[Data-Driven UX] 2장 - 데이터 분석 프로세스 이해하기

1장에서 데이터 분석에 대한 기초지식을 살펴봤면, 2장에서는 분석 프로세스에 대해 단계별로 학습할 수 있었다.

다음은 'Data-Driven UX'의 2장- 데이터 분석 프로세스 이해하기를 정리한 내용이다. 

 

데이터 분석 프로세스 이해하기

• 1단계. 서비스 목표 설정하기
• 2단계. 서비스 목적 달성에 방해되는 문제 페이지 발견하기
• 3단계. 기능과 레이아웃 검증 및 최적화하기
• 4단계. 콘텐츠와 세부 UI 검증 및 최적화하기
• 5단계. 꾸준히 개선하고 개서 효과 추적하기

 

[1. 숲] 서비스 목표 설정하기

- 가장 먼저 서비스가 지니는 목표가 무엇인지 파악한다.

- 목표에 따라 분석할 사용자의 특징이 달라지기 때문에 이는 반드시 짚고 넘어가야한다. 

- 서비스 목표를 정의하는 것만으로도 해당 서비스이 방향성이 제대로 잡혀 있는지를 검토할 수 있고, 사용자가 왜 해당 서비스를 방문하는지 유추할 수 있다.

 

 여기서 알아야 할 개념이 바로 퍼널이다. 넓은 입구로 시작해서 서서히 좁아지는 깔때기 모양처럼 사용자도 서비스의 각 단계를 거칠 때마다 점점 걸려져 일부만 '전환'에 이른다.  → 즉, 서비스를 개선한 다는 것은 '단계별로 사용자가 줄어드는 것을 막는 일' 

 

[2. 숲의 작은 영역] 서비스 목적 달성에 방해되는 문제 페이지 발견하기

 사용자의 경로, 즉 페이지가 목적 달성을 방해하고 있는지 또는 장벽인지를 검토하는 것이다. 서비스 목적 달성에 방해되는 페이지를 발견하기 위한 첫 번째 방안으로는 지표를 활용할 수 있다. PV 규모가 큰 페이지는 보통 사용자에게 매우 중요한 페이지일 수 있으므로 페이지 이탈률이 높게 나타는지 검토한다. (PV는 ‘고객의 관심’으로도 해석할 수 있음.)

PV란? 페이지 뷰 수. 사이트 중 ‘한 페이지’가 사용자의 요청으로 사용자 화면에 표시되는 ‘요청 수’를 세는 단위.
PV와 UV는 무엇이 다르고 어떻게 분석해야 할까

 하지만 페이지를 모두 검토하는 데는 너무 많은 시간이 필요하다. 따라서 우선순위를 쉽게 정하고, 문제 페이지를 빠르게 발견하기 위해서 [1 단계. 서비스 목표]를 토대로 그 목표르 이루기까지의 사용자 여정을 적어본다. 

﹒ 전자상거래: 메인> 제품 상세 페이지> 장바구니> 결제> 결제 완료
﹒ 웹 서비스: 메인> 체험판 등록> 실행> 유료 버전 업그레이드
﹒ 콘텐츠 서비스: 메인> 상세 콘텐츠 보기> 정기 구독
﹒ B2B 기업: 메인 또는 상품 이미지> 문의하기> 문의 완료

 이 여정에서 방문자가 가장 많이 줄어드는 위치(= 사용자가 느끼는 가장 큰 장벽). 그리고 이 위치를 개선하는 것이 우리의 목표가 된다.

 

[3. 나무] 기능과 레아아웃 검증 및 최적화하기

 앞서 두 단계에서 찾은 영역의 나무들을 하나씩 살펴보는 단계다.

﹒ 화장품 전자상거래 업체 A사는 사용자가 상세 화장품 정보보다는 사용자 리뷰를 먼저 확인해 구매를 결정한다는 점을 알 수 있었다. 그래서 리뷰를 강조하고 네 번째에서 두 번재 탭으로 변경했다.
﹒ 육아 정보를 제공하 B사는 사용자가 육아 정보 기능보다 중고 장터 메뉴를 자주 이용한다는 사실을 발견했다. 메인 페이지에 중고 장터 메뉴를 노출해서 더욱 강조 했다.

