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국내 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 각 기업의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하고 있을까요?

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유저 데이터 분석, 그렇게 중요한가요?

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국내 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 각 기업의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하고 있을까요?

 

이번 글은 데이터 분석 도구 하트카운트(HEARTCOUT)를 개발하는 하트카운트 팀이 ‘유저 데이터’가 비즈니스에 중요한 이유와 ‘유저 데이터 분석 방법’을 소개합니다. 

 

안녕하세요! 하트카운트팀에서 Analytics Engineering 을 담당하고 있는 Jaden입니다. 오늘은 유저 데이터 분석비즈니스에 어떤 도움을 주는지, 그리고 유저 데이터 분석을 어떻게 해야 하는지에 대해서 함께 알아봅시다.

 

 

유저 데이터 분석이 뭔가요?

  • 유저 데이터란?

유저 데이터는 서비스나 제품을 사용하는 유저들의 행동, 선호, 피드백 등 다양한 정보를 포함합니다. 이런 정보들은 웹사이트 방문 기록, 구매 내역, 앱 사용 시간, 설문조사 응답 등 다양한 경로를 통해 얻어질 수 있어요.

 

  • 분석의 목적은?

유저 데이터 분석의 궁극적인 목적은 유저의 만족도를 높이고, 서비스나 제품의 품질을 향상시키는 것입니다. 또한, 유저들의 행동 패턴을 파악해서 미래의 트렌드를 예측하거나, 새로운 비즈니스 기회를 발견하는 데도 큰 도움을 받을 수 있죠.

 

  • 어떤 도구와 기술이 사용되나?

유저 데이터 분석을 위해 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘이 사용됩니다. 예를 들면, 회귀 분석, 클러스터링, 의사결정트리 등이죠. 또한, 데이터 시각화 도구나 분석 플랫폼(예: Google Analytics, Tableau, HeartCount)도 활용되며, 이를 통해 복잡한 데이터도 직관적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.

 

 

 

그래서… 유저 데이터 분석을 하면 뭐가 좋을까?

1. 마케팅 전략의 극대화

  • 채널 최적화: 유저 데이터를 통해 어느 채널에서 유저들이 가장 많이 접속하는지 알 수 있습니다. 이를 통해 자원을 더 효과적으로 분배할 수 있습니다.
  • 광고 효율 향상: 어떤 광고가 유저들에게 가장 효과적인지, 반응이 좋은지 알 수 있어, 광고 예산을 더 합리적으로 사용할 수 있게 됩니다.
  • 콘텐츠 전략 개선: 유저들이 선호하는 콘텐츠 유형, 주제 등을 파악해, 콘텐츠 전략을 더 맞춤화할 수 있습니다.

 

2. 제품 및 서비스 향상

  • 유저 피드백 파악: 유저들의 리뷰나 의견을 데이터로 수집하면, 제품이나 서비스의 개선점을 실시간으로 파악할 수 있습니다.
  • 사용 패턴 분석: 유저들이 어떻게 서비스를 이용하는지, 어떤 기능을 주로 사용하는지 등의 사용 패턴을 분석하여, 제품의 UI/UX를 개선할 수 있습니다.
  • 신규 기능 제안: 유저 데이터를 바탕으로 필요하거나 원하는 새로운 기능을 파악하고, 그에 맞는 기능을 추가하여 서비스를 확장할 수 있습니다.

 

 

3. 비즈니스 성장과 확장

  • 시장 트렌드 파악: 유저 데이터를 통해 현재 시장의 트렌드나 변화를 파악하고, 비즈니스 전략을 조절할 수 있습니다.
  • 새로운 시장 진입: 유저 데이터에서 새로운 시장의 가능성이나 잠재력을 발견하고, 새로운 시장에 진입하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
  • 고객 로열티 증진: 유저 데이터를 활용하여 고객들의 만족도를 지속적으로 모니터링하고, 그에 따른 서비스 개선을 통해 고객의 로열티를 높일 수 있습니다.

 

4. 비용 절감 및 효율성 향상

  • 데이터 기반 의사결정: 유저 데이터를 통한 정확한 분석을 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있어, 불필요한 비용이나 자원의 낭비를 줄일 수 있습니다.
  • 프로세스 최적화: 유저들의 피드백이나 데이터를 바탕으로 비즈니스 프로세스를 개선하고, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 리스크 관리: 유저 데이터를 통해 잠재적인 위험 요소나 문제점을 미리 파악하고, 적절한 대응 전략을 세울 수 있습니다.

