디지털 분석 "아하" 순간

"아하" 순간은 내가 인생에서 가장 좋아하는 것 중 하나입니다. 이따금씩 새로운 것을 배우거나, 다른 각도에서 보거나, 그냥 클릭하는 것입니다. 그 순간, 당신의 뇌는 새로운 학습 또는 소위 "아하" 순간을 등록합니다.

제품 팀은 종종 새로운 사용자를 "아하"하는 순간으로 이끄는 것에 대해 논의합니다. "아하" 순간은 사용자가 제품이 필요한 이유 또는 제품을 좋아하는 이유를 깨닫는 지점을 나타냅니다. Uber가 처음 현장에 등장했을 때 나는 낯선 사람의 차에 타는 것에 대해 회의적이었습니다. 그러던 어느 날 택시가 절실히 필요한데 찾을 수가 없어서 우버를 이용했습니다. 몇 분 안에 차가 바로 저에게 와서 제가 가야 할 곳으로 데려다 주었습니다. 저는 현금이나 신용 카드로 지불하는 것에 대해 걱정할 필요 없이 그냥 차에서 내렸습니다. 그게 제 Uber의 "아하" 순간이었고 그 이후로 택시나 렌트카를 많이 사용하지 않았습니다.

제가 디지털 분석 업계에 들어와 그토록 오랫동안 머물렀던 이유 중 하나는 "아하"하는 순간을 좋아하기 때문입니다. CME에서 일하면서 처음으로 "아하"하는 순간이 왔습니다. 디지털 애널리틱스 제품을 사용하고 얼마 지나지 않아 사용자가 웹사이트에서 무엇을 검색했는지 추적했습니다. 10개의 검색어가 전체 검색의 75%를 차지한다는 것을 알게 되었습니다. 그런 다음 이 새로운 통찰력을 사용하여 검색 상자 옆에 "추천 링크"(나중에 팀에서 농담으로 "Greco-mended Links"라고 함)를 추가했습니다. 일주일 만에 우리 웹사이트의 검색 수가 약 70% 감소했습니다. "아하" 하는 순간을 사용하여 통찰력을 더 나은 사용자 경험으로 전환했습니다.

안타깝게도 디지털 분석의 과제 중 하나는 "아하"하는 순간에 도달하기 전에 많은 작업을 수행해야 한다는 것입니다. 먼저 대답할 질문과 수집해야 하는 데이터를 식별해야 합니다. 다음으로 데이터를 디지털 분석 제품으로 가져오도록 구현해야 합니다. 그런 다음 데이터가 정확한지 확인해야 합니다. 그런 다음 사용자에게 차트/보고서 작성 방법을 교육해야 합니다. 그런 다음 데이터, 웹사이트/앱, 비즈니스를 이해하는 사람이 있어야 데이터를 올바르게 해석하고 분석할 수 있습니다. 앞의 모든 항목은 "아하" 순간을 찾을 기회를 갖기 전에 순조롭게 진행되어야 합니다.

디지털 분석 업계의 많은 공급업체는 그들의 제품이 조직이 더 나은 경험 또는 더 많은 데이터 기반 의사 결정을 만드는 데 도움이 된다고 말합니다. Amplitude의 임무는 조직이 [데이터를 통해] 더 나은 제품을 구축하도록 돕는 것입니다. 하지만 저는 디지털 분석 제품의 실제 가치는 "아하" 하는 순간을 만들어내는 능력 이라고 주장하고 싶습니다. 더 나은 디지털 경험을 만들고 더 나은 제품을 구축하는 것은 마케팅, 제품 및 데이터 팀이 "아하"하는 순간을 갖는 부산물입니다. 따라서 조직은 디지털 분석 제품을 평가할 때 이러한 "아하" 순간이 있는 경우를 음미하고 "아하" 순간을 생성하는 것이 얼마나 쉬운지 또는 어려운지 고려해야 합니다.

당신의 팀은 "아하"의 순간을 문서화/정량화합니까?

디지털 분석에서 가장 실망스러운 부분 중 하나는 팀이 "아하" 순간을 문서화하거나 정량화하지 못하는 것입니다. 다양한 팀의 다양한 사람들이 디지털 분석 제품을 활용하여 놀라운 것을 배우는 것을 보았습니다. 다른 날, 나는 Amplitude 클라이언트와 통화 중이었고 몇 가지 보고서를 검토하고 5번의 "아하" 순간을 가졌습니다. 불과 몇 분 만에 우리는 고객이 적어도 하나의 항목을 보는 시간의 46%가 장바구니에 하나 이상의 항목을 추가한다는 사실을 알게 되었습니다. 다음으로 우리는 이 전환율이 제품 범주별로 어떻게 변했는지 확인하기 위해 더 깊이 파고들었습니다. 거기서 우리는 남성용 셔츠가 전환율이 가장 높은 범주이고 여성용 장신구가 가장 낮다는 것을 알게 되었습니다.

