앱 리뷰 내 유저 감정 분석 및 활용

앱 개발자나 마케터라면, 앱 리뷰가 우리 앱 개발에 얼마나 유용한 정보인지 아실겁니다. 사용자들이 앱을 직접 사용하면서 좋았던 점 및 개선이 필요한 부분에 대한 정보를 제공하기 때문이죠.

이러한 인사이트를 얻기 위해서는 앱 스토어 유저의 리뷰 감정 분석 또는 앱 리뷰 분석을 통해 얻는 것이 가장 효과적인 방법입니다. 이 과정은 사용자가 제공해준 피드백을 분석하여 사용자의 감정, 선호도, 그리고 문제점에 대한 종합적인 이해를 얻는데 도움이 됩니다.

이 블로그에서는 앱 리뷰의 감성 분석의 중요성과 이것이 앱 개발자와 마케터에게 어떻게 게임 체인저가 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

사용자 리뷰는 앱 개발자와 사용자 간의 직접적인 소통 수단입니다. 긍정적인 리뷰는 앱의 가시성을 높이고 새로운 사용자를 유치할 수 있으며, 부정적인 리뷰는 잠재적인 다운로드를 가로 막을 수 있습니다. 다시 말해 개발자는 실질적인 리뷰를 통해 사용자가 무엇을 좋아하고, 싫어하며, 앱에 무엇을 원하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

앱 스토어 리뷰를 분석하는 것이 데이터 기반 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 앱에 대한 유저 감정 이해하기

앱 개발자와 마케터는 사용자 리뷰를 분석함으로써 고객의 감정, 고충 및 기능 요청에 대해 더 깊게 이해할 수 있습니다. 이는 제품 개발과 마케팅 전략에 정보를 제공할 수 있습니다. 앱 스토어 리뷰를 분석함으로써, 개발자는 사용자 피드백에 기반하여 기능 개선이나 버그 수정 작업을 할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 개발 노력이 사용자 기대와 일치하도록 보장하여 고객 만족도와 유지율을 향상시킵니다.

예를 들어, 넷플릭스(Netflix)가 인기 시리즈 ‘더 뱀파이어 다이어리스’를 플랫폼에서 제거했을 때, 많은 사용자들이 불만을 표시했습니다. 이는 리뷰에서 “제거된 콘텐츠”에 대한 불만이 갑자기 증가한 것으로 반영되었습니다. 이는 앱 개발자와 마케터가 트렌드를 유지하는 것뿐만 아니라 사용자 피드백을 효율적으로 처리하는 것의 중요성을 강조합니다.

언어 학습 앱 듀오링고(Duolingo)가 새로운 하트 시스템을 도입했을 때, 사용자들 사이에서 부정적인 리뷰가 크게 증가했습니다. 듀오링고는 이러한 사용자 피드백을 그냥 넘어가지 않고, 필요한 조정을 통해 시스템을 개선했습니다. 이 사례는 성공적인 기능 출시와 레이아웃 업데이트를 위해 사용자 피드백에 적응하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다.

부정적 평점 및 리뷰가 우리 앱 ASO에 어떤 영향을 끼치는지 알아보기

2. 앱 스토어 리뷰 감정 분석을 통한 경쟁력 분석과 기회 발견

앱 스토어 리뷰를 분석하는 것은 경쟁 앱에 대한 종합적인 평가를 하는데 도움을 줍니다. 이를 통해 경쟁 앱 대비 우리 앱의 강점과 약점을 파악하고, 개선이 필요한 영역을 식별하며, 마케팅 노력에서 강조할 수 있는 독특한 판매 포인트를 발견할 수 있습니다.

예를 들어, 앱트위크는 고객 리뷰를 분석하여 SoundCloud가 앱 스토어에서 효과적인 맞춤형 제품 페이지(CPPs)를 만드는 데 도움을 주었습니다. 부정적인 영향에 대한 우려에도 불구하고, 감정 분석은 압도적으로 긍정적인 피드백을 드러냈습니다. 더 깊이 파고들어, 팀은 사용자들이 무제한 스킵과 적은 광고와 같은 기능을 높이 평가하고 있음을 발견했으며, 이는 SoundCloud에게 뚜렷한 경쟁 우위를 제공했습니다. 이 인사이트는 성공적인 미래 캠페인을 형성하는 데 있어 강력한 도구가 되었습니다.

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3. 리뷰 감정 활용을 통한 마케팅 개선하기

• 사용자 리뷰를 분석을 통해 ASO(앱 스토어 최적화)를 위한 키워드를 찾는 것은 마케팅 전략을 개선하는 데 있어 매우 중요합니다. 우선 사용자 리뷰 분석을 통해 자주 사용되는 키워드를 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 사용자들이 “사용하기 쉬움”, “혁신적임”, “반응 속도 빠름 “과 같은 표현을 자주 사용하고 이러한 측면에 대해 긍정적인 감정을 표현한다면, 이것은 바로 앱의 강점입니다. 이러한 강점을 앱 스토어에서 앱을 설명할 때 반드시 언급해야 합니다. 반면, 부정적인 피드백과 연관된 특정 키워드가 있다면, 그 영역은 개선이 필요한 신호입니다.

이는 ASO 전략을 개선하고 앱 스토어 목록에서 사용하는 키워드가 사용자가 사용하는 용어와 일치하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 앱 스토어 메타데이터에서 식별한 키워드를 사용함으로써, 현재 사용자가 즐기는 기능이나 경험을 찾는 사용자들을 더 쉽게 유치할 수 있습니다.

