Evo Tech
알림이 도달한 뒤의 이야기까지 읽습니다
전송 성공만으로는 부족합니다. 세그먼트별 오픈, 전환, 피로도까지 한 흐름으로 보는 푸시 성과 분석을 목포에서 출발한 실무 커리큘럼으로 배웁니다.
왜 지표가 갈라질까
캠페인 보드가 아니라, 사용자 시간축으로 봅니다
같은 CTR이라도 야간 발송과 출근길 발송은 의미가 다릅니다. Evo Tech는 이벤트 로그, 코호트, 알림 채널 메타를 묶어 ‘언제 누가 왜 반응했는지’를 해석하는 습관을 만듭니다.
- 전달·표시·오픈·딥링크 전환을 하나의 퍼널로 정렬
- 한국 앱 환경에서 자주 생기는 권한·배터리 최적화 변수 반영
- 대시보드 복붙이 아닌, 가설-실험-회고 루프
추천 프로그램
푸시 성과를 다루는 실습형 강의
입문부터 실험 설계까지, 역할에 맞는 깊이로 구성했습니다.
현장 숫자
화려하지 않아도, 설득력 있는 기준
38%
실험 설계 모듈에서 평균 오픈률 개선폭(수강생 리포트 중앙값)
2.7주
첫 대시보드 초안을 팀 공유 가능한 수준으로 만드는 데 걸린 시간
61
지난 해 국내 앱·그로스 팀이 제출한 푸시 실험 케이스 수
수강 소감
같은 강의, 다른 목소리
푸시 전달 성과 실험실에서 ‘표시됐지만 열리지 않은’ 구간을 따로 쪼개보니, 야간 발송을 줄이는 결정을 데이터로 설득할 수 있었습니다. 다만 사내 툴이 구식이라 SQL 예제를 바로 옮기진 못했어요.
목포 오프라인 세션에서 배터리 최적화 이슈를 짚어준 게 인상적이었습니다. Android 권한 화면만 보고 전달률을 탓하던 습관이 바뀌었고요.