불행하게도, 이렇게 속사포 같은 "아하"하는 순간을 만들어내는 것은 좋았지만, 소수의 사람들만이 그것을 배우고 있다는 사실에 놀랐습니다. 이 경우 회의에 참석한 사람들만 이러한 통찰력에 대해 알게 되었습니다. 아마도 나중에 이러한 "아하" 순간을 기념하는 Amplitude 노트북이 만들어지겠지만 사람들은 바빠지고 다른 일로 넘어갑니다. 매일 조직 내에서 얼마나 많은 "아하" 순간이 손실되는지 생각하게 되었습니다. 적임자가 적시에 올바른 통찰력을 알지 못하여 얼마나 많은 기회를 놓치고 있습니까? 내가 함께 일한 대부분의 조직은 "아하" 순간과 그것이 이끌어낼 수 있는 통찰력을 문서화하거나 정량화하는 데 서투릅니다. 인사이트는 제품 팀이 새로운 것을 시도하고 실험을 통해 배우도록 이끕니다. "아하" 순간은 종종 금과 같은 가치가 있지만 조직이나 디지털 분석 벤더가 마땅히 받아야 할 존중으로 취급한다고 생각하지 않습니다.

디지털 분석 팀이 취할 수 있는 한 가지 접근 방식은 "아하" 순간을 수동으로 문서화하는 것입니다. 팀은 데이터에서 배운 주요 사항을 분류하고 이러한 학습 내용을 조직과 공유할 수 있는 장소를 찾을 수 있습니다. 내가 Salesforce에서 일할 때 우리는 이것을 시도했습니다. 우리 지역에는 화이트보드가 있는 큰 벽이 있었고 중요한 것을 배울 때 벽에 추가했습니다. 나중에 우리는 이러한 학습 내용을 내부 위키에 전자적으로 문서화했습니다. 불행히도, 그것은 많은 일이었고 우리는 조직의 모든 사람들과 이러한 "아하" 순간을 공유할 수 있는 좋은 방법이 아직 없었습니다.

디지털 분석 제품이 "아하"의 순간을 극대화하는 방법

그렇다면 디지털 분석 제품은 어떻게 "아하" 순간의 생성과 공유를 극대화할 수 있을까요? 첫째, 디지털 애널리틱스 제품은 '아하' 모멘트 발생을 극대화하는 환경을 조성해야 한다. "아하"하는 순간을 늘리는 방법 중 하나는 협업 기능입니다. 데이터 분석가가 대부분의 시간을 혼자 작업하는 경우 "아하" 순간을 보내는 사람은 그들뿐일 가능성이 높습니다. 디지털 분석은 종종 팀 스포츠가 아닌 개인 스포츠입니다. 대부분의 디지털 분석 제품에는 협업 기능이 제한되어 있습니다. 보고서를 생성하고 대시보드에 추가하고 주석이 있는 텍스트 상자를 추가할 수 있습니다. 종종 차트는 슬라이드 프레젠테이션에 추가되고 제시된 다음 파일 서버에서 영원히 손실됩니다. 아마도 조직의 몇몇 사람들이 통찰력에 대해 배우지만, 그 직후 그들은 에테르에 빠져들 것입니다. 나중에 새로운 사람들이 조직에 합류하면 이전 작업에서 배울 가능성이 적습니다.

Amplitude에는 협업을 전담하는 전체 제품 팀이 있습니다. 이 팀은 항상 고객이 협업과 통찰력 공유를 늘리도록 돕는 방법을 찾고 있습니다. Amplitude가 통찰력과 지식 이전을 개선하기 위해 시도한 방법 중 하나는 노트북 기능을 사용하는 것입니다. Amplitude Notebooks는 데이터와 통찰력으로 스토리를 전달하는 자유로운 형식을 제공합니다. 노트북에는 텍스트, 이미지, 비디오, 차트, 표 및 주석이 포함될 수 있습니다.

Amplitude Notebooks에는 전체 토론 스레드 기능도 있어 사용자가 다른 사람을 초대하여 데이터에 대한 토론에 참여할 수 있습니다.

토론 스레드는 특히 새로운 가상 작업 환경에서 여러 사람이 협업하고 서로 아이디어를 교환할 수 있는 좋은 방법입니다.

