행동 분석이란 무엇입니까? 정의, 예 및 도구

게시 됨: 2022-01-29

행동 분석을 통해 고객이 제품을 어떻게 사용하고 있는지 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 고객이 원하는 경험에 맞게 제품을 지속적으로 개선, 조정 및 성형할 수 있습니다.

행동 분석이란 무엇입니까?

행동 분석은 앱이나 웹사이트와 같은 디지털 제품 사용자가 수행한 작업에서 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다 . 이 데이터를 통해 기업은 사용자가 디지털 경험과 상호 작용하는 방식을 정확히 확인하고 향후 디지털 제품을 개선하는 방법에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.

행동 분석과 관련된 사용자 행동의 예

계정 만들기
양식 작성
노래 재생
카트 포기
구독 구매

이벤트라고도 하는 이러한 행동은 사용자 기본 설정, 의도 및 습관을 나타내기 위해 추적됩니다. 고객을 더 잘 이해할수록 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다. 그리고 장기적으로 충성도 높은 고객 기반을 육성할 수 있습니다.

주요 내용

행동 분석은 제품이나 서비스에서 원하는 것을 더 잘 이해하기 위해 사용자 행동을 추적하고 분석하는 방법을 말합니다.
행동 분석에서 생성된 데이터는 제품을 개선하고 고객을 만족시키며 핵심 성과 지표를 높이는 데 사용할 수 있습니다.
행동 분석을 사용하는 방법은 목표에 따라 다르지만 전환, 유지 및 참여는 보편적으로 필수적입니다.

제3자 데이터와 제1자 데이터

제3자 데이터는 다른 회사에서 집계한 후 판매됩니다. 이러한 종류의 정보는 잠재 고객과 고객이 연령, 직업 및 위치는 타사 인구 통계 데이터의 예입니다. 인구 통계가 동일한 사용자가 있을 수 있지만 그렇다고 해서 사용자가 제품을 똑같은 방식으로 사용하는 것은 아닙니다.

행동 분석은 디지털 경험을 통해 각 개인의 고유한 흐름을 포착합니다. 이를 자사 데이터라고 합니다. 자사의 행동 데이터를 통해 사용자가 제품을 진정으로 인식하는 방식에 대한 진정한 이해를 개발할 수 있습니다.

비즈니스 또는 브랜드에 대한 행동 분석의 중요성

행동 분석의 목표는 회사의 특정 비즈니스 결과를 이끌어내는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다. 고객 여정의 모든 단계에서 고객에게 영향을 미치는 요소를 이해할 수 없다면 유지, 전환 및 참여와 같은 고가치 측정항목을 늘리는 것이 매우 어렵습니다.

설문조사, 설문지, 리뷰 및 피드백에 따라 실행 가능한 장기적 솔루션이 아닙니다. 고객의 행동은 말보다 훨씬 더 많은 의미를 전달하며, 집단이 디지털 경험에 참여하는 방식을 이해하는 것은 고객평생가치 와 같은 중요한 측정항목을 이끌어내는 핵심 입니다.

일일 활성 사용자 및 이탈률과 같은 데이터 포인트는 잠재 고객이 어디에서 왔는지, 얼마나 오래 머무는지 결정하는 데 도움이 될 수 있지만 반드시 제품을 선택하는 이유는 아닙니다. 고객의 의도와 동기를 모른 채 제품에 대한 모든 변경은 직관에 기반합니다.

제품 개선에 디지털 베팅을 할 때 노력이 결실을 맺을 수 있는 유일한 방법은 고객이 원하는 것이 무엇인지 정확히 아는 것입니다. McKinsey & Company에 따르면 " 고객 행동 인사이트를 활용하는 조직은 매출 성장에서 85%, 매출 총이익에서 25% 이상 성과가 동료를 능가 합니다."

행동 분석은 가설을 세우고 A/B 테스트를 수행하고 자신 있게 변경하는 데 사용할 수 있는 원시 데이터를 제공합니다. 이러한 지속적인 개선은 모든 상호 작용과 기능을 통해 가치를 제공하는 고도로 개인화된 경험으로 이어집니다.

행동 분석은 어떻게 작동합니까?

행동 데이터에서 통찰력을 추출하기 전에 Amplitude의 디지털 최적화 시스템과 같은 행동 분석 솔루션에 투자해야 합니다. 분석 플랫폼은 제품 및/또는 데이터 웨어하우스 또는 CDP에서 사용자 행동을 수집하고 소셜 및 이메일 메시징 시스템과 같은 다른 도구와 통합해야 합니다. 그런 다음 대시보드 또는 보고 시스템을 통해 행동 데이터를 시각화할 수 있습니다.

