앱에서는 다양한 데이터를 확인할 수 있습니다. 주로 보는 데이터는 다음과 같습니다.

1. 설치 수 및 사용자 수: 각 앱의 설치 수 및 사용자 수를 추적하고 분석할 수 있습니다.

2. 사용자 행동 분석: 사용자가 어떤 행동을 하는지 분석하고 기록할 수 있습니다.

3. 소비 추적 및 분석: 사용자가 앱 내에서 소비하는 모든 내역을 추적하고 분석할 수 있습니다.

4. 광고 노출 및 전환율 분석: 사용자가 앱 내의 광고를 노출받고 전환율을 분석할 수 있습니다.

5. 기기 정보 분석: 사용자가 사용하는 기기의 모델, 운영체제 등의 정보를 분석할 수 있습니다.

6. 버그 및 오류 분석: 앱 내에 발생하는 버그 및 오류를 분석하고 개선할 수 있습니다.

앱에서도 마찬가지로 클릭수나 랜딩페이지를 통해서 들어오는 이미지 및 광고 노출 수 등을 집계합니다

안녕하세요 멘티님!!
앱에서는 주로 다음과 같은 데이터를 확인합니다.

다운로드 수 및 사용자 유입 경로
앱의 성과를 측정하기 위해 다운로드 수와 사용자 유입 경로를 확인합니다. 어떤 채널에서 사용자가 앱을 다운로드 했는지를 파악하여 적절한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

사용자 이용 행동 분석
앱에서는 사용자의 이용 행동을 분석하여, 사용자의 선호도나 특정 기능에 대한 반응 등을 파악합니다. 이를 통해 개선할 점을 찾아내고, 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 노력합니다.

이탈률
앱을 사용하는 사용자가 일정 기간 이내에 앱을 사용하지 않게 되는 것을 이탈이라고 합니다. 이탈률을 파악하여, 앱에서 이탈하는 이유를 분석하고 이를 개선하는 방안을 모색합니다.

구매 및 결제 정보
앱에서 제공하는 상품을 구매하는 사용자들의 정보와 결제 내역을 파악하여, 매출을 늘리는 방안을 모색합니다.

앱 버그 및 오류 정보
앱에서 발생하는 버그와 오류 정보를 수집하여 개선할 점을 찾아내고, 더 나은 앱 서비스를 제공하기 위해 노력합니다.

위와 같은 데이터를 바탕으로 앱을 운영 및 개선할 수 있습니다.

앱에서는 다양한 데이터를 확인합니다. 웹과 비슷하게 일반적으로 확인하는 데이터는 사용자 활동, 세션 시간, 앱 내 이벤트, 전환율, 가입자 수와 이탈률 등이 있습니다. 그러나 앱 중심 기업들은 몇 가지 추가적인 지표를 사용하기도 합니다:



DAU(일일 사용자) 및 MAU(월별 사용자) - 일일 및 월별 앱 사용자 수를 얼마나 많이 유지하고 확보하는지를 측정합니다.

LTV(Lifetime Value) - 앱 사용자 한 명이 회사에 가져다 주는 총 가치를 추정하는 지표입니다.

푸시 알림 전환률 - 알림을 통해 사용자가 특정 행동(예: 구매, 가입)을 취하는 비율입니다.

앱 설치 유입 경로 - 사용자가 앱을 설치하기로 결정하는 데 영향을 주는 광고 채널, 이벤트, 추천 따위를 파악합니다.

앱 사용 시간 - 사용자가 앱을 사용하는 데 소비하는 평균 시간입니다.

앱 이탈률(churn rate) - 특정 기간 동안 앱 사용을 포기한 사용자의 비율입니다.


이 외에도 원하시는 사용자 경험을 개선하기 위해 추가적으로 구체적인 이벤트 및 활동을 추적할 수 있습니다. 앱 데이터 분석은 웹과 어느 정도 유사하지만, 모바일 특성상 여러 추가적인 지표가 사용되고 있다는 점을 염두에 두시길 바랍니다.