 

 

유저 데이터 분석… 어떻게 하면 되는 걸까?

유저 데이터 분석에는 여러 유형의 분석 기법들이 존재합니다. 아래에서는 주요한 분석 방법들을 좀 더 상세히 살펴보며, 각각의 특징과 활용법에 대해 설명하겠습니다.

 

1. 세그먼트 분석 (Segmentation Analysis)

세그먼트 분석은 사용자들의 공통된 특성을 기반으로 그룹화하는 방식입니다. 사용자의 연령, 성별, 지역 등 다양한 기준에 따라 분류가 가능하며, 이렇게 나뉜 그룹의 행동 패턴을 살펴보면 특정 그룹이 선호하는 제품이나 기능에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

 

분석 방법:

  • 데이터 수집: 사용자 프로필 데이터(연령, 성별, 지역)와 활동 로그(게시글 작성, 댓글 작성, 게시판 방문 횟수 등)를 수집합니다.
  • 세그먼트 생성: 서울 지역의 20대 남성 유저들을 세그먼트로 생성합니다. 이때, 해당 세그먼트의 유저 수와 전체 유저 중 비율을 확인하여 통계적 유의성을 확보합니다.
  • 활동 패턴 분석: 생성된 세그먼트의 유저들의 활동 로그를 분석하여, 가장 활발하게 활동하는 게시판, 주요 키워드, 평균 활동 시간 등을 파악합니다.
  • 비교 분석: 다른 세그먼트(예: 서울 지역의 20대 여성, 서울 지역의 30대 남성 등)의 활동 패턴과 비교하여, 20대 남성 유저들의 독특한 특징이나 선호도를 확인합니다.

 

2. 코호트 분석 (Cohort Analysis)

코호트 분석은 특정 기간 제품이나 서비스에 가입한 사용자 그룹의 행동을 꾸준히 모니터링하는 방식입니다. 새로운 기능 업데이트나 마케팅 캠페인 후에 사용자들의 반응이 어떻게 변하는지, 그리고 그 변화가 지속되는지 아닌지를 관찰함으로써, 특정 조치의 장기적 효과를 파악할 수 있습니다.

 

 

실전 예제: 커뮤니티 웹사이트에서 새로 가입한 유저들이 첫 주 동안 어떤 게시판에 가장 많이 활동하는지, 그리고 그 활동이 이후 주에도 지속되는지 파악하기 위한 분석.

 

분석 방법:

  • 데이터 수집: 신규 가입한 유저의 데이터, 첫 주 동안의 활동 로그(게시글 작성, 댓글 작성, 게시판 방문 횟수 등) 및 이후 주의 활동 로그를 수집합니다.
  • 코호트 그룹화: 가입한 날짜를 기준으로 신규 가입한 유저들을 그룹화합니다. 예를 들면, 3월 1주에 가입한 유저들, 3월 2주에 가입한 유저들로 나누는 식입니다.
  • 활동 패턴 파악: 각 코호트 그룹별로 첫 주 동안 유저들이 가장 활발하게 활동한 게시판을 파악합니다. 예를 들면, '자유게시판', '질문답변게시판' 등 어느 게시판에 가장 많은 활동이 이루어졌는지 확인합니다.
  • 지속성 분석: 첫 주의 활동 패턴을 바탕으로 이후 주의 활동 패턴을 분석하여 유저들의 활동이 지속되는지, 아니면 특정 주제의 게시판에서만 집중적으로 활동하다 떠나는지 파악합니다.

 

3. 퍼널 분석 (Funnel Analysis)

퍼널 분석은 유저가 서비스나 제품의 여러 단계를 거치며 보이는 행동을 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 검색하고 장바구니에 담는 단계부터 결제까지의 전 과정을 분석하여 어느 단계에서 가장 많이 탈락하는지, 어떤 부분이 개선되어야 하는지 파악할 수 있습니다.

 

 

실전 예제: 온라인 커뮤니티 플랫폼에서 새로운 멤버가 가입 절차를 완료하기 위해 거쳐야 하는 단계들에서 어디에서 가장 많은 탈락이 일어나는지 분석하기 위한 분석.

