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모바일 시장의 O2O 서비스 음식편#3을 이어나가도록 하겠습니다. 이번 기사에서 소개해드릴 서비스는 ‘맛집 소개’ 서비스 중 가장 많은 MAU를 확보하고 있는 ‘망고플레이트’입니다.
#망고플레이트에서 확보하고 있는 고객층은?
예상외로 망고플레이트에서 50대 이상의 고객들이 가장 큰 비중을 차지하고 있었습니다. 50대 이상 남성이 가장 많았고, 50대 이상 여성이 그 뒤를 이었습니다. 다음으로 20대 남성과 20대 여성이 뒤따르는 순서였습니다.
다른 맛집 서비스들도 50대 비중이 꽤 높습니다. 그러나 특히 망고플레이트의 50대 비중이 도드라지는 이유는 차별화된 서비스 운영 때문이 아닐까합니다.
망고플레이트는 SNS를 토대로 얻은 빅데이터로 맛집 정보를 제공합니다. 동시에 에디터 입맛별 맛집 매거진처럼 미녀 에디터가 선별한 주제별 맛집 정보도 함께 제공하고 있습니다. 전자의 경우 다른 맛집 추천 앱에서도 서비스하는 기능입니다만, 후자의 경우 망고플레이트의 고유한 서비스로 제공하고 있습니다.
맛집 매거진의 경우 검색엔진을 통한 사용자 유입이 쉽습니다. 때문에 SNS를 잘 하지 않는 50대 이상의 고객들도 맛집을 검색하는 과정에 망고플레이트를 찾고 유입될 수 있지 않았을까 생각합니다.
#망고플레이트 고객들이 함께 가지고 있는 앱은?
‘요기요기 여행가이드’의 사용자 중 28.2%가 망고플레이트를 함께 가지고 있었고, 유사 경쟁 앱인 ‘다이닝코드’와 ‘테이스트로그’의 사용자가 20.3%, 18.5%로 망고플레이트를 함께 설치하고 있는 것으로 나타났습니다.
재미있는 점은 ‘DECOPIC Kawaii’과 ‘요기요기 여행가이드’ 역시 50대 사용자가 가장 큰 비율을 차지한다는 점입니다. 이렇듯 동시 소지앱 정보를 확인하면, 비슷한 유형의 사용자를 공유하는 앱을 알 수 있어 함께 시너지효과를 만들어내는 등의 긍정적인 논의를 가능하게 합니다.
망고플레이트의 사용자를 정리하자면, ’50대 이상으로 여행을 즐기며, 낯선 장소에서도 맛있는 음식을 즐기고 싶은 사람’로 정의내릴 수 있지 않을까요?
#‘맛집검색’ 어느 요일에 가장 활발하게 일어날까?
필자의 경우 외식이 가장 잦은 날을 생각해보면, 휴일 전날이 될 것 같습니다. ‘내일은 쉬니까 오늘은 마음껏 먹자’라는 마음 때문이겠죠. 따라서 맛집 검색 서비스도 금요일, 토요일 혹은 공유일을 기점으로 사용률이 높을 것이라 생각했습니다. 그러나 데이터를 확인한 결과 다른 모습을 보였습니다.
2016년 6월의 DAU 수치를 분석한 결과 일요일(6월 5일, 6월 19일, 6월 26일)에 가파르게 DAU 수치가 올라간 것을 확인 할 수 있었습니다. (6월 12일의 경우 예외)
마찬가지로 5월 달의 DAU를 확인해보아도 역시 공휴일과 일요일을 중심으로 DAU가 가파르게 치솟는 것을 확인할 수 있었습니다.
아무래도 맛집 방문이라는 새로운 시도는 회사 동료들과 함께 가기보다, 실패해도 부담이 없는 가족같이 편안한 사람들과, 평일 보다는 마음에 여유가 있는 공휴일에 더 많이 시도되는 것으로 생각합니다.
#주말 & 공휴일은 ‘저녁’, 평일은 ‘점심’
다음으로는 요일별로 시간대별 활성화율을 비교해보겠습니다. 사용자들이 맛집검색 서비스를 주로 사용하는 시간대는 언제일까요?
평일에는 점심시간, 휴일이나 휴일 전날엔 저녁 시간을 전후로 활성화율이 높아지는 것을 확인했습니다.
이용 패턴도 차이를 보였는 데, 휴일의 경우 저녁 시간대에 이용률 집중되어 있는 반면, 평일의 경우 점심시간 뿐 아니라 다른 시간대에도 이용률이 넓게 분산되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.
금요일 저녁의 경우 다른 날과는 다르게 새벽까지 이용률이 유지되는 것도 눈여겨볼 만한데, 2차 3차로 이어지며 새로운 술집을 찾아다니는 회식 문화가 반영된 것이 아닐까 합니다.
#망고플레이트의 설치 수 및 신규 설치 수는?
안타깝게도 망고플레이트의 신규 설치 수는 지속해서 하락하고 있었습니다.
신규 설치 수는 집행하고 있는 마케팅 규모와 연관성이 높아, 근래에 앱 마케팅을 줄였다고 판단할 수 있습니다.
한번 가본 맛집은 다시 잘 찾지 않게 될 뿐더러 다시 가더라도 이미 고객은 위치나 메뉴를 알고 있기 때문에 앱을 다시 실행 시킬 필요가 없는 것이죠.
또 신규 고객 역시 먹는 것을 좋아하고 그것을 찾아 돌아다니는 것을 즐기는 고객들로 제한되기 때문에 마케팅의 효과가 떨어져가는 것은 아닌지 분석해 볼 수도 있습니다.
신규 설치 수와 설치 사용자 수 추이를 비교해보면, 해당 서비스에서 집행하고 있는 마케팅의 효율을 추정할 수 있습니다. 예를 들면 신규 설치 수 높으나 설치 사용자 수가 줄어들고 있다면, 그만큼 앱 삭제가 증가하고 있다고 해석할 수도 있습니다. 데이터는 개별로 보기보다는 서로 다른 요소롤 연관지어 볼 때 더 많은 의미가 숨어있습니다.
이번 기사에서는 O2O 서비스 중 음식편의 마지막 타자인 ‘망고플레이트’를 분석해 보았습니다. 다음 기사에서는 O2O 서비스 기사 중 두 번째 카테고리인 금융앱을 분석을 시작해보도록 하겠습니다.
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