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이번 회차에서는 구체적인 사례와 함께 뷰저블을 활용한 데이터 분석을 진행해보고자 한다. 또한 응용편으로 데이터 기반 퍼소나와 사용자 여정맵 설정법, 더 나아가 성과 추적 및 공유를 위한 데이터 분석 리포트 작성법을 공유하고자 한다.

  1. UX 디자이너가 데이터 분석에 입문하기 위해 알아야 할 것들
  2. UX 디자이너를 위한 실전 UX 데이터 분석 프로세스
  3. UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기
  4. UX 데이터 분석 리포트에 관한 모든 것1
  5. UX 데이터 분석 리포트에 관한 모든 것2

 

① 뷰저블을 활용해 사용자의 콘텐츠 탐색 과정 분석하기

먼저 뷰저블이 제공하는 다양한 히트맵을 활용해 사용자의 콘텐츠 탐색과 그 원인 도출 과정을 실제 뷰저블 ‘회원가입’ 페이지로 살펴본다.

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
뷰저블 ‘회원가입’ 페이지(데이터 수집 기간. 2017년 10월 1일 ~ 10월 30일, 페이지 특징. 뷰저블 회원가입 페이지로 네 개의 양식을 입력해야 한다)

①-① 히트맵을 통한 페이지 현황 파악

먼저 애널리틱스(Analytics) 메뉴에서 사용자 행동 흐름을 살펴본다. 뷰저블 웹사이트 메인에서 대다수 사용자가 유입되고 있으며, 같은 회원가입 페이지 안에서 전환(회원가입이 완료됐다고 해석)한 사용자가 가장 높게 나타난다. 그런데 특이하게도 2위가 ‘Sign in’인 로그인 페이지로 10%나 전환된 사실을 알 수 있다. 왜일까?

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
Analytics 메뉴에서 살펴본 사용자 행동 흐름

아래 이미지에서 클릭 히트맵 ①을 살펴보면 실제로 Sing in 버튼의 클릭 수가 21로 집계된다. 마우스 무브 히트맵인 ②를 살펴봐도 사용자의 움직임이 정확히 포착되고 있다.

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히트맵을 통해 살펴본 사용자 행동 흐름

사용자가 왜 회원가입 페이지로 넘어와 로그인 페이지로 다시 진입하는지 알아보기 위해 ‘세션 리포트’로 개별 사용자의 콘텐츠 탐색 순차를 살펴보겠다.

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‘세션 리포트’로 개별 사용자의 콘텐츠 탐색 순차

위의 이미지를 보면 매킨토시를 사용하는 데스크톱 사용자는 크롬을 통해 뷰저블 회원가입 페이지에 방문했다. 페이지 상단 부분을 조금 탐색하다가 바로 로그인 페이지로 진입한 것으로 보아 ‘잘못 들어왔다는 사실’을 바로 깨닫고 다시 이동한 것으로 해석할 수 있다. 마찬가지로 윈도 데스크톱을 사용하는 두 사용자의 행동 흐름을 살펴보자.

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윈도 데스크톱을 사용하는 두 사용자의 행동 흐름

두 사용자는 특이하게도 둘 다 회원가입 첫 번째 양식인 ‘이메일’ 부분을 클릭한 뒤 로그인 페이지로 진입한 것을 알 수 있다. 이 경우 ‘로그인 페이지로 착각해 로그인을 시도했지만, 이내 회원가입 페이지임을 깨달았다’고 해석할 수도 있다.

①-② 분석을 통한 개선 방안 도출

사용자가 회원가입을 시도할 때 ‘Try it free 버튼’과 ‘Sign in 버튼’을 헷갈려 한다는 가설을 수립할 수 있다. 두 버튼의 명칭을 한국어 사용자에게는 ‘무료로 시작하기’, ‘로그인’처럼 명확히 한글로 표기해 보여주거나 버튼의 위치를 다르게 하는 방법을 고민해볼 수 있다. A/B 테스트를 진행해 어떤 UI를 적용할지 성과를 추적해보자.

