사용자 분석: 사용 전 완벽 이해하기 - Mixpanel
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사용자 분석: 사용 전 완벽 이해하기

Last edited: 1월 10, 2022
Yi Ting Kwa Marketing, APAC @ Mixpanel

스타트업 기업이 고속 성장하기 위해, 혹은 성장이 정체된 기업이 이를 극복해내기 위해 필요한 방법은 무엇일까요? 진부한 표현으로 들릴 수 있겠지만, 고객 혹은 사용자를 제대로 파악해야 정확한 결과와 함께 높은 지지도를 얻을 수 있을 것입니다.

제품 관리자, 고객 성공 관리자 및 디지털 마케터는 사용자 분석 데이터를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성장과 고객 유지 전략을 추진합니다. 즉, 고객 설문 조사 및 의견과 결합하여 고객 기반을 보다 효과적으로 그룹화하고, 가장 관련성이 높은 경험을 가진 올바른 사용자 그룹을 참여시켜 보다 효율적으로 비즈니스 성장을 이루어낼 수 있습니다.

사용자 분석의 이점과 활용 방법을 이해하면 올바른 지표에 집중하고, 수집한 데이터를 올바르게 사용할 수 있습니다.

사용자 분석이란?

사용자 분석은 웹 및 모바일 애플리케이션의 고객 행동 데이터를 프로필 및 개인 정보 속성과 결합하여 사용자와 사용자 경험에 대한 전체적인 뷰를 생성하는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 일종입니다.

사용자 분석은 사용자가 프로필 및 개인 정보 데이터로 수행하는 작업에 대한 ‘행동 데이터’를 연결하여 사용자 그룹에 대한 보다 명확한 뷰를 제공합니다. 기업이 사용자 분석을 통해 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

  • 사용자들의 제품 사용 방식 이해하기: 가장 일반적인 기능이 무엇인지, 사용자가 어떻게, 그리고 왜 특정 방식으로 해당 기능을 사용하는지, 그리고 그를 통해 어떤 경험을 얻는지 파악해야 합니다. 
  • 사용자의 활동 및 특성에 따라 코호트 만들기: 특징이 뚜렷한 코호트를 만들면 다양한 분야의 고객들이 해당 제품과 서비스에 어떤 방식으로 참여하는지 파악할 수 있습니다. 파악한 정보를 바탕으로 코호트 분석을 하게 됨으로 인하여 소비자들에게 더 매력적으로 다가갈 수 있는 제품을 기획할 수 있을 것입니다. 
  • 고객의 행동을 파악하여 측정 가능한 데이터로 수집하기: 이를 통해 트렌드와 고객의 행동을 결정하고 감지하며, 궁극적으로는 예측할 수 있습니다.
  • 제품 설계 및 개발 기획하기: 음질 매트릭스 데이터와 철저한 고객 로드맵을 기반으로 최선의 판단을 내려야합니다. 이는 제품의 디자인 변경, 새롭게 추가되거나 향상된 기능, 그리고 탑재 전략에 대한 의사 결정을 원활하게 만듭니다. 
  • 데이터 검사 및 활용: 사용자의 경험, 잔류, 이탈 및 변환은 모두 제품 디자인 및 개발의 변화에 큰 영향을 받습니다. 따라서 데이터들을 의사 결정 과정에 통합시키는 것이 매우 중요합니다. 

사용자 분석은 어떻게 작동하나요?

사용자 분석은 수레바퀴의 바큇살과 같이 수많은 데이터 소스를 연결하는 허브 역할을 합니다. 애플리케이션 또는 서비스, 호스팅 플랫폼, 광고 파트너, 앱 스토어 및 내부 데이터베이스에서 데이터를 가져와 모두 액세스할 수 있도록 하는 하나의 ‘중앙 저장소’로써 작동합니다.