 

[4. 잎사귀] 콘텐츠와 세부 UI 검증 및 최적화 하기 

 기능 단위에서 더 들어가 '기능 속 버튼이 지니는 태스크 별 달성도'를 확인하고 사용자의 행동과 심리를 도출해 콘텐츠를 최적화한다. 또는 히트맵을 통해 신규 및 재방문 사용자의 행동을 비교하거나 유입 경로에 따라 달라지는 사용자의 소비 현황을 파악한다.

 

[5] 꾸준히 개선하고 개선 효과 추적하기

 변경한 레이아웃 콘텐츠, CTA에 따라 지표가 어떻게 달라지는지 A/B Testing을 실시한다. 히트맵 데이터를 통해 사용자 행태를 추적할 수도 있다.

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우선, 서비스 목표 설정이 중요한 건 잘 알겠는데..
어.떻.게 올바른 목표 설정을 할 수 있을까? 

데이터 분석 목표 설정하기

[조직의 상황에 따라 유연하게 달라질 수 있는 목표]

 목표의 사전적 의미는 '어떤 목적을 이루려고 지향하는 실제적 대상으로 삼음, 또는 그 대상'으로, 목표는 목적하는 바를 이루기 위한 대상을 가리킨다. 이것은 서비스가 나아갈 구체적인 모습이기도 하다.

 

 그리고 이 목표는 시시각각 바뀌는 비즈니스와 조직 내 상황에 따라 유연하게 변할 수 있어야 한다. 또한 목표의 규모가 크거나 작을 수도 있고, 우선순위에 따라 실천 대상이 달라질 수 있음을 염두에 두어야한다.

예를 들어 '아카이브 인스타그램의 가장 큰 목표는 '아카이브 서비스 유입'이다. 하지만 서비스로 유입시키기 위해서는 먼저 인스트그램이 유명해지고 컨텐츠도 충분히 쌓여야 한다. 다시 말해 큰 목표를 이루기 위해 작은 목표인 '인스타그램 팔로우 수 2,000명 달성, 컨텐츠 100개 업로드' 등을 먼저 실행해야 한다.

 

[목표를 이루는 세가지 목표]

 UX 데이터 분석의 목표는 세 가지 필수 요소로 구성된다. 이 중 어느 하나라도 빠지면 올바른 목표를 설정했다고 말할 수 없다. 1)행동지표 2)정량적 수치 3)달성 기간

 

1) 행동 지표: 사용자가 어떤 행동을 해야 목표를 달성할 수  있을 까
ex. 서비스 회원 가입자 수 2만 명 돌파

 '행동지표는' 사용자의 행동에 따라 서비스 목표를 달성할 수 있을지를 고민하면 쉽게 도출 할 수 있다. 예를 들어 B2C 전자상거래 업체는 사용자가 상품을 열람하고 장바구니에 상품을 담아야 매출이 일어난다. 

 행동은 다시 사용자와 비즈니스 관점으로 나뉠 수 있는데 이 둘은 일치하지 않을 때가 많다.

 

ex. 전자상거래

- 사용자 관점: 상품 열람, 장바구니에 상품 담기, 결제하기
- 비즈니스 관점: 매출 증가

ex. B2B 영업용 사이트

- 사용자 관점: 상품 확인, 문의하기
- 비즈니스 관점: 서비스 계약, 매출 증가

 

2) 정량적 수치: 사용자가 행동 지표를 얼마나 달성해야 할까
ex. 7월 31일까지 현재 1만 2,000명 달성

 앞서 말한 행동 지표를 정량적인 수치로 나타낼 수 있으면 매우 좋다. CTA 버튼의 클릭 수가 얼마나 되는지, 비즈니스 관점에서 문의율이 얼마나 되고 매출은 얼마인지 수치화할 수 있다. 이 수치는 '현재 서비스의 목표가 어느 지점까지 왔으며, 얼마나 더 나아가야 하는지를 나타내는 거리'가 된다.

