일본의 선도적인 "BNPL(Buy Now Pay Later)" 제공업체인 Paidy는 셀프 서비스 제품 분석을 활용하여 핵심 사용자 퍼널 및 흐름을 분석하고 최적화합니다. - Mixpanel
고객 사례

일본의 선도적인 "BNPL(Buy Now Pay Later)" 제공업체인 Paidy는 셀프 서비스 제품 분석을 활용하여 핵심 사용자 퍼널 및 흐름을 분석하고 최적화합니다.

본부
일본 도쿄
웹사이트
https://paidy.com/
업종
핀테크
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회사

일본의 “BNPL(Buy Now Pay Later)” 서비스의 선구자이며 선도업체인 Paidy는 결제 및 구매의 번거로운 경험을 제거하여 소비자에게 월 단위로 통합되는 즉각적인 신용을 제공합니다. 이는 Amazon.co.jp, Apple, DMM.com, BicCamera 등을 포함하는 많은 수의 상위 전자 상거래 사이트에서 사용할 수 있습니다.

사용자는 이메일 주소와 전화 번호만으로 서비스에 쉽게 가입 할 수 있으며 월간 통합 청구서에 대한 결제도 마찬가지로 용이하여 은행 송금이나 편의점을 통한 결제가 가능합니다.

사용자는 신원 확인 프로세스(“고객 알기” 또는 KYC 프로세스)를 완료하면 Paidy Plus에 액세스할 수 있으며 이를 통해 무이자 할부 결제 및 비자 카드를 받는 상인들에 대한 결제 수단으로 Paidy를 이용할 수 있는 Paidy Link의 업그레이드된 혜택을 누릴 수 있습니다.

과제

Paidy는 초기부터 디지털 우선 비즈니스로서 사용자 행동 데이터에 액세스하여 핵심 사용자 흐름을 지속적으로 조정하고 개선하는 것이 중요하다는 점을 이해했습니다. 비즈니스의 특성을 감안할 때 KYC 프로세스를 최적화하는 것이 특히 중요했습니다. 사용자가 확인되면 이 프로세스를 통해 Paidy는 각 사용자의 신용 상태를 보다 정확하게 평가할 수 있으며 따라서 회사는 신용 위험 관리를 개선할 수 있습니다.

또한 Paidy는 사용자에게 새로운 기능과 서비스를 지속적으로 도입하고자 하며, 이렇게 하려면 웹사이트 및 앱의 프런트 엔드 데이터와 파트너의 타사 데이터를 포함하는 여러 소스의 데이터를 분석해야 합니다.

백엔드 데이터를 분석하고 재무적 지표를 추적할 수 있었지만, 팀은 전환 및 이탈에 대한 질문에 답을 할 수 있어야 사업의 장기적인 성장이 가능하다는 것을 알고 있었습니다.

솔루션

Paidy 팀은 Mixpanel을 찾아내고 제품 분석을 활용하여 핵심적인 사용자 흐름 및 전환 관련 질문에 대한 답을 찾기로 했습니다. 프론트 엔드 디자인 팀에 대한 간단한 사용 사례로 시작했지만, 이제는 Mixpanel이 KYC 프로세스와 같은 핵심 사용자 흐름에 대한 통찰력을 얻는 방법의 핵심이 되었습니다.

Paidy의 플랫폼 아키텍트인 Rafal Rawicki의 설명입니다. “KYC 흐름은 단순합니다. KYC 프로세스를 설명하고 나면 사용자는 Paidy에 올릴 문서와 신분증 사진을 찍습니다. 다음에는 사용자가 정치적으로 노출된 사람인지 아닌지 확인하라는 질문을 받습니다. 그러면 회사가 정보를 검토하고 신청서를 승인하거나 거부합니다.”