사전 구축된 사용자 분석 플랫폼의 3가지 주요 기능을 통해 사용자 분석이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

  1. 데이터 수집 및 저장
    우수한 사용자 분석 플랫폼은 데이터 수집을 자동화합니다. 통합 프로세스를 통해 여러 소스에서 매월, 매주, 심지어는 실시간으로 데이터를 가져옵니다. 플랫폼은 이러한 데이터를 간편하고, 안전하며, 확장 가능한 방식으로 저장하므로 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있습니다.
  2. 분석 및 추천
    대부분의 제품팀은 웹 기반 인터페이스를 통해 사용자 분석에 대해 알게 됩니다. 이를 통해 데이터 보고 및 대시보드 구축을 위한 광범위한 도구를 제공하여 팀과 사업부에 걸쳐 직원을 조직적으로 유지할 수 있습니다.
  3. 테스트 및 마케팅
    사용자 분석 플랫폼은 제품팀이 사용자의 취향에 맞춰 제품을 개발하도록 지원합니다. A/B 테스트 및 다변량 테스트*를 위한 도구를 제공하여 새로운 양식, 텍스트, 이미지 및 워크플로우를 테스트하고, 가설을 분석하고, 사용자 여정을 간소화합니다. 또한, 테스트를 자동화하여 제품이 스스로 최적화되도록 합니다. 일부 사용자 분석 플랫폼에는 마케팅 자동화 기능이 포함되어 있어 제품팀과 개발자가 앱 내 메시지, 알림 또는 이메일을 통해 메시지를 보내 가치를 발견하고, 제품을 학습하며, 더 많은 제품을 구입하고, 고객을 유지하도록 할 수 있습니다.

*다변량 테스트: 온라인 광고의 여러 가지 시안을 사용자에게 노출한 후 가장 효과가 있는 것을 찾아내는 테스트

사용자 분석 도구를 사용하기 전에 살펴봐야 할 5가지 사항

사용자 분석에 관심이 있는 제품팀이라면 팀의 현재 요구사항을 충족하는 동시에 앞으로 함께 성장할 수 있는 플랫폼을 찾아야 합니다. 플랫폼 전환은 번거롭고 비용이 많이 들며, 공급업체 전환 과정에서 과거 데이터 손실과 같은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

하지만 무료 버전의 플랫폼으로 시작한 후, 팀이 성장하고 규모가 커짐에 따라 추후 고급 유료 버전으로 업그레이드하는 경우에는 데이터 손실이 발생하지 않습니다. 따라서 성장하고자 하는 팀에게 있어 최적의 플랫폼 하나를 찾는 것이 가장 합리적입니다.

다음은 팀이 사용자 분석 플랫폼 선택 시 고려해야 할 5가지 사항입니다.

  1. 통합: 플랫폼이 다양한 기록 시스템의 데이터를 통합하나요?
  2. 자동화: 시간을 절약하고, 팀의 업무 능률을 향상하나요?
  3. 규모: 플랫폼이 현재의 니즈를 만족하는 동시에 엔터프라이즈 레벨까지 확장할 수 있나요?
  4. 최적화: 제품 팀용으로 제작된 도구인가요?
  5. 내게 필요한 옵션: 모든 팀이 쉽게 이용할 수 있나요?

사용자 분석으로 결정을 내리는 3가지 방법

사용자 분석 데이터를 사용하여 더 나은 제품을 구축하는 동시에 새로운 시도에 대한 리스크를 완화할 수 있습니다.

사용자 행동 분석 결과를 적용하려면 가설에서 시작하여 여러 가지 메트릭을 사용하여 검증한 다음, 추론과 탐구를 통해 학습한 내용을 기반으로 KPI를 구성합니다. 그다음, 새로운 기능을 실험하고 주요 고객을 대상으로 테스트한 다음, 더 나은 제품을 만들고 있다는 확신을 얻을 수 있습니다.

이 프로세스를 반복할수록 기업은 올바르게 투자하였는지 통계적으로 알 수 있고, 이를 통해 성공적인 제품 개발을 반복하게 되는 선순환이 이어지게 됩니다.