첫째, 뷰저블 히트맵을 활용해 사용자 행동의 콘텐츠 탐색 과정을 살피고 그 원인을 도출해봤다. 이런 분석들을 응용해나가면 퍼소나나 사용자 여정 지도 등도 데이터에 기반해 설정할 수 있다.

② 데이터 기반 퍼소나 설정하기

응용편이다. 데이터에 기반을 둔 퍼소나 설정법을 알아본다. 퍼소나는 1988년 앨런 쿠퍼의 저서 <정신병원에서 뛰쳐나온 디자인(The Inmates Are Running the Asylum)>에 처음 소개된 개념으로, ‘특정 사용자 그룹을 대표하는 가상 인물’을 뜻한다. 보통 3~5개로 표현되며 마치 실존 인물처럼 특징을 설정하는 것이 중요하다.

②-① 퍼소나는 조직 구성원과의 공통적인 커뮤니케이션 언어이자 정보와 업무의 우선순위를 결정짓는 근거

퍼소나는 오늘날 비즈니스 현장에서 조직 구성원에게 프로젝트 타깃에 대한 공통 이해를 갖게 하는 가장 강력한 커뮤니케이션 언어라 볼 수 있다. 퍼소나가 있는 것만으로도 서비스 제작부터 그 이후의 전 과정을 나타내는 ‘제품 수명 주기(PLC) 단계’에서 각 조직 구성원들에게 쉽게 공감과 협력을 이끌어낼 수 있다. 예를 들어, 제안한 기능이나 디자인이 ‘사용자(User)’에게 필요한가를 질문하는 것이 아닌, 가상 고객이자 퍼소나인 ‘직장인 박지은 씨’에게 필요한가로 물을 수 있다. 그러니까, 사용자라 하면 머릿속에 수십, 수백 가지의 사람이 떠오르지만, 박지은 씨라 말하면 특정 인물만을 떠올릴 수 있을 것이다. 이는 더욱 쉬운 공감을 끌어낸다.

‘박지은 씨는 맥 환경이 아니니 폰트 사용에 주의해야 합니다’, ‘박지은 씨는 40대 직장인입니다. 그렇기 때문에 20대가 많이 사용하는 말투는 지양해야 합니다’처럼 조직에서 ‘박지은 씨’가 ‘사용자(User)’를 대신해 사용되면, User가 살아 숨 쉬는 듯하고 자연스러운 연상으로 이어진다.

퍼소나가 조직 구성원의 커뮤니케이션 언어가 되기 위해서는 ‘디자인 팀만 갖는 특별한 것’이 되어서는 안 된다. 개발, 영업, 마케팅 담당자 등 구성원 모두가 우리 고객이 어떤 사람인지 함께 고민할 수 있도록 공유하고 전파하는 것이 포인트다.

②-② 퍼소나는 추측이 아닌 데이터를 기반으로 작성해야 한다

완성된 퍼소나는 작은 의사결정 하나에도 영향을 미치기 때문에 추측을 통해 만들기보다 실제 데이터에 근거해 작성하면 좋다. 추측을 통해 만들어진 퍼소나는 신뢰도가 낮아 조직의 공감을 불러일으키기 어렵다.

미국의 Andrea Wiggings는 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 프로세스로서 ‘데이터 수집 – 퍼소나 개수 결정 – 데이터 분석 – 데이터 분류 – 퍼소나에 살 더하기’로 정의 내리고 있다. 특히, 마지막 항목인 ‘퍼소나에 살 더하기’란 단순히 여러 개의 항목을 나열한 글을 넘어 감성적 공감을 이끌어낼 수 있도록 만들라는 것을 의미한다. 때때로 도표로 만들 수도 있고, 사진을 첨부할 수도 있다.

