[도서] Data-Driven : 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서(1)

 

Data-Driven UX : 네이버 도서 (naver.com)

 

 

1. 데이터 분석을 시작하기 위한 기초지식

 

1) 용어설명

• A/B testing : 웹 사이트 방문자를 임의로 두 집단으로 나누고, 한 집단에게는 기존 사이트를, 다른 집단에게는 새로운 사이트를 보여준 뒤, 어떤 집단이 더 높은 성과를 보이는지 정량적으로 측정 및 평가하는 기법
• 다변량테스트 : 한 페이지에 많은 요소를 한 번에 바꾸었을 때 사용하는 테스트 기법으로, 실험을 통해 발생할 수 있는 모든 페이지를 조합해 테스트하는 '전체요인', 페이지 일부분을 조합하여 테스트 하는 '부분요인'이 있다
• KPI : key performance indicator의 약자로 핵심 성과 지표 라고 부른다. 이것은 비즈니스 목표를 성공적으로 달성하기 위해 핵심적으로 관리해야 하는 요소들에 대한 측정 지표다
• 전환율(CVR) : conversion rate로 웹 사이트 방문한 사람 중 소정의 유도된 행위를 한 방문자의 비율. 회원가인, 상품구매, 다운로드 등의 행위를 예시로 페이지 내에서 제공된 링크를 통해 다른 URL페이지로 이동한 경우이다
• 이탈률(Bounce Rate): 오직 한 페이지만 본 후에 해당 사이트를 벗어난 방문(섹션) 행동의 비율을 위미한다
• 인바운드 마케팅 : 블로그, 동영상, 뉴스 등을 웹에 공개하여 검색결과 페이지에 노출되거나 소셜 미디어에서 공유, 확산되도록 유도함으로써 잠재 고객에게 적극적으로 자사 상품과 서비스를 홍보하는 마케팅 기법
• 퍼널(funnel) : 고객의 유입부터 전환까지 주요 단계를 수치로 확인하는 분석방법. 고객 경험 프로세스를 단계별로 나누어 언제, 어디서, 어떻게 이탈하는지를 파악해 이탈 원인을 개선하는 데 목표를 둔다

2) 데이터 프레임 워크 : AARRR

1. Acquisition(획득) : 사용자가 얼마나 유입되었는지 살핀다
   1. 목표: DAU(일간 개별 사용자), MAU(월간 개별 사용자), 신규사용자의 수를 늘린다
2. Activation(활성화) :  서비스에 머무르는 사용자의 체류시간과 서비스를 이용하기 전에 떠나는 사용자의 이탈률 지표를 보며 어떤 사용자의 경험이 이탈을 유도했는지 파악
3. Retention(유지/재방문) : 사용자가 얼마나 유지되고 재방문 하는지 살펴본다. 리텐션이 낮다는 것은 서비스의 만족도가 낮다는 것으로 매출과 연결된다
4. Revenue(매출) 
5. Refferal(추천/입소문) : 서비스가 얼마나 공유되고 있는지, 해당 채널로부터 얼마만큼 사용자를 확보할 수 있는지 파악할 수 있다

결국엔 조직의 목표에 따라 데이터를 통해 인사이트를 도출하고 이를 비즈니스에 도움이 되도록 액션을 하는것

조믹의 목표를 정확히 정의해야 하며
단순히 수자로만 보는 것이 아니라 '패턴, 추세'를 보아야 한다.
예를들어 지난 3개월간(7,8,9) 매출이 계속 감소했다면 어느 한달이 20% 증가해도 큰 의미가 없다.

또한 어떤 사용자 한 명이 메인 페이지에서 노란 페이지를 가장 먼저 클릭했어오
대다수의 사용자가 빨간 버튼을 클릭했다면 빨간색에 더 집중해야 한다 

 

2. 데이터 분석 프로세스 이해하기(ux디자이너)

 

1. 서비스 목표 설정하기
2. 서비스 목적 달성에 방해되는 문제 페이지 발견하기
3. 기능과 레이아웃 검증 및 최적화 하기
4. 콘텐츠와 세부UI검증 및 최적화하기
5. 꾸준히 개선하고 개선효과 추척하기

1) 용어설명

• B2B : 기업과 기업 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델
• B2C : 하나의 기업이 개인을 상대하는 비즈니스 모델로 대포적으로 전자상거래가 있다
• 히트맵 : 데이터 값을 컬러로 변환하여 시각적으로 분석할 수 있도록 돕는 데이터 시각화 기법
• 섹션수 : 어떤 사용자가 사이트를 방문해서 다른 사이트로 떠나갈 때까지의 흐름으로 방문수라고 정의할 수 있다. 세션은 분석 툴에 데이터가 전송되었을 때 시작하며, 보통 30분 단위를 기준으로 30분동안 데이터 전송이 없거나 자정이 되었을 때, 유입 소스가 변경될 때 종료한다

 

2) 분석 프로세스

(1) 서비스 목표 설정하기

서비스를 개선한다는 것은

서비스 단계별(구매까지의 경로: 서비스 방문  > 상품검색 > 상품페이지 열람 > 장바구니 담기 > 구매)  사용자가 줄어드는 것을 막는일

즉, 구매까지의 전환을 개선시키는 것

 

그렇다면 무엇을 개선해야 하는 걸까?

