KKday는 사용자 행동을 비즈니스의 중심으로 만듭니다 | Mixpanel
고객 사례

KKday는 직원들에게 사용자 행동 데이터를 제공하여, 분석 문화를 구축함으로써 사용자 경험 개선을 추구합니다.

본부
타이페이
웹 사이트
KKday
업종
여행 기술/소매
Kkday_Thumbnail
2x 체크아웃 시 전환율 2배 증가
7.7% 클릭률 7.7% 증가
기능 검색 기능 향상 및 기계 학습의 효과 정량화

예전에는 전환 시간이 1~3일이라고 생각했지만, Mixpanel의 데이터를 살펴본 후 85%는 50분 만에 예약 프로세스를 완료한다는 것을 알게 됐습니다. 따라서, 사용자 참여를 1~3일이 아닌 이 시간에 맞게 최적화함으로써, 사용자 참여 설계를 개선할 수 있었습니다.

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Sherry Shih KKday 제품 관리자 Tweet to your network

개요

과제

  • 다양한 플랫폼에서의 사용자 행동을 추적할 수 없어, 사용자 여정을 완벽하게 파악하지 못함
  • 다양한 부서가 사용자 행동을 동일하게 보고 지표를 공유할 수 있도록 조율할 필요

결과

  • 사용자가 검색하는 키워드의 80%가 도시 이름임을 확인함으로써, 기본적으로 가장 인기 있는 20개 도시를 표시하도록 검색 기능을 업데이트
  • 체크아웃 페이지 중 고객 이탈이 가장 많이 발생하는 기능을 찾아내고 최적화함으로써, 전환율 증가
  • 전환 시간을 정확하게 파악하고, 이 시간에 맞게 사용자 참여 설계
  • 제품 배열 순서를 개선하여 클릭률 7.7% 증가
  • 맞춤형 제품 배열 순서를 위한 기계 학습 알로리즘으로 전환율이 4.4% 증가했음을 정량화

회사

2014년에 설립된 KKday는 아시아의 선도적인 혁신적 여행 전자 상거래 플랫폼 중 하나로, 사용자에게 세계에서 가장 독특하고 현지화된 여행 경험을 제공하는 것이 목표입니다. 본사는 대만에 있으며, 전세계 500개 이상의 도시에서 100만 명 이상의 여행객에게 서비스를 제공해 왔습니다. 홍콩, 인도네시아, 일본, 한국, 싱가포르, 태국 등 아시아 전역에 지사를 두고 있습니다.

과제

위해 2017년에 모바일 웹사이트와 앱을 출시했습니다. 이러한 상황에서, 제품 팀은 각 플랫폼에서 사용자 행동을 추적하는 것은 물론, 세 가지 플랫폼에서의 사용자 행동을 연결할 수 있어야 한다는 점을 알게 됐습니다.

“사용자가 낮에 업무용 컴퓨터에서 웹 사이트를 검색한 후, 밤에 집에서 모바일 사이트로 구매하고, 앱을 다운로드해 주문 내용을 확인하고 친구에게 추천한다고 생각해 보세요. 사용자는 이러한 일을 많이 하게 되는데, 이걸 추적할 수 없다면 불행한 일이죠.” KKday의 제품 관리자인 Sherry Shih의 말입니다.

불행히도 기존 도구로는 이러한 비전을 지원할 수 없었고, 새로운 모바일 웹 사이트와 앱을 활용하는 사용자가 증가하면서, 이러한 과제는 더욱 시급해졌습니다.

올바른 제품 애널리틱스 플랫폼 파악

이로 인해, KKday 제품 팀은 사용자 중심의 비전을 지원할 수 있는 새로운 제품 애널리틱스 파트너를 찾기 시작했습니다. 팀은 조사를 진행하면서 다양한 플랫폼에 걸친 Mixpanel의 강력한 분석 역량에 깊은 인상을 받았습니다.

Sherry의 말입니다. “이벤트와 속성을 임베딩하여 사용자 행동을 분석하고, 이러한 행동을 기초로 사용자를 코호트로 나눌 수 있음을 알게 됐습니다. 이렇게 하면 이러한 코호트를 대상으로 한 표적 마케팅을 통해 수익 목표를 달성할 수 있을 것입니다.”

