 결과를 피하기 위해 프롬프트가 명확하고 구체적인지 확인하십시오.
- 추적 가능성: ChatGPT 요약은 인사이트를 개별 리뷰로 다시 추적하기 어렵게 만들 수 있으며, 이는 특정 피드백을 더 깊이 파고들어야 할 경우 문제가 될 수 있습니다.
이러한 방법을 결합하면 리뷰를 수동으로 분석하는 동시에 NLP 도구를 활용하여 더 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 리뷰 양이 증가함에 따라 앱 스토어 리뷰 분석을 위해 설계된 자동화된 도구는 훨씬 더 많은 시간을 절약하고 훨씬 더 깊은 인사이트를 제공할 것입니다.
전문가의 팁
학습 목표를 명확하게 정의하십시오. 앱 또는 마케팅 전략을 개선하기 위한 제안을 찾고 있다면, 건설적인 피드백을 제공하는 경우가 많으므로 3, 4, 5성 리뷰에 집중하십시오. 반대로, 기술 팀에 버그에 대해 알리는 것이 목표라면 1-2성 리뷰가 일반적으로 더 통찰력이 있습니다. 이 접근 방식은 분석해야 할 데이터를 제한하여 더 정확한 결과를 얻는 데도 도움이 됩니다.앱 스토어 리뷰 감성 분석을 활용하는 방법
사용자 피드백에서 테마 분석을 시작하는 가장 효과적인 도구 중 하나는 앱 스토어 리뷰 감성 분석입니다.
이 프로세스는 리뷰에서 가장 자주 사용되는 키워드(긍정적, 부정적 또는 중립적)를 식별하고 의사 결정에 도움이 되는 트렌드를 발견하는 데 도움을 줍니다.
감성 분석을 통해 사용자들을 만족시키는 앱의 영역과 개선이 필요할 수 있는 영역을 쉽게 파악할 수 있습니다. 이러한 키워드를 사용하여 리뷰를 필터링하고 특정 세부 사항을 더 깊이 파고들 수 있습니다.
앱 스토어 리뷰 감성 분석 심층 분석 및 ASO 개선 방법
예를 들어, 아래에서 Netflix가 지난 90일 동안 “계정”을 언급한 별 1개 리뷰를 475개 받았음을 알 수 있습니다. AppTweak의 이러한 리뷰에 대한 감성 분석은 계정 관리에 대한 상당한 사용자 불만을 드러냈습니다.
이러한 지식을 바탕으로 Netflix는 이러한 특정 리뷰를 파고들어 계정 관리 기능을 개선할 수 있는 인사이트를 찾을 수 있었습니다. 시간 경과에 따른 앱 스토어 리뷰 감성 변화를 모니터링하는 것은 팀이 업데이트의 영향을 측정하고 새로운 릴리스 또는 기능 변경 후 사용자 감성이 어떻게 변화하는지 추적할 수 있도록 합니다.
키워드로 필터링하여 시간 경과에 따른 사용자 피드백 트렌드를 추적하십시오. 예를 들어, “계정”으로 필터링하면 이 키워드가 이전 90일 대비 39% 더 적은 새로운 리뷰에 나타났음을 알 수 있습니다.
앱 리뷰 관리자로 정확한 인사이트 얻기
감성 분석을 탐색한 후, AppTweak의 앱 리뷰 관리자는 앱 스토어 리뷰 관리를 중앙 집중화, 간소화 및 확장하여 리뷰 분석을 더욱 발전시키는 데 도움을 줍니다.
이 도구를 사용하면 양쪽 앱 스토어의 수천 개의 리뷰를 한 곳에서 필터링하고 정리하여 트렌드를 식별하고 피드백을 추적하며 조치를 취하기 쉽게 만듭니다.
버튼 클릭 한 번으로 앱 리뷰 관리자는 다음 기능을 제공합니다:
- 사용자 감성 변화 추적: 업데이트 또는 새로운 기능이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지 이해합니다.
- 반복되는 문제 또는 요청 식별: 새로운 기능 제안, 반복되는 버그 또는 일반적인 피드백 등 사용자들이 가장 중요하게 생각하는 것이 무엇인지에 대한 더 깊은 인사이트를 얻습니다.
- 길이, 추천, 비추천별로 리뷰 정렬: 긍정적이든 부정적이든 가장 심층적이고 영향력 있는 피드백에 집중하십시오.
예를 들어, Among Us와 같은 모바일 게임의 리뷰를 분석한다고 상상해 보십시오. 앱 리뷰 관리자를 사용하면 “정지” 기능을 언급하는 리뷰를 쉽게 필터링한 다음, 가장 많은 추천을 받거나 가장 긴 리뷰를 한 번의 클릭으로 볼 수 있습니다.
