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지난 상편에서는 디자이너가 데이터를 알아야 하는 이유에 대해 말씀드렸습니다. 디자이너는 데이터를 분석함으로써 사용자가 제품을 이용하면서 겪는 경험을 더 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 더 나은 경험을 만들기 위해서 고객이 경험을 하면서 남기는 발자취(Footfrint)를 들여다보는 건 디자이너가 반드시 해야 하는 업무 범위라는 인식이 필요한 시점입니다. 이번 하편에서는 디지털 프로덕트에서 가장 범용적으로 사용하는 데이터 요소들을 나열하고 이를 UX 리서치 방법론 중 휴리스틱 평가로 서로 다른 데이터 사이에서 연관성을 찾아가는 패턴을 소개하겠습니다.

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지난 상편에서는 디자이너가 데이터를 알아야 하는 이유에 대해 말씀드렸습니다. 디자이너는 데이터를 분석함으로써 사용자가 제품을 이용하면서 겪는 경험을 더 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 더 나은 경험을 만들기 위해서 고객이 경험을 하면서 남기는 발자취(Footfrint)를 들여다보는 건 디자이너가 반드시 해야 하는 업무 범위라는 인식이 필요한 시점입니다. 이번 하편에서는 디지털 프로덕트에서 가장 범용적으로 사용하는 데이터 요소들을 나열하고 이를 UX 리서치 방법론 중 휴리스틱 평가로 서로 다른 데이터 사이에서 연관성을 찾아가는 패턴을 소개하겠습니다.

 

[디자이너가 웹사이트에서 파악해야 할 8가지 데이터]

 

1. 페이지뷰(PV, Page View)
웹사이트 특정 페이지가 사용자에게 노출된 횟수로 열람한 정도를 알 수 있습니다.

2. 순 방문자수(UV, Unique View)
동일한 사용자가 여러 차례 반복해서 방문했다면 1회로 산정한 것으로 특정 기간 동안 실제로 방문한 사용자 숫자를 알 수 있습니다.

3. 페이지뷰와 순 방문자수 증감 추세
데이터를 통해 UX 디자인에 도움이 되는 정보를 얻기 위해서 중요한 건 한 가지 정보만 확인할 것이 아니라 여러 정보를 동시에 확인하고 그 사이의 연관성, 추세를 분석하는 겁니다. 특정 기간에 페이지뷰가 크게 늘었다면 순 방문자수가 늘었는지 함께 확인해야 합니다. 증감이 큰 시점에 어떤 일이 있었는지 제품 밖에서도 원인이 될만한 것을 찾아보는 것도 도움이 됩니다. 예를 들어 신규 가입자 유치를 위해 마케팅팀에서 쿠폰을 발급했거나 경쟁사 서비스에 문제가 생겨서 반사효과로 유입된 신규 고객이 있는지 확인해볼 수 있습니다.

4. 세션(Session)
사용자가 웹사이트에 방문해서 이탈하기까지 사이트 내에서 페이지를 열람하거나 페이지 이동이 일어나지 않는 이벤트가 발생한 것을 의미합니다. 세션과 페이지뷰, 순 방문자수를 비교해서 분석하면 사이트를 방문한 사용자의 이용행태를 분석할 수 있습니다. ‘페이지뷰 당 세션 수’는 사용자가 한 번 사이트에 방문할 때 몇 페이지나 열람하는지, ‘순 방문자수 당 세션수’를 파악하면 사이트를 방문한 사용자의 사이트 이용 빈도를 비교할 수 있습니다.

 

5. 전환율(Conversion Rate)
전환율은 사이트를 방문한 사용자 중 구매, 장바구니 담기 등 특정 행위를 한 방문자 비율을 의미합니다. 지난 편에서 소개한 AARRR 프레임워크에서 이전 단계에서 다음 단계로 넘어가는 비율이라고 생각하셔도 좋습니다. 전환율은 반드시 ‘구매’와 연관될 필요 없이 ‘회원 가입’, ‘뉴스레터 구독’, ‘비디오 재생’ 등 특정 버튼을 선택함으로써 일어나는 행위를 포괄합니다.

