사이드 프로젝트 도전기: ③데이터 분석을 통해 발전하기

최근 들어 사이드 프로젝트를 하는 직장인이 점차 많아지고 있습니다. 스타트업에 다니는 주변 지인들도 대부분 사이드 프로젝트를 진행하고 있고, 저 역시 팀을 모아서 사이드 프로젝트를 운영하고 있습니다.

프로젝트를 진행하는 과정에서 많은 인사이트를 얻고 있는데, 지난번에는 서비스를 만들 때 저희가 어떤 기준으로 개발 스택을 결정했는지 소개하면서 프로젝트의 목적과 스택 선택의 중요성에 대해 살펴보았습니다. 시리즈의 마지막으로 오늘은 출시 이후 어떻게 데이터를 확인하고 서비스를 발전해 나가야 하는지 이야기해보려 합니다.

1. 사이드 프로젝트에 데이터 분석이 필요한 이유

“여러분은 사이드 프로젝트를 열심히 진행하여 결국 서비스를 완성했습니다. 아마 큰 성취감을 느끼며 그동안의 노력이 머릿속을 스쳐 지나갈 것입니다. 그러나 완성의 기쁨도 잠시, 지인들로 인해 초기에 몰렸던 이용자는 금방 빠져나가고 서비스에 대한 애정과 의욕은 점차 식어갑니다.”

실제로 많은 사이드 프로젝트는 출시 이후에 금방 종료됩니다. 서비스 제작에 힘을 너무 많이 쏟았기 때문일 수도 있고, 완성 이후에 어떻게 해야 할지 갈피를 잡지 못해서일 수도 있습니다. 프로젝트가 종료되는 원인은 다양하지만 결국 중요한 것은 사용성을 개선하며 꾸준히 서비스를 유지하기가 매우 어렵다는 것입니다.

이런 상황에서 필요한 것이 바로 데이터입니다. 서비스 출시 이후 갈팡질팡하는 우리에게 데이터는 나침반과도 같습니다. 데이터는 사용자들이 어떤 행동을 취하고, 어떤 기능을 좋아하는지 알려줍니다. 우리는 분석된 데이터를 통해서 어떤 사람들이 우리의 서비스를 사용하는지, 그리고 유저들이 어떤 기능을 필요로 하는지 알 수 있습니다. 이러한 결과를 토대로 핵심 유저를 설정하고 새롭게 기능을 추가한다면 더 많은 사용자가 유입되어 프로젝트에 새로운 활력을 불어넣어 줄 것입니다.

2. 데이터 수집 툴 선택하기

데이터의 필요성을 깨달았다면, 데이터 수집 방법을 결정할 차례입니다. 우선 가장 기본적으로 활용할 수 있는 것은 서비스 데이터베이스에 있는 정보입니다. 우리는 따로 코드를 작성하지 않더라도 데이터베이스를 통해 가입된 유저 수와 업로드된 포스트 등을 쉽게 확인할 수 있습니다. 특히 데이터베이스의 정보를 편리하고 깔끔하게 확인하기 위한 도구도 많이 존재합니다. 저희 팀은 ‘몽고디비(MongoDB)’를 사용하고 있으며, 해당 툴에서 제공하는 차트 기능을 활용하고 있습니다.

그러나 데이터베이스만으로는 충분한 정보를 확인하기 어렵습니다. ‘유저가 어떤 페이지에 접속’했고 ‘어떤 버튼을 클릭했는지’ 등과 같은 로그 데이터는 보통 데이터베이스에 저장되지 않기 때문입니다. 데이터베이스를 아예 사용하지 않는 랜딩페이지나 간단한 서비스에서도 유저 로그가 필요한 것은 마찬가지입니다.

유저 로그 분석에 사용되는 대표적인 서비스로는 ‘구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)’가 있습니다. 구글 애널리틱스는 웹사이트 방문자의 데이터를 수집 및 분석함으로써 온라인 비즈니스의 성과를 측정하고 개선하는 데 사용되는 웹로그 분석 도구입니다. 서비스에 한두 줄 정도의 코드만 심어두면 기본적인 유저의 접속 기록과 체류시간 등을 확인할 수 있는데, 이러한 편리성으로 인해 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 분석 툴이 되었습니다. 추가로 더 상세한 분석이 필요하다면 원하는 이벤트를 별도로 추적하거나 보고서를 맞춤 설정할 수도 있습니다.

구글 애널리틱스가 상대적으로 웹 중심적인 도구라면 앱 서비스에 특화된 도구에는 ‘파이어베이스(Firebase)’가 있습니다. 파이어베이스 역시 구글 애널리틱스와 마찬가지로 설치 방법이 간단하며, 파이어베이스 애널리틱스를 통해 일간 활성 유저 및 리텐션 정보 등을 쉽게 확인할 수 있습니다. 추가로 파이어베이스는 저장소의 역할을 하거나 A/B 테스트 및 인앱 메시지 기능을 무료로 제공하고 있어서, 많은 앱 개발자들이 가장 선호하는 도구로 꼽힙니다.