 

ex. B2B 영업용 사이트

- 사용자 관점: 상품 페이지 PV 및 UV, 문의하기 페이지 PV 및 UV, 문의하기 CTA 버튼 클릭 수
- 비즈니스 관점: 문의 수, 서비스 계약 건수, 매출액

 

3) 달성 기간: 목표로 정한 행동 지표와 정량적 수치를 언제까지 달성해야할지를 의미한다.
ex. 7월 1일부터 12월 31일까지 6개월간

목표를 이루는 마지막 요소는 '목표 달성 기간'이다. 예를 들어 목표가 인스타그램 팔로우 수가 5,000명이라고 할 경우, 목표 달성 기간이 10년이라면 아주 여유롭게 컨텐츠를 업로드 해도 될 것이다. 그런데 당장 다음 달이라면 매일 컨텐츠를 업로드하고 홍보를 위한 마케팅 비용을 투자해야 한다

  보통 많은 기업에서 년, 분기, 월, 주간 단위로 목표 달성 기간을 둔다. 달성 기간별로 서비스를 평가할 때는 서비스 개선일, 서비스 업데이트일 등을 맞춰 확인하는 것이 바람직하다. (ex. 매주 토요일 인스타그램 업로드를 한다면 매주 토요일 또는 일요일에 정기적으로 팔로우 수를 파악)

 

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목표의 정량 수치가 지니는
또 다른 이름, KPI

비즈니스 성과 달성을 위한 '활동 기준'이자 앞서 말한 '분석 목표'는 또 다른 말로 KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표)라고 부른다.

"무엇을 , 언제까지 달성할 것인가"를 정리해 달성 기준과 수치를 나타내는 것으로, '최종 목표'라고 바꿔 말할 수 있다. 일반적으로 좋은 KPI는 다음과 같은 세 가지 특징이 있다.

 

1) 측정 및 비교할 수 있다: 체류 시간, 사용자 태스크 달성율 등 측정이 가능하고 비교할 수 있어야 한다.

2) 기업의 행동을 일으킬 수 있다: 기업에 영향을 줄 수 있는지를 파악해야 한다.

3) 누구나 이해하기 쉬워야 한다: 조직의 누구나 KPI를 보면 바로 이해할 수 있을 정도로 알기 쉬어야 한다.

 

업종별 대표적인 KPI 예시

- B2B 사이트 및 영업용 사이트: 평가판 서비스 다운로드 수
- 미디어 사이트: 페이지 뷰 수, 회원 가입률
- 커머스 사이트: 매출 달성을 위한 회원 가입 수, 1일 또는 1개월당 사용자 방문 수, 상품 상세 페이지 도달률
- 소셜 네트워크: 사용자 관여도 → '좋아요' '클릭수' '댓글 수' '공유 수'

 

[누구나 따라 할 수 있는 KPI 수립하기]

첫째, 어떤 사람의 어떤 문제를 어떤 서비스로 해결하고 싶은지를 정의

ex. 아카이브의 목표는 '전시 관람를 관람 후 감정이 잊혀지는 사용자에게 전시의 감정을 티켓 형태로 보관하게 해주는 것'이다.

 

둘째, 서비스가 사용자에게 어떤 경험을 제공하는지 구체적인 가치를 정의한다

'사용자에게 가장 제공하고 싶은 경험이 무엇인가'

ex. '사용자 데이터 분석을 위한 솔루션 정보 제공'과 '솔루션 가입 및 이용'

 

셋째, KPI를 수립한다

무엇을 달성했을 때 서비스 핵심 가치가 만족되는지를 고민하면 쉽게 KPI를 수립할 수 있다.
ex. 회원 가입자 수, 기록하기 클릭 수

 

넷째, KPI 측정을 위한 기간을 정한다

사용자를 구체적으로 정의해야 통계와 평균의 함정을 피할 수 있다. 전체 100명 중 특정 사용자 한 명이 중복해서 '시작하기' 버튼을 100번 클릭하고 99명의 사용자는 그냥 떠나버린다면 100명의 사용자가 고루 100번을 클릭 했을 때와 수치와 똑같을지라도 근본적인 의미는 매우 달라진다.

 

다섯째, 수립한 KPI를 바탕으로 서비스를 분석 및 개선한다

 

위 내용은 'Data-Driven UX' 책의 내용을 요약 및 가공한 정보입니다.