스마트폰의 확산에는 모바일 애플리케이션(앱)이 중요한 역할을 하고 있다. 애플사의 통계에 따르면 2008년 모바일 앱 누적 다운로드 건수가 1억 건이었으며, 2009년 1년 만에 10억 건을 돌파하였고, 3년 후인 2012년에는 앱 누적 다운로드 수가 450억 건이 넘었다. 2014년 10월 현재 850억 건의 다운로드가 있었다. 이와 같이 급속히 증가하는 모바일 앱에 대한 관심으로 학계에서도 앱의 다운로드에 영향을 미치는 요인들을 밝히는 연구들이 최근에 많이 진행되었다. 본 연구는 기존 연구들에서는 분석하지 않은 모바일 앱의 업데이트가 모바일 앱의 순위에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 애플스토어에 등록된 앱들의 전체 순위, 카테고리 내 순위, 업데이트 내용, 리뷰의 수와 평점 등을 수집하였다. 업데이트 내용은 구매계층모형(buying hierarchy model)에 의해 기능성, 신뢰성, 편리성의 업데이트로 분류하고 각각의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 효과를 평가했다. 분석결과, 전체 순위에는 기능성 업데이트가 정의 영향을 미치고, 카테고리 순위에는 신뢰성 업데이트가 정의 영향을 미치는 것을 발견하였다. 본 연구는 모바일 앱 다운로드에 관한 연구 중에서 업데이트 내용을 최초로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구는 모바일 앱 개발자가 상품개발전략에 업데이트의 내용을 중시하여야 한다는 실무적인 시사점도 제공하고 있다.
스마트폰의 확산에는 모바일 애플리케이션(앱)이 중요한 역할을 하고 있다. 애플사의 통계에 따르면 2008년 모바일 앱 누적 다운로드 건수가 1억 건이었으며, 2009년 1년 만에 10억 건을 돌파하였고, 3년 후인 2012년에는 앱 누적 다운로드 수가 450억 건이 넘었다. 2014년 10월 현재 850억 건의 다운로드가 있었다. 이와 같이 급속히 증가하는 모바일 앱에 대한 관심으로 학계에서도 앱의 다운로드에 영향을 미치는 요인들을 밝히는 연구들이 최근에 많이 진행되었다. 본 연구는 기존 연구들에서는 분석하지 않은 모바일 앱의 업데이트가 모바일 앱의 순위에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 애플스토어에 등록된 앱들의 전체 순위, 카테고리 내 순위, 업데이트 내용, 리뷰의 수와 평점 등을 수집하였다. 업데이트 내용은 구매계층모형(buying hierarchy model)에 의해 기능성, 신뢰성, 편리성의 업데이트로 분류하고 각각의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 효과를 평가했다. 분석결과, 전체 순위에는 기능성 업데이트가 정의 영향을 미치고, 카테고리 순위에는 신뢰성 업데이트가 정의 영향을 미치는 것을 발견하였다. 본 연구는 모바일 앱 다운로드에 관한 연구 중에서 업데이트 내용을 최초로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구는 모바일 앱 개발자가 상품개발전략에 업데이트의 내용을 중시하여야 한다는 실무적인 시사점도 제공하고 있다.
Mobile applications (apps) play a significant role in the proliferation of smartphones. According to statistics from Apple, 100 million apps were downloaded in 2008. Since then, the number of cumulative app downloads have increased exponentially. By October 2014, 85 billion apps had been downloaded ...
Mobile applications (apps) play a significant role in the proliferation of smartphones. According to statistics from Apple, 100 million apps were downloaded in 2008. Since then, the number of cumulative app downloads have increased exponentially. By October 2014, 85 billion apps had been downloaded worldwide. Many studies have attempted to determine the factors that drive app downloads. However, unlike previous studies, we examine the effects of app updates on app rankings. To achieve this goal, we collected data on rankings (gross rankings and category rankings), update contents, reviewer ratings, and number of reviews on apps listed in the App Store. We then categorized app updates into functionality, reliability, and convenience updates following the buying hierarchy model. We found that functionality updates had a positive effect on app gross ranking whereas reliability updates had a positive effect on category ranking. Our study is the first to explore the effects of update content on app ranking. Moreover, our study provides a practical implication for mobile app developers, who should consider app updates in their product development strategy.
Mobile applications (apps) play a significant role in the proliferation of smartphones. According to statistics from Apple, 100 million apps were downloaded in 2008. Since then, the number of cumulative app downloads have increased exponentially. By October 2014, 85 billion apps had been downloaded worldwide. Many studies have attempted to determine the factors that drive app downloads. However, unlike previous studies, we examine the effects of app updates on app rankings. To achieve this goal, we collected data on rankings (gross rankings and category rankings), update contents, reviewer ratings, and number of reviews on apps listed in the App Store. We then categorized app updates into functionality, reliability, and convenience updates following the buying hierarchy model. We found that functionality updates had a positive effect on app gross ranking whereas reliability updates had a positive effect on category ranking. Our study is the first to explore the effects of update content on app ranking. Moreover, our study provides a practical implication for mobile app developers, who should consider app updates in their product development strategy.