Paidy 팀은 Mixpanel의 퍼널 보고서를 사용하여, 마찰 영역을 쉽게 파악하고 프로세스를 최적화하기 위한 조치를 취합니다. “이를 통해 변경해야 할 사항에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 중 약 3%가 실수로 자신이 정치적으로 노출되었다고 표시하였고 이로 인해 신청서가 거부된다는 사실을 알게 됐습니다. KYC 프로세스를 거쳐야 하는 추가 서비스가 많이 있으므로 이 프로세스를 마치는 사용자가 많아지면 상향 판매도 늘어날 것입니다.”

또한 KYC 프로세스에서 사용할 수 있는 문서 목록을 사용자에게 제시할 때 이탈이 많이 발생한다는 흥미로운 사실도 알게 됐습니다. Rafal의 말입니다. “우리 가설은 사용자가 프로세스를 완료하는 데 관심이 있지만 바로 문서를 갖고 있지 않으면 하루 중 다른 시간 에 사용자에게 문서 제출을 상기시켜야 한다는 겁니다.”.

이러한 사실을 알게 되어 퍼널 중 이탈한 사용자에 대한 푸시 알림을 포함하는 디자인 및 온보딩 프로세스의 개선이 이루어졌습니다.

현재 Paidy는 Mixpanel을 사용하여 대부분의 사용자 흐름에서 전환을 분석하고 있으며지표의 변경도 활용하여 고객이 제품을 성공적으로 탐색할 수 있는지 아니면 문제가 있는지를 파악합니다.

플랫폼의 사용은 프론트 엔드 디자인 팀에서 마케팅 팀과 분석가까지 확장되었습니다.

또한 Paidy 팀은 쇼핑 및 아이디어 탭 등 새로운 기능의 채택 및 사용도를 검토하였으며 여기에는 검색 키워드와 검색 후 사용자가 수행하는 작업이 포함됩니다. 검색 후 수행된 작업을 보면 사용자가 원하는 것을 찾는 데 검색 결과가 도움이 되었는지 이해할 수 있습니다.

통합 활용을 통한 통찰력 제고 

Paidy가 다양한 제품을 계속 늘려감에 따라 Rafal은 Mixpanel을 포함한 모든 도구를 더 큰 데이터 스택에 통합할 필요성을 느끼고 있습니다.

Rafal의 말입니다. “데이터는 우리가 선택을 하며 언제 비즈니스를 개선해야 할지 아는 데 매우 중요합니다. Paidy의 모든 사람은 이를 잘 이해합니다. 서비스가 많아지면서 요구가 증가하고 데이터 소스도 많아집니다. 그래서, 우리는 회사 기술 스택 내 모든 것이 잘 통합되도록 하려고 합니다.”

Mixpanel은 스택의 핵심 구성 요소로서 OneSignal(푸시 알림) 및 Appsflyer(모바일 귀속)와 통합되어 Paidy에게 보다 우수하고 완벽한 고객 통찰력을 제공합니다.

Rafal의 말입니다. “우리는 스택 내의 도구 통합 방식을 지속적으로 개선하고 있으며 발전에 따라 더 많은 데이터 소스를 통합할 계획을 세우고 있습니다.”

Paidy는 또한 제품 변경의 영향을 추적하고 지표들이 안 좋은 방향의 추세를 보일 때 경고를 내게 하는 등 Mixpanel의 사용 확장을 계속 검토하고 있습니다.

권고 사항

Paidy의 전체적인 데이터 및 분석 스택, 데이터 거버넌스, 제품 기능 요구 사항의 핵심 책임자인 Rafal은 이렇게 권고합니다. “저희는 처음부터 데이터로 시작하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 첫날부터 지표를 제자리에 두면 매우 유용할 수 있습니다. 나중에 지표의 범위를 정하고 구현하는 게 쉬워 보일지도 모르지만 처음에 지표가 없으면 결정을 내리고 나중에 이해 관계자에게 변경의 동기 부여를 하기가 매우 어렵습니다.”

 

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