1. 사용자 퍼널

퍼널은 사용자 여정에서 인식(Awareness) → 흥미(Interest) → 고려(Consideration) → 의도(Intent) → 평가(Evaluation) → 구매(Purchase) 등 일련의 단계를 나타내며, 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 사용자 수(예: 다운로드에서 등록 및 구매)를 표시합니다. 특정 단계의 전환율이 낮다면 그 단계를 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다는 신호입니다.

‘깔때기’에 비유되는 퍼널은 사용자 여정에서 일련의 단계를 나타내며, 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 사용자 수를 표시한다

구매 또는 가입과 같은 결과에 대한 사용자의 진행 상황과 전환율을 추적하기 위해 많은 팀이 퍼널(funnel) 보고서를 사용합니다. 팀은 작은 변화가 구매 전환율(conversion)을 개선하는지 확인하기 위해 퍼널 데이터를 사용하여 다양한 버튼, 메시지 및 이미지를 A/B 테스트할 수 있습니다. 또한, 앱이나 웹 사이트의 일부를 개인화하는데 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 재방문한 사용자를 맞이하는 로그인 화면에서 사용자의 이름이나 닉네임을 표시하여 환영 메시지를 전하거나, 콘텐츠를 통해 해당 산업과 관련된 전망을 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.

이처럼 퍼널 데이터를 사용하여 제품 내에서 어떤 일이 일어나고 있는지 명확하게 파악하면, 팀은 실험을 통해 제품을 개선하고, 결과적으로 사용자가 더 많은 가치를 찾을 수 있도록 수정할 수 있습니다.

2. 사용자 세분화

대부분의 팀은 사용자 특성과 행동을 그룹화하는 방법으로 사용자 세분화를 사용합니다. 예를 들어, 이커머스 앱은 최근 쇼핑 카트에 담았던 물건을 버리고 결제를 포기한 “구매 포기자”를 위한 세그먼트를 만들거나, 일주일에 여러 번 앱에 액세스하는 “파워 쇼퍼”를 위한 필터를 만들 수 있습니다.

세분화를 통해 팀은 보다 완벽한 고객 프로파일을 구축하고, 중요한 공통 특성 또는 경험에 따라 사용자 세그먼트 정의하여 그룹화할 수 있습니다. 이러한 정보로 무장한 기업은 각 부문 또는 비즈니스의 특정 요구에 더 잘 대처할 수 있도록 제품 및 마케팅을 조정할 수 있습니다.

3. 사용자 유지

어떤 제품 혹은 서비스를 판매하든, 성장을 원하는 기업이라면 신규 사용자를 확보하는 것뿐만 아니라 사용자 유지에 뛰어나야 합니다.

사용자 유지율은 SaaS 및 디지털 제품의 성장을 측정하는 핵심 지표로, 특정 기간(일반적으로 1개월 또는 1주) 동안 신규 사용자를 살펴보고, 이후 기간에 다시 돌아오는 사용자의 비율을 계산합니다. 전역에서의 사용자 로그인, 사용자 하위 집합에 대한 로그인 또는 특정 기능 사용과 같은 특정 행동에 대한 유지율을 측정할 수 있습니다. Mixpanel을 사용하면 유지율이 높은 고객이 어떤 유형의 고객인지, 그 이유는 무엇인지 자세히 분석할 수 있습니다.

행동 분석을 수행하는 것은 단순히 분석 도구에서 보고서를 실행하는 것 이상으로 더 복잡합니다. 먼저 팀이 달성하고자 하는 목표를 파악하고, 사용자가 취할 것으로 예상되는 경로를 추리는 작업이 필요합니다. 팀은 미리 설정된 기대치를 통해 사용자가 이상적인 경로에서 벗어나고 있는지 확인한 후 리디렉션할 수 있습니다. 실제 사례를 예로 들어볼까요?