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문제 정의
본 연구는 모바일 앱의 순위가 모바일 앱의 수요를 예측하는 중요한 대용치(surrogate)라는 선행 연구(엄성용, 2011; Ghose and Han, 2014)가 이미 이루어진 상황에서, 과연 어떻게 모바일 앱의 순위를 높일 수 있는 지에 대한 후속 연구의 역할을 하는데 그 의의가 있다. 다시 말해, 본 연구에서는 앱 개발자에게 앱의 다운로드 또는 판매실적을 높이기 위해서는 앱의 순위를 높여야 하며, 앱의 순위를 높이기 위해서는 앱의 업데이트에 주의를 주어야 한다는 실증결과를 제공하고자 한다.
이는 구매계층모형에 따라 모바일 앱 개발자들이 앱의 기능성, 신뢰성, 편리성을 증진시키는 업데이트를 수행할 것이라는 전제에 의한 것이다. 모바일 앱의 경우에 출시 가격이 거의 변동이 없으며, 동일 카테고리 내의 앱들 간에 가격 차이가 거의 없는 특성이 있으며, 무엇보다도 가격의 효과를 배제한 업데이트만의 효과를 분석하기 위하여 본 연구에서는 무료(free) 앱 만을 대상으로 3가지 세분된 업데이트가 해당 앱의 순위에 미치는 효과를 분석하고자 한다.
모바일 앱의 정확한 다운로드 수에 대한 자료가 공개되어 있지 않기 때문에, 본 연구에서는 다운로드와 밀접한 관계가 있는 순위에 업데이트가 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 무료 앱을 대상으로 하기 때문에 판매금액에 대한 자료가 없으며, 또한, 무료 앱이기 때문에 다운로드와 상관관계가 높은 순위가 매우 중요한 요인으로 간주될 수 있다고 본다.
본 논문에서는 기존 연구들에서 다뤄지지 않았던 모바일 앱의 업데이트에 대해 분석하기 위해, 모바일 앱의 업데이트 내용을 분류하고, 분류된 업데이트가 모바일 앱의 순위에 미치는 영향을 밝히고자 하는데 본 연구의 목적을 두고자 한다. 모바일 앱의 업데이트는 기존 소프트웨어의 업데이트와는 다른 양상을 보이고 있다.
모바일 앱에서의 업데이트는 일반적인 소프트웨어와 비교해서 상대적으로 자주 이루어지고 있지만, 그 의미에 대해서는 연구가 이루어 지지 않고 있다. 본 연구는 모바일 앱의 순위가 모바일 앱의 수요를 예측하는 중요한 대용치(surrogate)라는 선행 연구(엄성용, 2011; Ghose and Han, 2014)가 이미 이루어진 상황에서, 과연 어떻게 모바일 앱의 순위를 높일 수 있는 지에 대한 후속 연구의 역할을 하는데 그 의의가 있다. 다시 말해, 본 연구에서는 앱 개발자에게 앱의 다운로드 또는 판매실적을 높이기 위해서는 앱의 순위를 높여야 하며, 앱의 순위를 높이기 위해서는 앱의 업데이트에 주의를 주어야 한다는 실증결과를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 기존 연구들에서 조사되지 않은 앱 업데이트에 대해서 분석을 하고자 한다. 모바일 앱에서의 업데이트는 일반적인 소프트웨어와 비교해서 상대적으로 자주 이루어지고 있지만, 그 의미에 대해서는 연구가 이루어 지지 않고 있다.
본 연구에서는 모바일 앱의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 영향을 실증 분석하고자 한다. 본 연구의 연구 모형은 <그림 1>과 같다.
본 연구에서는 모바일 앱의 업데이트를 윈더미어(Windermere Associates)사가 창안한 구매계층모형(buying hierarchy model)을 근거로 세분하고자 한다. 구매계층모형에서는 대부분의 고객들은 제품 선정 시에 기능성, 신뢰성, 편리성, 가격을 순차적으로 고려하는 4단계 구매패턴을 따른다고 주장하고 있다.
대부분의 기존연구들에서는 앱의 다운로드 수(즉, 앱의 수요) 또는 판매실적에 영향을 미치는 요인들을 조사하였지만, 그 요인들에는 업데이트가 포함되어 있지는 않았다(Ghose and Han, 2014). 본 연구에서는 업데이트의 내용을 세분하여 기능성, 신뢰성, 편리성 등의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 효과를 분석한 최초의 연구라는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다.
