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사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요?

 

여러분은 “우리 서비스 사용자들이 잘 사용하고 있나요?”라고 대표님이 물어보면 어떻게 대답하실 건가요? 저는 입사 초기에 이런 질문에 어떤 대답을 해야 할지 몰라서 우물쭈물했던 기억이 있습니다. 그리고 이날부터 사용자 행동 데이터 분석 공부를 시작했습니다.

 

사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나입니다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행동 데이터가 갈수록 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 데이터의 종류와 함께, 사용자가 서비스를 잘 사용하는지 확인하는 여러 방법에 관해 알아보겠습니다.

 

회사에서 볼 수 있는 데이터의 종류 2가지

회사에 들어갔을 때 볼 수 있는 데이터는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 바로 서비스 데이터사용자 행동 데이터입니다.

 

1) 서비스 데이터

서비스 데이터
결제 완료 시 저장되는 서비스 데이터

 

서비스 데이터는 가입, 결제 등 서비스 운영을 위해서 반드시 필요한 데이터입니다. 세미나 신청서 제출 내역, 사용자들의 결제 내역, 회원가입 정보 등이 해당합니다.

 

월간 데이터리안 세미나를 예로 들어보겠습니다. 고객이 세미나를 결제했는데, 해당 내역이 데이터로 저장되지 않으면 행사 참여를 위해 결제한 사람의 연락처를 알 수 없습니다. 당연히 초대 메일 및 문자를 보낼 수가 없어서 세미나 개최에 문제가 생길 겁니다. 다른 예로 온라인 쇼핑몰에 회원 주소 정보가 없으면 물건을 사도 배송할 수 없을 것입니다.

 

즉, 서비스 데이터가 없으면 해당 서비스는 운영할 수가 없습니다. 그래서 모든 기업 혹은 서비스는 서비스 데이터를 꼭 저장하고 있습니다.

 

2) 사용자 행동 데이터

사용자 행동 데이터
특정 게시글 클릭 시 저장되는 정보는 사용자 행동 데이터

 

사용자 행동 데이터는 사용자들의 행동 패턴을 확인하기 위해 별도로 저장하는 데이터입니다. 현업에서는 웹 로그 데이터, 앱 로그 데이터, 이벤트 데이터, 사용자 로그 데이터 등 여러 이름으로 부르고 있습니다. 사용자 행동 데이터의 특징으로는 비교적 규모가 크고, 데이터 신뢰도는 서비스 데이터보다 낮습니다. 언제든지 누락, 중복 집계될 가능성이 있기 때문입니다.

 

예를 들어 웹사이트 페이지뷰, 스크롤, 클릭 등이 사용자 행동 데이터라고 볼 수 있습니다. 페이지뷰는 사용자들이 어느 페이지를 열람했는지 볼 수 있는 방문 기록 데이터이고, 스크롤은 어디까지 화면을 스크롤했는지, 클릭은 사이트의 어떤 요소를 클릭했는지 저장한 데이터입니다.

 

사실 웹사이트 특정 페이지를 누가 조회했는지 알 수 없어도 서비스 주요 기능에 큰 문제가 발생하지 않습니다. 그래서 데이터 분석가가 사용자 행동 데이터를 확인하기 위해 요청하면 “그 데이터가 꼭 필요해요”라는 답변을 받기도 합니다. 다만 이런 데이터를 잘 분석할수록 고객이 원하는 사소한 사항을 파악할 수 있습니다.

 

 

만들고 배포하는 게 서비스의 전부는 아니다

본격적인 데이터 이야기에 앞서, 회사에서 서비스 만드는 과정을 먼저 살펴보겠습니다. 보통 웹, 앱 서비스를 만드는 회사의 상품 출시까지의 프로세스는 아래와 같습니다.

 

상품 출시 프로세스
웹, 앱 서비스를 만드는 회사의 상품 출시 프로세스

 

열심히 아이디에이션을 하고 서비스 기획을 합니다. 그리고 기획에 맞춰 기능과 서비스를 개발하고, 완성된 후에는 기능 또는 서비스를 소비자들에게 선보입니다. 당연히 마케팅도 진행합니다. 그런데 개발 완료 후 서비스를 배포하면 일이 끝나는 걸까요? 아닙니다. 여기서부터 본격적인 비즈니스가 시작됩니다.

 

만약 고객의 반응에 상관없이 “우리는 우리가 만들고 싶은 걸 만들겠어!”라고 하면 그 비즈니스는 업계에서 살아남기가 정말 힘들 것입니다. 사용자들의 불만 사항이나 사용성에 관련된 여러 데이터를 전혀 알아챌 수 없기 때문입니다. 그래서 비즈니스를 더 잘하기 위해서는 서비스 배포 후에 ‘이 기능을 사용자들이 우리 생각대로 잘 쓰고 있는지’, ‘사용자들이 기능 사용에 어려움을 느끼는 이유가 무엇인지’, ‘무엇을 개선해야 사용자들이 기능을 더 잘 쓸 수 있는지’ 등을 반드시 알아야 합니다.