결과

초기부터 큰 효과

가시성이 향상된 효과를 누리는 데는 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. 이들은 Mixpanel의 인사이트 보고서를 통해 가장 먼저 알게 된 것은 사용자가 검색한 키워드의 80%가 도시 이름이라는 것이었습니다. KKday 제품 팀은 사용자가 원하는 것을 찾는 시간을 단축할 수 있도록, 검색 상자에 새로운 기능을 구축했습니다.  사용자가 검색 상자를 클릭하면 바로 가장 인기 있는 20개 도시가 표시되는 것입니다.

상위 20개 도시는 사용자가 검색어를 입력하기도 전에 검색 상자에 표시되므로 대부분의 사용자는 더욱 빠르게 검색할 수 있게 되었습니다.

또한, 팀은 전환 유입 경로를 살펴보고 체크아웃 페이지에서 가장 많은 이탈을 유발하는 기능을 확인할 수 있었습니다. 이를 이용해, 체크아웃 페이지를 개선함으로써 전환율이 두 배로 증가해 수익이 증대됐습니다.

“Mixpanel을 사용하기 전에는, 사용자 여정에 대한 전체 지도가 없었습니다. 이제 완전한 가시성을 확보함으로써, 사용자의 행동에 따라 사용자를 분류하고, 그에 맞는 표적 마케팅이 가능해졌습니다. 예전에는 전환 시간이 1~3일이라고 생각했지만, Mixpanel의 데이터를 살펴본 후 85%는 50분 만에 예약 프로세스를 완료한다는 것을 알게 됐습니다. 따라서, 사용자 참여를 1~3일이 아닌 이 시간에 맞게 최적화함으로써, 사용자 참여 설계를 개선할 수 있었습니다.” Sherry의 말입니다.

맞춤화로 적절한 목표 달성

KKday는 계속해서 데이터를 심층 분석하면서, 웹 사이트 내 제품의 정렬/표시 방식 최적화를 실험했습니다. 팀은 Mixpanel에서 인사이트 보고서를 통해 제품 판매 회수와 조회 횟수를 조합하여 정렬함으로써 보여주는 제품의 타당성이 높아진다는 점을 알게 됐습니다. 이를 통해, 판매량 기준으로만 정렬하는 것보다 클릭률이 7.7% 증가했습니다.

또한, 기계 학습에 투입하는 노력의 효과도 쉽게 이해할 수 있었습니다. 팀은 사용자마다 제품 정렬을 맞춤화할 수 있도록 기계 학습을 구현했습니다. Mixpanel의 유입 경로 보고서에서 효과를 확인한 결과, 맞춤화를 하지 않았을 때와 비교하면, 전환율이 4.4% 높았습니다. 따라서, 이들은 고객의 경험을 개선하고, KKday 플랫폼의 성능을 향상하기 위해 기계 학습에 자원을 계속 투자하기로 결정했습니다.

조직 간 조율 및 데이터 기반 문화 구축

KKday의 주요 목표 중 하나에 부서 간 조율을 확립하고 전사적인 사용자 중심 문화 촉진이 있었습니다. 이 점에서도 Mixpanel은 효과가 있었습니다.

예전에는 부서마다 Google Analytics 등 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구를 별도로 사용했지만, 이제는 Mixpanel을 통해 사용자 행동에 대한 통찰력과 주요 지표를 공유하게 되어, 부서마다 활용 방식은 다를지라도 고객의 행동에 대해 회사 전체가 동일하게 이해하게 되었습니다.

“이제는 회사 전체가 사용자 행동을 이해하고 데이터 분석을 중시하게 됐습니다. 전략을 수립하기 전에 먼저 주요 지표에 대한 가설을 생각합니다. 지표를 추적할 수 있으면, 어떤 프로젝트가 중요한지 결정할 수 있으며, 결과적으로 목표를 더 빨리 달성할 수 있습니다. 가치 있는 시간과 자원을 투입해야 하므로, 이는 매우 중요합니다. KKday의 최고 제품 책임자인 마이크 첸Mike Chen의 말ㄹ입니다.

이제는 회사 전체가 사용자 행동을 이해하고 데이터 분석을 중시하게 됐습니다. 전략을 수립하기 전에 먼저 주요 지표에 대한 가설을 생각합니다. 지표를 추적할 수 있으면, 어떤 프로젝트가 중요한지 결정할 수 있으며, 결과적으로 목표를 더 빨리 달성할 수 있습니다. 가치 있는 시간과 자원을 투입해야 하므로, 이는 매우 중요합니다.

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Mike Chen KKday 최고 제품 책임자 Tweet to your network

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