 

분석 방법:

  • 데이터 수집: 유저가 회원 가입 절차 중 각 단계에서의 활동 로그(가입 양식 작성, 이메일 인증, 프로필 작성, 첫 게시글 작성 등)를 수집합니다.
  • 퍼널 단계 설정: 회원 가입 절차를 여러 단계로 나누고, 각 단계별로 유저가 완료한 숫자를 파악합니다. 예를 들면: 1. 가입 양식 작성,  2. 이메일 인증 클릭, 3. 프로필 사진 및 기본 정보 작성, 4. 첫 게시글 작성
  • 탈락률 분석: 단계별로 전 단계 대비 얼마나 많은 유저가 탈락하는지를 파악합니다. 예를 들어, 가입 양식을 작성한 후에 이메일 인증을 하지 않는 유저의 비율, 이메일 인증 후 프로필 정보를 작성하지 않는 유저의 비율 등을 분석합니다.
  • 문제점 도출 및 개선 방안 수립: 가장 높은 탈락률을 보이는 단계를 파악하고, 그 원인을 분석합니다. 예를 들어, 이메일 인증 단계에서 많은 유저가 탈락한다면 인증 메일이 스팸함으로 가는 경우가 있는지, 인증 메일에 있는 링크가 제대로 작동하지 않는지 등의 원인을 파악하고 개선 방안을 수립합니다.

 

4. 이벤트 추적 (Event Tracking)

이벤트 추적을 활용하면 앱이나 웹사이트에서의 사용자 행동을 실시간으로 기록하고 분석할 수 있습니다. 특정 버튼 클릭 수, 페이지 뷰, 스크롤 깊이 등 다양한 지표를 통해 어떤 컨텐츠나 기능이 사용자들에게 인기가 있으며, 어떤 부분들이 개선의 필요성이 있는지를 확인할 수 있습니다.

 

실전 예제: 웹사이트 내의 특정 버튼 클릭률 파악.

 

분석 방법:

  • 웹사이트의 해당 버튼에 클릭 이벤트 트래커를 부착합니다.
  • 일정 기간의 클릭 수를 모니터링합니다.
  • 클릭률 = (버튼을 클릭한 사용자 수 / 버튼을 본 전체 사용자 수) x 100

 

5. 사용자 경로 분석 (User Journey Analysis)

사용자의 전체 경험을 중심으로 서비스 내에서 어떠한 경로로 이동하는지를 분석합니다. 어떤 페이지나 기능에 머무르는 시간, 사용자의 클릭 패턴 등을 통해 서비스의 흐름과 구조에 대한 사용자의 만족도와 문제점을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

실전 예제: 온라인 커뮤니티 플랫폼에서 신규 유저들이 회원가입 후 처음 24시간 동안 어떠한 경로로 서비스를 탐색하는지 분석하기.

 

분석 방법:

  • 데이터 수집: 신규 가입한 유저의 첫 24시간 동안의 활동 로그를 수집합니다. 이때, 페이지 방문 기록, 클릭 로그, 머무는 시간 등의 데이터가 필요합니다.
  • 경로 시각화: 유저가 방문한 페이지의 순서대로 시각적으로 나타내어, 가장 많이 방문된 경로나 잦은 패턴을 확인합니다.
  • 주요 액션 포인트 파악: 어떤 페이지나 기능에 유저들이 가장 많이 머물렀는지, 또 어떤 부분에서 가장 많은 시간을 소비했는지 분석합니다.
  • 문제점 탐색: 유저의 이탈률이 높은 페이지나 기능, 혹은 클릭 패턴에서 자주 발생하는 불편함 등을 파악하여 서비스 개선 방안을 도출합니다.
  • 유저 피드백 수집: 사용자 경로 분석 결과와 함께 유저들로부터 직접적인 피드백을 수집하여, 사용자의 경험과 만족도를 더 깊이 이해하고 개선 방안을 마련합니다.

 

 

효과적인 분석을 위해서… 어떤 전략을 세우면 될까?

 

유저 데이터 분석은  전략적으로 접근하는 것이 중요합니다. 아래는 유저 데이터 분석 전략을 세우는 데 있어서 고려해야 할 주요 단계와 방법들입니다.

