셀프 서비스 분석을 확장하려면 린 데이터 분류가 필요합니다.

분류 설계는 제품 분석과 함께 진행됩니다. 산업, 회사 규모, 제품 포트폴리오 또는 데이터 성숙도에 관계없이 린 분류 없이 확장 가능한 제품 분석을 설정할 수 없습니다. 이는 대부분의 회사가 플랫폼 간 및 제품 간 사용자 여정을 추적하고 미래 시나리오를 예상하는 방식으로 제품 분석 도구를 설정해야 한다는 점을 고려할 때 특히 중요합니다.

즉, 제품 분석 솔루션을 출시하는 순간부터 데이터 분류 체계를 미래에 대비해야 합니다. 아래의 핵심 원칙에 따라 장기적으로 성공할 수 있도록 제품 분석을 설정하십시오.

제품 분석 및 데이터 분류 체계의 미래 경쟁력 확보를 위한 모범 사례

1. 첫 번째 제품의 분류 체계에 많은 투자를 합니다.

제품 분석은 팀 게임이며 프로세스에 관련된 사람들에 대한 명확한 역할과 책임을 정의해야 합니다. 강력한 설정에는 두 가지 중요한 역할의 참여가 필요합니다.

• 제품 분석에서 다루어야 하는 핵심 사용 사례 세트를 정의할 비즈니스 리더 (종종 제품 책임자 또는 VP)
• 분석 구현의 기술적 측면을 주도할 기술 리더 (종종 수석 엔지니어링 역할)

이 두 역할 모두 제품 수준에서 결정을 내릴 수 있도록 제품에 대한 교차 플랫폼 및 교차 팀 보기가 있어야 합니다. 구현에 참여할 여러 제품 및 엔지니어링 팀이 있는 경우 이 두 역할이 팀을 조정할 수 있는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 관련된 팀의 수에 관계없이 제품 분석의 일관성이 보장됩니다. 광범위한 리더십 팀을 루프에 유지하면 종종 제품 분석에 대한 추가적인 추진력과 흥미를 유발하고 회사 전체 로드맵에서 작업을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

팀이 제품 분류 체계를 구축할 준비가 되면 핵심 세부 사항으로 들어가기 전에 제품이 어디에 있는지에 대한 큰 그림을 설정해야 합니다. 이렇게 하려면 다음과 같이 제품 분석이 팀을 위해 답변할 하향식 질문을 생각해 보십시오.

팀 간에 이러한 기본적인 질문에 대한 공통된 이해를 구축하면 항상 제품 분석의 범위를 확장하고 가장 큰 잠재력이 있는 영역(예: 불분명한 사용 경로, 가장 큰 하락 오프).

제품 분석에 대한 사용 사례를 정의했으면 데이터 분류를 정의할 차례입니다. 즉, 이것은 다음으로 구성됩니다.

• 이벤트
• 이벤트 속성(이벤트 컨텍스트)
• 사용자 속성(사용자 컨텍스트).

이 단계의 목표는 위의 질문에 맞춰 분류 체계를 최대한 간결하게 유지하는 것입니다. 우리의 경험에 따르면 20-30개의 이벤트를 계측하는 것만으로도 팀이 지속적으로 묻는 질문의 약 90%에 답할 수 있습니다.

종종 소수의 이벤트만으로도 일반적인 비즈니스 질문에 대한 확실한 답을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 회사는 실제(단순히 의도된 것이 아닌) 사용자 여정을 이해하고 다음과 같은 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 제품의 실제 페르소나
• 사용자 여정의 마찰 지점
• 일부 사용자는 전환하고 다른 사용자는 전환하지 않는 이유
• 중단 순간에 어떤 UI 개선이 이루어져야 하는지

Amplitude의 데이터 분류 플레이북에서 이벤트, 이벤트 속성 및 사용자 속성 문서화에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 요점에는 분류 체계를 간결하게 유지하고 일관된 명명 규칙을 사용하며 계측 이벤트와 속성 간의 올바른 균형을 유지하는 것이 포함됩니다.

2. 낮은 수준의 UI 요소를 추적하지 마십시오.

Amplitude의 전문 서비스 팀에서 경험한 바에 따르면 하위 수준의 중요하지 않은 UI 요소를 추적하는 것은 확장 불가능한 제품 분석의 첫 번째 신호입니다. 종종 이벤트 및 이벤트 속성 의 정의를 혼합하는 계측 접근 방식을 반영합니다.

예를 들어, 제품 팀이 제품의 결제 흐름을 개선하기 위해 내기를 하고 있을 수 있습니다. 이 내기에서 작업하면서 UI 요소를 추가하거나 제거하는 몇 가지 반복을 테스트할 수 있습니다. 각 테스트의 성능을 측정하는 동안 다음과 같은 이벤트를 추적하는 자연스러운 경향이 있을 수 있습니다.

