사용자 행동 분석

데이터를 통한 사용자 행동 분석하는 방법 7가지

훌륭한 서비스를 개발하는 것은 사용자의 친밀한 이해를 필요로 합니다. 하지만 그 서비스를 아무도 사용하지 않으려 한다면 그것을 제작하는데 소요되는 많은 시간과 에너지, 돈은 모두 쓸모가 없게 되죠. 이러한 불상사를 막기 위해서는 명확한 데이터 분석을 통해 사용자 행동 분석을 할 수 있어야 합니다. 하단에서 Mixpanel의 ‘Understand User Behavior with Data and Analytics’에서 소개하고 있는 자세한 정보를 알아보세요!

사용자 행동을 말해주는 데이터

사용자 행동 분석은 페이지 뷰와 같은 단순한 측정 기준보다 훨씬 더 심층적입니다. 사용자가 페이지에서 본 내용, 얼마나 오래 봤는지, 그 이후에 무엇을 했는지 등을 알려줍니다. 사용자 행동에 대한 심층적인 데이터가 있다면 개선할 점이 무엇인지 훨씬 명확해집니다.

데이터 분석이 사용자 행동을 나타내는 방법

데이터 분석 기능을 가지고 있지 않은 기업이라면, 고객이 웹사이트에서 상호작용하거나 제품을 사용하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 시간이 많이 걸리게 됩니다. 또한 제한된 소비자 테스트를 진행하게 되면서 사용자가 전반적으로 어떻게 행동하는지 제대로 이해하지 못한다는 단점이 있습니다. 아래에서 더 자세한 방법을 살펴보세요.

1. 세분화

데이터를 세분화하면 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있는 요소들을 분석할 수 있습니다. 세분화의 예시로는 브라우저, 날씨, 시간, 디바이스, 위치, 나이, 활동 수준이 있습니다.

2. 코호트 비교

때때로 사용자 행동 데이터는 결과를 비교하는 것이 가장 유익하기도 합니다. 이것은 시간 간격을 두고 코호트 집단 속의 행동을 비교해야 할 때 유지율을 측정하는 주요 측면입니다.

한 사용자 코호트를 다른 사용자 코호트와 비교하는 것은 어떤 유저 집단이 가장 가치 있고 타겟이 되어야 하는지도 알려줄 수 있습니다. 구매 횟수 또는 소비량은 코호트의 수명 값(LTV)을 표시할 수 있는 데이터 지점입니다. 그다음 가장 수익성이 높은 사용자를 위해 특별한 캠페인을 구축하고 사용자들이 원하는 방식으로 행동하도록 일을 진행할 수 있습니다.

3. 고객 여정 추적하기

고객 여정은 매우 뚜렷한 수치를 보여줍니다. 우선 여러분의 퍼널이 고객들을 정해진 목표로 이끌고 있는지 말해줍니다.

또한 행동 데이터는 사용자가 어떻게 종점에 도달했는지 알려줄 수 있습니다. 유저가 원하는 조치를 취한 후 도중에 무엇을 했는지 알면 잠재적 사용자를 특정 경로로 안내할 수 있습니다. 그리고 사용자가 어디서 이탈하는지 알게 되면 전환율을 방해하는 문제를 해결할 수 있습니다.

4. 이벤트 데이터 택소노미

우리가 선택한 이벤트 데이터와 그것을 어떻게 정렬하는지는 사용자 행동을 해석하는 것과 큰 관계가 있습니다. 우리가 선택한 이벤트는 비즈니스의 주요 성과 지표 및 목표와 관련되어야 하고, event taxonomy 작업은 유저가 원하는 경로를 반영해야 합니다.

5. 의도 해석하기

의도란 ‘사용자가 제품, 앱, 서비스 등을 통해 무엇인가 얻기를 원하거나 기대하는 것’의 의미라고 볼 수 있습니다. 유저들은 무언가를 얻으려는 의도를 갖고 있기 때문에 사용자 행동 데이터를 통해 유저가 무엇을 원하는지 알아내 유저에게 제공해 줄 수 있습니다.

6. 감정 이해하기

사용자 행동 데이터는 사용자들이 무엇을 느끼고 있는지, 사람들이 어떻게 상호작용하고 얼마나 관여하는가에 따라서 어떤 종류의 감정을 나타내는지 말해줄 수 있습니다.