행동 데이터를 수집한 후에는 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표와 목표를 정의해야 합니다. 이러한 목표는 회사 및 제품에 고유하지만 유지, 전환 및 참여와 같은 것은 거의 모든 비즈니스에 보편적 입니다. 구체적인 장단기 비즈니스 목표가 없다면 행동 데이터에서 통찰력을 이끌어내기가 훨씬 더 어려울 것입니다.

궁극적으로 핵심 목표는 고객에 대해 가능한 한 많이 이해하는 것입니다. 고객이 원하는 것, 원하지 않는 것, 계속 참여하게 하는 것입니다. 이러한 질문에 답하기 위해 Amplitude와 같은 도구를 사용하여 사용자 그룹의 행동과 선호도를 조사할 수 있습니다. 이러한 그룹을 행동 코호트라고 합니다.

특정 그룹의 행동을 살펴보면 사용자 패턴과 경향이 나타납니다. 특정 행동을 기반으로 코호트를 세분화하면 전체 고객 여정을 개선할 수 있는 기회를 찾는 데 도움이 됩니다.

노래 건너뛰기, 무료 평가판 수락 또는 멤버십 취소와 같은 거의 모든 행동을 기반으로 사용자를 분류할 수 있습니다. 행동 집단을 만든 후에는 A/B 테스트 및 깔때기 분석과 같은 다른 분석 방법을 활용하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

행동 집단을 어떻게 분류하기로 결정했는지에 관계없이 항상 사용자가 어떤 행동을 한 의도와 동기를 이해하면 비즈니스 목표와 관련된 변경을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

다양한 유형의 행동 분석

행동 데이터를 수집하면 목표에 따라 다양한 유형의 분석, 테스트 및 실험을 실행할 수 있습니다. 모든 행동 분석 플랫폼이 동일한 기능을 제공하는 것은 아니지만 Amplitude와 같은 솔루션은 아래 분석 등을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.

A/B 실험

A/B 실험을 통해 자신 있게 제품을 결정할 수 있습니다. 방문 페이지가 확실하지 않습니까? 제품 기능이 그만한 가치가 있는지 궁금하십니까? 직관으로 제품을 변경하는 대신 고객 행동에서 생성된 유형 데이터를 사용하여 최선의 조치를 결정할 수 있습니다.

사용자 행동 데이터로 무장하면 기회를 놓치지 않고 고객 경험을 개선하는 큰 그림을 조정할 수 있습니다.

깔때기 분석

고객이 전환을 위해 취하는 모든 경로는 발전 또는 중단의 기회를 제공합니다. 깔때기 분석을 통해 고객 여정의 모든 단계를 검토하여 문제점을 수정하고 성공적인 경험을 확인할 수 있습니다.

비즈니스가 성장함에 따라 유지 관리하고 최적화할 퍼널이 더 많아질 것입니다. Amplitude와 같은 플랫폼은 모든 유입경로에 대한 전체적인 개요를 제공하므로 모든 수준에서 사용자 의도를 이해할 수 있습니다.

분할

세분화를 사용하면 시간 경과에 따른 사용자 그룹과 행동을 비교하여 추세와 패턴을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 귀하의 제품은 귀하의 제품을 안팎으로 알고 있는 핵심 사용자 그룹과 함께 성공할 가능성이 높습니다.

해당 청중을 분류하고 그들의 행동에 주의를 기울이면 제품의 가장 가치 있는 측면을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 새 사용자가 고급 사용자와 동일한 방식으로 제품에 참여하도록 장려할 수 있습니다.

행동 분석 도구 사용을 시작하는 방법

모든 비즈니스는 고유한 과제와 업계 기대치의 영향을 받습니다. 행동 분석을 구현하는 방식은 단기 및 장기 목표에 따라 달라집니다. 그러나 팀 전체에서 행동 분석을 채택하면 성공의 발판이 될 것입니다. 아래 지침은 행동 분석 사용을 시작하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공합니다.

교차 기능 데이터 전략 수립

많은 기업들이 데이터의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고 데이터에 대한 효과적인 문화를 구축하지 못했다는 점을 인정합니다. Gartner에 따르면 " 2023년까지 데이터 공유를 촉진하는 조직은 대부분의 비즈니스 가치 지표에서 동종 기업보다 우수한 성과를 낼 것입니다 ."

