사용자 행동 분석: 추적 및 분석 방법

사용자 행동은 사용자가 제품과 상호작용할 때 보여주는 일련의 행동과 패턴입니다 . 사용자 행동을 추적하고 분석하면 사용자가 가치를 찾는 것을 평가하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

또한 사용자 행동은 마케팅 행동이 아니라는 점에 유의하는 것도 중요합니다. Google Analytics와 같은 웹사이트 분석 도구에서 분석하는 것입니다. 웹 분석 도구는 사용자가 제품 사용자가 되기 전에 발생한 획득 및 마케팅 상호 ​​작용에 중점을 둔 데이터를 제공합니다. 사용자 행동은 이미 활성 사용자인 사람들에 관한 것입니다.

사용자 행동은 가입, 활성화 비율, 기능 사용 및 영향, 인앱 구매에 대한 유입경로 감소, 유지율과 같은 측정항목에 중점을 둡니다. 예를 들어, 가격 변경이 사용자 집단의 유지 또는 기능 인기도에 미치는 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

사용자 행동 데이터에 따라 행동하면 팀이 제품 주도적이고 고객 경험 중심이 되는 데 도움이 됩니다. 추측이 아닌 실행 가능한 데이터를 기반으로 제품 개발 및 제품 마케팅 결정을 내리게 됩니다.

핵심 테이크아웃

• 사용자 행동을 추적하고 분석하면 제품 경험과 제품 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 경험이 전부입니다. 사용자 행동 데이터를 활용하면 경험을 경쟁 우위로 만드는 데 도움이 됩니다.
• 사용자 행동은 피드백 루프의 핵심이며 실행 가능한 데이터를 기반으로 결정을 내리는 것입니다.
• 기능 사용 및 영향, 고정성, 유지, 활성화 비율 및 퍼널 드롭오프는 사용자 행동 메트릭의 예입니다.
• 여정, 동질 집단, 전환 경로, 참여 매트릭스 및 이상 징후 추적은 사용자 행동 분석에 사용되는 방법입니다.
• Under Armour, Calm, DoorDash 및 Babel과 같은 여러 회사의 사례 연구에 따르면 사용자 행동이 유지 또는 활성화를 크게 증가시키는 개선 기회를 발견할 수 있음을 보여줍니다.
• 사용자 행동을 최적화할 때 흔히 저지르는 실수에는 한 번에 너무 많이 배송하거나, 제대로 계측하지 않거나, 추적된 이벤트 수를 과도하게 사용하는 것이 포함됩니다.

기업에서 사용자 행동이 중요한 이유는 무엇입니까?

고객 경험은 모든 것이며 사용자 행동은 경험을 이해하고 우선 순위를 지정하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사고방식을 갖는 것은 Netflix, Airbnb, Slack, Peloton과 같은 제품 중심 회사를 만드는 데 필수적입니다. 이들 브랜드는 각각의 카테고리에서 포화된 시장에 진입했지만 사용자 행동을 기반으로 계속 개선되는 독특한 경험을 제공했습니다. 결과적으로 그들은 군중 속에서 눈에 띄는 데 성공했습니다.

경험으로 알려진 또 다른 제품 회사는 앱과 웹 버전을 제공하는 DoorDash입니다. DoorDash와 같은 대부분의 회사에서 목표는 사람들이 장바구니에 추가하는 방식을 간소화하고 구매 프로세스를 단순화하는 것입니다. 그들은 앱과 웹사이트를 개별적으로 개선할 수 있습니다(일반적인 접근 방식). 그러나 DoorDash는 고객에게 보다 응집력 있는 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 사용자는 DoorDash 웹사이트로 이동하여 주문하고 앱을 통해 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다. 특히 소비자의 83%가 편의성을 우선순위로 꼽았기 때문에 이러한 수준의 용이함을 제공하는 것이 회사의 판매 포인트가 될 수 있습니다.

원활한 옴니채널 경험을 만드는 것은 어렵지 않습니다. 사용자를 위해 점을 연결하고 플랫폼 전반에서 그들이 어떻게 행동하는지 이해해야 합니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 의식적인 디자인과 실험을 통해 가장 보람 있는 경험을 만들 수 있습니다.

사용자 행동 분석의 이점

다음과 같은 이점이 브랜드 성공에 크게 기여할 수 있습니다.

