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"반응 좋았던 앱, 론칭 후 망하는 이유: 시장 조사와 인터뷰의 함정 2가지"

수억 원의 비용을 들여 컨설팅을 받고, 지인과 커뮤니티 인터뷰 등 시장 조사까지 마쳤습니다.

"이 앱 나오면 무조건 쓴다", "너무 좋은 아이디어다"라는 호평을 받았습니다.


그런데 막상 앱을 론칭하니 어떤가요? 신규 유입은 저조하고, 다운로드 수는 바닥을 칩니다. 도대체 무엇이 잘못된 걸까요? 오늘은 긍정적이었던 사전 조사가 왜 실제 시장에서는 통하지 않는지, 그 '불편한 진실'과 해결책을 분석해 봅니다.


사전 조사 시 좋다는 응답이 많았음에도 앱 론칭 시 저조한 가입자 수
사전 조사 시 좋다는 응답과 다른 론칭 시 저조한 가입자


1. 앱 시장 조사가 거짓말을 하는 이유 (왜 결과가 좋게만 나올까?)

일반적으로 신규 서비스에 대한 사전 시장 조사 결과는 실제 시장 반응보다 긍정적으로 편향(Bias)되는 경향이 있습니다. 이는 크게 응답자가 가진 '외적 요인'분석가가 가진 '내적 요인'으로 나뉩니다.



1-1. 외적 요인: "굳이 다른 사람이 개발하려는 앱에 싫은 소리 해서 뭐 하나" (사회적 바람직성 편향)

인터뷰나 설문 조사는 기본적으로 '사람 대 사람'의 관계에서 이루어집니다.


  • 공감과 배려: 응답자는 눈앞의 담당자가 이 프로젝트를 위해 얼마나 고생했는지 무의식적으로 인지합니다.

  • 회피 심리: 굳이 정직하게 "별로다"라고 말해서 분위기를 어색하게 만들거나 상처를 줄 필요가 없다고 느낍니다.


따라서 사용자는 대상 앱이 정말 최악이거나 최고가 아닌 이상, "나쁘지 않네요(중간값)" 혹은 "좋네요(긍정값)"라고 답하며 상황을 좋게 마무리하려 합니다. 이를 긍정 신호로 착각하는 순간 실패는 시작됩니다.



1-2. 내적 요인: "보고 싶은 것만 본다" (확증 편향)

시장 조사를 수행하는 기업 내부에서도 데이터 왜곡이 일어납니다. 특히 창업자나 임원진의 앱에 대한 의지가 확고할수록 이 현상은 심해집니다.


  • 데이터 필터링: 2차 분석 과정에서 부정적인 의견은 '소수 의견'이나 '오류'로 치부하고 누락시킵니다.

  • 유도 심문: 1차 조사 시, 우리 서비스에 호감을 보일만한 그룹만 샘플링하거나, 긍정적인 답변이 나오도록 질문을 유도합니다.

  • 자의적 해석: "애매하다"는 답변을 "잠재적 긍정"으로 포장하여 데이터에 반영합니다.




2. 결정적 차이: '말(시장 조사 Survey)'은 공짜지만, '행동(앱 다운과 이용 Action)'은 비용이다

설문조사 상황과 실제 앱 사용 상황의 가장 큰 차이는 '사용자 비용(Cost)'의 유무입니다. 이 차이를 이해하지 못하면 시장을 오판하게 됩니다.



2-1. 시장 조사 상황: 비용 없음 (No Cost) + 보상(Reward)

인터뷰나 설문에 응하는 것은 사용자에게 큰 손해가 없습니다. 오히려 기프티콘이나 사은품 같은 보상을 받습니다. 보상을 받았기에 호의적인 답변을 할 확률은 더 높아집니다.



2-2. 앱 이용 실제 상황: 사용자 비용 발생 (High Cost)

반면, 실제 앱이나 웹을 사용하는 것은 사용자에게 명확한 '지출'을 요구합니다. 무료 앱이라도 마찬가지입니다.


  1. 시간 비용: 앱을 설치하고 가입하고 배우는 시간. (불편하면 바로 분노로 이어짐)

  2. 데이터 및 용량 비용: 앱 설치로 인한 스마트폰 저장 공간 소비, 웹 접속 시의 데이터 소모.

  3. 기회비용 (리소스): 이 앱을 쓰기 위해 다른 앱을 못 쓰거나, 브라우저 창을 여러 개 띄워 컴퓨터가 느려지는 것 자체가 비용입니다.



2-3. 핵심: 

사용자는 보상을 받는 설문조사에서는 관대하지만, 자신의 시간과 리소스를 써야 하는 실제 사용 환경에서는 냉정합니다.




3. 해결책: '감'이 아닌 '데이터'로 설계하는 [서비스 가설 패키지]

"사람들의 말(인터뷰)을 믿지 말고, 행동(데이터)을 믿으라"는 말이 있습니다.


심리적 왜곡이 들어간 설문(시장)조사 대신, 객관적인 데이터를 기반으로 앱 서비스를 설계해야 합니다. 플랜앤서치의 '가설 패키지'는 이 문제를 다음과 같이 해결합니다.



3-1. 서비스 시장 인터랙션(상호작용) 구조 파악

단순한 선호도 조사가 아닙니다. 시장 내에서 사용자가 기존 서비스들과 어떻게 상호작용하는지 '행동 데이터'를 수집합니다. 사용자가 겪는 문제(Pain Point)와 실제 해결 방식, 그리고 그에 따른 반응을 객관적으로 분석하여 거시적인 시장 구조를 파악합니다.



3-2. 타깃 사용자 인지 시스템 구조화 (페르소나)

기획자의 '감'이나 '뇌피셜'을 배제합니다. 수집된 데이터를 바탕으로 타깃 사용자의 생활 환경, 경험, 인지 패턴을 분석하여 정교한 페르소나(Persona)를 설계합니다.


이 과정을 거치면 "사용자가 좋아할 것 같다"는 막연한 추측이 아닌, "사용자는 이런 상황에서 이 기능을 필요로 한다"는 논리적 가설 수립이 가능해집니다.


데이터 기반 사용자 여정 시뮬레이션 설계 제공 가설 패키지 상품
데이터에 기반한 사용자 여정 시뮬레이션


실패하지 않는 앱 론칭을 위한 시뮬레이션

'가설 패키지'는 론칭 후 발생할 수 있는 리스크를 데이터를 통해 미리 시뮬레이션하는 과정입니다.


막연한 긍정론에 취해 앱 론칭 후 쓴맛을 보는 대신, 객관적인 데이터 설계를 통해 시장과의 오차를 최소화하세요. 여기에 '성장 패키지'를 더한다면, 초기 유입 확보 후 지속 가능한 성장 동력까지 확보할 수 있습니다.



 
 
 

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