[Webinar Review] 3월 핵클 웨비나 - 데이터 잘 보기, 첫 걸음

 📌 오늘의 목표

• 서비스의 “critical path”를 정의하고, 단계별로 수집가능한 사용자 행동 데이터를 설계할 수 있다.
• 행동 데이터 수집에 필요한 커뮤니케이션을 개발자와 원활하게 할수 있다.
• 서비스의 핵심 지표를 한눈에 볼 수있는 리포트 생성 및 분석을 데이터 분석가의 도움 없이도 할 수있다. 

💡 함께 생각해봐요

• 서비스에서 목표로 하는 사용자 (고객) 행동은 무엇인가? (주문, 구독, 가입, 매칭 등…)
• 서비스에 진입해서 목표 행동까지 가는  “critical path”는 어떻게 되는가?
• 데이터 분석을 통해 나는 어떤 문제를 발견하고 어떤 action item을 발굴 할 수 있는가? 

 

chapter 1. 사용자 행동 데이터의 중요성과 활용 사례

• 고객의 행동 파악
  • 마켓컬리의 critical path는 몇 단계?? 7단계 ! (밑에서 설명)
  • 고객이 몇 단계를 거쳐서 구매가 하는지 등의 사용자 행동 데이터 수집이 필요
• Main CX flow
  
  • 사용자 경험 흐름을 확인
  • 모든 사용자 행동 데이터를 수집할 필요는 없으므로 사용자 경험 흐름을 확인하여 중요한 데이터만 수집하기 위해 준비 

그럼 여기서 사용자 행동 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?

 

• Funnel Analysis
  
  • 홈을 기준으로 단계가 넘어갈 때마다 어떤 단계에서 고객이 가장 많이 이탈하는지 확인하는 분석
  • 깔대기 모양이 나오게 됨
  • 개별 단계별로 어떤 고객들이 이탈했는 지 확인 가능

• UX 최적화
  
  • 고객 유입의 어떤 문제가 있는 지 확인이 가능
  • 개별 큐레이션 등이 노출대비 얼마나 많은 매출이 발생하는지?
  • 홈에서 고객이 구매 욕구를 당길 수 있는 것들을 노출해야하기 때문에 중요
• Path Finder (Journey Analysis)
  
  • 사용자들은 우리가 정해놓은 구매 프로세스를 따르지 않고 자신이 원하는 방식으로 구매 프로세스를 타기 때문에 이러한 구매 프로세스를 시각화 한 것 
  • 고객들이 얼마나 많은 페이지를 통해서 구매 단계까지 가는 지 이탈을 하는 지 확인이 가능

• 고객의 니즈 발굴 
  
  • 지역을 같이 수집하여 지역 별 데이터를 추천 (다음 웨비나에서 더 알려주신다고 함)
  • 실시간 검색어 등을 활용하여 데이터를 추천
• 개인화 추천
  
  • 개인화 추천 알고리즘을 사용하여 데이터를 추천(구매 이력만으로도 추천이 가능)
  • 최근에는 구매를 하지 않아도 클릭할 확률, 클릭한 상품들을 통하여 개인화 추천 고도화가 진행되고 있음

 

chapter 2. 사용자 행동 데이터 설계 방법

• 수집 가능한 행동데이터: 페이지 방문(view), 스크롤, 스와이프, 버튼 클릭 + 특정  상품 노출
• 우리가 필수로 남겨야 하는 사용자 행동 데이터는? 

• 우리가 선택적으로 남겨야 하는 사용자 데이터는? 

• 그 밖에 약속해야할 것들은? 
  표준화된 Naming Convention
  
  
• event의 구성 요소 = { action}_{ object}_{name}

 

 

chapter 2-1. 마켓 컬리의 funnel 설계 

• 1단계: 홈화면
• 2단계: 상품 상세 페이지
• 3단계: 상품 선택 페이지
• 4단계: 장바구니 담기
• 5단계: 주문하기
• 6단계: 결제하기
• 7단계: 결제 완료

 

chapter 3. 사용자 행동 데이터 관리 노하우

“ 어떻게 하면 사용자 행동 이벤트 (로그)는 어떻게 정리해야, 이해 관계자 (PM, DA, engineer) 간에 커뮤니케이션도 명확하고, 탐색, 히스토리 관리 또한 효율적으로 할 수 있을까요?“

관리 툴 추천 1 2

규모별

2~10명

10~500명

500명+

 

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모든 출처는 핵클에 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=zmv1d5v1VYw