1. Introduction
2. Materials and Methods
3. Results and Discussion
3.1. 상위 앱 사용자 수 집중도
3.2. 사용자 만족도 분석 및 사용자 수와 평점 간의 관계
3.3. 사용자 수 구간별 앱 분포
3.4. 플랫폼별 인기 앱 카테고리 비교
3.5. 반려동물 앱 출시 연도별 추이(2014–2026)
3.6. 기기 연동형 건강관리 앱 기능 분석
4. Conclusion
1. Introduction
국내 반려동물 양육가구 비율은 2012년 17.9%[1], 2015년 21.8%[2], 2020년 27.7%[3]에서 2025년 29.2%[4]로 지속 증가하였으며 이에 따라 반려동물 관련 제품과 서비스에 대한 사회적·경제적 수요도 급격히 확대되었다. 단순히 양육 가구 수의 증가를 넘어, 반려동물을 가족 구성원으로 인식하고 단순한 동물이 아닌 사람처럼 대우하는 펫 휴머나이제이션이라는 신조어가 등장할 만큼 인식의 전환을 동반하고 있다. 이러한 흐름은 디지털 기술의 발전과 더불어, 펫테크의 확산으로 이어졌다. 반려동물 관련 서비스는 인공지능, 데이터 분석 기술과 결합해 건강을 모니터링하거나 정보 탐색, 돌봄 예약 등 다양한 기능을 모바일 앱에서 가능케 하였다. 그중 산책 활성화를 위한 앱 서비스의 설계와 구현 등 반려동물 돌봄 기능 역시 모바일로 확장하려는 시도가 이어져 왔다[5]. 특히, 코로나19 팬데믹 시기에는 반려동물이 보호자의 심리적 안정에 기여한다는 보고와 함께 반려동물에 대한 사회적 관심이 높아졌으며[6], 비대면 소비 문화의 확산으로 오프라인 중심의 반려동물 관련 활동이 온라인으로 빠르게 전환되는 계기가 되었다.
현재 반려동물 관련 앱은 건강관리, 쇼핑, 커뮤니티, 위치 기반 서비스, 여행, 펫돌봄 등 다양한 기능을 제공하며, 이용자의 세분화된 수요에 맞추어 점차 고도화되고 있다[7]. 특히 웨어러블 디바이스와 연동된 건강 모니터링 기능이나 인공지능(AI) 기반 행동 분석 서비스는 기존의 단순 관리 중심 앱이 기술 기반 혁신 서비스로 발전하는 흐름을 보여준다[8,9].
그러나 이와 같은 성장에도 불구하고, 국내 반려동물 앱 시장의 구조와 사용자 이용 특성을 실증 데이터에 기반하여 정량적으로 분석한 연구는 아직 부족한 실정이다. 기존 연구는 특정 앱의 UI/UX 디자인이나 이용자 만족도와 같은 개별적 주제에 집중되어 있어 시장 전반의 분포 구조나 양상을 조망하는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 국내 주요 앱 플랫폼인 iOS와 안드로이드의 2025년 3월 기준으로 공개된 데이터를 바탕으로 국내 반려동물 관련 모바일 애플리케이션의 현황을 분석하였다. 이를 통해 반려동물 관련 앱 시장의 동향 및 구조적 특성을 파악하고, 향후 전망을 도출하고자 한다.