• 차별화 요소이자 성장 엔진이 되는 경험을 만드십시오. Jumbo 는 개인 정보 보호 문제를 일으키지 않고 경험을 개인화한 덕분에 성장하고 올바른 고객 경험을 얻을 수 있었습니다.
• 대규모로 개발하고 혁신합니다. 큐레이트 차트를 사용하여 제품 변경의 영향을 추적한 후 Babbel은 새로운 콘텐츠와 제품 업데이트를 더 빠르게 출시할 수 있었습니다.
• 잘못된 제품 이니셔티브 및 기능에 투자할 위험을 줄입니다. 브랜드의 디지털 제품 사업부인 Under Armour Connected Fitness는 제품 업데이트의 성공적인 테스트를 거쳐 새로운 기능을 출시하기 위해 행동 인사이트를 활용했습니다.
• 전환, 유지 및 수익을 높입니다. Calm은 행동 코호트를 사용하여 일일 알림 기능을 사용한 사용자와 사용하지 않은 사용자를 비교했습니다. 이 기능을 강조 표시하고 다른 사용자에게 더 잘 보이도록 한 후 유지율이 높아졌습니다.

행동 데이터 수집을 위한 주요 지표

사용자 행동 메트릭은 고객 경험에 대한 전체적인 관점을 제공하고 개선 기회를 나타내는 데 도움이 될 수 있습니다. 가입 및 사용자가 되는 경로에 초점을 맞춘 마케팅 지표는 의도적으로 포함하지 않았습니다.

• 기능 사용: 사용자가 원하는 기능을 알면 빌드, 추가 또는 제거할 기능을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 요소 클릭 및 상호작용: 요소(예: 버튼)가 더 많이 클릭될수록 사용자에게 더 유용합니다.
• 활성화 중 유입 경로 이탈: 제품을 포기하는 사람들의 명확한 패턴을 확인하면 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 점착성 비율: 점착성은 얼마나 많은 고객이 귀하의 제품 또는 기능을 다시 사용하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 사용자당 세션: 사용자가 제품을 사용한 인스턴스 수는 참여의 지표입니다.
• 채택률 : 귀하가 제공한 새로운 기능을 사용하는 사용자의 비율입니다.
• 활성화 비율: 데이터 시각화 도구에서 첫 번째 차트를 설정하는 것과 같이 새 사용자가 제품에서 첫 번째 주요 작업을 수행하도록 하는 데 온보딩이 성공한 비율입니다.
• 추천율: 귀하의 제품 또는 기능이 사용자가 다른 사람에게 제품을 소개하도록 동기를 부여할 수 있는 정도를 나타냅니다.
• 이탈률: 일정 기간 동안 잃어버린 사용자의 비율입니다. 사용자를 잃는 것은 일반적이지만 올바르게 관리하면 최소화할 수 있습니다.
• MRR 및 ARR: 제품이 생성하는 월간 및 연간 수익.
• 유지율: 얼마나 많은 사용자가 귀하의 플랫폼으로 돌아오는지 측정하고 올바른 행동 데이터를 통해 그 이유도 알 수 있습니다.

두세 가지 측정항목을 고려하면 경험을 개선하는 방법을 더 완벽하게 이해할 수 있습니다. 예를 들어 유지율은 얼마나 많은 사람들이 귀하의 제품에 계속 비용을 지불하는지 보여줍니다. 기능의 끈적함과 결합하면 사용자가 계속 비용을 지불하고 싶어하는 데 도움이 되는 기능을 확인할 수 있습니다.

Amplitude에서는 기업이 NSM(North Star Metric)을 정의하도록 조언합니다. 이 측정항목은 기여 입력과 함께 제품의 가치 제안을 정의합니다. 이를 통해 고객의 문제를 회사의 수익 목표와 연결할 수 있으므로 두 가지 모두에 이익이 되는 과정을 계획할 수 있습니다. North Star 플레이북 에서 NSM 프레임워크를 탐색하여 북극성을 찾으십시오.

사용자 행동을 분석하는 방법

사용자 행동을 분석하면 더 나은 제품을 개발하기 위한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 분석 대상에 대한 아이디어는 다음과 같습니다.

