알라미, AI 기반 사진 미션으로 미국 시장 400만 DAU 달성!
알라미는 미국 시장 공략을 위해 사진 미션 기능을 개선하여 400만 DAU를 달성함
사용자 경험(User Experience) 개선을 위해, 제품 팀과 마케팅 팀의 협업을 통해 가설 검증(Hypothesis Testing)을 진행함
초기 기능의 낮은 리텐션(Retention) 문제를 해결하기 위해, 데이터 분석(Data Analysis)을 기반으로 개선점을 도출함
그 결과, 1000만 뷰 이상의 바이럴(Viral)을 기록하며 설치 단가(Install Cost) 2배 개선 및 DAU 증가를 이끌어냄
프로덕트 팀과 마케팅 팀의 협업 방식
알라미는 제품 팀과 마케팅 팀의 협업을 통해 제품을 개선하는 “프로덕팅(Producting)” 방식을 채택했다.
발산 미팅(Divergence Meeting): 틱톡(TikTok)과 유튜브(YouTube)의 트렌드를 분석하여, 사진 미션 개선을 위한 3가지 가설 도출
개밥먹기(Dogfooding): 실제 사용자들이 겪는 어려움을 파악하기 위해, 팀원들이 직접 기능을 사용하고 피드백을 수집
데이터 기반 의사 결정(Data-Driven Decision Making): 국가별 선택률, 리텐션, 이탈 지표 등을 분석하여 가설 검증 및 개선 방향 설정
이러한 협업 방식을 통해, 알라미는 사용자 중심적인 제품 개발(User-Centric Product Development)을 실현하고 있다.
데이터 분석을 통한 가설 검증
알라미는 데이터 분석을 통해 가설을 검증하고, 개선 방향을 설정했다.
A/B 테스트(A/B Testing): 새로운 기능 출시 전, 다양한 가설을 검증하기 위해 A/B 테스트를 진행
지표 분석(Metrics Analysis): 국가별 선택률, 리텐션, 이탈률 등 다양한 지표를 분석하여, 문제점을 파악하고 개선점을 도출
정성적 피드백(Qualitative Feedback): 사용자들의 사용 후기를 수집하여, 기능 개선에 반영
이러한 데이터 기반의 의사 결정은, 알라미가 지속적인 제품 개선(Continuous Product Improvement)을 가능하게 하는 핵심 요소이다.
사진 미션 기능 개선 과정
알라미는 사진 미션 기능의 낮은 리텐션 문제를 해결하기 위해, 여러 차례의 개선 작업을 진행했다.
가설 설정(Hypothesis Setting): 정답 사진 등록 삭제, 랜덤 물건 제시, 다급한 모습 연출 등 3가지 가설 설정
개선 사항 적용(Applying Improvements): 다급함 대신 흔한 물건 제시, 시간 제한 완화 등, 사용자 경험 개선
지표 개선(Metrics Improvement): 수정된 버전 배포 후, 지표가 지속적으로 개선됨
이러한 과정을 통해, 알라미는 사용자들의 긍정적인 경험(Positive User Experience)을 유도하고 있다.
미국 시장 성공 요인 분석
알라미의 미국 시장 성공 요인은, 데이터 기반의 의사 결정과 사용자 경험 중심의 제품 개발에 기인한다.
본질 집중(Focus on Essence): 자극적인 후킹(Hooking)보다, 서비스 본질에 집중하여 사용자 만족도 향상
지속적인 개선(Continuous Improvement): 개밥먹기, 데이터 분석 등을 통해, 끊임없이 제품을 개선
팀 협업(Team Collaboration): 제품 팀과 마케팅 팀의 긴밀한 협업을 통해, 시너지를 창출
이러한 요인들을 통해, 알라미는 미국 시장에서의 지속적인 성장(Sustainable Growth)을 기대할 수 있다.