사용자 분석의 가치

사용자의 행동 방식을 알면 조직은 성장합니다. 고객의 행동에 대한 심층적인 인사이트를 통해 무엇이 효과가 있고, 무엇을 잘못 알고 있는지 파악할 수 있습니다. 그리고 이러한 이해를 바탕으로 의사 결정을 내려 마케팅 캠페인, 고객 참여, 구매 전환 및 유지율 개선을 달성할 수 있습니다. 구체적으로 사용자 분석은 다음과 같은 가치를 제공합니다.

  1. 올바른 유형의 사용자를 대상으로 하고 있는지 파악합니다.
    구매 전환이 이루어지지 않거나, 고객 참여가 유지되지 않는다면 고객을 제대로 타겟팅하지 않고 있다는 신호입니다. 구매 전환이 가장 많이 일어나는 사용자와 가장 적게 일어나는 사용자의 주요 차이점을 분석하면 누구를 대상으로 마케팅하고, 타깃 사용자에게 어떻게 도달할지 파악할 수 있습니다.
  2. 메시징이 사용자에게 반향을 일으키는지 확인합니다.
    사용자의 감정, 구매 포기, 선택 경로 등 모든 것이 기업의 메시지가 얼마나 잘 작동하는지 알려줍니다. 댓글이나 리뷰와 같은 행동 또한 구매 전환을 장려하는 메시지를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
  3. 시간과 R&D 예산을 절약합니다.
    사용자 행동 데이터를 확보한 경우, 어떤 제품 및 기능이 고객을 끌어모으고 고객 유지율을 개선할지 추측하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 사용자 행동 데이터는 사용자가 원하는 것과 제품 개발의 방향을 알려주는 강력한 연구 자료입니다. 또한, A/B 테스트가 어디서 수행되어야 하는지 보여 줄 수 있습니다.
  4. 미래의 행동에 영향을 미칩니다.
    사용자가 현재 무엇을 하고 있는지, 어떻게 참여하는지 알면 향후 사용자의 행동에 영향을 미치는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 사용자가 구매 전환, 업그레이드 또는 재방문을 방해하는 장애물에 부딪히는 지점을 파악할 수 있습니다.
  5. 사용자의 출처를 파악합니다.
    사용자들이 웹사이트나 제품을 어떻게 찾느냐가 마케팅과 구매 전환의 측면에서 매우 중요합니다. 구매 전환율이 가장 높은 사용자는 주로 단일 소스에서 온다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 해당 소스로부터 더 많은 트래픽을 창출하기 위한 마케팅 노력을 증가시키면 전환과 수익을 높일 수 있습니다.
  6. 행동 분석을 통하여 사용자 그룹을 정의합니다.
    행동 분석을 사용하면 사용자가 수행한 작업에 따라 사용자 그룹을 정의할 수 있습니다. 그룹을 추적하면 사용자가 다른 그룹으로 전환하는지 여부와 언제 전환하는지 알 수 있으며, 사용자 그룹 간의 유지율을 더 잘 예측할 수 있습니다.
  7. 보다 매력적인 콘텐츠 계획을 세울 수 있습니다.
    좋아요, 조회 수, 댓글 등 사용자 참여가 가장 많이 일어나는 페이지는 어디인가요? 이러한 데이터 기반의 행동 분석 인사이트는 사용자 그룹이 가장 원하는 콘텐츠 유형을 알려줍니다. 콘텐츠 기획 단계에서 정보를 사용하여 각 페이지를 최적화하고, 콘텐츠 게시 시기를 파악할 수 있습니다.

데이터는 그 자체의 유무보다는 어떻게 효과적으로 활용하는지가 중요합니다. 비즈니스의 성장을 고민하는 기업이라면 지금 바로 Mixpanel 데모를 신청하세요. 강력한 사용자 분석 솔루션을 통해 제품의 고객 참여를 늘리고, 유지율을 높이고, 구매 전환을 증가시킬 수 있는 인사이트를 발견하세요.