Christensen도 1997년에 출간된 그의 명저 혁신 기업의 딜레마(The Innovator’s Dilemma)에서 이 구매계층모형에 기반을 두고 파괴적 혁신 전략에 대해 설명을 하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 구매계층모형의 4가지 요소 중 가격을 제외한 기능성, 신뢰성, 편리성으로 앱 업데이트를 세분하여 각각의 업데이트의 효과에 대해서 분석하고자 한다. 이는 구매계층모형에 따라 모바일 앱 개발자들이 앱의 기능성, 신뢰성, 편리성을 증진시키는 업데이트를 수행할 것이라는 전제에 의한 것이다.
즉, 모바일 앱의 순위는 앱 개발자들이 제일 관심을 갖는 마케팅의 성과지표로써 앱의 판매 또는 다운로드에 직접적인 관련이 있다. 이러한 전제하에 본 연구에서는 모바일 앱의 업데이트가 앱의 순위에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하고자 한다.
3) 이러한 어려운 상황에서 모바일 앱 개발자들은 그들의 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해서 앱 사용자를 이해하고 이를 회사의 발전에 반영하는 전략을 세워야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 모바일 앱 개발자들이 사용자들의 요구를 정확히 파악하여 앱을 업데이트함으로써 앱의 순위를 올릴 수 있는 지를 확인해 보고자 한다. 모바일 앱의 순위가 높을수록 더 많이 노출이 되어 더 많은 트래픽과 앱의 다운로드 또는 수요를 초래하는 것으로 알려졌다(엄성용, 2011; Ghose and Han, 2014; Ifrach and Johari, 2014; Jung et al.
가설 설정
두 번째 실무적 시사점은 출시 직후의 순위에 관한 것이다. 본 연구의 결과에 의하면 출시 직후의 순위가 업데이트 직후의 순위에 유의적인 정의 영향을 미친다.
제안 방법
기존 연구에서 모바일 앱의 순위에 영향을 미치는 변수로 밝혀진 변수들을 통제변수로 사용하였다. 통제변수로 사용된 변수는 사용자 리뷰 평점(rating), 리뷰 개수, 모바일 앱 출시 순위(전체 순위와 카테고리 내 순위), 카테고리 등이다.
따라서, 사용자 리뷰 평점은 앱의 순위와 상관관계가 매우 높을 것으로 기대된다. 따라서, 본 연구에서는 사용자 리뷰 평점을 통제변수로 사용하였다.
따라서, 모바일 앱의 출시 시점의 순위를 통제하였다. 또한, 앱의 카테고리도 앱의 순위에 영향을 미칠 수 있기 때문에 앱의 카테고리를 더미변수로 사용하였다(Ifrach and Johari, 2014).
본 연구의 종속변수는 모바일 앱이 출시된 후 최초의 업데이트가 행해진 직후의 전체 순위와 카테고리 내 순위이다. 모바일 앱의 업데이트는 앱의 출시 이후 수차례에 걸쳐 이루어지기 때문에 업데이트가 순위에 미치는 영향을 정확히 측정하기 위해서 최초의 업데이트 직 후의 순위만을 종속변수로 분석하고자 한다. 이 순위들은 AppAnnie.
모바일 앱의 출시 직 후 최초로 수행된 업데이트의 내용을 사전에 준비된 업데이트의 정의와 예시( 참조)를 근거로 세 가지 업데이트로 분류하고, 해당 업데이트 횟수를 기록하였다.
본 연구에서 사용된 독립변수는 기능성, 신뢰성, 편리성, 세 가지 업데이트의 횟수이다. 모바일 앱의 출시 직 후 최초로 수행된 업데이트의 내용을 사전에 준비된 업데이트의 정의와 예시(<표 1> 참조)를 근거로 세 가지 업데이트로 분류하고, 해당 업데이트 횟수를 기록하였다.
본 연구에서는 Berger and Calabrese(1975)가 제시한 불확실성감소 이론(uncertainty reduction theory)에 근거하여 스마트폰 사용자는 모바일 앱을 다운로드 받기 전에 불확실성을 줄이기 위해 해당 앱에 대한 정보탐색을 할 것으로 예측한다(Hu et al., 2008). 즉, 사용자는 모바일 앱에 대한 불확실성을 줄이기 위해 모바일 앱의 순위 정보를 검토하는 노력을 취할 것으로 가정할 수 있다(Dimoka et al.
본 연구에서는 구매계층모형을 근거로 앱의 업데이트를 기능성, 신뢰성, 편리성으로 세분하였다. 그러나, 앱의 업데이트를 세 가지 업데이트로 분류하기 위하여 각 업데이트의 정의가 필요하다.
