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유저 행동 데이터로 서비스 개선하기: 에이닷(A.) Push 알림
두줄요약
에이닷의 Push 알림을 유저 행동 데이터로 분석해 개인화와 발송 빈도의 중요성을 확인했습니다. 클릭률과 피로도를 함께 고려한 Push Utility 기반 최적화 방향도 제안했습니다.
핵심 내용
- 에이닷 Push 알림의 유형별 효과와 사용자 피로도를 유저 로그로 분석한 서비스 개선 사례
- Proactive Push는 개인화 수준이 높을수록 클릭률과 이후 서비스 이용률이 높게 나타남
- 발송 빈도가 높아질수록 피로도가 증가해 클릭률이 감소하며, 적정 발송량 관리가 필요
- 방문 예측과 반응 예측을 결합한 Push Utility 점수로 최적 발송 대상을 선별하는 방향 제안
적용해볼 점
- 사용자 행동 패턴과 시간대에 맞춘 개인화 메시지 설계
- 일·주 단위 발송 빈도 제한과 피로도 모니터링
- 중간 이용성 그룹 중심의 타기팅과 효용성 지표 도입