7-Day Experiment Plan

Experiment 1: 데이터 해석 수요 검증 (H1)

가설

Apple Watch 사용자의 30% 이상이 자신의 건강 데이터(HRV, 수면 등)를 제대로 이해하지 못하고 있다.

최소 구현

• Reddit r/AppleWatch, r/QuantifiedSelf에 설문 게시
• 질문: "Apple Watch 건강 데이터(HRV, 수면 점수 등)를 얼마나 이해하고 계신가요?"
• 선택지: (1) 잘 이해함 (2) 대략 이해함 (3) 숫자만 보고 무슨 뜻인지 모름 (4) 아예 안 봄

측정 이벤트

• 응답 수, 선택지 분포, 댓글 내용 분석

성공/실패 기준

• 성공: (3)+(4) 합계 30% 이상, 총 응답 50건 이상
• 실패: (3)+(4) 합계 15% 미만, 또는 총 응답 20건 미만

예상 공수

• Day 1: 설문 설계 + 게시 (2시간)
• Day 2-3: 응답 수집 (모니터링 30분/일)
• Day 4: 결과 분석 (2시간)

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Experiment 2: AI 해석 가치 제안 전환율 (H2)

가설

"당신의 Apple Watch 데이터가 말하는 것"이라는 AI 해석 컨셉에 대해 랜딩 페이지 방문자의 5% 이상이 이메일을 등록한다.

최소 구현

• 원페이지 랜딩 사이트 제작
• 헤드라인: "Your Apple Watch knows more than you think. We help you understand it."
• 가치 제안: AI가 매일 아침 건강 데이터를 쉬운 언어로 설명
• CTA: 이메일 등록 (얼리 액세스)
• 가격 앵커: "$3.99/month — cheaper than one coffee" 표시

측정 이벤트

• 페이지 방문 수, 이메일 등록 수, 전환율
• 가격 앵커 노출 후 이탈율

성공/실패 기준

• 성공: 이메일 등록 전환율 5% 이상 (100 방문 중 5 등록)
• 실패: 전환율 2% 미만

예상 공수

• Day 3-4: 랜딩 페이지 제작 (4시간, Vercel 배포)
• Day 5-7: 트래픽 유입 (Reddit, Twitter, FB 그룹 공유)

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Experiment 3: 경쟁사 대비 교육/해석 차별화 검증 (H3)

가설

기존 앱(Athlytic, Welltory) 사용자의 70% 이상이 "데이터를 이해하는 데 도움이 되는 교육 기능이 부족하다"에 공감한다.

최소 구현

• Reddit r/AppleWatch, r/fitness에 질문 게시
• "현재 사용 중인 건강 앱에서 가장 아쉬운 점은?"
• 선택지: (1) 정확도 (2) 가격 (3) 데이터 해석/교육 부족 (4) UI/UX (5) 기능 부족

측정 이벤트

• 선택지 분포, 댓글에서 "교육/해석" 관련 멘션 빈도

성공/실패 기준

• 성공: (3) "데이터 해석/교육 부족"이 상위 2위 이내, 총 응답 30건+
• 실패: (3)이 하위 3위, 또는 응답 15건 미만

예상 공수

• Day 1-2: 질문 설계 + 게시 (1시간)
• Day 3-5: 응답 수집
• Day 6-7: 분석 (2시간)

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실행 타임라인

총 예상 공수

• 설계 + 제작: ~9시간
• 모니터링: ~5시간
• 분석: ~6시간
• 합계: ~20시간 / 7일