첫째, 모바일 앱에 관한 대부분의 기존 연구(Ifrach and Johari, 2014)들은 전적으로 자료기반 접근법(data- driven approach)을 취하는 반면에, 본 연구에서는 구매계층모형(buying hierarchy model)이나 불확실성감소 이론(uncertainty reduction theory) 등 이론에 기반한 연구를 시도한 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 업데이트의 내용을 구매계층모형에 의해서 세분하였고, 불확실성감소 이론에 의해 모바일 앱의 순위가 사용자의 앱 선정 의사결정에 중요한 정보를 제공한다는 점을 추론하여 본 연구의 중요성을 강조하기도 하였다.
본 연구의 종속변수는 모바일 앱이 출시된 후 최초의 업데이트가 행해진 직후의 전체 순위와 카테고리 내 순위이다. 모바일 앱의 업데이트는 앱의 출시 이후 수차례에 걸쳐 이루어지기 때문에 업데이트가 순위에 미치는 영향을 정확히 측정하기 위해서 최초의 업데이트 직 후의 순위만을 종속변수로 분석하고자 한다.
또한, 모바일 앱에 대한 최근 연구에서 송치훈 등(2014)는 평점 참여수, 즉, 리뷰 개수가 앱 다운로드 수에 유의적인 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 사용자 리뷰 평점과 더불어 리뷰 개수도 통제변수로 사용하였다. 사용자 리뷰 평점과 리뷰 개수는 iTunes와 AppAnnie에서 집계하였다.
사용자 리뷰 평점과 더불어 리뷰 개수도 통제변수로 사용하였다. 사용자 리뷰 평점과 리뷰 개수는 iTunes와 AppAnnie에서 집계하였다. 사용자 리뷰 평점은 업데이트가 수행된 직 후의 리뷰 평점의 평균점수로 측정하였고, 리뷰 개수는 총 개수로 측정하였다.
사용자 리뷰 평점과 리뷰 개수는 iTunes와 AppAnnie에서 집계하였다. 사용자 리뷰 평점은 업데이트가 수행된 직 후의 리뷰 평점의 평균점수로 측정하였고, 리뷰 개수는 총 개수로 측정하였다.
사용자 리뷰의 개수는 구전의 크기를 의미하며, 모바일 앱의 경우 해당 앱에 대해 게재된 리뷰의 양으로 측정하였다. 리뷰의 개수는 평점을 주는 행동에 참여한 사용자의 수와 상관관계가 매우 높은 것으로 밝혀졌다(Chen and Xie, 2008; Yang et al.
본 연구에서는 실증 모형을 추정하기 위하여 애플사의 앱스토어에 등록된 카테고리별 상위 100위의 모바일 앱 중에서 무료 앱을 대상으로 iTunes와 AppAnnie에서 필요한 자료를 수집하였다. 선정된 무료 앱의 출시 시점과 최초의 업데이트 직후의 전체 순위 및 카테고리 내 순위, 최초의 업데이트 직전까지의 사용자 리뷰 평점 및 리뷰의 개수, 최초의 업데이트 내역 등을 수집 하였다. <그림 2>에는 이러한 자료 수집을 정리되어 있다.
셋째, 본 연구에서는 카테고리가 순위에 미칠 수 있는 효과를 통제하기 위하여 더미변수로 카테고리의 효과를 통제하였다. 그러나, 추후에는 개별 카테고리 별로 업데이트와 순위간의 관계를 분석해 볼 필요가 있다.
모바일 앱의 출시 직 후 최초로 수행된 업데이트의 내용을 사전에 준비된 업데이트의 정의와 예시(<표 1> 참조)를 근거로 세 가지 업데이트로 분류하고, 해당 업데이트 횟수를 기록하였다. 업데이트 내용을 분류하기 위하여 두 명의 조사자가 독립적으로 코딩을 하였다.
여섯째, 본 연구에서는 리뷰 평점과 리뷰 개수를 통제변수로 사용하였다. 일부 관련연구에서는 리뷰의 내용이 긍정적인 지 아니면 부정적인 지에 따라 다운로드 수나 수요에 다른 영향을 미치는 것을 발견하였다.
<그림 1>의 연구 모형에서 볼 수 있듯이 모바일 앱의 업데이트를 기능성, 신뢰성, 편리성 업데이트로 세분하여 모바일 앱의 순위와의 관계를 조사할 것이며, 모바일 앱의 순위도 전체 순위와 카테고리 내 순위의 경우로 나누어서 모바일 앱의 업데이트의 종류에 따른 각 순위의 변화를 분석하고자 한다.
