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초록

영어

Due to the Covid-19 pandemic, the home-training app market is growing rapidly and numerous apps are entering the market. It is becoming more difficult for an app to secure the profitability. In this study, by analyzing actual user data of a reward-based home-training app, we propose a model that predicts cash-cow users of the app. Cash-cow users are the users who watch in-stream ads to watch training videos although they cannot earn any rewards by doing so. Thus, these users make profits for the app yet do not incur any costs. The results of this study show that the users who irregularly watch training videos are more likely to be cash-cow users than the users who regularly watch training videos. This result suggests that, paradoxically, for sustainable profitability, home-training apps may need to find a way to retain the users who watch training videos irregularly so that they can be satisfied with the service and continue use the apps.

한국어

코로나19의 영향으로 인해, 시공간의 제약에서 벗어나 모바일 앱을 통해 화면 속 강사의 동작을 따라 하며 운동을 즐기는 홈트레이닝이 유행하면서 홈트레이닝 앱 시장이 급성장하고 있다. 하지만, 수많은 홈트레이닝 앱이 시장에 출시되고 경쟁이 치열해지면서 앱의 수익성을 확보하기는 더욱 어려워지고 있다. 본 연구에서는 리워드를 통해 인스트림 광고의 시청을 유도하면서 수익성을 확보하는 리워드형 홈트레이닝 앱의 실제 사용자 데이터 분석을 통해 지속가능한 수익성 확보를 위한 앱의 운영 및 관리 전략을 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 규칙적으로 트레이닝 영상을 시청하는 앱 사용자에 비해 불규칙적으로 트레이닝 영상을 시청하는 앱 사용자가 캐시 적립 등의 경제적 보상이 없어도 트레이닝 영상을 시청하기 위해 인스트림 광고를 시청하는 캐시카우 사용자일 확률이 더 큰 것으로 나타났다. 규칙적으로 트레이닝 영상을 시청하는 앱 사용자일수록 캐시를 적립하기 위해 영상을 시청하는 경우가 더 많기 때문으로 보인다. 따라서, 어쩌면 역설적으로도 지속가능한 수익성 확보를 위해서는 리워드형 홈트레이닝 앱은 규칙적으로 홈트레이닝 영상을 시청하는 앱 사용자에 비해 불규칙적으로 영상을 시청하는 앱 사용자들이 서비스에 만족하고 지속적으로 앱을 사용할 수 있도록 앱을 운영하고 관리할 필요가 있다고 하겠다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌연구
Ⅲ. 연구 대상과 데이터 및 요인 선정
3.1 연구 대상과 데이터
3.2 요인 선정
Ⅳ. 분석 방법
4.1 캐시카우 사용자 예측 모델
4.2 캐시카우 사용자 강도 예측 모델
Ⅴ. 분석 결과
5.1 캐시카우 사용자 예측 모델 분석 결과
5.2 캐시카우 사용자 강도 예측 모델 분석결과
5.3 분석 결과의 요약
Ⅵ. 결론
참고문헌
<부 록>
Abstract

키워드

저자

• 김상화 [ Sanghwa Kim | 고려대학교 경영대학 석사 ]
• 최진욱 [ Jinwook Choi | 고려대학교 스마트미디어 서비스 연구센터 연구교수 ]
• 고병완 [ Byungwan Koh | 고려대학교 경영대학 경영학과 MIS 전공 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658