고객 여정 지도 : 고객이 서비스 또는 제품과 어떤 접점을 지니고, 어떤 매력을 느끼는지, 그 결과 목표 (=커머스라면 구매) 로 이어지는지와 같은 일련의 행동 과정을 시간 축으로 가시화한 그래프.
환경 STEEP/PESTLE
이러한 분석을 통해 정치, 경제, 사회, 기술, 시장 측면에서늬 니즈 (needs)의 거시적인 흐름을 파악하고 메가트렌드의 큰 틀 안에서 출현 및 소멸하는 산업군들의 방향성을 감지할 수 있다. 더 나아가 메가트렌드에서 핵심적인 동인 (key driving factors)을 도출하여 산업 변화를 일으키는 주요요인들도 파악할 수 있다
여기서 시장을 찾자 : 미래기획위원회, 한국과학기술기획평가원(KISTEP), 정보통신정책연구원(KISDI)
필드 리서치
▶ 지금까지의 불명확한 디자인 방법론들. 대로는 시스템 관점에서 접근하다가, 어떤 때에는 작업자의 창의성을 요구하다가, 때로는 사용자 목표 행위를 분석하여 디자인하기도함
▶ 우리는 사용자들의 구체적인 경험에 기반하여 디자인의 인사이트를 찾고 사용자의 고충점과 숨겨진 니즈를 발굴하여 구체적인 디자인 요소로 발전시키는 방법으로 다른 디자인 방법들과 차별화된 접근을 취함'
방법론
▶설문조사
· 다수의 사용자들을 대상으로 전반적인 이용행태를 파악하는데 적합
· 사용자 특성/가입 상품/가입 동기 대비 상품 이용경험의 특징 파악
▶WOM조사 (world of mouth) (이거 먼저 진행하자)
· 일부 사용자들이 대중들에게 표출하는 본인의 불만/요구들을 파악하는데 적합
· 인터넷 상에 자주 올라오는 사용자 불만/요구들의 패턴을 분석
· 고객게시판, 비교사이트, 블로그, 지식인 카페, 한국소비자보호원, 페이스북
· resource-raw data- 신규 기존고객 나눠서 보기
· 이걸 바탕으로 wom 결과를 바탕으로 Key finding!
▶관찰조사****
· 개별 사용자들의 구체적인 경험을 파악하는데 적합
· 유형별로 사용자들을 선정하여 상품 이용경험을 깊이 있게 분석
· 기법들
cognitive maps : 사용자들의 이용동기와 동기별 이동경로 이용행태, 세부적인 니즈 파악하기 위해서 사용
word-concept association : 사용자들이 각 통신사들에 대해서 갖는 브랜드 이미지를 파악하기 위해서 사용
think-aloud : 관찰 조사시 사용자 스스로 예상되는 행동, 생각, 감정, 결과에 대한 만족도 등을 이야기해야함
5whys : 인터뷰 시 일부 답변 내용에 대해서 심층적으로 파악하기 위해서 사용
스크린 캐스트 : 추후 비디오 분석을 위해서 스크린 캐스트와 웹캠을 동시에 촬영하고 마우스 트래킹도 추가
사람들이 그들 주변의 환경들을 다루는 것을 체계적으로 관찰하는 (context) 것을 의미
· 개인, 한쌍 소그룹, 대그룹, 그들은 무엇을 하는가
· 공간상 행동이 또 다른 행동과 상호 어떠 관련이 있는가?
· 그리고 그러한 공간적 관련이 관련자에게 어떤 영향을 미치는가
· 동시에 환경적 행동의 관찰자는 물리적 환경의 그 안에서 일어나는 행동을 어떻게 지지 혹은 방해하는가
· 특히 세팅(setting)이 구성원간 혹은 그룹 간 관계에 미치는 부수효과 (side effects)는 무엇인가
브랜드 이미지 분석 (아래 페이지 참고)
브랜드 이미지 조사
수행방법 : Word-Concept Association 결과와 설문조사의 해당 질의 결과를 같이 분석.
바탕으로 Tag-Cloud 만들기
예시 이미지
브랜드 개성 요소별 심층 분석 (정리하기) [경쟁사를 몇개 나열. 떠올리면 어떤 키워드가 생각나는지 기입] (기존 유저, 신규 유저 고려해서 조사할 것.)
개선 프로세스
· 어디서 개선할지 / 퍼널 분석 시작
· 어떻게 개선할지 / 세션 리포트로 개별 사용자 행동 분석
· 퍼널과 세션 리포트를 중심으로 데이터 기반 '고객 여정 지도'
서비스 시나리오와 최종 목표 정의
· 서비스 개선을 위한 목표를 달성하는 일을 '전환 (conversion) 이라 부른다'
· 사이트를 개선한다는 것은 이 전활율을 증가시키는 것.
퍼널 : 깔때기.
서비스를 방문한 사용자도 서비스 시나리오 각 단계를 거칠 때마다 점점 걸러져 일부만이 전환에 이르게 됨.
서비스 쪼개기
많은 서비스는 KPI를 수립하고 있다. 매출일 수도 있고 사용자 주요 태스크이거나 회원가입 자수 일 수도 있다
세그먼트로 나눈 뒤 각 세그먼트 별 전환율을 계산하면 더욱 좋다.
우선순위는 내부 공수를 살펴보는 것 외에도 전환 달성에 얼마나 공헌하는지에 따라 부여하는 방법이 가장 흔하다. 신규 유저의 세션이 재방문자에 비해 훨씬 많더라도 재방문자의 전환율이 높다면 재방문 사용자에 집중해야한다
상세한 사용자 행태를 파악하였다면 개선점을 도출.