• 사용자 리뷰를 분석하여 사용자가 가장 선호하는 기능을 스크린샷에 나타내며 크리에이티브를 최적화하는 것도 중요합니다. 리뷰를 분석하여 사랑받는 기능을 스크린샷에 강조 표시함으로써, 앱의 독특한 측면을 시각적으로 바로 보여줄 수 있습니다. 이는 앱 페이지에서 앱을 매력적으로 만들어, 잠재 사용자가 앱의 매력을 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다. 결국 이는 더 많은 다운로드를 유도하는 직접적인 방법입니다.

AppTweak의 리뷰 감정 분석 기능 소개

AppTweak의 AI 기반 App Reviews Manager를 통해 사용자 피드백에서 인사이트를 쉽게 추출할 수 있으며 고객 만족도를 측정하고 개선할 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터를 활용하여 더 효과적인 전략을 수립하고, 정보 기반의 의사결정을 내리며, 결국 유저들이 만족해하고 좋아하는 앱을 만들 수 있습니다.

ASO에서의 감정 분석

AppTweak의 감정 분석을 통해 앱 리뷰에서 가장 많이 반복되는 키워드를 확인할 수 있습니다. 이는 사용자가 앱을 언급할 때 주로 어떤 주제에 대해 이야기하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

• 평균 평점과 추세: 분석에서 각 키워드마다 연관된 리뷰의 평균 평점을 보여주어, 해당 단어에 대한 사용자의 감정과 시간에 따른 추세를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 해당 키워드의 사용이 최근에 많은지 또는 시간이 지남에 따라 안정적인지 확인할 수 있습니다.

위 스크린샷을 보고 평균 평점이 높은 몇개의 반복되는 키워드를 볼 수 있습니다. 키워드 “best game”, “awesome”, “amazing”이라는 단어만이 평균 4 이상의 평점을 받았습니다. 가장 부정적인 평가와 관련된 키워드 중에는 “money”, “impossible”, “pay”, “spend”를 찾을 수 있습니다.

분석된 각 키워드에 대해, 앱트위크는 사용자가 이 단어들을 사용하는 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 해당 리뷰에 직접 접근할 수 있는 바로 가기를 제공합니다. 예를 들어, “money”라는 키워드에 대한 분석에서, 사용자들이 아이템을 구매하거나 다음 레벨로 넘어가기 위해 돈을 지출하라는 게임의 지속적인 요구에 대해 불만을 표현한 것이 명백했습니다. 이 피드백을 바탕으로, 게임의 제품 팀은 자주 발생하는 인앱 구매 요청에 대한 구체적인 우려를 식별하고 게임 디자인에 필요한 조정을 할 수 있습니다.

App Reviews Manager를 통한 리뷰 분류 및 태그 활용

App Reviews Manager는 팀의 리뷰 관리 프로세스를 간소화하기 위해 템플릿과 태그를 도입했습니다. 이를 통해 효과적인 답변을 저장하고 유사한 사용 사례에 재사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 언어나 문화 참조에 맞게 응답을 조정하거나, 반복되는 버그를 해결하고, 문제 해결 후 일관된 어조를 유지하며, 사용자에게 추가 정보를 요청할 수 있습니다.

태그 섹션에서의 혜택

• 태그 개요: 모든 태그, 빈도수, 태그된 리뷰의 평균 평점에 대한 개요를 제공합니다.
• 리뷰 분류: “버그”나 “기능 요청”과 같은 주제별로 리뷰를 분류할 수 있습니다. 더 넓은 범주의 경우, 개별 리뷰에 태그를 하거나 “모두 태그하기”를 사용할 수 있습니다.

App Reviews Manager로 앱 리뷰 관리하는 방법 살펴보기

AppTweak의 데이터 사이언스팀과 함께하는 머신 러닝

AppTweak 플랫폼의 핵심인 자체 개발한 Atlas AI를 활용하여, 데이터 사이언스팀은 앱 스토어 리뷰의 방대한 데이터베이스를 분석하기 위해 머신 러닝을 활용했습니다. 우리는 단어 빈도와 관련된 의미론에 초점을 맞춘 스마트한 기술들을 실험했습니다.

앱트위크는 머신 러닝 모델이 찾을 수 있는 고유한 주제들을 몇 가지 선정했습니다. 주어진 모든 리뷰에서 가장 독특한 주제들을 파악하여 찾은 각 주제에 대해 점수를 매길 수도 있었습니다.

이 방법은 ChatGPT와 관련해 직면했던 일부 한계를 극복하는 데 도움이 되었습니다:

• 이제 모델이 분석한 리뷰 그룹에 어떤 주제든 연결할 수 있습니다.
• 모든 리뷰(기간 무관) 각 주제에 대한 점수를 받을 수 있습니다.
• 단일 리뷰에서 하나 이상의 주제를 찾을 수 있으며, 시간에 따라 주제가 어떻게 변하는지 추적하고, 새로운 주제가 갑자기 나타나면 알림을 받을 수 있습니다.

결론

다시 말해서 앱 리뷰에서의 감정 분석은 앱 개발자와 마케터에게 정말 유용한 소스입니다. 이는 사용자 감정에 대한 심층적인 이해를 제공하여, 개선이 필요한 영역과 사용자 만족도를 식별할 수 있게 해줍니다. 이러한 인사이트을 전략적으로 활용함으로써, 앱의 기능을 향상시키고 문제를 해결하며, 궁극적으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 기억하세요, 모든 피드백은 개선하고 성장할 수 있는 기회입니다.

앱 스토어 리뷰에서 사용자들이 무엇에 대해 이야기하는지 식별하기 위해 키워드 분석을 수행하는 데 관심이 있으신가요? 지금 데모를 통해 더 자세히 알아보세요!

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