데이팅 앱의 현실
몇 개월간 데이팅 앱 내부에서 일하면서 흥미로운 통찰을 얻게 되었습니다. 이 기사에서는 다양한 측면을 다루겠습니다.
사용자 상호작용의 차이
동성애자와 이성애자 그룹 간의 사용자 상호작용은 상당히 다릅니다. 동성애자 그룹에서 '좋아요'나 연락처 교환의 가능성이 훨씬 높아 디벨로퍼 입장에서는 제품 개발이 덜 도전적일 수 있습니다.
사용자 랭킹과 매력도 평가
Tinder가 사용자의 순위를 매길 때 ELO 점수를 사용하는지에 대한 논쟁이 있습니다. 제 의견으로는 그렇지 않으며, 기본적인 '좋아요/패스' 비율에 의존하는 것 같습니다. 예를 들어, 100명이 프로필을 봤을 때 '좋아요' 비율이 매력도를 나타내는데, 남성의 중간값은 5%, 여성은 38%로 나타납니다. 특히 여성의 경우, 프로필을 얼마나 많이 보는지와는 상관없이 주어진 '좋아요'의 수에 대해 내부 기준이 있는 것으로 보입니다.
사용자 행동 패턴
관찰 결과, 많은 사용자가 진정한 데이팅보다 오락을 위해 앱을 사용하는 경우가 많고 대화 또한 짧고 연속성이 부족합니다. 대부분의 사용자는 사진을 기반으로 상호작용하며, 젊은 여성일수록 외모를 중시하는 경향이 있습니다. 여성은 남성보다 프로필을 더 많이 스크롤하며, 이는 경험에 큰 영향을 미칩니다.
리텐션 매트릭스
데이팅 앱 평가에서 리텐션은 중요한 지표입니다. 여성이 '좋아요'를 보낼 때 리텐션율이 높지만 남성의 경우 상호작용 수준에 따라 달라집니다. 여성은 적극적으로 참여할 때 앱을 가장 효과적으로 사용하며, 남성은 기대 이상의 '좋아요'를 받지 못하면 불만을 느낄 수 있습니다.
사용자 구성과 시리어스 관계
여성의 리텐션이 남성보다 낮아 성비가 왜곡될 수 있습니다. 또한, 젊은 사용자는 대체로 데이팅에 대해 덜 진지한 경향이 있습니다.
수익화 경향
우리 앱은 수익화를 도입하지 않았지만, 사용자들은 기능 액세스를 위해 비용 지불을 기대하는 경향이 있습니다. 여성 사용자는 주로 무료로 앱을 사용하기 때문에 수익화가 리텐션에 부정적인 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다.
관리 및 검증
사용자 신뢰성 확보는 부정적인 경험을 방지하는 데 중요합니다. 필요에 따라 기술과 엄격한 관리를 통해 가짜 프로필을 줄일 수 있습니다.
온보딩 및 리텐션 전략
특히 여성이 매치를 빨리 받게 해야 계속 앱에 남아 있을 가능성이 높아집니다. 남성의 경우, 온보딩에서의 기대치가 낮지만, 버그나 불편한 경험이 폭발적인 이탈을 초래할 수 있습니다.
인식된 매력도와 실제 매력도의 차이
사용자들은 데이팅 앱에서 인식된 매력도와 실제 매력도 사이에 괴리를 자주 경험합니다. 고품질 이미지에 대한 의존이 바람직하지 않은 인식의 격차를 유발할 수 있습니다.
결론적으로, 데이팅 앱은 널리 사용되지만 사용자 상호작용의 역동성과 비현실적인 기대 때문에 실망을 초래할 수 있습니다. 사용자 참여를 조정하고 진정성을 집중하며 인식을 관리하는 것이 경험 향상에 기여할 수 있습니다.
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