수동 방법보다 훨씬 쉽게 이러한 수준의 인사이트를 얻으면 제품 팀이 수요가 많은 기능에 더 빠르게 반응할 수 있습니다.
앱 스토어 리뷰를 위한 AI 기반 토픽 분석으로 확장
감성 분석이 사용자들이 앱에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 도움이 되는 반면, 토픽 분석은 그러한 감정을 유발하는 특정 테마를 밝혀냅니다.
토픽 분석을 통해 리뷰를 기능 요청, 버그 또는 일반적인 사용성 피드백과 같은 핵심 토픽으로 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 긍정적 또는 부정적인 감성을 넘어 사용자 피드백 뒤에 있는 정확한 이유를 더 깊이 파고들 수 있습니다.
예를 들어, 아래의 토픽 분석은 1성 및 2성 리뷰에서 가장 지배적인 불만 사항을 빠르게 요약합니다. 데이터 기반 전략을 지원하기 위해, 가장 시급한 사용자 피드백을 우선순위에 두는 데 도움이 되도록 분석된 리뷰에서 반복률(%)도 제공합니다.
앱 스토어 리뷰 토픽 분석의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 핵심 테마 식별: 자주 언급되는 토픽을 기반으로 리뷰를 그룹화하여 사용자에게 가장 중요한 문제나 기능을 밝혀냅니다.
- 숨겨진 기회 찾기: 덜 명확한 토픽을 분석함으로써 사용자들이 직접적으로 언급하지는 않지만 높이 평가하는 기능을 발견하여 성장을 위한 새로운 기회를 제공할 수 있습니다.
- 시간 경과에 따른 트렌드 이해: 정기적으로 새로운 토픽 분석을 생성함으로써 주별로 결과를 비교하여 사용자 피드백이 어떻게 진화하는지(새로운 기능 요청, 반복되는 버그 또는 변화하는 사용자 기대치 등) 확인할 수 있습니다.
또 다른 예로, ‘코딩 학습’ 앱은 4성 및 5성 리뷰를 분석하여 사용자들이 제공되는 다양한 프로그래밍 언어를 좋아한다는 것을 확인했습니다 (1,088개의 긍정적인 리뷰 중 290회 언급). 마케팅 전략에서 이 이점을 강조하는 것은 성공적인 움직임이 될 수 있습니다.
ChatGPT 무료 버전과 달리 AppTweak은 방대한 데이터 양을 효율적으로 처리합니다. 저희 엔지니어링 팀은 OpenAI와 협력하여 정확한 맥락과 관련성 있는 출력을 보장하는 프롬프트를 만들었습니다.
이 도구는 리뷰 분석에 엄청난 시간을 절약해주며, 현재 사용자 피드백에 대한 빠른 보고를 가능하게 하고 제품 및 마케팅 접근 방식을 개선하는 데 도움을 줍니다.
자동화된 태그를 사용하여 피드백별로 앱 스토어 리뷰 분류
앱의 인기가 높아질수록 대량의 앱 스토어 리뷰를 관리하는 것은 압도적일 수 있습니다. 자동화된 태그는 특정 기준이나 키워드를 기반으로 리뷰를 자동으로 분류하여 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 수백 또는 수천 개의 리뷰를 수동으로 정렬할 필요 없이 특정 유형의 피드백에 빠르게 집중할 수 있습니다.
예를 들어, “충돌,” “오류,” 또는 “지연”과 같은 일반적인 버그 관련 단어에 대한 자동화된 태그를 설정할 수 있습니다. 리뷰에서 이러한 용어가 언급될 때마다 시스템이 자동으로 태그를 지정하여 팀이 버그 관련 피드백을 빠르게 필터링할 수 있도록 합니다. 이는 제품 및 기술 팀이 모든 피드백을 수동으로 검토할 필요 없이 가장 시급한 문제에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.
결론
앱 스토어 리뷰 분석은 단순히 사용자 피드백에 답장하는 것을 넘어섭니다. 이는 제품 개선을 이끌고 사용자 경험을 향상시키며 마케팅 전략을 형성하는 실행 가능한 인사이트를 발견하는 것입니다.
토픽 분석으로 반복되는 테마를 식별하든, 감성 분석을 추적하든, 자동화된 태그를 사용하여 리뷰 관리를 간소화하든, 각 도구는 측정 가능한 결과로 이어지는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
AppTweak의 앱 리뷰 관리자를 사용하면 리뷰 분석을 제어하여 사용자 피드백이 최대한 활용되도록 할 수 있습니다. 궁극적으로 앱 스토어 리뷰는 앱 성능 최적화를 위한 로드맵입니다. 이러한 인사이트를 활용하여 사용자 만족도를 높이고 유지율을 증가시키며 성장을 이끌 수 있습니다.
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