• 체크박스 클릭
• 버튼 클릭
• 스와이프 전환
• 클릭한 필드 텍스트

초기 분류가 위와 같은 UI 요소로 가득 차면 한 걸음 뒤로 물러나서 다시 그룹화해야 할 때일 수 있습니다. 예, 팀은 체크아웃 흐름을 개선하기 위해 노력하고 있으며 이러한 요소를 조정하고 있지만 기억하십시오. 이 흐름의 목표는 여전히 사용자가 이를 통해 원활하게 이동할 수 있도록 하는 것입니다. 비즈니스가 분석에서 사용자 여정으로 보고 싶어하는 것은 "결제 시작됨" → "결제 방법 선택됨" → "결제 세부 정보 선택됨" → "트랜잭션 제출됨"일 수 있습니다. 이러한 유형의 흐름은 "버튼 클릭" → "체크박스 선택" → "필드 텍스트 클릭"과 같은 것보다 훨씬 더 유익하고 확장 가능합니다. 단계 간 변환을 평가할 때 여전히 세분성을 찾고 있다면 두 가지 대체 방법을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

1. 이벤트의 이벤트 속성에서 UI 요소를 계측합니다. 예를 들어 "트랜잭션 제출됨" 이벤트에는 사용자가 확인란, 버튼 클릭 또는 기타 UI 요소를 사용하여 작업을 수행했는지 나타내는 속성이 있을 수 있습니다.
2. A/B 테스트를 사용하여 이탈률이 높은 단계의 전환을 개선합니다 . 예를 들어 1단계와 2단계 사이에 높은 하락이 관찰되는 경우 반복 프로세스 중에 여러 요소를 계측하는 것보다 수정된 UI로 A/B 테스트를 실행하고 샘플에서 객관적인 결과를 관찰하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다.

3. 비즈니스 성과에 대한 연결 설정

궁극적으로 제품 분석 설정은 디지털 제품이 비즈니스를 주도하는 방식을 밝혀야 합니다.

잘 계측된 데이터 분류를 사용하면 다음과 같이 팀이 사용자 여정에서 탐색할 수 있는 많은 요소가 있습니다.

• 페르소나
• 공통 경로
• 주요 지표에 대한 릴리스의 영향
• 전환 동인
• 사용자 여정
• 그리고 더

제품 분석에 성공한 팀은 추적하는 이벤트, 소속 비즈니스, 제품이 하는 "참여 게임" 사이의 루프를 항상 닫습니다.

(인게이지먼트 게임은 거래, 관심 또는 생산성이라는 제품이 추진하는 세 가지 주요 "게임" 중 하나를 나타냅니다. Amplitude의 Mastering Engagement 플레이북에서 이러한 방법에 대해 자세히 읽어보십시오.)

예를 들어, 제품이 "생산성 게임"에 속한다면 훌륭한 온보딩 유입경로를 가질 수 있지만 그 훌륭한 온보딩 유입경로는 비즈니스 목표를 달성하기에 충분하지 않습니다. 귀하의 제품은 궁극적으로 생산성 약속을 이행해야 합니다. 이는 사용자가 가치(생산성)를 주도하는 핵심 기능을 사용하기 위해 다시 돌아와야 함을 의미합니다. 온보딩 흐름의 성공을 추적하는 것 외에도 제품 분석을 활용하여 사용자가 중요한 작업을 반복하는 방법을 평가해야 합니다.

4. 한 번에 모든 것을 추적하지 마십시오

오늘날 대부분의 디지털 기업에서 데이터 추적은 필수로 인식되고 있으며 기술 산업은 방대한 양의 데이터를 수집, 저장 및 처리하기가 점점 더 쉬워지고 있습니다. 제품 분석으로 시작하고 이미 CDP 또는 데이터 웨어하우스가 있는 회사는 분류 설계 단계를 건너뛰고 이미 수집한 모든 귀중한 데이터에서 스트리밍을 시작하는 경향이 있습니다.

Amplitude의 전문 서비스는 적을수록 좋다는 오래된 원칙으로 돌아갑니다. Amplitude 사용자에게 10개의 관련성 있고 자명한 이벤트 세트를 표시하는 것이 얼마나 많은 활성 사용자가 있는지에 대한 통찰력이 필요한 사람들에게 600개 이벤트 목록(종종 중복이 있고 중요한 이벤트 속성이 없음)을 표시하는 것보다 항상 더 좋습니다. 또는 중요한 전환율이 무엇인지.

동료들이 일상적인 작업에서 기꺼이 사용할 분석 유형인 셀프 서비스 확장 가능한 제품 분석을 주도하는 간결하고 간결한 분류를 도구화하는 것은 전적으로 귀하의 손에 달려 있습니다.

하나의 제품에서 제품 간 분석으로

제품 분석의 린 초기 구현을 제공하면 마케팅, 제품, 엔지니어링 등 모든 디지털 팀에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 신뢰할 수 있는 통찰력을 통해 조직을 데이터 기반 문화로 이끌 수도 있습니다. 팀은 데이터 병목 현상에서 셀프 서비스 분석으로 이동하기 시작하고 통찰력에 이르는 주기를 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다.

첫 번째 제품의 린 분류는 회사의 제품 분석 표준을 설정하고 다른 팀이 이 예를 따를 수 있도록 합니다. 성공적인 교차 제품 분석은 모든 제품에 회사가 달성하고자 하는 비즈니스 결과와 연결된 잘 구성된 분류 체계가 있을 때만 가능합니다.