 

1. 목표 설정

먼저 유저 데이터 분석의 목표를 명확하게 설정해야 합니다. '우리가 얻고 싶은 정보는 무엇인가?', '이 데이터를 통해 어떤 문제를 해결하고자 하는가?'와 같은 질문을 통해 목표를 세워보세요.

 

  • 세부 목표 세우기: 단순히 '고객의 구매 패턴 알아보기'보다는 '20-30세 남성 고객의 주말 구매 패턴 분석'처럼 더 구체적인 세부 목표를 세워 분석의 방향성을 더욱 확실히 해야 합니다.
  • 기간 설정: 목표를 달성하기 위한 기간 설정도 중요합니다. 특정 시즌이나 이벤트 기간 등, 분석하고자 하는 기간을 정해두면 데이터의 범위와 품질을 관리하기 용이합니다.

 

 

2. 필요한 데이터 정의

설정한 목표를 달성하기 위해서는 어떤 데이터가 필요한지 파악해야 합니다. 예를 들면, 유저의 구매 패턴을 알고 싶다면 구매 내역, 방문 빈도, 구매 금액 등의 데이터가 필요할 것입니다.

 

  • 연관 데이터 고려: 주요 데이터 외에도 연관된 부가 데이터를 고려할 필요가 있습니다. 예를 들면, 유저의 나이, 성별, 지역 정보 등이 해당됩니다.
  • 데이터의 품질 평가: 데이터의 신뢰성, 정확성, 타당성을 평가하여 분석에 사용될 데이터의 품질을 보장해야 합니다.

 

3. 데이터 수집

필요한 데이터를 어떻게, 어디서 수집할지 결정해야 합니다. 이를 위해 다양한 툴과 방법을 활용할 수 있습니다. 온라인 행동 데이터, 설문조사, 인터뷰 등 다양한 방법으로 유저로부터 데이터를 수집하세요.

 

  • 데이터 수집 시점: 데이터를 실시간으로 수집할 것인지, 일정 주기로 수집할 것인지 결정이 필요합니다.
  • 비용-효과 분석: 수집 방법별로 비용과 예상되는 효과를 분석하여 최적의 수집 방법을 선정합니다.

 

 

4. 데이터 정제와 처리

수집한 데이터는 항상 완벽하지 않습니다. 오류나 중복 등의 문제를 해결하기 위해 데이터 정제 과정이 필요합니다. 또한, 데이터를 분석하기 적합한 형태로 가공하는 처리 과정도 중요합니다.

 

  • 데이터 누락 처리: 데이터 중 누락된 부분은 어떻게 처리할지 방법을 정하고, 누락 원인을 파악하여 재발 방지 대책을 세우는 것이 좋습니다.
  • 분석용 데이터셋 구성: 분석 목적에 맞게 데이터셋을 구성하며, 필요시 샘플링, 특성 선택 등의 작업을 진행합니다.

 

 

결론

요약해보겠습니다. 유저 데이터 분석은 기업의 성공을 위한 핵심 요소입니다. 이를 통해 우리는 고객들의 행동 패턴, 선호도, 피드백을 정밀하게 파악할 수 있으며, 이 정보는 마케팅 전략 최적화와 제품 및 서비스 개선에 중요한 역할을 합니다.

 

예를 들어, 채널 최적화를 통해 자원을 효율적으로 배분하고, 광고 효율을 높이며, 콘텐츠 전략을 개선하는 데 유저 데이터 분석이 기여합니다. 또한, 유저 데이터는 제품과 서비스의 품질 향상에도 중요합니다. 유저의 피드백과 사용 패턴을 분석함으로써, 제품의 UI/UX 개선, 신규 기능 제안 등을 통해 사용자 경험을 극대화할 수 있습니다.

 

 

마지막으로 데이터 기반 의사결정을 통해 비용 절감 및 효율성을 높일 수 있으며, 리스크 관리에도 도움이 됩니다. 유저 데이터 분석은 단순한 정보 수집을 넘어서서, 비즈니스의 전략적 방향 설정에 중요한 기여를 합니다. 유저 데이터 분석은 세그먼트 분석, 코호트 분석, 퍼널 분석, 이벤트 추적, 사용자 경로 분석 등 다양한 방법을 통해 이루어집니다. 각각의 방법은 특정 목적에 맞게 사용되며, 효과적인 비즈니스 의사결정을 위한 근거를 제공합니다.

 

<원문>

유저 데이터 분석? 그거 중요한거야?

 

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