데이터 분석에 기반한 서비스 기획 능력이 중요한 이유
😓 고객 중심 기획의 어려움
- 고객의 행동 패턴, 시장 너무나 빠르게 변화
⇨ 기존의 경험에 의존하여 기획을 할 경우, 오히려 고객과 멀어질 수 있음 - UT, FGI 등 정성적 조사를 바탕으로 유저의 목소리를 듣고 제품을 개선
⇨ 워낙 다양한 고객군이 존재, 고객 각각의 주관이 강함
⇨ 실제 서비스 기획에 100% 활용하기는 어려움 - 고객이 원한다고 '이야기' 하는 것과 실제로 그들이 원하는 것이 다를 수 있음
⇨ 사용자는 본인이 직면한 불편한 현상의 문제점과 원하는 해결방안을 표현하는데 어려움을 느낌
ex) 넷플릭스는 메인페이지 UI 개선을 위해서 유저인터뷰를 진행
(가입과 로그인 전에 원하는 정보가 무엇인지)
⇨ 유저는 시청 가능한 프로그램 목록을 보여주연 좋겠다고 함
⇨ 시청가능한 많은 프로그램 목록을 메인페이지에서 제공
⇨ BUT 오히려 가입과 로그인 전환율이 떨어짐 ↓
실제 사용자 행동 데이터를 기반하여 인사이트를 얻고, 이를 제품에 반영해야 한다!!
지표 깊게 알아보기
🤗 좋은 지표란?
- 상대적이다
⇨ 시대별, 사용자 그룹별, 경쟁자별 비교 | "비교 가능해야 함!" - 이해하기 쉽다
⇨ 팀 구성원들이 이해할 수 있는 지표
⇨ 한 눈에 파악 가능해야 한다! - 비율로 표현된다
⇨ 행동에 반영이 쉽다
⇨ 비교의 속성이 있다
⇨ 다소 대조적인 요수들이나 갈등있는 요소들을 비교하기 좋다 - 행동 방식을 바꾼다
⇨ 좋은 지표는 해당 지표의 변화를 위해 다음에 어떤 행동을 할 지 알려준다
⇨ 이 정보로 '내가 무엇을 할 수 있을까?'라는 질문에 답이 어렵다면 중요하지 않은 지표다
⚠️ 지표 선택 시 염두해야할 사항
① 정성적 지표 vs 정량적 지표
| 정성적 지표 | 정량적 지표 |
|---|---|
| 비구조적이고 종합하기 힘듦 ⇨ 주관적, 100% 신뢰 X | 정황 정보 부족 |
| 'WHY'에 대한 답 제공 | 체계적, 객관적 |
| 제품 설계 단계에서 중요 | 제품 개선 단계에서 중요 |
⇨ 제품 방향성을 정하는 데 있어서 정량적 피드백이 없을 수 밖에 없고,
정성적 피드백즉 유저 인터뷰, 포커스 그룹 인터뷰를 통해 유저가 현재 겪고 있는 문제점,
그리고 우리가 제공할 수 있는 솔루션에 대해 유저들의 각각의 생각들을 듣고 그에 맞춰 제품의 방향성을 정하고 결국에는 User Value Proposition 또는 Unique Value Proposition 강회시켜야 한다.
② 허상 지표 vs 실질 지표
| 허상 지표 | 실질 지표 |
|---|---|
| 데이터를 봐도 유저의 행동 변화시키지 못함 | 데이터를 보았을 때 'So What', 어떤한 행동을 해야 겠다라는 생각하게 하는 지표 |
| 행동 답변 유도 X | 행동 유도 |
| 누적 지표 ⇨ 성과 보고용 | |
| 성과보고, PR, 뉴스, 누적 매출 등 |
'So What'에 대한 답변을 할 수 없다면 버려도 된다!- 실질 지표를 잘 활용해야 한다!