2. Materials and Methods
본 연구는 국내 반려동물 관련 모바일 애플리케이션의 현황을 파악하고 앱의 서비스 특성과 사용자 이용 경향을 비교 분석하기 위해, 국내 대표 모바일 플랫폼인 안드로이드와 iOS의 2025년 3월 공개 데이터를 활용하였다. 분석 대상은 ‘반려동물’, ‘펫’, ‘강아지’, ‘고양이’의 키워드로 검색되는 앱 중 다운로드 수와 리뷰 수를 기준으로 하였다[10,11]. 검색은 2025년 3월 19일에 수행하였다. 분석 대상은 (1) 안드로이드의 월간 사용자 수 기준 상위 15개의 앱, (2) 안드로이드와 iOS 각 플랫폼의 스토어 인기 순위(무료 인기 차트) 기준 각각 상위 10개의 앱, (3) 하드웨어와 연동되는 기기 연동형 반려동물 앱 13종을 대상으로 조사하였다. 동일 앱이 두 개 이상의 분석 집단에 중복 포함된 경우 각 분석 항목에서는 해당 집단 내에서 독립적으로 집계하였다. 또한 월간 사용자 수(월 단위 활성 사용자 지표), 누적 다운로드 수(구글 플레이 공개 다운로드 구간) 및 스토어 인기 순위는 산정 기준과 출처가 서로 다른 지표이므로 상호 비교하지 않았으며 Table 1에는 월간 사용자 수[11], Fig. 1에는 스토어 인기 순위, Table 3에는 누적 다운로드 구간[10]을 구분하여 사용하였다. 수집 항목은 월간 사용자 수(또는 추정 다운로드 수), 사용자 평점(5점 만점), 카테고리 분류(쇼핑, 건강, 종합, 여행, 펫시터, 입양, 기타), 사용자 수 구간, 출시 연도, 건강관리 앱의 웨어러블 연동 여부 등 세부 기능으로 나누었으며 앱 플랫폼이 제공하는 공개 메타 데이터를 분석에 활용하였다.
Fig. 2에서는 연도별 신규 런칭 앱의 개수를 조사하였다. Android에서 ‘반려동물’, ‘펫’, ‘강아지’, ‘고양이’의 키워드로 검색되는 결과를 순위화해 상위 항목만 제공한다. 순위 결정 방법은 그 정렬 기준을 특정하지 않았으며, 반환된 결과는 ‘전수’가 아닌 ‘상위 노출 앱 표본’으로 간주하였다. 이 수집에서는 ‘반려동물’, ‘펫’, ‘강아지’, ‘고양이’의 4가지 키워드당 ‘30개’, ‘30개’, ‘30개’, ‘25개’의 앱이 반환되었다. 본 검색은 2026년 07월 21일에 Google Play Store에서 직접 수집하였다. 검색된 총 115개의 앱 중 중복, 게임 앱을 제외하고 최종 25개의 앱을 Fig. 2 분석에 사용하였다.
사용자 수 분포 구간별 앱의 수를 통해 사용자 집중도를 파악하였으며, 안드로이드에서 상위 15개 앱의 평균 평점으로 사용자 만족도를 간접 측정하였다. 수치 자료는 백분율을 기반으로 계산하였다. 사용자 수와 평점 간의 연관성은 표본이 작고 정규성을 가정하기 어려운 점을 고려하여 Spearman 순위상관분석(유의수준 α = 0.05)으로 검정하였다.
앱 이름은 익명성 보호를 위해 일부를 가렸으며, 첫 글자와 마지막 글자만 표시하고 그 사이의 글자는 원래 글자 수와 간격을 유지한 채 별표(*)로 대체하였으며, 모든 값은 소수점 첫째 자리까지만 나타내었다.
3. Results and Discussion
3.1. 상위 앱 사용자 수 집중도
안드로이드에서 사용자 수 상위 15개 반려동물 앱을 분석한 결과, 소수 앱으로 사용자 쏠림 현상이 뚜렷하게 나타났다(Table 1). 상위 3개 앱이 분석 대상 15개 앱 전체 사용자 수(68,522명)의 52.2%를 차지하였는데 1위 애플리케이션은 월간 사용자 수 16,242명으로 전체의 23.7%를 기록하였으며 2위, 3위 애플리케이션은 각각 12,375명(18.1%), 7,135명(10.4%)을 기록하였다. 카테고리별 분포에서는 쇼핑이 5개(33.3%)로 가장 많았고, 종합 3개(20.0%), 건강 2개(13.3%), 기타 2개(13.3%), 입양·여행·펫시터가 각 1개(6.7%)를 보이며 상위권이 쇼핑 중심으로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다.
이러한 결과는 분석 대상 상위 앱 내에서 소수 앱에 사용자가 집중되는 과점적 경향이 나타남을 보여준다. 다만 52.2%의 점유율은 국내 전체 반려동물 앱 시장이 아니라 분석한 상위 15개 앱 내에서의 비율이므로, 이를 시장 전체의 과점 구조로 일반화하는 데에는 한계가 있다. 상위 3개의 앱이 분석 대상 앱 전체 사용자의 절반 이상(52.2%)을 점유하는 현상은 브랜드 인지도와 기능적 기대 수준이 사용자의 앱 선택에 영향을 미치고 있음을 알 수 있으며, 글로벌 반려동물 케어 앱 시장에서 보고되는 성장 및 경쟁 구도와 비슷하다[12]. 이러한 구조에서 신규 앱이 사용자 기반을 확보하기 위해서는 기존 앱과 차별화된 기능적 가치를 제시해야 하는 진입 장벽이 존재한다.
