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도파민 사용자 행동 분석은 저희에게 여러번의 기회가 있고 뽑기 이벤트를 진행했을때 좋은 결과를 얻는다면 같은 행동을 더 빨리 더 많이 진행하고 싶어하는 심리를 데이터로 측정하는 것입니다. 보통 특정 행동을 통해서 긍정적인 결과를 얻게 되면 도파민이 분비되어 그 행동을 더 빠르고 많이 반복하게 만드는 원동력으로 작용합니다.
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📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
🎮 게임 업계에 특화된 전략, 다양한 산업에 적용 가능한 인사이트!
이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
지금 바로 다운로드하여, 고객을 사로잡는 리텐션 분석 전략을 시작하세요!
저희는 ThinkingData 세미나 “Tiki-Taka”를 진행하면서, 고객사분께 아주 재미난 질문을 받았습니다.
“도파민을 데이터화 해서 분석해보려고 합니다. 가능 할까요?“
질문을 들을 당시에는 아주 의아했지만, 밤잠을 설칠 정도로 재미있는 주제임에는 틀림없었습니다.
도파민이라는 것 자체가 사용자의 행동에 대한 반응을 나타내는 지표로 통할 수 있으며, 이를 분석해서 서비스를 개선하는 전략이 불가능하지 않을 거라는 생각이 들었기 때문입니다.
나무위키에서는 호르몬적인 요소에 대한 정의를 하고 있긴 합니다만, 최근 트렌드에서는 특정 콘텐츠에 너무 많은 에너지를 쏟는, “중독” 정도의 의미로 활용되는걸 확인할 수 있습니다.
그렇다면, 도파민을 데이터로 분석한다는 것은 무엇을 의미하며 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까요?
쉽게 말해서, 도파민 사용자 행동 분석은 저희에게 여러번의 기회가 있고 뽑기 이벤트를 진행했을때 좋은 결과를 얻는다면 같은 행동을 더 빨리 더 많이 진행하고 싶어하는 심리를 데이터로 측정하는 것입니다. 보통 특정 행동을 통해서 긍정적인 결과를 얻게 되면 도파민이 분비되어 그 행동을 더 빠르고 많이 반복하게 만드는 원동력으로 작용합니다.
게임은 도파민의 사용자 행동 분석 즉 데이터를 분석하기에 상대적으로 용이한 환경입니다. 강화나 가챠, 레벨업 시스템이 자체적으로 구성되어 있기도 하며 이에 대한 빠른 실행이 가능한 환경 이기도 하기 때문입니다.
강화의 성공과 실패를 예시로 들어보도록 하겠습니다.
이렇게, 특정 행동 후 “곧 바로” 이어지는 행동에 대한 분석을 진행한다면 어떤 컨텐츠, 어떤 과정이 유저의 도파민을 끌어올리는지 대략적으로 파악이 가능합니다.
예시로 성공 후 강화된 무기를 곧바로 사용하는지(유저가 얼마나 원했는지), 실패 후 복구권을 얼마나 구매 하는지(유저에게 얼마나 소중한 무기 였는지) 를 분석하게 된다면 더 깊은 분석이 가능해요!
순간적인 도파민이 검증이 되었으면, 이러한 “도파민을 불러 일으키는 과정” 이 장기적으로 유저에게 어떤 영향을 미치는지 측정하여, 사용자들의 콘텐츠 몰입도를 높이는 전략을 취해볼 수 있습니다.
아마, 이제껏 누구도 시도해보지 못한 과정일 것이라 판단하고 “도파민 지표” 라는 것의 구체화를 이뤄 보겠습니다. 타 산업에서도 활용 가능하며 이벤트의 조건과 맥락을 기반으로 유저의 심리적 보상감을 분석하는 지표로 활용할 수 있습니다.
이커머스 - 랜덤 할인쿠폰, 저물량 인기 상품 구매 성공
인기 상품 구매(Limit Product Buying Rate):
인기상품구매 빈도 = 발매 후 5분 이내 구매 수 / 발매 기간 내 구매 시도 수
소셜 미디어 산업 - 콘텐츠 좋아요, 팔로워 증가
리프레시 빈도(Feed Refresh Rate):
리프레시 빈도 = 총 피드 새로고침 횟수 / 세션 시간(분)
교육 기술 산업(Edu Tech) - 퀴즈 성공 및 배지 획득, 전과정 수료 목표 달성
문제 해결 지속성(Problem-Solving Persistence):
문제 해결 지속성 = (해결까지 시도 횟수) / (평균 시도 횟수)
금융 산업 - 목표 투자 수익 달성, 저축 목표 달성 등
저축 목표 진행률 확인 빈도(Savings Goal Check Frequency):
목표 확인 빈도 = 목표 진행률 페이지 방문 횟수 / 앱 방문 횟수
도파민 데이터 분석, 결국 (특정 행위)가 (얼마나 빨리) 유저의 (다른 행동) 을 이끌어 내는지를 파악할 수 있는 아주 간편한 지표 입니다. 금일은 아주 간단한 예시로만 알아보았지만, 이를 실제 업무에 적용하여 새로운 콘텐츠를 기획하거나 유저의 타이밍을 캐치하는 과정으로 사용한다면 큰 성과를 이륙할 수 있을것이라 생각합니다! 본 주제는 씽킹데이터의 세미나인 “TiKi-Taka” 에서 발췌된 주제를 기반으로 제작된 내용입니다. 저희는 이렇게 다양한 주제를 심오하게 접근하여 고객사분들과 더 큰 성과를 달성하기 위한 과정을 거치고 있습니다.
혹시, 고민하고 계시는 신개념 지표나 구해보고자 하는 분석 과정이 있으시다면 다음에는 TiKi-Taka에 참여해보는게 어떨까요?!
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