비즈니스 내의 각 팀은 행동 데이터의 가치를 극대화하는 방법에 대한 고유한 관점을 제공할 수 있습니다. 각 부서의 전문 지식을 결합하여 데이터 전략을 수립해야 합니다. 어떤 목표와 지표를 추적해야 하며 그 이유는 무엇입니까? 이 데이터는 더 나은 제품을 만드는 데 어떻게 사용됩니까? 우리의 기술 스택이 우리의 목표를 달성할 수 있습니까?

이러한 질문은 제품, 마케팅, 고위 경영진, IT, 분석가, 심지어 고객 지원까지 가능한 한 많은 팀에서 가장 잘 접근할 수 있습니다. 목표가 설정되면 데이터 민주주의를 우선시하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 이를 통해 여러 팀이 데이터에 액세스할 수 있으므로 더 나은 제품과 비즈니스 결과가 향상됩니다.
플랫폼에 투자하고 팀 교육
올바른 분석 플랫폼을 찾는 것은 목표, 예산 및 분석 성숙도에 따라 다릅니다. 모든 플랫폼이 동일하게 생성되는 것은 아니므로 요구 사항을 충족하는 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 일부 플랫폼은 다른 플랫폼보다 사용자 친화적입니다.
팀 교육과 관련하여 Amplitude와 같은 플랫폼은 지식 데이터베이스, 교육 과정 및 웨비나와 같은 것을 제공합니다.
구글 애널리틱스
Google Analytics는 마케팅 팀을 위한 인기 있는 웹 분석 도구입니다. Google의 분석 플랫폼은 마케터가 트래픽 추세, 페이지 측정항목 및 SEO 이니셔티브를 이해하는 데 도움이 됩니다. Amplitude와 같은 행동 분석 플랫폼과 달리 Google Analytics는 이벤트 기반 행동 활동에 대해 공유할 수 있는 내용이 제한적입니다.
어도비 애널리틱스
Adobe Analytics는 Google Analytics와 매우 유사하지만 기업이 행동 분석에 필요한 사항에 더 중점을 둡니다. 무료로 제공되어 널리 사용되는 Google Analytics와 달리 Adobe Analytics는 유료 버전을 통해서만 제공됩니다. 이로 인해 Adobe Analytics는 Google Analytics 고객의 일부를 지원했지만 이러한 고객은 Fortune 500대 기업 중 상당수를 대표합니다.
Adobe Analytics는 Google Analytics와 달리 복잡성으로 유명하지만 Adobe에는 더 강력한 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 경우에 따라 이러한 증가된 권한으로 인해 채택 및 사용성 문제가 발생하는 것으로 알려져 있습니다.
진폭
Amplitude의 디지털 최적화 시스템은 고객이 귀하의 제품에 참여하는 이유 를 심층적으로 이해할 수 있는 통합 도구 제품군을 제공합니다. Amplitude는 모든 디지털 접점의 행동 데이터를 사용자 친화적인 대시보드로 가져와 실험을 수행하고, 깔때기를 분석하고, 새로운 기능을 테스트하고, 마케팅 캠페인을 개인화하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
플랫폼을 제품 및 기타 도구에 연결
귀하의 제품은 행동 데이터의 대부분을 제공할 가능성이 높지만 분석 플랫폼에 통합할 수 있는 다른 데이터 소스가 있을 수 있습니다. 예를 들어, Facebook 광고 통합은 제품 데이터를 활용하고 맞춤형 잠재고객을 생성하여 더 많은 개인화 기회를 제공할 수 있습니다.
Braze와 같은 도구는 마케팅 이니셔티브를 자동화하여 여러 채널을 통해 사용자를 참여시킬 수 있는 기능을 제공합니다. 생산성, 사용자 정의 및 유연성을 높이기 위해 행동 분석 플랫폼에 Braze를 통합할 수 있습니다.
행동 분석의 실제 사례
행동 분석은 무한한 방법으로 장애물을 해결할 수 있도록 해주기 때문에 강력한 도구입니다. 행동 분석으로 가능한 것을 이해하는 가장 좋은 방법은 기업이 특정 문제를 해결하기 위해 이를 어떻게 사용하고 있는지 확인하는 것입니다.
ClearScore는 깔때기 분석으로 구독을 늘립니다.