②-③ 퍼소나는 프로젝트 초기 단계에만 이용되는 리서치 자료가 아닌, 서비스 운영과 개선에 지속적으로 필요한 근거

퍼소나를 UX 리서치 초기 단계에서만 사용되는 매우 특별한 방법론이라 생각하는 사람들이 많이 있다. 하지만 퍼소나는 프로젝트를 만들어나가는 각 단계는 물론이고 서비스가 만들어진 이후 운영에도 지속적으로 필요한 근거자료가 된다. 리서치 기간에만 잠깐 사용자를 만나는 것은 의미가 없다. 특히, 퍼소나는 디자이너뿐만 아니라 마케터가 광고를 집행하거나 SNS 마케팅을 위한 콘텐츠를 작성할 때 도움 될 수 있으며 영업 담당자에게는 영업 채널을 확보하고 전략을 세우는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

퍼소나를 만들기 위해 몇 천 명이 넘는 사용자 데이터를 확보해야 하는 것은 아니다. 한 달 넘는 시간을 들여 많은 공수를 들이지 않아도 된다. 아주 작은 것으로부터 시작해 프로젝트를 지속하고 개선해나가면서 퍼소나 또한 개선해나가자.

②-④ 뷰저블은 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터를 제공한다

뷰저블에서는 애널리틱스나 세그멘팅 CTA, 히트맵 기능을 통해 디자이너가 퍼소나를 작성하는 데 도움 되는 데이터를 제공한다. 방문자의 콘텐츠 소비 현황, 탐색 순차는 물론 체류 시간과 페이지 유입경로, 페이지 이동 경로, 모니터 해상도, 브라우저 및 OS 정보, 국가 등을 알 수 있다. 뿐만 아니라 페이지별 UI 요소 하나하나의 유입경로와 체류 시간 등을 알 수 있어 어떤 사용자가 어떤 콘텐츠를 선호하는지 파악하는 데 도움이 된다. 많은 회사에서 정확한 퍼소나로 사용자를 알기 위해 리서치에 비용을 투자하고 있다. 뷰저블은 사용자를 한 명 한 명 찾아가지 않더라도 사용자가 어떤 행태를 보이며 어떤 환경을 가졌는지 파악할 수 있게 도와준다.

②-⑤ 뷰저블로 퍼소나 제작을 위한 기본 데이터 수집하기

그럼 애널리틱스 메뉴에서 퍼소나를 제작하는 데에 필요한 기본 데이터를 모아보자.

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
뷰저블 애널리틱스 메뉴에선 사용자의 모니터 해상도, 국가, 운영체제, 브라우저 등을 알 수 있다

②-⑤-① 디바이스 환경: 회사에서는 1920*1080 해상도의 윈도 컴퓨터를 사용한다. 주로 크롬을 통해 인터넷을 사용하는 편이다. 현재 안드로이드폰을 소유하고 있다.

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
페이지 별로 Referrer를 확인하면 어느 웹사이트에서 들어왔는지 유입 경로를 알 수 있다

②-⑤-② 동기와 자주 사용하는 SNS: 페이스북과 브런치 등의 SNS를 통해 주로 신규 정보를 수집한다. 최근 디자인도 분석할 수 있어야 한다는 글을 많이 접했던 터라 데이터 분석에 관심이 많다. 디자인도 분석할 수 있다면 조직에서 UX팀이 하는 일의 중요성을 인지시키고 근거를 확보할 수 있을 것이라 확신한다. 그러던 중 페이스북을 통해 뷰저블을 접하게 됐다.

②-⑤-③ 서비스 관심도: 지난번에는 컴퓨터로 6분 정도 뷰저블 웹사이트를 둘러봤다. 다시 한번 찬찬히 둘러보고 팀 조직원들에게 알리고자 한다.

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
스트림에선 사용자의 웹사이트 내 여정을 가시화하고 클릭 순위별 UI 요소를 확인할 수 있다

②-⑤-④ 사용자 여정: 새로운 UX 인사이트를 찾아준다. 어떤 서비스이며 어떤 기능이 있는지, 서비스의 가격은 어떻게 되는지, 누가 만들었는지 순으로 살펴본다. 오픈 베타 운영 중임을 확인한 이후 뷰저블을 시작해본다.