탐색적 연구(exploratory research)인 본 연구에서는 모바일 앱의 순위에 앱 업데이트가 영향을 미치는 가? 라는 연구 질문에 대한 답을 찾고자 하였다. 이를 위해 앱 업데이트의 내용을 분석하여 업데이트를 구매계층모형을 기반으로 기능성, 신뢰성, 편리성 업데이트로 세분하여 각각의 업데이트가 앱의 순위에 어떤 효과를 미치는 지를 애플스토어의 무료 앱을 대상으로 조사하였다.
본 연구는 다음과 같은 한계점을 지니고 있으며, 이에 따른 추후 연구가 진행될 필요가 있다. 첫째, 본 연구에서는 모바일 앱의 업데이트 내용을 구매계층모형을 기반으로 기능성, 신뢰성, 편리성 등으로 세분하여 각각의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 모바일 앱의 출시 직후 최초로 수행된 업데이트만을 분석하고, 동일 모바일 앱에 대해 출시 이후 여러 시점에서 수행된 업데이트들에 대해서는 분석을 하지 못하였다.
대상 데이터
다섯째, 본 연구에서는 애플의 앱스토어의 무료 앱만을 대상으로 분석 하였다. 따라서 본 연구의 결과를 구글의 플레이스토어의 무료 앱에 적용하는 데에는 주의를 기울여야 한다.
전체 순위(RANKt와 RANKt+1)와 카테고리 내 순위(CAT_RANKt와 CAT_RANKt+1)의 경우 각각 높은 평균과 표준편차의 값을 가지고 있어서 로그변환을 취하였다. 리뷰 수(REV_NUMt), 평점(RATINGt), 기능성 업데이트(F_UPDATEt+1), 신뢰성 업데이트(R_UPDATEt+1), 편리성 업데이트(C_UPDATEt+1) 등은 변수변환 없이 그대로 자료분석에 사용하였다. 평균적으로 업데이트는 2~3회 정도, 세분된 업데이트는 1회 정도를 하였으며, 평균평점은 5점 만점에 3.
본 연구에서는 실증 모형을 추정하기 위하여 애플사의 앱스토어에 등록된 카테고리별 상위 100위의 모바일 앱 중에서 무료 앱을 대상으로 iTunes와 AppAnnie에서 필요한 자료를 수집하였다. 선정된 무료 앱의 출시 시점과 최초의 업데이트 직후의 전체 순위 및 카테고리 내 순위, 최초의 업데이트 직전까지의 사용자 리뷰 평점 및 리뷰의 개수, 최초의 업데이트 내역 등을 수집 하였다.
모바일 앱의 업데이트는 앱의 출시 이후 수차례에 걸쳐 이루어지기 때문에 업데이트가 순위에 미치는 영향을 정확히 측정하기 위해서 최초의 업데이트 직 후의 순위만을 종속변수로 분석하고자 한다. 이 순위들은 AppAnnie.com에서 수집하였다. 모바일 앱의 업데이트가 전체 순위와 카테고리 내 순위에 각각 다른 영향을 미치는 지를 분석하기 위함이다.
<그림 2>에는 이러한 자료 수집을 정리되어 있다. 자료 수집을 한 이후 결측값이 있는 경우나 카테고리 별 선정된 앱의 숫자가 부족한 경우 등을 제외한 총 198개의 무료 앱에 관한 자료가 실증 모형을 추정하기 위하여 사용되었다.
데이터처리
본 연구의 실증 모형을 추정하기 위하여 OLS 회귀분석을 사용하였다. 가설 검증에 앞서 두 실증 모형의 OLS 추정식에 대한 견실성 테스트(robustness test)를 이분산성(heteroscedasticity) 검증과 자기상관(autocorrelation) 검증을 통해서 수행했다. 이분산성은 White 검증으로, 자기상관은 DW(Durbin-Watson) 검증을 통해 확인하였다.
<표 3>의 식 (1)과 식 (2)의 White 통계량과 DW값은 두 식에 있어서 이분산성과 자기상관이 모두 없음을 보여 주고 있다. 또한, 독립변수 간의 상관관계, 즉, 다중 공선성이 큰 영향을 미치지 않음을 VIF(variance inflation factor) 값으로 확인하였다. <표 3>의 VIF값 중에서 가장 큰 값은 3.
본 연구의 실증 모형을 추정하기 위하여 OLS 회귀분석을 사용하였다. 가설 검증에 앞서 두 실증 모형의 OLS 추정식에 대한 견실성 테스트(robustness test)를 이분산성(heteroscedasticity) 검증과 자기상관(autocorrelation) 검증을 통해서 수행했다.
가설 검증에 앞서 두 실증 모형의 OLS 추정식에 대한 견실성 테스트(robustness test)를 이분산성(heteroscedasticity) 검증과 자기상관(autocorrelation) 검증을 통해서 수행했다. 이분산성은 White 검증으로, 자기상관은 DW(Durbin-Watson) 검증을 통해 확인하였다. <표 3>의 식 (1)과 식 (2)의 White 통계량과 DW값은 두 식에 있어서 이분산성과 자기상관이 모두 없음을 보여 주고 있다.