잠재 고객이 고객이 되는 순간 그들은 제품 유입 경로에 들어갑니다. 사용자가 제품과 상호 작용할 때 "깔때기 아래로" 이동하여 다양한 단계, 기능 및 기능을 경험합니다. 각 단계는 추가 참여 또는 중단의 기회를 제공합니다. 행동 분석을 사용하면 제품 유입경로의 단계를 분석하여 마찰 지점을 찾고 참여도를 높이며 유지율을 높일 수 있습니다.
무료 신용 보고서를 제공하는 영국 기반 핀테크 리더인 ClearScore는 Amplitude의 행동 분석을 사용하여 무료 가입자를 유료 가입자로 전환했습니다. 전환을 유도하기 위해 ClearScore는 Amplitude Analytics의 깔때기 분석 기능을 사용하여 무료 사용자의 추세와 행동을 찾았습니다.
그들은 특정 행동을 보이는 사용자가 유입경로의 특정 섹션 내에서 구독할 가능성이 더 높다는 것을 알아냈습니다. 이 추세를 깨달은 후 ClearScore 팀 구성원은 이 특정 단계에서 이 그룹을 대상으로 하는 메시지를 변경했습니다. 이러한 변경으로 인해 ClearScore는 12개월 이내에 무료에서 유료로의 전환율을 두 배로 높일 수 있었습니다.
NBC Universal은 행동 집단으로 유지율을 높입니다.
사용자를 행동 집단으로 그룹화하면 사용자가 특정 기능을 사용하거나 유입경로의 특정 단계에서 이탈하거나 장기 고객이 되는 이유를 알 수 있습니다. 코호트 분석은 리텐션과 관련하여 특히 강력합니다. 가장 충성도가 높은 고객의 행동, 행동 및 이벤트를 분리할 수 있다면 다른 사용자가 동일한 방식으로 귀하의 제품에 참여하도록 장려할 수 있습니다.
미디어 및 엔터테인먼트 리더인 NBC Universal은 Amplitude의 행동 집단을 사용하여 스트리밍 애플리케이션의 사용자 경험을 개선했습니다. 코호트를 실험한 후 NBC는 사용자의 개인 시청 기록을 앱 홈페이지에 배치하여 스트리밍 경험을 개인화할 수 있음을 알아냈습니다.
이 개선 사항은 고객 여정의 7일 차 벤치마크에서 유지율을 두 배로 늘렸습니다. NBC는 또한 코호트를 사용하여 홈페이지에 대한 조정을 테스트하여 제품 실험을 수행했습니다. 그들은 소규모로 세분화된 코호트에만 변경 사항을 적용하여 테스트를 시작했습니다. 이러한 변화로 시청률이 10% 증가했다는 사실을 알게 된 NBC는 모든 사용자를 위해 홈페이지를 업데이트했습니다.
iflix는 A/B 테스트를 통해 참여 유도
고객 경험을 개선하려면 실험을 통해 테스트 아이디어에 압력을 가할 수 있어야 합니다. A/B 테스트는 두 가지 다른 시나리오 또는 매개변수의 결과를 측정하는 실험 프로세스입니다. A/B 테스트를 사용하여 특정 고객 행동을 유도할 수 있습니다.
예를 들어 방문 페이지의 두 가지 개별 버전을 테스트하여 어떤 버전이 더 많은 전환으로 이어지는지 확인할 수 있습니다. 두 개의 서로 다른 사용자 그룹과 함께 A/B 테스트를 사용하여 각 페이지를 테스트할 수 있습니다.
말레이시아의 주문형 비디오 서비스인 iflix는 더 많은 참여를 유도하기 위해 Amplitude Recommend를 사용하여 새로운 비디오 시청 경험을 출시했습니다. iflix는 레거시 비디오 플레이어를 업데이트하는 방법에 대해 두 가지 경쟁적인 아이디어를 가지고 있었습니다. 첫 번째는 짧은 예고편을 보여주는 내장형 비디오 플레이어였고, 두 번째는 자동 재생 기능이었습니다.
A/B 테스트를 통해 iflix는 임베디드 비디오 플레이어가 자동 재생 기능보다 성능이 더 우수하다는 것을 확인했습니다. 그 결과 재생 전환율이 3.5배 더 높아졌습니다. 이러한 행동 분석의 성공을 확인한 후 iflix는 A/B 테스트를 크게 확대하여 궁극적으로 조회 전환율이 4배, 최초 동영상 조회수가 11% 증가했습니다.
참고문헌
데이터 공유는 디지털 비즈니스 가속화를 위한 비즈니스 필수 요소 , Gartner
데이터 민주화의 중요성 증가, CFO.com
타사 데이터 사용 중단 생존: 마케팅 담당자를 위한 플레이북 , Forbes
고객 데이터에서 가치 포착 , McKinsey & Company
타사 쿠키 데이터가 없습니까? 자사 데이터 이점이 더 낫다 , Forbes
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