· 바로 실행에 옮기기보다는 공수와 시간, 비용 등을 따져가며 우선순위를 잘 부여하는 것이 중요하다. 개선점이 너무 자다면 영향력도 보통 작게 나타날 수 있기 때문.
*가령 재방문자 비율을 늘리기 위해 출석 체크 등의 기능을 부여하거나 마케팅 부서와 함께 이벤트를 수립하는 등 다양한 방안을 고민할 수 있다. 마케터가 광고 예산을 추가로 집행할 수 있고 관련 이벤트를 기획해야한다.
우선순위는 내부 공수를 살펴보는 것 외에도 전환 달성에 얼마나 공헌하는지에 따라 부여하는 방법이 가장 흔하다. 신규 유저의 세션이 재방문자에 비해 훨씬 많더라도 재방문자의 전환율이 높다면 재방문 사용자에 집중해야한다
만들기 전 가설 설정
· 커머스 사이트라면 '실제 구매 고객의 경로와 행동을 파악한다' 를 하나의 예로 들 수 있다.
· 사용자 행태 데이터를 볼 때 개별 사용자 데이터의 움직임은 모두 다르다.
· 그렇기 때문에 반드시 데이터 분석 전 가설을 세워 가설대로 행동하는지 검증하는 흐름으로 진행해야한다.
· 다양한 행동 데이터 중 특이하거나 눈에 띄는 행동은 일어난 시점이 언제인지와 함께 따로 적어두는 것도 도움이 된다.
사용자 행태 고객 여정 맵
· 터치포인트와 행동 기입 (터치 포인트는 뷰저블의 analytics와 세션 리포트에서 확인할 수 있다.)
· 이후 사용자의 기분과 상세 행동을 적어나간다. 상세 행동은 사용자 페이지 이용 순서를 중심으로 적고 이탈률을 적어준다.
· 전환에 이르게 하는 중요 페이지와 관련 행동이 무엇인지 알 수 있으며 이탈과 관련되어서도 중요 포인트를 쉽게 발견해낼 수 있다.
데이터기반 고객 여정 지도
1. 서비스가 달성하고자 하는 목표를 명확히 수립할 것. 이에 따라 어떤 데이터에 주목하여 분석해야하는지 알 수 있다.
2. 동료와 함께 논의하여 사용자의 어떤 여정에 더욱 집중할 것인지 결정짓기. 협업에서의 당면 과제를 파악하기
3. 고객 여정 맵을 조직과 공유. 아무리 잘 만들어진 고객 여정 맵일지라도 디자이너 혼자갖고 있다면 아무런 가치를 발휘하지 못하기 때문
뷰저블로 데이터를 분석하여 사용자 행태를 파악 - 조직 내 구성원과의 브레인 스모토밍으로 가설 수립 - 서비스 개선과 a.b 테스팅으로 가설 검증
사용자 행동을 파악하기위한 뷰저블의 편리한 3가지 기능
(1) 퍼널과 User Behavior Map
- 사용자 행동 맵은 사용자가 사이트 전체를 어떻게 보고 이동했는지 그 경로를 시각화한 것.
- 퍼널과 퍼널 내 User Behavior Map을 함께 보며 어디에서 사용자가 유입되었으며 어디로 이동했는지, 어느 곳에서 많이 이탈했는지 페이지 단위로 확인할 수 있다.
- '뷰저블' 이라는 사이트가 있으니 사용할 것
(2) 히트맵과 스트림
- 이걸 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 파악할 수 있으며 탐색 궤먹 히트맵에서는 사용자 관심 분포 영역과 콘텐츠 탐색 현황을, 스크롤 현황 히트맵에서는 스크롤 영역별 사용자 현황과 콘텐츠 소비 효율 구간을 확인할 수 있다,
데이터 기반 '고객 여정 지도' 만들기
연재 시리즈 4탄 - 퍼널&세션 리포트를 중심으로 고객 여정 지도 만들기 | 안녕하세요 뷰저블입니다. '퍼널', '세션 리포트' 기능이 추가됨에 따라 각 기능을 어떻게 활용할 수 있는지를 연재하고 있습니다. 오늘은 연재 마지막 시간이네요. 이전 글에서는 개별 사용자의 행태를 파악할 수 있는 세션 리포트 기능을 소개해 드렸습니다. 오늘은 퍼널과 세션 리포트를 활용해 어떻게 '데이터 기반 고객 여정 지도'를 만들 수 있는지 알려드리겠습
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작성완료한 시나리오를 보며 '측정할 사용자 지표' 및 '행태'를 결정
· 시나리오를 만들었다면 분석에 필요한 지표를 결정해야함. 웹 데이터 분석은 결국 '사용자 시나리오라는 가설을 검증' 하는 작업임을 생각해보면, 여기서 지표는'사용자 시나리오에서 정의한 행동이 실제로 얼마나 발생하고 있는가?' 를 수치 또는 시각화된 정보를 확인할 수 있는 것이어야만합니다.
· 웹분석 데이터는 'UX(사용자 경험)의 결과' . 따라서 사용자 화면 간의 인터렉션과 이동에 주목해야한다.
- 사용자는 어떻게 메인 페이지에 접속했는가?
- 메인 페이지에서 어떤 ui를 보고 어떤 행동을 취했는가?
- 이 정보를 보고 사용자는 무엇을 고민했는가?
· 이렇게 정리하면 '이탈률이 높다', 'b페이지 이동이 저조하다' '어떤 화면이 무엇이 정확히 문제가 되는가' '회원가입 버튼인가? 로그인 버튼인가? 기능소개 정보인가?' 인지할 수 있다.
지표의 수치 또는 행태가 지니는 의미를 사용자 경험 관점에서 고민한다.