Table 1.
User distribution and ratings of the top 15 pet-related applications on the Android Platform (March 2025)
| Rank | App Name | Monthly Users |
Proportion (%) |
Rating (out of 5) | Category |
| 1 | P** ******s | 16,242 | 23.7 | 3.3 | Shopping |
| 2 | V****M | 12,375 | 18.1 | 2.1 | Others# |
| 3 | P*******d | 7,135 | 10.4 | 4.7 | Pet Adoption |
| 4 | M*************m | 6,990 | 10.2 | 4.5 | Comprehensive |
| 5 | I*****t | 5,497 | 8.0 | 4.7 | Health |
| 6 | B*** *e | 5,042 | 7.4 | 4.3 | Shopping |
| 7 | A**** **t | 3,499 | 5.1 | 4.5 | Shopping |
| 8 | P** **e | 2,829 | 4.1 | 4.9 | Comprehensive |
| 9 | F****t | 2,056 | 3.0 | 4.9 | Shopping |
| 10 | P**** *** ***** *** ***e | 1,326 | 1.9 | 2.6 | Comprehensive |
| 11 | H*********e | 1,324 | 1.9 | 4.6 | Others# |
| 12 | W*****n | 1,145 | 1.7 | 3.3 | Health |
| 13 | P****g | 1,119 | 1.6 | 3.8 | Travel |
| 14 | U****t | 1,029 | 1.5 | 4.1 | Pet Sitter |
| 15 | C** ********t | 914 | 1.3 | 4.8 | Shopping |
| Average (Total) | 4,568.1 (68,522) | 6.7 (100.0) | 4.1 (61.1) |
3.2. 사용자 만족도 분석 및 사용자 수와 평점 간의 관계
Table 1을 바탕으로 안드로이드 플랫폼 상위 15개 앱의 평점 분포를 살펴본 결과, 평균 평점은 4.1(5점 만점)이었으며, 평점 4.0 이상인 앱이 10개(66.7%), 4.5 이상이 8개(53.3%), 4.7 이상이 5개(33.3%)로 나타났다. 반면 평점이 3.0 미만인 앱도 2개 존재하여, 상위 앱 내에서도 만족도의 편차가 있었음을 알 수 있었다. 특히 사용자 수 1, 2위 앱의 평점이 평균을 밑돌았다.
사용자 수와 평점 간의 관계를 Spearman 순위상관분석으로 검정한 결과, 사용자 수와 평점 간에는 통계적으로 유의한 상관관계가 확인되지 않았다(ρ = –0.13, p = 0.651). 오히려 사용자 수 1위 애플리케이션의 평점은 3.3, 2위 애플리케이션은 2.1을 기록한 반면, 사용자 수가 상대적으로 적은 8위, 9위 애플리케이션은 각각 평점 4.9를 기록하였다.
사용자 수와 평점 간에 유의한 상관관계가 나타나지 않았다는 점은 시장 점유율이 반드시 사용자 만족도로 이어지지는 않을 가능성을 시사한다. 다만 앱 평점은 사용자 만족도의 간접 지표로서 리뷰 수와 플랫폼별 평가 특성의 영향을 받을 수 있다. 사용자 수가 많은 앱일수록 다양한 이용 목적과 기대 수준을 가진 사용자의 피드백이 축적되어 평점이 분산될 수 있으며, 복잡한 인터페이스나 과도한 광고 역시 낮은 평점의 원인이 될 수 있다. 반면 특정 기능에 집중한 중소규모의 앱이 높은 평점을 획득한 사례는 틈새 시장 전략의 유효성을 시사할 수 있다. 보호자들이 반려동물 건강 정보의 상당 부분을 온라인에서 획득하고 그 신뢰도를 중시한다는 점을 고려할 때[13], 사용자 수 중심의 확장 전략보다는 사용자의 경험 품질과 정보 신뢰성 개선이 앱 경쟁력의 핵심 요인이 될 수 있다.