저희 팀은 위에서 언급한 세 가지 방법으로 데이터를 수집하고 있는데, 위에 예시로 든 도구 외에도 사용 가능한 애널리틱스 서비스는 무수히 많이 존재합니다. 예를 들어 핫자(Hotjar)를 사용하면 히트맵 방식으로 유저가 어디까지 스크롤을 내렸고 얼마나 많은 유저가 특정 버튼을 눌렀는지 등을 확인할 수 있으며, 앰플리튜드(Amplitude)를 사용하면 퍼널 및 리텐션 분석 등을 다양한 차트로 파악할 수 있습니다. 단, 앰플리튜드는 연 사용료가 천만 원이 넘기에 사이드 프로젝트에서 많이 사용되지는 않는 편입니다.

3. 데이터 분석하기

우선 저희 팀은 데이터베이스에 저장된 정보를 통해 핵심 유저를 파악했습니다. 저희가 운영 중인 부캐(취미/관심사) 관리 앱 ‘HYDE’는 프로필을 생성할 때 부캐에 대한 카테고리를 입력해야 합니다. 이때 어떤 카테고리의 유저가 가장 많은지 확인하여 핵심 유저를 파악하고 있습니다. 몽고 차트를 통해 분석해본 결과 저희 서비스 내에서 ‘자기 계발'을 관리하는 유저가 가장 많았으며, 그 뒤를 ‘스포츠', ‘문화생활', ‘여행' 카테고리가 차지했습니다. 세부 카테고리 기준으로는 ‘공부', ‘외국어', ‘해외여행', ‘사이드 프로젝트' 순서로 많이 관리한다는 사실을 확인할 수 있었습니다.

저희는 핵심 유저를 파악한 후, 해당 유저들이 가장 많이 사용하는 기능과 행동을 분석하고 이를 개선하기 위해 노력했습니다. 일례로 데이터베이스 분석을 통해 자기 계발 카테고리를 가진 유저들 중 부캐 관리를 위한 여러 템플릿 중에서 날짜 기반 종류를 선호하는 사실을 파악한 적이 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 여러 업무 중에서 날짜 템플릿의 사용성 개선에 더욱 높은 우선순위를 부여하기도 했습니다.

데이터 분석으로 도출한 핵심 유저는 마케팅에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 보통 사이드 프로젝트는 광고에 사용할 수 있는 금액이 적다 보니 효율적인 마케팅이 매우 중요합니다. 이때 핵심 유저를 제대로 파악하고 있다면 광범위한 유저를 타깃 할 때보다 적은 금액으로 성과를 낼 수 있는 것입니다. 실제로 저희도 넓은 범위로 마케팅할 때와 비교하여 자기 계발과 공부 등을 키워드로 광고를 집행할 때 더욱 낮은 CPC(Cost per click, 클릭 당 비용)를 달성할 수 있었습니다.

이외에도 광고의 성과를 확인하거나 유저의 불편함을 파악하는 측면에서 데이터는 유용하게 사용됩니다. 우선 랜딩페이지에 애널리틱스 도구가 설치되어 있다면 얼마나 많은 유저가 어떤 경로로 방문했는지 확인이 가능합니다. 프로젝트의 마케터는 이러한 정보를 통해 유입 효율이 좋은 채널로 마케팅 전략을 수정할 수 있습니다. 또한 유저가 언제 이탈하는지 파악한다면 어떤 과정의 기능을 개선해야 하는지도 파악이 가능합니다.

사이드 프로젝트의 성공을 기원하며

앞서 말한 내용을 종합하여, 저희가 데이터를 수집하고 활용하는 과정을 정리해보자면 다음과 같습니다.

Q. 사이드 프로젝트에도 데이터 분석이 필요한가?

A. 필요하다. 적절한 데이터는 서비스 완성 후 어떤 방향으로 나아가야 할지 방향성을 제시해 준다.

Q. 어떻게 데이터를 수집할 것인가?

A. 데이터베이스에 쌓인 정보를 바탕으로 분석한다. 추가로 구글 애널리틱스와 파이어베이스를 통해 유저 로그를 수집 및 분석한다.

Q. 분석한 데이터를 어떻게 활용할 것인가?

A. 핵심 유저를 설정하고 타깃 유저가 사용하는 기능과 행동을 파악한다. 이를 기반으로 사용성을 개선하거나 새로운 기능을 기획한다. 또한 명확한 타깃 설정은 마케팅 효율화에도 유용하다.

시리즈의 마지막 글을 통해 ‘사이드 프로젝트에서 데이터를 분석하는 방법’에 대해 살펴보았습니다. 비록 저희 서비스가 출시된 지 두 달이 채 안 되었지만, 데이터를 확인하며 진행한 덕분에 번아웃 없이 조금씩 서비스를 개선해나갈 수 있었다고 생각합니다. 사이드 프로젝트를 진행하시는 분들에게 이제까지의 콘텐츠가 도움이 되었기를 바라며, 앞으로 여러분 모두의 도전을 응원하겠습니다.

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