②-⑤-⑤ 사이트 내 Pain-Point: 뷰저블이라는 새로운 서비스가 있다는 건 알겠는데 왜 사용해야 하는 건지 잘 모른다. 기능들이 많은 건 알겠는데 어떻게 사용해야 할지도 모르겠다. 지금까지의 뷰저블 분석 결과는 어떻게 보면 대표 사용자의 특성이라고 보아도 된다. 세그먼트별로 분류하면 여러 개의 퍼소나를 설정할 수 있기도 하다. 이번에는 사용자 여정 지도를 만들어보자.

③ 데이터 기반 사용자 여정 지도 설정하기

UX와 마케팅 업계에 종사하는 사람들이라면 ‘사용자 여정 지도(User Journey Map)’에 대해 한 번쯤 들어본 적이 있을 것이다. 고객이 서비스 또는 제품과 어떤 접점을 지니고, 어떤 매력을 느끼는지, 그 결과 목표(=커머스라면 구매)로 이어지는지와 같은 일련의 행동 과정을 시간 축으로 가시화한 그래프다. 여러분은 사용자 여정을 설계할 때 어떤 일을 하는가? 동료와 함께 브레인스토밍하기? 다양한 아이디어를 메모지에 적어 카테고라이즈한 뒤 인과관계에 따라 묶거나 나열할 수도 있겠다. 이것은 아이디어를 발전시킬 때는 물론 신규 사업 또는 신규 서비스의 사용자 여정 지도를 고민할 때 도움 되는 방법론 중 하나다. 하지만 서비스를 개편하거나 기존 서비스와 관련된 꼭지 서비스를 만든다면, 단순히 추측이나 아이디어만으로 사용자의 여정을 가시화하기보다는 기존 서비스에서 데이터를 추출해 만드는 것이 바람직하다. 지도를 만드는 최종적인 목표는 가설을 추출해 이를 검증한 뒤, 우선시해야 하는 액션 플랜이 무엇인지 이끌어내는 것이다. 이렇듯, 데이터를 기반으로 작성하면 가설에 신뢰도가 쌓이고 서비스 성공 확률 또한 높아지게 된다.

③-① 사용자 여정 지도를 작성할 때 고려해야 할 점

첫째, 달성하고자 하는 서비스의 목표를 명확히 수립해야 한다. 이에 따라, 어떤 데이터를 주목해서 분석해야 하는지 알 수 있다. 동료와 함께 논의해 사용자의 어떤 여정에 더욱 집중할 것인지 결정짓자. 둘째, 협업에서의 당면과제를 파악하자. 또한, 만들어진 사용자 여정 지도를 조직과 공유하자. 아무리 잘 만들어진 산출물일지라도 디자이너 혼자 갖고 있다면 아무런 가치도 발휘하지 못하기 때문이다. 앞선 주의점을 고려하며 서비스 개편을 위한 사용자 여정 지도를 만들어보자. 아래 단계로 간단히 진행할 수 있다.

뷰저블로 데이터를 분석하여 사용자 행태를 파악 ▶ 조직 내 구성원과의 브레인스토밍으로 가설 수립 ▶ 서비스 개선과 A/B 테스팅으로 가설 검증

뷰저블은 사용자가 서비스상에서 일으키는 다양한 행동을 기록하고 수집한다. 뷰저블을 활용하면 단순한 실무자의 추측이 아닌 이미 쌓아놓은 유저 데이터를 활용해 사용자 여정 지도를 검토하고 작성해 나갈 수 있게 된다.

③-② 사용자 행동을 파악하기 위한 뷰저블의 편리한 세 가지 기능

③-②-① 퍼널과 User Behavior Map

여정맵은 결국 사용자가 웹사이트 전체를 어떻게 이동했는지 그 경로를 시각화한 것이기도 하다. 퍼널과 퍼널 내 User Behavior Map을 함께 보며 어디에서 사용자가 유입됐으며 어디로 이동했는지, 어느 곳에서 많이 이탈했는지 페이지 단위로 확인하자. 이 두 기능에서는 거시적인 시점으로 정보를 파악할 것을 추천한다. User Behavior Flow를 통해서는 사용자가 어디에서 유입돼 어느 곳으로 이동하는지, 내가 설정한 사용자 흐름이 의도대로 진행되고 있는지를 파악할 수 있다.

