AI 요약관련 정보

• 첫 10명의 사용자 확보 후, 1000명 이상의 대기자 명단과 초기 피드백을 바탕으로 앱 개선 및 다음 200명 사용자 온보딩 준비에 집중했습니다. 🚀
• 앱 개발 초기부터 대기자 명단을 만들고 다양한 채널에 홍보하여 첫 사용자들을 확보했으며, 피드백 수집을 위해 지인들도 활용했습니다. 📣
• 초기 사용자들의 '압도당하는 느낌' 피드백에 따라 온보딩 과정에 3배 더 많은 시간을 투자했으며, 길고 매력적인 온보딩이 사용자 유지율을 높인다는 통찰을 얻었습니다. 💡
• 약혼녀가 직접 그린 애니메이션 일러스트(고양이 Amy)를 온보딩에 적용하여 사용자들의 큰 호응을 얻었고, 앱의 높은 품질을 인상 깊게 전달하는 데 성공했습니다. 🎨
• 데이터 저장 오류 및 앱 충돌 등 안정성 문제가 발생하여, 10명 사용자 단계에서 근본적인 기술 재구축을 통해 오프라인 모드 및 시간대 지원과 같은 에지 케이스를 해결했습니다. 🛠️
• 사용자들이 매일 같은 음식을 반복해서 입력하는 불편함을 해소하기 위해 '빠른 추가' 기능을 구현하여, 한 번의 탭으로 식사를 저장하고 추가할 수 있게 했습니다. 🍽️
• 모든 기능 개선은 '사용자 유지율(Retention)'이라는 핵심 지표를 높이는 데 초점을 맞추었으며, 사용자 마찰을 줄이는 것이 신뢰와 유지율 증가로 이어진다고 강조했습니다. 📈
• PostHog를 활용하여 주간 유지율, 핵심 행동(음식 기록) 완료율, 알림 동의율 등 주요 지표를 추적하며, 다음 200명 온보딩 전 개선점을 파악했습니다. 📊
• PostHog의 LLM 분석 기능을 통해 AI 호출 비용(주당 약 $5, 사용자당 $0.13)을 추적하여 앱 가격 책정 전략에 중요한 데이터를 확보했습니다. 💰
• 영양 정보가 정확하지 않을 때 사용자가 직접 수정 요청을 할 수 있는 기능을 추가하여, 'Amy의 생각 과정'을 통해 변경 사항을 확인하고 승인/거부할 수 있게 했습니다. ✏️
• User Jot 피드백 게시판을 앱에 통합하여 사용자들이 피드백을 남기거나 기존 제안에 투표할 수 있게 함으로써, 가장 필요한 기능을 자연스럽게 파악하고 우선순위를 정할 수 있게 했습니다. 🗣️