3.3. 사용자 수 구간별 앱 분포
사용자 수를 구간별로 분류하여 앱의 분포 구조를 살펴본 결과(Table 2), 1,000명 이상 5,000명 미만의 사용자 기반을 가진 앱이 8개(53.3%)로 가장 많아 중소 규모 앱이 시장의 다수를 차지하고 있음을 알 수 있다. 5,000명 이상 10,000명 미만은 4개(26.7%), 10,000명 이상은 2개(13.3%), 1,000명 미만은 1개(6.7%)로 나타났다. 이는 소수의 대형 앱과 다수의 중소형 앱으로 구성된 분포 구조를 보여주는 것으로, 앞서 확인된 상위 앱 집중 현상과 일관된 결과이다. 결국 소수의 대형 앱이 사용자의 대부분을 흡수하는 이원적인 구조가 ‘상위 앱 사용자 수 집중도’에서 확인된 사용자 집중 경향을 뒷받침한다.
Table 2.
Distribution of applications by monthly user count (Platform Android, n = 15)
| User Range | Number of Apps | Percentage (%) |
| 10,000 or more | 2 | 13.3 |
| 5,000 to less than 10,000 | 4 | 26.7 |
| 1,000 to less than 5,000 | 8 | 53.3 |
| Less than 1,000 | 1 | 6.7 |
| Total | 15 | 100.0 |
3.4. 플랫폼별 인기 앱 카테고리 비교
iOS와 안드로이드 플랫폼에서 각각 인기 상위 10개 앱을 대상으로 카테고리 분포를 비교한 결과(Fig. 1), 두 개의 플랫폼 모두 쇼핑 카테고리의 비중이 높았으나, 세부적으로는 차이가 있었다. 안드로이드는 쇼핑 중심의 분포를 보인 반면, iOS는 쇼핑과 함께 건강 카테고리가 상대적으로 높은 비중을 차지하였다. 반면 펫시터와 여행 관련 앱은 두 플랫폼 모두에서 낮은 분포율을 보여, 해당 부분이 아직 시장에서 충분히 성장하지 못했음을 알 수 있다. 이러한 플랫폼 간의 차이는 각 플랫폼의 사용자층 특성과 검색 및 노출 알고리즘의 차이에 기인할 수 있다. 쇼핑 카테고리의 강세는 반려동물 관련 소비가 온라인 쇼핑 동기와 강하게 결합되어 있다는 선행 연구와 일치하며[7,14], iOS에서 나타난 건강 카테고리의 높은 비중과 기기 연동 사례의 증가는 반려동물 헬스케어 기술 분야의 성장 가능성을 보여준다[8,15].
3.5. 반려동물 앱 출시 연도별 추이(2014–2026)
조사 대상 25개 반려동물 관련 앱의 출시 연도별 분포를 살펴보면(Fig. 2), 2014년 1개를 시작으로 2015년과 2016년에 각 1개가 출시되었고 2017년에는 표본 내 출시 앱이 확인되지 않았다. 이후 2018년 2개, 2019년 1개에 이어 2020년과 2021년에 각각 5개로 가장 많은 앱이 출시되며 정점을 이루었다. 그러나 2022년 2개, 2023년 3개, 2024년 2개로 다시 감소하였으며, 2025년에는 표본 내 출시 앱이 확인되지 않았고 2026년에는 수집 시점(7월)까지 2개가 확인되었다.
주목할 점은 2023년 이후의 앱 출시의 둔화 시기가 생성형 AI의 대중화 시기와 겹친다는 것이다. 다만 이러한 최근 연도의 감소는 해석에 주의가 필요하다. 본 조사는 수집 시점의 상위 노출 앱을 선정하였으므로, 최근 출시된 앱은 아직 이용자 수가 충분히 누적되지 않아 상위 노출 앱에 진입하지 못하였고 그 결과 표본에 포함되지 않았을 가능성을 배제할 수 없다. 즉, 최근 몇 년간의 감소는 실제 출시량의 감소가 아니라 최신 편향을 반영한 것일 수 있다. 이러한 한계를 전제할 때 둔화 시기가 생성형 AI의 대중화 시기와 겹친다는 점은 두 현상의 시간적 일치를 확인한 것일 뿐 인과관계를 검증한 것은 아니며, 일반적인 반려동물 정보 탐색 기능이 범용 AI 서비스로 대체되면서 단순 정보 제공형 앱의 효용이 상대적으로 감소하였을 수 있다는 하나의 가능한 가설로 제시한다. 실제로 본 연구에서 상위권을 차지한 앱은 쇼핑 등 거래 기반 수익모델을 갖춘 앱과 하드웨어 판매와 결합된 기기 연동형 앱에 집중되어 있었다. 이러한 환경에서 향후 앱 개발은 단순 기능 추가보다 서비스 간 통합, 데이터 기반 맞춤형 기능, IoT 연동성 확대를 통한 차별화가 요구된다. 딥러닝 기반 활동 인식[16], AI 원격 진료[17], 앱 기반 비만 관리 급식 시스템[18], 실시간 영상 통신을 활용한 원격 돌봄[19] 등 기술 융합형 서비스가 그 방향성을 보여준다.