• 행동 집단 에는 비교를 용이하게 하고 추세를 나타내기 위해 제품에서 취한 행동을 기반으로 사용자를 분류하는 것이 포함됩니다.
• 여정 은 전환을 향한 경로 또는 전환에서 멀어지는 경로를 보여줍니다. 사용자가 마찰을 겪는 위치를 알면 제품, 메시지 또는 전략을 수정할 수 있습니다. 향후 분석을 위해 이러한 패턴을 행동 집단과 연관시킬 수도 있습니다.
• 이상 징후 와 그에 대한 모니터링은 제품의 현재 및 잠재적 버그를 발견하고 원인을 정확히 찾아내는 데 체계적으로 도움이 됩니다.
• 참여 매트릭스 를 사용하면 사용자가 특정 기능을 얼마나 잘 받아들이는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있으므로 해당 기능을 강조 표시하거나 개선할 수 있습니다.
• 끈적임 은 가장 활동적인 사용자와 일반 사용자를 구별하는 요소를 보여줍니다. 아이디어는 제품을 계속해서 다시 찾게 만드는 요소를 찾는 것입니다.
• 이벤트 추적을 기반으로 하는 퍼널 A/B 분석 을 통해 사용자가 흐름에서 이탈하는 위치를 분석할 수 있으므로 장애물을 제거할 수 있습니다.
• 전환 행동 은 특히 선행 행동을 찾을 때 실행 가능합니다 . 어떤 고객 행동이 전환으로 이어지는지 알면 추구할 가치가 있는 제품 개발 아이디어를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 영향 분석 은 기능의 첫 번째 사용이 사용자의 전체 여정에 어떤 영향을 미치는지 추적하는 것입니다. 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있는 기능을 식별할 수 있습니다.
• 수익과 LTV 는 최종 게임입니다. 그러나 일반적으로 모든 디딤돌을 먼저 최적화해야 하기 때문에 최적화하는 것이 간단하지 않다는 것을 기억하십시오.

사용자 행동을 분석할 때 제품 내에서 취한 행동(게임 시작, 앱 열기) 또는 관련 사용자 활동(푸시 알림, 구매)에 초점을 맞춥니다. 우리는 이 풍부한 정보를 '이벤트'라고 부릅니다.

좋은 뉴스? 귀하의 제품에서 이벤트가 발생하기 때문에 쇼에 대한 전체 액세스 권한이 있습니다. 그것들을 활용하는 열쇠는 어디를 봐야 하는지 아는 데 있습니다. 시작하려면 다음 10단계 사용자 행동 분석 프로세스를 따르세요.

1. 비즈니스 및 분석 목표를 설정합니다.
2. 이러한 목표를 지원하는 이벤트(사용자 작업)를 결정합니다.
3. 이벤트 범주 및 제품 속성의 분류를 설정합니다.
4. 익명 이벤트를 정당한 소유자에게 귀속시키기 위해 사용자를 식별합니다.
5. 플랫폼 간 행동 분석이 필요한지 결정하십시오.
6. 비즈니스 목표 및 분석을 반영하는 앱 측정항목을 식별합니다.
7. 온보딩, 전환 및 유지에 중요한 이벤트를 추적합니다.
8. 사용자 및 이벤트 속성을 설정하여 고객이 앱과 상호 작용하는 방식에 대한 더 깊은 통찰력을 얻으십시오.
9. 사용자 행동 이벤트가 올바르게 추적되고 있는지 확인하십시오.
10. 사용자 행동을 분석합니다.

모든 설정이 완료되면 사용자 행동 인사이트를 사용하여 제품 및 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

행동 데이터 분석의 예

수익은 모든 비즈니스의 목표이지만, 수익에만 집중하는 것은 단기적인 결과를 낳는 경향이 있습니다. 사용자 행동 분석을 적극적으로 활용하는 것은 지속 가능한 성장 전략의 핵심입니다. 이를 통해 개선할 영역을 식별하고, 사용자가 대규모로 원하는 것을 파악하고, 장기적인 성장에 기여할 수 있는 핵심 메트릭을 이해하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

언더아머 커넥티드 피트니스

Under Armour는 모바일 경험이 사용자가 피트니스 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되었는지 알고 싶었습니다. 그러나 제품 분석가는 여러 번 반복해야 하는 시간 소모적인 프로세스를 겪었습니다. 팀은 사용자 행동 분석을 활용하여 가정을 신속하게 테스트하고 데이터에 액세스하고 대응할 수 있었습니다.