 

6. 이탈률(Bounce Rate)
이탈률은 한 페이지만 보고 사이트를 벗어난 방문(세션) 행위 비율을 의미합니다. 다시 말해 사용자가 세션에서 페이지와 상호작용을 통해 다른 페이지로 이동하지 않고 떠난 경우로 ‘단일 페이지 세션 비율’입니다. AARRR 퍼널에서 각 단계 별 이탈률을 낮춰야만 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

 

7. 종료율(Exit Rate)
종료율은 방문한 모든 페이지를 대상으로 1개 이상의 페이지를 보고 화면을 종료한 방문(세션) 행동 비율을 의미합니다. 만약 홈 화면에서 종료율이 23%라고 하면 100명의 고객이 방문했을 때 77명만 홈 화면에서 다른 화면으로 이동했다는 의미입니다. 이탈률과 달리 종료율이 높다고 반드시 부정적인 신호는 아닙니다. 회원가입 완료 페이지에서 종료했다고 한다면 ‘회원 가입’이라는 비즈니스 목표까지 달성한 것으로 볼 수 있기 때문입니다.

 

8. 유입 경로
유입 경로는 페이지에 방문하기 직전의 상황을 의미합니다. 유입 경로를 통해서 신규 사용자들이 어떤 방식으로 제품을 접하는지 고객 접점을 확인할 수 있고 AARRR 프레임워크 마지막 단계인 Referral 수준을 점검할 수 있습니다.

① 직접 유입(Direct): 사용자가 직접 URL을 입력하거나 즐겨찾기를 통해 접속하는 경우로 11번가, G마켓 등 이커머스 플랫폼에서는 직접 유입으로 접속할 경우에 추가 적립률, 할인상품 제공 등 고객 혜택을 제공하고 있습니다. 직접 유입은 사용자가 다른 광고에 영향을 받지 않고 접근한다는 점 때문에 재방문율, 평균 구매금액과 유의미한 관계를 가질 수 있습니다.

② 추천 유입(Referral): 다른 사이트를 통해서 접근한 경우로 추천 유입 비율을 통해 어떤 채널을 통해 자사 제품이 많이 도달하는지 거꾸로 추적할 수 있습니다. 추천 유입에는 기존 회원이 신규 회원을 초대하는 방식의 ‘초대 코드’를 활용하기도 합니다.

③ 검색 유입(Search): 구글, 네이버 등 검색엔진을 통해 검색한 후 유입되는 경우로 검색엔진 최적화(SEO)를 통해 검색 결과 상위에 노출되도록 설정하는 것이 중요합니다. 구글, 네이버 모두 웹 마스터 도구를 통해 검색엔진 최적화를 위한 가이드라인을 제공하고 있습니다. 검색 유입은 유료 광고를 통해 유입됐는지 여부에 따라 ‘유료 검색 유입(Paid Search)’과 ‘무료 검색 유입(Organic Search)’로 구분할 수 있습니다.

④ 소셜 유입(Social): 인스타그램, 트위터 등 SNS를 통해 유입된 경우입니다. 자사에서 운영하는 SNS는 검색 유입이나 추천 유입과 같이 신규 고객에게 서비스를 노출하는 접점으로 제품 성격을 반영하여 지속적으로 업데이트하는 것이 필요합니다.


데이터에 대해 쉽게 갖는 오해는 ‘정량적’ 데이터, 즉 숫자로 볼 수 있는 데이터만 디자인에 유용하게 활용할 수 있는 분석 대상이라고 생각하는 건데요. 디자인은 경험에 관한 인지와 이해에 대한 방식이므로 ‘정성적’ 데이터를 함께 고려하는 것이 필요합니다. 다시 말해, 정량적 데이터와 정석적 데이터를 균형감각 있게 살펴볼 때 디자인을 할 때 유용하게 활용할 수 있습니다.

 

UX 디자인에서 널리 사용하고 있는 휴리스틱 개념은 정성적 데이터를 확인할 수 있는 사용 가능성 측정 척도입니다. 휴리스틱이란 시간이나 정보가 불충분해서 합리적인 판단을 할 수 없거나, 굳이 체계적이고 합리적인 판단을 할 필요가 없다고 판단한 상황에서 신속하게 훑어보며 어림짐작하는 기술입니다. 휴리스틱 평가 기준은 다양하지만 아래 4가지가 가장 대표적으로 사용되고 있습니다.