③ 허상 지표 vs 보고 지표
| 허상 지표 | 실질 지표 |
|---|---|
| 추론에 기반, 아직 알려지지 않은 내용을 찾는 데 목적 | 일상적인 상황을 빠짐없이 알게 함 |
| 모른다는 것을 모르는 것 | 모르는 것을 아는 것 |
| 초기 시타트업 서비스 출시 후, 고객이 이 정도까지 원하는 줄 몰랐다는 것을 몰랐음 | 현재 상황의 인사이트를 얻게 해줌 |
| 시장의 판도를 바꾸고 스타트업 시장을 뒤집어 버릴 수 있는 가능성 제시 | 대시보드 채운고 있는 지표 |
④ 선행 지표 vs 후행 지표
| 선행 지표 | 후행 지표 |
|---|---|
| 미래 예측 | 과거 설명 |
| 전환율 ⇨ 앞으로 일어날 일, 방향성 제시 | 이탈율 ⇨ 현재 문제점 제시 |
| 개선 주기 단축 ⇨ 시간, 비용 절약 | 누군가의 후행지표가 누군가의 선행지표가 될 수 있음 |
| 그로스 해킹 부서 > 신규 방문자를 신규 가입자로 전환 | 마케팅 부서 > 신규 방문자 수 |
⑤ 상관 지표 vs 인과 지표
| 상관 지표 | 인과 지표 |
|---|---|
| 두 지표가 함께 움직이는 것 | 두 지표 사이에 인과관계가 있는 것 |
| 여름철 아이스크림 소비와 익사 건수 | 온도랑 아이스크림 소비량 |
- 인과관계를 입증하기 위해 변수를 통제하고 실험해나가면서 인과관계를 찾기 위해 노력해야 한다
다양한 데이터 분석 도구들
데이터 분석 도구들의 종류
🐣 초급
GA
구글에서 제공하는 웹 분석 서비스, 유저 로그기반으로 트래킹엑셀
로우 데이터를 따로 입력해야 추출 가능, 피벗 테이블 & 피벗 차트 활용 시 다양한 기준에서 데이터 분석 가능, 데이터 실시간 분석 불가능
🐤 중급
SQL
데이터에 접근하는 기본 도구Amplitude/Mixpanel
이벤트 로그기반의 프로덕트 데이터 분석도구, 유의미한 프로덕트 인사이트 확보 가능태블로
다양한 시각화 차트 제공
⇨ 데이터 분석을 통한 업무 보고 사내 커뮤니케이션에 활용하기 좋은 BI툴
🐥 고급
R
오픈 소스 통계/데이터마이닝 언어, 데이터 시각화 및 분석 특화 프로그래밍 언어
GUI 제공 안함, 시각화/데이터 분석 관련 접근 용이Python
오픈 소스 통계/데이터마이닝 언어, 데이터 시각화 및 분석 특화 프로그래밍 언어
데이터 사이언스 외에 다양한 프록덕트 만들 수 있음
범용성 있으나, GUI 제공 안함,시각화 약함
Amplitude 활용한 데이터 분석하기
🤔 Amplitude란
- 유저들이 수행한 이벤트를 바탕으로 이벤트 속성값, 사용자 속성값 등을 통합적으로 수집하여
사용자 행동을 분석할 수 있는 분석도구
⇨ 이벤트를 지속적으로 트래킹하고 각 이벤트 별로 그 속성과 그 이벤트를 했던 유저의 속성을 전체적으로 통힙해서 분석하게끔 도와줌- 다양한 스타트업들이 엠플리튜드를 프로덕트 분석에 활용(마켓컬리,지 그재그, 오늘의 집)
💡 여기서 이벤트란?
유저의 행동 또는 유저가 특정 행동
ex) 유저가 회원가입을 했다 ⇨ 회원가입 이벤트💡 이벤트 속성값
유저가 특정 행위를 할 때 그 행위에 관련된 값
👍🏻 Amplitude의
장점
- 대용량 데이터, 매우 빠른 분석 속도, 신뢰도 있는 분석 결과
- 시각화가 쉽고, 관리용 대시보드, 보고용 노트북 쉽게 제작
- 무료 기능으로도 파워풀한 분석 가능
⇨ 기획자, 디자이너, 사업 개발 등 다양한 부서 사람들 쉽게 활용 가능👎🏻 Amplitude의 단점
- 코호트 등 유료기능을 사용하려면 연 3,000만원 비용이 발생
- 유저 행동들에 대한 이벤트 로그를 남겨야하기 때문에 초기 세팅 시 리소스가 많이 듦
🤨 Amplitude vs GA
| Amplitude | GA |
|---|---|
| 프로덕트에 맞춰 커스터마이징 가능 | |
| 웹 & 앱 모두 분석 가능 | 웹사이트 관리 특화 |
| 사용자 친화적, 모든 기능에 Tool Tip 제공 ⇨ 쉽게 배움 | |
| 팀원들과 협업할 수 있는 다양한 도구 제공(Dashboard, Notebook등) |
🐣 오늘자 일기
뒤에 SQL 활용한 데이터 분석하기가 있었지만, 해당 내용은 SQL의 기본에 대한 내용이라 따로 정리하지 않았다! SQL에 대한 내용은 해당 블로그에 잔뜩 있으니 혹시 이 글을 보시는 분은 한 번 봐주세요,,! ㅎㅎㅎㅎ 나름 열심히 SQL 공부했답니다🙂🙂🙂! 요새 SQL 공부 슬쩍 놓아버려 살짝 까먹긴 했지만,,,ㅎㅎ 그래도 프로그래머스 SQL 관련 문제 싹 다 풀었음,! ! 풀게 없어서 여러 사이트를 쫌쫌따리 돌아댕기며 풀고 있긴 한데 뭔가 불편,,,ㅜㅜ 프로그래머스 운영자님! 문제 좀 더 만들어주세요,, 심심할 때마다 풀면 재밌단말이에요! 저기 키트에 나와있는 거 외에 진짜 쪼금 문제들 더 있는 것도 다 풀어버려서 할 거 음슴,,ㅜ 하 애니웨이~ 오늘
Amplitude와지표에 대해 배웠는데Amplitude를 직접 사용해보고 싶다는 생각이 들었다! 뭔가 나랑 잘 맞을 것 같기두,,! ㅎㅎㅎ