사용자의 감정은 곧 행동으로 이어집니다. 만약 사용자들이 어떤 감정을 느끼는지, 그리고 사용자가 어떤 감정을 이끌어낼 수 있는지 안다면, 그것을 이용하여 사용자들이 특정한 행동을 하도록 유도할 수 있습니다.

7. 크로스 플랫폼 행동 분석

사용자에 대한 가장 포괄적인 이해를 위해 크로스 플랫폼 행동 분석이 가능한 도구를 사용하세요. 다양한 소스에서 사용자 행동 데이터를 추출할 수 있을 뿐만 아니라, 각각의 데이터를 분리하여 보관하거나 모두 컴파일할 수 있습니다. 사용자가 플랫폼 간에 비슷한 방식으로 제품을 사용하고 있는지, 고유한 패턴이 있는지 확인할 수 있습니다.

사용자 행동 분석이 비즈니스에 이로운 이유

사용자의 행동 방식을 알면 더 빠르게 성장할 수 있습니다. 고객의 행동에 대한 심층적인 통찰력을 통해 어떤 점이 효과가 있고 무엇이 누락되어 있는지 알 수 있죠. 사용자 행동을 이해하는 것이 비즈니스에 큰 도움을 줄 수 있는 이유 7가지가 있습니다.

1. 올바른 타입의 유저를 타켓으로 하는지 파악이 가능하다.

유저가 계속해서 전환되지 않는 경우, 이는 여러분이 올바른 유저를 타겟팅하지 않았다는 신호일 수 있습니다. 가장 많이 전환되는 유저와 가장 적게 전환되는 유저 간의 주요 차이를 분석하면 누구에게 어떻게 마케팅하고 어떻게 도달하는지에 영향을 미치는 특성이 드러날 수 있습니다.

2. 메시징이 유저에게 반향을 일으키는지 알아볼 수 있다.

감정, 이탈 수, 경로 등을 통해 메시징이 얼마나 잘 작동하는지 알 수 있습니다. 또한 코멘트나 리뷰와 같은 유저의 행동은 사용자 전환을 장려하는 메시지를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

3. 시간과 R&D 예산을 절감할 수 있다.

유저 행동 데이터가 있다면 어떤 서비스가 고객을 끌어들이고 상태를 개선할 수 있는지 추측하는데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 유저 행동 데이터는 사용자가 무엇을 원하는지 알려주고 개발할 점을 알려주는 리서치입니다. 또한 A/B 테스트가 진행되어야 하는 위치를 보여줄 수도 있습니다.

4. 미래 행동에 영향을 미친다.

유저들이 현재 무엇을 하고 있는지, 그리고 그들이 어떤 식으로 행동하는지 아는 것은 미래의 유저들의 행동에 영향을 미치는 데 필요한 인사이트를 줍니다. 또한 유저가 변환되거나 되돌아오는 것을 막는 요소들을 보완할 방법을 고안할 수 있습니다.

5. 유저들의 출처를 파악할 수 있다.

유저가 당신의 웹사이트를 어떻게 찾느냐가 마케팅과 유저 전환에서 중요합니다. 여러분은 가장 높은 전환 유저들이 주로 단일 소스에서 온다는 것을 발견할 수 있는데, 더 많은 트래픽을 유도하기 위해 마케팅 노력을 증가시키면 전환과 수익을 증대시킬 수 있을것입니다.

6. 유저 코호트를 정의할 수 있다.

행동 분석은 유저가 취하는 행동에 기초하여 유저 코호트를 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다. 코호트를 추적하면 유저가 다른 집단으로 전환하는지에 대한 여부와 언제 전환하는지 확인할 수 있으며, 유저 코호트 간의 유지 상태를 더 잘 예측할 수 있습니다.

7. 보다 몰입적인 콘텐츠 기획이 가능하다.

어떤 페이지가 가장 ‘좋아요’와 조회수, 코멘트가 많은가요? 이 같은 요소들은 유저들이 가장 보고 싶어 하는 콘텐츠 유형을 알려줍니다. 콘텐츠 기획 단계에서 이러한 정보를 사용하여 각 페이지를 최적화하고 콘텐츠 게시를 업로드하면 좋은 시간대까지 파악해 보세요.

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