3.6. 기기 연동형 건강관리 앱 기능 분석
기기 연동형 반려동물 건강관리 앱 13종을 분석한 결과(Table 3), 출시 연도는 2017~2025년, 구글 플레이 기준 누적 다운로드 수는 100회 이상에서 500,000회 이상까지, 평점은 2.0~5.0으로 넓은 분포를 보였다. 연동 기기 유형에 따라 기능은 크게 세 가지로 구분되었다. 첫째, 행동·정서 분석 기능으로, AI 기반 짖음 감지와 비디오 카메라 연동을 통한 정서 상태 평가, 음성 기반 감정 인식과 웨어러블 연동 활동 추적, 위치·활동·일광 모니터링 등이 이에 해당한다. 둘째, 생체 신호·진단 모니터링 기능으로, 심장·폐음 분석, 소변·구강 검사 키트 연동, 알레르기·혈액 검사와 병원 연계 등이 포함된다. 셋째, 급식·환경 관리 기능으로, 원격 급식 제어와 영상 통화, 자동 급식 스케줄 관리 등이 확인되었다.
Table 3.
Overview of device-integrated companion animal management applications (sorted by Android downloads)
| App Name | Category |
Release Year | Downloads (Android) |
Rating (Android / iOS) | Main Function | Interfaced Device |
| F****t |
Health Management | 2017 | 500,000+ | 4.8 / 4.7 |
Urine tests, oral health tests, real-time results |
F****t Ahead Kit (app-captured analysis) |
| H******e |
Automatic Feeder | 2019 | 500,000+ | 3.2 / 4.8 |
App feeding control, video calls |
H******e Smart Feeder (5 L, built-in 1080p camera, Wi-Fi) |
| V****M |
Automatic Feeder | 2018 | 100,000+ | 2.0 / 2.3 | Smart feeding control |
V****M Feeder (Wi-Fi, multi-pet support) |
| D******i | Pet Camera | 2021 | 50,000+ | 4.7 / 4.7 |
AI behavior analysis, bark notifications, real-time conversation |
Dog-viewing camera (Wi-Fi CCTV) |
| R****O |
Automatic Feeder | 2022 | 50,000+ | 3.4 / 4.8 |
Automatic feeding schedule, large-capacity storage |
R****o Automatic Feeder (4.5 L, Wi-Fi app integration) |
| B**** **c |
Health Management | 2023 | 5,000+ | 4.4 / 4.8 |
Allergy and health checkup appointments, result management |
B**** **c Test Kit (blood/urine kit + hospital integration) |
| C******u |
Automatic Feeder | 2022 | 5,000+ | 3.4 / 4.3 |
Automatic feeding schedule, remote control |
Wi-Fi automatic feeder (WP4PFC 4 L, etc.) |
| P******* ***E |
Automatic Feeder | 2025 | 1,000+ | 4.0 / 4.0 | IoT control, health check |
P******* IoT Feeder (Wi-Fi integration) |
| P*****s |
Health Management | 2020 | 1,000+ | 4.3 / 4.3 |
Voice-based emotion recognition, activity tracking |
P*****s wearable (collar sensor) |
| W******T |
Health Management | 2022 | 500+ | 4.7 / 5.0 |
Heart and lung sound analysis, healthcare monitoring |
Smart Stethoscope (Bluetooth, AI analysis) |
| C***** **t |
Health Management | 2021 | 100+ | - / 5.0 |
Urine tests, AI questionnaire analysis |
C***** **t urine test kit (app upload) |
| A****** ******e |
Health Management | 2021 | - | - / 4.2 | Urine tests, health reports |
A****** urine test kit (automatic app upload, Wi-Fi) |
| P******c |
Health Management | 2020 | - | - / 5.0 |
Location, activity, and sunlight monitoring |
P******c IoT wearable (leash sensor) |
다운로드 수와 평점의 관계를 살펴보면, AI 기반 비침습 분석을 제공하는 앱들은 높은 평점(4.3~4.8)을 유지한 반면, 일부 자동 급식기 연동 앱은 낮은 평점(2.0~3.4)을 기록하여 기기 유형별 기능 성숙도의 차이가 관찰되었다. 한편 펫 카메라의 경우 반려동물 전용 제품보다 일반 홈 시큐리티 카메라를 재활용하는 사례가 많아 전용 제품의 희소성이 확인되었다[20,21].