성능/효과
또한 전체 앱 중 오직 12%만 $50,000 이상의 매출을 기록했고, 앱 개발자들은 앱의 마케팅이 중요한 요소임을 인지하고 있지만 전체 앱 개발자들 중 52%만이 앱에 대한 마케팅을 실시하고 있음을 알 수 있다.3) 이러한 어려운 상황에서 모바일 앱 개발자들은 그들의 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해서 앱 사용자를 이해하고 이를 회사의 발전에 반영하는 전략을 세워야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 모바일 앱 개발자들이 사용자들의 요구를 정확히 파악하여 앱을 업데이트함으로써 앱의 순위를 올릴 수 있는 지를 확인해 보고자 한다.
3. 편리성(convenience): 2개 이상의 제품이 시장이 요구하는 신뢰성을 초과할 경우, 경쟁기반은 편리성으로 전환된다. 고객들은 사용이 가장 편리한 제품과 가장 편리한 판매업체를 선호하게 된다.
카테고리 내 순위의 경우에 출시 직후부터 최초의 업데이트가 이루어지기 전까지의 기간 동안 사용자 리뷰가 많을수록 업데이트 직후의 카테고리 내 순위에 유의적인 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고, 전체 순위의 경우에도 통계적으로 유의적이 진 않았지만 사용자 리뷰의 개수가 전체 순위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 앱 개발자가 출시 직후에 등록되는 사용자 리뷰에 관심을 갖고 사용자의 요구사항을 반영하는 업데이트를 수행할 필요가 있음을 의미한다.
이 결과는 다양한 카테고리의 앱들이 랭크되어 있는 전체 순위에서는 각 앱의 기능성이 중요한 반면에, 카테고리 내 순위에서는 동일 카테고리 내에 있는 앱들이 서로 유사한 기능을 가지고 있기 때문에 앱의 신뢰성이 더 중요하게 평가되는 것으로 해석될 수 있다. 두 순위 모두에 있어서 편리성 업데이트는 효과가 없는 것으로 밝혀졌는데, 이는 모바일 앱의 경우에, 특히 그 사용에 있어서 금전적인 지출이 필요 없는 무료 앱의 경우에는 어느 정도 사용상의 불편함을 감안하거나 무료 앱의 사용상의 편리성을 상대적으로 덜 중요하게 인식하고 있다고 해석될 수 있는 결과이다. 이러한 결과는 앱 개발자에게 모바일 앱 특히 무료 앱의 개발에 있어서 앱의 기능성과 신뢰성에 상대적으로 더 비중을 두고 개발해야 한다는 상품개발 전략에 대한 지침을 제공한다는 실무적 시사점이 있다.
모바일 앱 마케팅 커뮤니티인 App Promo의 보고서에 따르면 전체 iOS 개발자들의 59%가 손익분기점에 못 미치는 매출을 기록하는 것으로 나타났다. 또한 전체 앱 중 오직 12%만 $50,000 이상의 매출을 기록했고, 앱 개발자들은 앱의 마케팅이 중요한 요소임을 인지하고 있지만 전체 앱 개발자들 중 52%만이 앱에 대한 마케팅을 실시하고 있음을 알 수 있다.3) 이러한 어려운 상황에서 모바일 앱 개발자들은 그들의 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해서 앱 사용자를 이해하고 이를 회사의 발전에 반영하는 전략을 세워야 할 것이다.
마지막으로 본 연구에서는 출시 직후의 사용자 리뷰의 개수가 순위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 카테고리 내 순위의 경우에 출시 직후부터 최초의 업데이트가 이루어지기 전까지의 기간 동안 사용자 리뷰가 많을수록 업데이트 직후의 카테고리 내 순위에 유의적인 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
마지막으로 통제변수의 분석 결과에서 출시 시점의 전체 순위(카테고리 내 순위)는 최초 업데이트 직후의 전체 순위(카테고리 내 순위)에 유의한 정의 효과를 미치는 것으로 밝혀졌다. 이 결과는 모바일 앱의 순위를 분석하는 향후 연구에서는 해당 모바일 앱의 출시 시점의 순위를 통제할 필요가 있음을 제시하고 있다.
본 연구에서는 무료 앱의 전체 순위에는 기능성 업데이트가 정의 효과를 미치고, 카테고리 내 순위에는 신뢰성 업데이트가 정의 효과를 미치는 것을 발견하였다. 이 결과는 다양한 카테고리의 앱들이 랭크되어 있는 전체 순위에서는 각 앱의 기능성이 중요한 반면에, 카테고리 내 순위에서는 동일 카테고리 내에 있는 앱들이 서로 유사한 기능을 가지고 있기 때문에 앱의 신뢰성이 더 중요하게 평가되는 것으로 해석될 수 있다.