 

 

사용자가 서비스를 잘 사용하는지 아는 방법 3가지

그렇다면 이 기능 또는 서비스를 사용자들이 잘 쓰고 있는지를 알 수 있는 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 다양한 방법이 있지만, 그중에서도 활용하기 좋은 3가지 방법을 소개하겠습니다.

 

1) 사용자 직접 관찰

사용자 직접 관찰은 사람들에게 직접 서비스를 사용하게 한 후에 어떤 식으로 사용하는지를 관찰하는 방법입니다. 실제 사용자가 겪는 실질적인 문제와 니즈를 명확하게 파악할 수 있고, 무의식적으로 겪고 있는 어려움마저 관찰할 수 있습니다. 특히 설문이나 인터뷰 등의 도구를 이용하는 것이 아니므로 인터뷰 과정에서 발생할 수 있는 오류가 발생하지 않습니다.

 

다만 시간과 비용이 많이 발생하며, 실험 참여자의 행동을 정확하게 기록하고 분석하는 것이 수월하지 않은 단점이 있습니다. 참여자의 행동 주관적으로 분석하기 때문에 해석의 차이도 발생할 수 있습니다.

 

2) 사용자 인터뷰

사용자 인터뷰는 서비스를 사용하는 사용자들에게 서비스 사용 경험, 사용 방식 등을 인터뷰하는 방법으로 많은 회사가 실제 활용하고 있습니다. 평소 사용자들에게 궁금했던 것을 직접 물어보고, 사용자들의 구체적인 의견을 수집할 수 있는 것이 장점입니다. 또한 제품이나 서비스를 구매하고 이용하는 정확한 이유를 알 수 있으며, 때로는 응답자의 지식이나 노하우가 새로운 인사이트를 얻는 데 도움이 되기도 합니다.

 

단점으로는 사용자 직접 관찰과 마찬가지로 시간과 비용이 많이 발생하고, 정성적인 답변을 받기 때문에 동일한 기준으로 답변 내용을 해석하거나 비교하기 어렵습니다. 그리고 사용자들은 가끔 거짓말을 하기도 하는데요. 물론 작정하고 거짓말을 하지는 않지만, 내가 관찰되고 있는 점을 인식하고 있거나 서비스 관계자 앞에서 인터뷰하는 상황을 인식하는 경우에 무의식적으로 서비스 경험에 대해서 과장을 하거나 포장하게 될 수가 있습니다.

 

3) 사용자 행동 데이터 분석

마지막으로 사용자 행동 데이터 분석은 사용자들이 서비스를 사용하면서 남긴 행동 데이터(페이지뷰, 클릭, 스크롤 등)를 분석하는 방법입니다. 장점으로는 사용자 직접 관찰이나 인터뷰에 비해 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있습니다. 데이터만 잘 모으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있고, 가장 자연스러운 사용자들의 행동을 볼 수 있고요. 또한 특정 사용자의 데이터만 골라서 분석하는 것이 아니기 때문에 사용자의 행동 패턴이나 의견이 편향되지 않는 점도 특징입니다.

 

그렇지만 데이터에 대한 해석을 분석가가 자의적으로 해야 하므로 같은 데이터를 보더라도 분석가마다 다른 해석을 할 수 있고, 정확하게 문제 파악을 하기는 어려운 단점이 있습니다.

 

 

우리가 사용자 행동 데이터 분석해야 하는 이유

사용자 직접 관찰, 인터뷰, 그리고 사용자 행동 데이터 분석은 각자 장단점이 아주 뚜렷해서 다 진행하면 서비스 개선에 매우 좋습니다. 그러나 요즘처럼 발 빠르게 사용자들의 니즈를 캐치하고 서비스를 만들어 나가야 하는 상황에서는 시간 소요와 비용이 적게 드는 사용자 행동 데이터 분석이 더 주목받고 있습니다.

 

데이터 분석가라면 당연히 사용자 행동 데이터를 봐야 하며, 점점 타 직군에서도 이런 사용자 행동 데이터를 보는 능력이 요구될 정도로 점점 중요성이 점점 커지는 추세입니다. 그렇다면 실제 비즈니스에서는 어떤 식으로 사용자 행동 데이터 분석을 활용하고 있을까요? 사용자 행동 데이터 분석을 통한 서비스를 개선한 구체적인 예시는 다음 편에서 더 자세히 이야기해 보겠습니다.

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데이터리안

모든 의사결정의 순간에 데이터가 함께하도록 세미나, 데이터 컨설팅, SQL 교육을 하고 있습니다.

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