그들은 곧 그들의 경주 훈련 계획이 사용자 참여도가 낮다는 것을 발견했습니다. 그래서 역전을 위해 그들은 기본 달리기에서 심혈관 건강에 이르기까지 더 다양한 목표를 도입하기 위해 계획을 수정했습니다. 변경 사항은 사용자를 기쁘게 하여 무료에서 유료로의 전환을 늘리고 유지율을 향상시켰습니다. 교육 계획 기능은 유료 사용자 사이에서 세 배로 사용됩니다.

바벨

언어 학습 앱 Babbel은 고품질 콘텐츠를 더 빠르게 생성하기 위해 제품 성능 팀을 만들었습니다. 이를 위해 학습 활동과 제품 변경이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 살펴보았습니다.

팀은 Amplitude 템플릿을 사용하여 선별된 차트를 사용하여 제품 업데이트의 영향을 즉시 추적할 수 있었습니다. 이를 통해 출시 주기를 단축하고 더 많은 콘텐츠를 만들 수 있는 귀중한 데이터를 얻을 수 있었습니다.

사용자 행동을 분석할 때 흔히 하는 실수

행동 분석을 통해 생각할 때 다음과 같은 일반적인 함정을 피하십시오.

• 북극성으로 허영 척도가 있습니다. 기업은 수익성을 개선하기 위해 목표와 KPI를 달성해야 합니다. 그러나 수익 증가와 같은 허영 메트릭을 설정하는 것은 명확한 경로를 제공하지 않습니다.
• 너무 많은 새로운 기능을 동시에 출시합니다. 결국 자신을 위해 너무 많은 일을 하게 됩니다. 하나의 기능만 모니터링하면 성공을 평가하는 7단계가 필요합니다. 한 번에 너무 많이 실행하면 전체 그림이 흐려지거나 분석이 비효율적일 수 있습니다.
• 이벤트 및 속성을 부적절하게 계측합니다 . 이벤트를 계측할 때 회사는 일련의 데이터 거버넌스 규칙을 설정하고 시행해야 합니다. 사용자 행동 추적에서 성공적인 구현은 성공의 초석입니다.
• 처음에는 분석 도구로 너무 많은 이벤트를 추적합니다. 처음에는 주요 이벤트에만 집중하면 어떤 이벤트가 더 큰 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 초기 단계에서 20~30개의 이벤트를 계측하는 것이 좋습니다. 더 많은 이벤트가 발생하면 나중에 언제든지 추가할 수 있습니다.
• 분석 사용에 모든 팀을 참여시키는 것은 아닙니다. 제품 분석은 제품 팀과 데이터 과학자만을 위한 것이 아닙니다. 데이터 민주화는 다른 팀(UX/UI 디자인, 마케팅, 영업, 지원, 리더십)이 사용자 여정에 기여하지 못하도록 막는 병목 현상을 제거합니다. 예를 들어 고객 대면 팀은 종종 제외됩니다.
• 자동 추적 또는 마케팅 도구로 데이터를 분석합니다. 표면 수준의 마케팅 상호 ​​작용을 연구하는 것은 장기적으로 도움이 되지 않습니다. 사용자 분석 도구를 사용하면 제품 경험과 지속 가능한 성장을 촉진하기 위한 구매자의 여정에 초점을 맞춥니다. Google Analytics와 Amplitude 비교를 통해 차이점에 대해 자세히 알아보세요.
• 기술 스택 전체에서 동급 최강의 도구를 사용하지 않습니다. 기술은 빠르게 발전합니다. 기존 도구와 통합되지 않는 새로운 도구를 사용하여 데이터 사일로를 생성하는 결과를 초래하고 싶지는 않습니다. 이는 레거시 회사에서 많이 발생할 수 있습니다.

사용자 행동은 더 나은 제품 이니셔티브로 이어집니다.

기존 사용자 행동을 조정하면 필요한 것이 무엇인지 결정하기가 더 쉬워집니다. 발견한 내용을 사용하여 현재 사용자를 만족시킬 뿐만 아니라 새로운 사용자를 점점 더 끌어들이는 제품(및 기능)을 구축하거나 개선할 수 있습니다.

제품 분석 도구에서 사용자 행동이 어떻게 보이는지 확인하려면 이 무료 셀프 서비스 데모에서 테스트 데이터를 살펴보십시오.