추후에 후속연구로 리뷰 내용에 대한 분석이 수행될 필요성을 연구의 한계점으로 제시하였다. 실증 모형의 추정 결과를 본 연구의 목적에 비추어 요약하면, 기능성 업데이트는 전체 순위에, 신뢰성 업데이트는 카테고리 내 순위에 각각 정의 효과를 미치는 것으로 요약할 수 있다.
업데이트 내용을 기능성, 신뢰성, 편리성 업데이트로 두 명의 평가자가 독립적으로 분류하였으며, 두 평가자의 Cohen’s Kappa 계수는 0.874이었다.
마지막으로 본 연구에서는 출시 직후의 사용자 리뷰의 개수가 순위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 카테고리 내 순위의 경우에 출시 직후부터 최초의 업데이트가 이루어지기 전까지의 기간 동안 사용자 리뷰가 많을수록 업데이트 직후의 카테고리 내 순위에 유의적인 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고, 전체 순위의 경우에도 통계적으로 유의적이 진 않았지만 사용자 리뷰의 개수가 전체 순위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
01)를 미치는 것으로 나타났다. 통제변수 중에서는 출시 시점의 카테고리 내 순위와 리뷰 개수가 최초의 업데이트 직후의 카테고리 내 순위에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 리뷰 개수가 많은 경우에 오히려 카테고리 내 순위에 부의 효과(β4 = -0.
후속연구
셋째, 본 연구에서는 카테고리가 순위에 미칠 수 있는 효과를 통제하기 위하여 더미변수로 카테고리의 효과를 통제하였다. 그러나, 추후에는 개별 카테고리 별로 업데이트와 순위간의 관계를 분석해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 최초 업데이트 자료만을 수집하였기 때문에 개별 카테고리별 분석을 위한 샘플수가 부족하였다.
둘째, 본 연구에서는 모바일 앱의 출시 직후 최초로 수행된 업데이트가 순위에 미치는 영향을 분석하는 과정에서 출시 시점과 최초의 업데이트가 수행된 시점간의 간격을 통제하지는 못하였다. 출시 시점과 최초 업데이트 시점간의 간격이 각 모바일 앱 별로 다를 수 있으며, 이 간격에 따라 모바일 앱의 순위가 달라질 수도 있기 때문에 추후 연구에서는 이 간격을 통제할 필요가 있다.
일부 관련연구에서는 리뷰의 내용이 긍정적인 지 아니면 부정적인 지에 따라 다운로드 수나 수요에 다른 영향을 미치는 것을 발견하였다. 따라서, 추후 연구에서는 리뷰 평점과 리뷰 개수 이외에 리뷰의 내용도 통제할 필요가 있다.
마지막으로 통제변수의 분석 결과에서 출시 시점의 전체 순위(카테고리 내 순위)는 최초 업데이트 직후의 전체 순위(카테고리 내 순위)에 유의한 정의 효과를 미치는 것으로 밝혀졌다. 이 결과는 모바일 앱의 순위를 분석하는 향후 연구에서는 해당 모바일 앱의 출시 시점의 순위를 통제할 필요가 있음을 제시하고 있다.
06)를 미치는 결과를 보여 주고 있다. 이 결과는 출시 시점부터 최초의 업데이트가 이루어지기 직전까지 많은 사용자가 출시 당시의 모바일 앱에 대한 부정적인 견해의 리뷰를 남겼음을 의미하는 결과로 해석할 수도 있을 것 같다 본 연구에서는 리뷰 내용에 대한 분석을 포함하지 않고 있기 때문에, 이러한 추론에 대해 증명할 수가 없음을 밝힌다. 추후에 후속연구로 리뷰 내용에 대한 분석이 수행될 필요성을 연구의 한계점으로 제시하였다.
이를 위해 모바일 앱의 출시 직후 최초로 수행된 업데이트만을 분석하고, 동일 모바일 앱에 대해 출시 이후 여러 시점에서 수행된 업데이트들에 대해서는 분석을 하지 못하였다. 즉, 본래의 구매계층모형에서 주장한 기능성, 신뢰성, 편리성으로의 시간흐름에 따른 중요성의 이동을 본 연구에서는 분석하지는 못하였다. 추후 연구에서는 여러 시점에서 수행된 업데이트들에 대한 자료를 수집하여, 구매계층모형에서 주장하듯이, 기능성, 신뢰성, 편리성의 업데이트들이 순차적으로 앱의 순위에 영향을 미치는 지를 분석할 필요가 있다.