③-②-② 히트맵과 스트림

히트맵과 스트림을 사용하면 전환 또는 이탈 사용자 등 특정 사용자만을 걸러 해당 사용자의 평균적인 행동을 파악할 수 있다. 클릭 히트맵에서는 클릭 집중도와 유·무효 클릭 영역, 관련 지표를, 탐색 궤적 히트맵에서는 사용자 관심 분포 영역과 콘텐츠 탐색 현황을, 스크롤 현황 히트맵에서는 스크롤 영역별 사용자 현황과 콘텐츠 소비 효율 구간을 확인할 수 있다. 스트림에서는 사용자들의 평균 탐색 경로와 구간별 관심·이탈 현황을 한눈에 볼 수 있다.

③-②-③ 세션 리포트

세션 리포트는 유저 한 사람, 한 사람 단위로 그 사람의 행동 이력을 자세히 파악할 수 있는 기능이다. 세션 리포트 기능을 활용해 미시적인 관점에서 사용자가 어떻게 행동하고 어떤 콘텐츠에 관심 있어 하는지, 무엇을 망설여 하는지 파악해보자.

③-③ 만들기 전 반드시 가설을 세우고 데이터를 관찰하도록 하자

데이터 측정과 분석을 시작하기 전 반드시 가설 또는 목표를 세우고 데이터를 관찰해야 한다. 예를 들어 커머스 사이트라면 ‘실제 구매 고객의 경로와 행동을 파악한다’를 하나의 예로 들 수 있다. 사용자 행태 데이터를 볼 때 개별 사용자 데이터의 움직임은 사실 모두 다르다. 한 명 한 명의 데이터를 모아 파악하려면 무엇을 어떻게, 어디까지 분석해야 좋을지 모르게 된다. 그렇기 때문에 반드시 데이터 분석 전 가설을 세워 가설대로 행동하는지를 검증하는 흐름으로 진행해야 한다. 다양한 행동 데이터 중 특이하거나 눈에 띄는 행동은 일어난 시점이 언제인지와 함께 따로 적어두는 것도 도움이 된다.

③-④ 뷰저블로 파악한 사용자의 행태를 사용자 여정 지도에 옮겨 적어 나가자

그럼 앞선 세 가지 기능으로 파악한 데이터를 옮겨보도록 하자. 예쁘게 만드는 건 나중에 해도 괜찮으니 엑셀이나 스프레드시트, 넘버즈 등을 사용해 사용자의 행동을 메모하자.

③-④-① 기본 틀을 만든 후, 데이터를 작성하자. 먼저, 터치포인트와 행동을 기입한다. 터치 포인트는 뷰저블의 애널리틱스와 세션 리포트에서 확인할 수 있다. 뷰저블의 회원가입과 사용 여정을 작성해봤다.

③-④-② 이후에는 사용자의 기분과 상세 행동을 적어나간다. 상세 행동은 사용자의 페이지 이동 순서를 중심으로 적고 이탈률을 반드시 적어둔다. 그럼 전환에 이르게 하는 중요 페이지와 관련 행동이 무엇인지 알 수 있으며 이탈 관련 중요 포인트를 쉽게 발견해낼 수 있다.

③-④-③ 마지막으로는 조직 구성원과 함께 브레인스토밍하며 해결방안을 도출하고 기입한다.

UX 데이터를 기반으로 서비스 개선 및 성과 추적하기 -
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사용자 여정 지도 완성한 모습

이렇게 해서 간단한 여정 지도가 작성됐다. 시간을 들여 계속해서 완성도 있게 채워 나가보자. 다음으로는 실무자라면 빼놓을 수 없는 ‘분석 리포트’ 작성법을 이야기하고자 한다. 먼저 실무자가 꼭 알아두어야 할 다섯 가지 팁을 소개한다.

 

<UX 데이터 분석 리포트에 관한 모든 것1,2>로 이어집니다. 

 

 

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