 

  1. 제이콥 닐슨(Jacob Nielsen)의 10가지 사용성 휴리스틱
  2. 아비 코버트의 10가지 IA(Information Architecture) 휴리스틱
  3. 웨인쉐크(Weinschenk)와 바커(Baker)의 20가지 휴리스틱 분류
  4. 게르하르트-포월스(Gehardt-Powals)의 10가지 인지 엔지니어링 원칙

 

네 가지 휴리스틱 분류 기준의 핵심은 사용성을 확보하기 위해서는 디자인이 다음 기준을 충족하는지 확인하는 것으로 정량적 조사 또는 자체 디자인 평가에서 체크리스트로 활용할 수 있습니다.

 

[휴리스틱 평가 기준 7가지]

  1. 가시성: 시스템 상태를 직관적으로 보여줄 것
  2. 자연스러움: 실제 사용하는 물리적 제품, 익숙한 단어, 개념에 따라 표현할 것
  3. 통제성: 사용자가 원치 않는 상황을 겪을 때 어떻게 돌아갈 수 있는지, 취소할 수 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 표현할 것
  4. 일관성: 동일한 상황을 표현할 때는 동일한 단어, 버튼을 활용하고 플랫폼에서 공통되게 사용하는 관례를 무시하지 말 것
  5. 적확성: 에러가 애초부터 발생하지 않도록 세심하게 디자인할 것
  6. 회복성: 사용자가 에러를 빠르게 인식하고 스스로 복구할 수 있도록 쉽고 명확하게 표현할 것
  7. 가시성: 사용자가 기억하지 않더라도 바로 찾을 수 있도록 잘 보이게 만들 것

 

[5 WHYS는 간단한 방법으로 사용성 문제의 원인을 파악하는 방법으로 도요타자동차를 창업한 도요타 사키치가 개발해 자동차 제조 방법론을 발전시키는 과정에 활용했습니다 ©REDBUSBAGMAN]

 

정량적 데이터 중 이탈률의 증감을 중점적으로 확인하고 추이를 분석하는 것이 비즈니스 목표 달성에 중요하다고 말씀드렸습니다. 이탈률이 갑자기 늘어난 시점이 있다면 어떻게 문제의 원인을 파악할 수 있을까요? 이탈률은 구글 애널리틱스나 mixpanel 등 웹로그 분석 도구를 활용해 측정하고 분석할 수 있습니다. CXL이 조사한 결과에 따르면 이커머스 플랫폼 이탈률은 평균 20~45% 수준입니다. 기본적으로 페이지 접속 후 속도가 느리면 이탈을 많이 하기 때문에 페이지 속도와 가독성을 점검하는 것이 필요합니다. 페이지 속도는 구글에서 지원하는 PageSpeed Insights에 URL을 입력해서 확인할 수 있습니다. 

 

페이지 속도가 충분하게 빠른데도 이탈률이 업계 평균 수치보다 높게 나온다면 어떻게 해야 할까요? 휴리스틱 평가 기준에 따라 고객이 직접 사이트를 사용하도록 하면서 사용성 평가(Usablitiy Test)를 진행해서 원인을 파악할 수 있습니다. 어쩌면 사용자는 홈페이지 첫 화면을 보고 “뭐가 뭔지 잘 모르겠어요”, “어디를 눌러야 할지 모르겠어요”라고 말할 수도 있습니다. 이럴 때 디자이너는 이미 확보한 데이터인 ‘높은 이탈률’ 추세를 참고하여 가장 적게 선택되는 주요 기능, 예컨대 ‘검색’, ‘회원 가입’, ‘로그인’ 등의 버튼을 사용자가 쉽게 발견하는지 파악해야 합니다. 이때 다섯 차례 “왜 그렇게 생각하세요?”라고 묻는 5 WHYS 방법으로 사용성에 불편을 겪는 본질적 이유를 알아내면 디자인을 빠르게 개선할 수 있습니다.

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