이러한 기기 연동형 건강관리 앱의 분석 결과는 반려동물 의료의 접근성 확대 가능성과 과제를 동시에 보여준다. 웨어러블·진단키트·스마트 급식기 연동은 가정 내 자가 진단과 예방적 건강관리를 가능하게 하여 수동적 관리 방식을 능동적 건강 케어로 전환시킬 수 있다. 다만 이러한 전망은 다운로드 수와 평점 등 기술통계에 근거한 해석으로, 기기 유형별 기능 성숙도와 향후 시장 경쟁력에 대한 판단은 추가 연구를 통해 검증될 필요가 있다. 수의학 영역에서 AI 기반 진단·모니터링의 유효성은 다수의 연구에서 보고되고 있다[22,23]. 아울러 반려동물 앱과 연동 기기는 보호자의 위치·생활 패턴 등 민감한 개인정보를 수집할 수 있어, 데이터 프라이버시와 보안에 대한 고려가 서비스 설계 단계에서부터 요구된다[24,25].
4. Conclusion
본 연구는 국내 주요 앱 플랫폼의 공개 데이터를 활용하여 반려동물 관련 모바일 앱 시장의 구조와 이용 특성을 분석하였다. 그 결과 분석한 상위 15개 앱 내에서 상위 3개의 앱이 사용자의 52.2%를 점유하는 과점적 경향, 사용자 수와 평점 간 유의한 상관관계의 부재, 플랫폼별 인기 카테고리의 차이, 2020–2021년 정점 이후의 신규 애플리케이션 출시 감소 추세를 보였다.
반려동물 관련 서비스 애플리케이션 시장의 진화는 웨어러블·진단키트·스마트 급식기 등과 결합된 기기 연동형 앱을 중심으로 진행되고 있다. 범용 정보 탐색 기능이 생성형 AI 서비스로 대체되고 있는 시장 환경을 고려하면, 단순 정보제공형 앱보다 쇼핑 및 하드웨어 연계형 앱이 시장을 주도할 것으로 해석된다. 향후 앱 경쟁력은 정보의 양이 아니라 쇼핑 연계성과 기기 기반 데이터를 활용한 맞춤형 건강관리 서비스에서 결정될 수 있다.
다만 본 연구는 플랫폼 공개 지표 또는 직접 수집한 표본에 의존하여 측정 단위가 상이한 지표가 혼재하며, Android의 공개 데이터가 상대적으로 많아 분석이 안드로이드 중심으로 이루어져 결과가 다소 편향되었을 가능성이 있다. 한국의 모바일 운영체제 점유율은 2026년 6월 기준으로 Android가 약 65.8%로 다수를 차지하나 iOS가 약 34.1%를 점유하고 있어[26], iOS 전용으로 출시되었거나 App Store에 우선 출시된 앱이 누락될 수 있다. 또한 앱 평점은 리뷰 수와 플랫폼별 평가 특성의 영향을 받는 간접 지표이므로 사용자 만족도 해석에 한계가 있으며, 본 연구에서 제시한 향후 전망 역시 기술 통계에 근거한 것으로 인과적 해석에는 주의가 필요하다. 그럼에도 본 연구는 개별 앱 단위의 평가에 머물렀던 기존 연구에서 나아가 국내 반려동물 앱 시장을 조망하였다는 점에서 의의가 있다.
