English Product Growth

영문 서비스의 숫자를 한국 서비스와 나란히 놓았을 때 무료 운세 사용률은 44.75%로, 한국 서비스의 67.82%보다 낮았습니다. 무료 운세 1회 이용 그룹의 리텐션은 8.89%, 10회 이용 그룹은 30.86%였습니다.

저는 이를 반복해서 가치를 발견한 그룹에서 리텐션도 높게 나타난 신호로 봤습니다. 이용 횟수가 리텐션을 높였다는 인과로 해석하지는 않았습니다.

그래서 유입→첫 행동→콘텐츠 탐색→반복 방문을 하나의 흐름으로 보고, 콘텐츠·소셜·그로스·서비스 디자인·개발 등 다섯 기능조직과 공통 지표와 마일스톤을 맞췄습니다.

각 실행 전에 팀과 가설과 목표 지표를 먼저 정했고, 출시 후에는 주간 대시보드와 코호트를 보며 계속할지, 고칠지, 멈출지 판단했습니다.

팀과 함께 광고·콘텐츠 맥락에 맞는 개별 스토어 페이지를 운영했습니다. Android 29건, iOS 10건으로 총 39건의 ASO 업데이트를 실행했습니다.

ASO 업데이트 실행 · Android 29 / iOS 10

39건

Android 설치 전환율 · 스토어 상세 조회 대비

16.3% → 33.4%

iOS 설치 전환율 · 스토어 상세 조회 대비

2.6% → 4.8%

맞춤형 페이지 평균 전환율

28.9%

저는 생년월일시 입력을 핵심 행동으로 앞세우는 방향을 정했고, 디자인·개발과 첫 화면의 큰 비주얼을 줄였습니다. 서비스를 설명하기 전에 핵심 경험을 바로 시작하게 하려는 판단이었습니다.

팀과 함께 홈 콘텐츠 섹션을 7개에서 16개로 재구성하고, 혼용되던 태그 79개를 22개로 정리했습니다. 이후 이용 이력과 태그를 바탕으로 추천 규칙을 적용했습니다.

신규 사용자 이탈

44% → 38.4%

질문 페이지 추천 터치율

30.4% → 41.5%

결과 페이지 추천 터치율

45.8% → 50.3%

결과 페이지 추천 EPU

4.5 → 6.3

하지만 무료 콘텐츠 공급량을 늘려도 주간 코호트 리텐션이 안정적으로 높아지지는 않았습니다. 출시되는 콘텐츠에 따라 편차가 컸기 때문에 콘텐츠의 양만으로 결과를 설명할 수 없었습니다.

그래서 다음 전략의 중심을 공급량 확대에서 사용자 데이터 기반 개인화의 질로 옮겼습니다.

좋은 평균이 나온 기간이 있다고 해서 가설이 입증된 것은 아니었습니다.

두 수치는 스토어 상세 페이지를 본 사용자 중 설치까지 이어진 비율입니다. 2025년 상반기 안에서 비교한 기간별 수치로, Android 설치 전환율은 16.3%에서 33.4%로, iOS는 2.6%에서 4.8%로 나타났습니다. 39건은 성공한 실험 수가 아니라 실제로 실행한 ASO 업데이트 건수입니다.

리텐션은 전체 평균 하나가 아니라 주간 코호트의 반복성과 변동까지 함께 봤습니다. 지속되지 않은 결과는 성공 지표가 아니라 다음 피벗의 근거로 사용했습니다.