노트북 및 토론 스레드의 다른 이점은 디지털 분석 제품 내에서 발생한다는 것입니다. 제품 내에 포함되어 있다는 것은 사용자가 항상 한 번의 클릭으로 데이터에 뛰어들어 더 깊이 탐색할 수 있음을 의미합니다. 공유 드라이브에서 PowerPoint 프레젠테이션을 읽는 경우에는 그렇지 않습니다. 제품 내에서 통찰력 공유가 이루어지는 또 다른 이점은 미래의 직원이 과거의 분석 및 학습 내용을 검색하고 찾을 수 있다는 것입니다. 모든 토론과 논평은 제품 내에서 진행되며 조직이 과거에 배운 내용을 신속하게 파악하기 위해 새로운 팀원이 읽을 수 있습니다.

새로운 분석/데이터 팀 North Star Metric?

분석 또는 데이터 팀의 일원인 경우 North Star Metric은 무엇입니까? 팀이 조직에 제공하는 가치를 어떻게 정량화합니까? 귀하의 팀은 비용 센터 또는 수익 센터로 간주됩니까? 모든 분석 및 데이터 팀은 조직에 제공하는 정확한 가치를 정량화하기를 원하지만 종종 어려울 수 있습니다. 위에서 언급한 바와 같이 데이터가 조직에 어떻게 도움이 되었는지 문서화하는 것은 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

좋은 첫 번째 단계는 팀과 최종 사용자가 생성하는 "아하" 순간의 수를 정량화하는 것입니다. 완벽한 North Star Metric은 아니지만, 한 달에 100개의 디지털 분석 "아하" 순간을 생성하는 팀이 10개를 생성하는 팀보다 더 잘하고 있다고 생각합니다. 이를 위해 조직은 "아하" 순간을 정의하는 것부터 시작해야 합니다. 조직의 성숙도 수준에 따라 "아하" 순간으로 분류할 수 있는 장점이 결정될 수 있으며 이는 조직마다 다를 수 있습니다.

"아하" 순간의 목록이 생성되면 매 분기 말에 돌아가서 이러한 "아하" 순간에 어떤 조치가 취해졌는지 확인할 수 있습니다. 결국 조직에서 행동으로 전환하지 않는 한 "아하" 순간을 식별하는 것은 의미가 없습니다. 이러한 작업은 디지털 자산 변경, 콘텐츠 추가/제거, 제품 기능 변경 또는 마케팅 캠페인 조정일 수 있습니다. 행동을 "아하" 순간에 연결함으로써 조직이 이러한 "아하" 순간을 활용하고 있는지 확인할 수 있습니다.

"아하" 하는 순간이 행동과 연결되면, 취한 행동에 증분 수익 또는 비용 절감을 할당하는 것이 가능할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 가상의 예입니다.

• "아하" 순간은 특정 마케팅 캠페인이 새로운 리드를 생성하지 않는다는 사실을 깨달았을 때였습니다. 조치는 실적이 저조한 캠페인에서 실적이 더 좋은 캠페인으로 지출을 전환하는 것이었습니다. 그 결과 전체 리드당 비용(CPL)이 개선되어 지출한 달러당 더 많은 수익을 창출했습니다.
• 조직은 투자를 늘리거나 줄일 가치가 있는 제품 기능을 결정해야 합니다. "아하" 하는 순간 A 기능은 높은 고객 참여 및 유지율로 이어지고 있지만 기능 B는 그렇지 않다는 사실을 발견했습니다. 이 통찰력은 제품 팀이 시간과 돈을 어디에 투자해야 하는지 결정하는 데 도움이 되었고 다운스트림 고객 참여 및 유지를 증가시켜 결과적으로 수익 증가로 이어졌습니다.

"아하" 하는 순간은 분석/데이터 팀이 조직 내에서 얼마나 효과적인지 알 수 있는 좋은 지표가 될 수 있습니다. 각 "아하" 순간을 행동 및 수익/비용 절감과 연결하는 데 시간을 할애하지 않더라도 조직이 데이터 사용을 통해 얼마나 많은 것을 배우고 있는지 아는 것은 필수적입니다. 이 정보는 조직이 데이터 및 분석 팀에 대한 투자를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다. "아하"하는 순간을 정량화하면 새로운 분석 팀 인원과 분석 제품에 대한 지속적인 투자를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

당신의 조직은 "아하"의 순간을 포착하고 공유합니까? 귀하의 디지털 분석 제품은 "아하" 순간을 생성하고 문서화하는 데 얼마나 도움이 됩니까? "아하" 하는 순간을 문서화하고 이를 행동 및 수익 또는 비용 절감과 연관시키고 있습니까?