 

(2) 서비스 목표 달성에 서비스 방해되는 문제 페이지 발견하기

서비스별 고객 여정 지도에따라 방문자가 가장 많이 줄어드는 위치를 파악한다

• 전자상거래 : 메인 > 제품 상세 페이지 > 장바구니 > 결제 > 결제 완료
• 웹 서비스 : 메인 > 체험판 등록 > 실행 > 유로 버전 업데이트
• 콘텐츠 서비스 : 메인 > 상세 콘텐츠 보기 > 정기 구독
• B2B : 메인 또는 상품페이지 > 문의하기 > 문의완료

(3) 기능과 레이아웃 검증 및 최적화 하기

1. A사는 사용자가 상세 상세페이지보다는 사용자 리뷰를 먼저 확인해 구매한다는 점을 파악하여 리뷰를 먼저 강조한다
2. 정보 제공 사이트 B는 정보제공 서비스보다는 중고거래 기능을 자주 사용한 다는 점을 파악하여 메인을 중고거래로 바꾼다

결국 목표를 어떻게 설정하는 지가 분석의 시작이다

 

3) 목표란 무엇인가? : 서비스의 방향성

• 행동지표 : 사용자가 어떤 행동을 해야 목표에 달성할 수 있을까? (예: 서비스 회원 가입수 2만명)
• 달성기간 : 어느 정도의 실행속도로 조직이 움직여야 할까?
• 정량적 수치 : 사용자가 행동지표를 얼마나 달성해야 할까? (예: 2024-5-1까지 구독자 1만명 달성)

(1) 행동지표 

비즈니스를 달성하기 위한 사용자의 행동으로 사용자 관점과 비즈니스 관점으로 나눌 수 있다

 

전자상거래의 경우

• 사용자관점 : 상품열람, 장바구니에 상품 담기, 결제하기
• 비즈니스 관점: 매출증대

B2B영업의 경우

• 사용자관점: 상품확인, 문의하기
• 비즈니스 관점: 서비스 계약, 매출증가

(2) 정량수치 = KPI

B2B영업의 경우

• 사용자 관점 : 상품페이지/문의하기  PV 및 UV
• 비즈니스 관점 : 문의수, 서비스 계약수, 매출액

KPI는 결국

무엇을 언제까지 달성할 것인가를 정리해 달성기준과 수치를 나타낸 것이다

측정 및 비교 가능 : 체류시간, 사용자 태스크 달성율 등 측정이 가능하고 비교할 수 있어야 한다

액션도출 가능 : 기업에 영향을 줄 수 있어야 한다

이해 가능 : 조직 구성원 누구나 KPI를 보고 이해할 수 있도록 쉬워야 한다

 

업종별 KPI

• B2B 영업 사이트 : 소개페이지 클릭수,청구 페이지 클릭률, 평가판 서비스 다운로드 수
• 미디어 사이트 : 페이지 뷰수, 회원가입률
• 커머스 : (매출과 관련된) 회원가입수, DAU, 상품페이지 도달률
• 소셜네트워크 : 사용자관여도(좋아요, 클릭수, 댓글수, 공유수)

비주얼 애널리틱스에서 선정할 수 있는 KPI

 

(1) 페이지 탐색

• 기준: 페이지
• 의미 : 방문자가 페이지 내에서 제공된 콘텐츠를 모두 탐색했는지 검토해 사용자의 페이지 탐색 성과를 측정한다
• 측정방안 : 페이지 구간별 스크롤 도달률, 스크롤 도달 높이의 평균

(2) 콘탠츠 탐색 수치

기준 : 페이지

의미 : 페이지 내에서 태스크를 수행한 횟수와 움직임별 체류 시간을 파악하여 태스크 수행 흐름이 원활한지, 장애물은 없는지 등을 파악할 수 있다

측정방안 : 사용자의 탐색 순차와 탐색 위치별 체류 시간을 살펴본다

 

(3) 콘텐츠 주목

기준 : 콘텐츠

의미 : 방문자의 콘텐츠별 체류 시간과 탐색 밀집도를 살펴보며 콘텐츠의 주목 성과를 비교할 수 있다

측정방안 : 구간별 체류시간, 마우스로 탐색한 규모 등

분석을 하기 위해서는 올바른 목표를 세워야 하는데
먼저 숲(고객여전지도)에서 나무로 살펴보면서 
현재 기업의 상황에 따라 지표를 설정하는 것이 중요한 것 같다

그러나 문제를 어떻게 파악하고 그 문제에 맞는 지표를 정하는건 경험이...노하우가...공부가...필요한 영역일듯