즉, 본래의 구매계층모형에서 주장한 기능성, 신뢰성, 편리성으로의 시간흐름에 따른 중요성의 이동을 본 연구에서는 분석하지는 못하였다. 추후 연구에서는 여러 시점에서 수행된 업데이트들에 대한 자료를 수집하여, 구매계층모형에서 주장하듯이, 기능성, 신뢰성, 편리성의 업데이트들이 순차적으로 앱의 순위에 영향을 미치는 지를 분석할 필요가 있다.
이 결과는 출시 시점부터 최초의 업데이트가 이루어지기 직전까지 많은 사용자가 출시 당시의 모바일 앱에 대한 부정적인 견해의 리뷰를 남겼음을 의미하는 결과로 해석할 수도 있을 것 같다 본 연구에서는 리뷰 내용에 대한 분석을 포함하지 않고 있기 때문에, 이러한 추론에 대해 증명할 수가 없음을 밝힌다. 추후에 후속연구로 리뷰 내용에 대한 분석이 수행될 필요성을 연구의 한계점으로 제시하였다. 실증 모형의 추정 결과를 본 연구의 목적에 비추어 요약하면, 기능성 업데이트는 전체 순위에, 신뢰성 업데이트는 카테고리 내 순위에 각각 정의 효과를 미치는 것으로 요약할 수 있다.
따라서 본 연구의 결과를 구글의 플레이스토어의 무료 앱에 적용하는 데에는 주의를 기울여야 한다. 추후에는 구글의 플레이스토어의 앱에 대해서도 비교 분석할 필요가 있다.
따라서, 본 연구의 결과는 무료 앱에만 적용되어야 하며, 유료 앱에서는 다른 결과가 나올 수 있다. 추후에는 유료 앱 또는 유/무료 앱을 모두 포함해서 업데이트가 순위에 어떤 영향을 미치는 지를 분석해 볼 필요가 있다.
둘째, 본 연구에서는 모바일 앱의 출시 직후 최초로 수행된 업데이트가 순위에 미치는 영향을 분석하는 과정에서 출시 시점과 최초의 업데이트가 수행된 시점간의 간격을 통제하지는 못하였다. 출시 시점과 최초 업데이트 시점간의 간격이 각 모바일 앱 별로 다를 수 있으며, 이 간격에 따라 모바일 앱의 순위가 달라질 수도 있기 때문에 추후 연구에서는 이 간격을 통제할 필요가 있다.
모바일 앱의 정확한 다운로드 수에 대한 자료가 공개되어 있지 않기 때문에, 본 연구에서는 다운로드와 밀접한 관계가 있는 순위에 업데이트가 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 무료 앱을 대상으로 하기 때문에 판매금액에 대한 자료가 없으며, 또한, 무료 앱이기 때문에 다운로드와 상관관계가 높은 순위가 매우 중요한 요인으로 간주될 수 있다고 본다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
모바일 앱의 업데이트는 어떤 목적으로 이뤄지는가?
4) 모바일 앱의 경우, 거의 모든 앱이 출시 이후 수차례 업데이트를 수행하고 있다. 모바일 앱의 업데이트는 모바일 앱의 기능성을 확장하거나, 오류를 수정하거나, 편리성을 증진시키기 위해서 이루어지고 있다(이진, 2008; Dogan et al., 2010).
본 논문에 따르면, 모바일 인터넷 사용은 어떤 장점으로 인해 소비자들의 관심과 흥미를 유발하고 있는가?
모건 스탠리의 조사(2009)에 따르면 2020년이면 전 세계적으로 소비자들이 컴퓨터가 아닌 모바일 기기를 통해 인터넷에 접속할 것이라고 내다보고 있다. 이러한 모바일 인터넷 사용은 실생활에 필요한 다양한 정보를 장소에 구애 받지 않고 간편하게 검색할 수 있다는 점에서 소비자들의 관심과 흥미를 유발시키고 있다. 또한, 스마트폰 총 사용 시간의 85%를 모바일 앱의 사용에 할애하고 있다는데(www.
모바일 앱 업데이트는 기존 소프트웨어 업데이트와 다른 어떤 목적을 갖는가?
모바일 앱의 업데이트는 기존 소프트웨어의 업데이트와는 다른 양상을 보이고 있다. 앱의 업데이트는 단순 버그의 수정뿐만 아니라 실시간으로 사용자의 요구를 앱 개발에 반영하고 앱에 대한 만족도를 높여야 하는 목적을 갖고 있다. 온라인 포럼의 게시판 등을 통해 모바일 앱 개발자들은 향상된 기능을 포함하고 고객의 요구에 빠르게 대응 할 수 있는 업데이트를 제공하여 모바일 앱의 순위와 평판을 유지하고 더 나아가 모바일 앱과 개발사에 대한 신뢰를 구축해야 한다.
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