[데이터 분석] 유저 데이터 분석의 정의 및 장점과 분석 기법들

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오늘의 아티클은 '유저 데이터 분석? 그거 중요한거야?'입니다. 유저 데이터 분석이 비즈니스에 어떤 도움을 주는지 그리고 유저 데이터 분석을 어떻게 하는지에 대해 알아보고, 유저 데이터 분석을 위해 자주 쓰이는 세그먼트 분석, 코호트 분석, 퍼널 분석, 이벤트 추적 등에 대해 다룹니다.

아티클 소개

유저 데이터 분석? 그거 중요한거야?

유저 데이터 분석? 그거 중요한거야?

 

저자 정보

저자: HC COMMUNITY

HEARTCOUNT COMMUNITY

HEARTCOUNT COMMUNITY

 

핵심 내용 요약

유저 데이터 분석이란?

유저 데이터란?

- 서비스나 제품을 사용하는 유저들의 행동, 선호, 피드백 등 다양한 정보 포함. 웹사이트 방문 기록, 구매 내역, 앱 사용 시간, 설문조사 응답 등 다양한 경로를 통해 얻어질 수 있다.

 

분석의 목적- 유저의 만족도를 높이고, 서비스나 제품의 품질을 향상시키는 것. 또한, 유저들의 행동 패턴을 파악해서 미래의 트렌드를 예측하거나, 새로운 비즈니스 기회를 발견하는 데도 큰 도움을 받을 수 있다.

 

도구와 기술- 유저 데이터 분석을 위해 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘이 사용됨. 회귀 분석, 클러스터링, 의사결정트리 등. 데이터 시각화 도구나 분석 플랫폼(예: Google Analytics, Tableau, HeartCount)도 활용되며, 이를 통해 복잡한 데이터도 직관적으로 이해할 수 있게 도와줌.

 

유저 데이터 분석의 장점

1. 마케팅 전략의 극대화

• 채널 최적화: 유저 데이터를 통해 어느 채널에서 유저들이 가장 많이 접속하는지 알 수 있습니다. 이를 통해 자원을 더 효과적으로 분배할 수 있다.
• 광고 효율 향상: 어떤 광고가 유저들에게 가장 효과적인지, 반응이 좋은지 알 수 있어, 광고 예산을 더 합리적으로 사용할 수 있게 된다.
• 콘텐츠 전략 개선: 유저들이 선호하는 콘텐츠 유형, 주제 등을 파악해, 콘텐츠 전략을 더 맞춤화할 수 있다.

 

2. 제품 및 서비스 향상

• 유저 피드백 파악: 유저들의 리뷰나 의견을 데이터로 수집하면, 제품이나 서비스의 개선점을 실시간으로 파악할 수 있습니다.
• 사용 패턴 분석: 유저들이 어떻게 서비스를 이용하는지, 어떤 기능을 주로 사용하는지 등의 사용 패턴을 분석하여, 제품의 UI/UX를 개선할 수 있습니다.
• 신규 기능 제안: 유저 데이터를 바탕으로 필요하거나 원하는 새로운 기능을 파악하고, 그에 맞는 기능을 추가하여 서비스를 확장할 수 있습니다.

3. 비즈니스 성장과 확장

• 시장 트렌드 파악: 유저 데이터를 통해 현재 시장의 트렌드나 변화를 파악하고, 비즈니스 전략을 조절할 수 있습니다.
• 새로운 시장 진입: 유저 데이터에서 새로운 시장의 가능성이나 잠재력을 발견하고, 새로운 시장에 진입하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
• 고객 로열티 증진: 유저 데이터를 활용하여 고객들의 만족도를 지속적으로 모니터링하고, 그에 따른 서비스 개선을 통해 고객의 로열티를 높일 수 있습니다.

4. 비용 절감 및 효율성 향상

• 데이터 기반 의사결정: 유저 데이터를 통한 정확한 분석을 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있어, 불필요한 비용이나 자원의 낭비를 줄일 수 있습니다.
• 프로세스 최적화: 유저들의 피드백이나 데이터를 바탕으로 비즈니스 프로세스를 개선하고, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
• 리스크 관리: 유저 데이터를 통해 잠재적인 위험 요소나 문제점을 미리 파악하고, 적절한 대응 전략을 세울 수 있습니다.

 

 유저 데이터 분석 기법

1. 세그먼트 분석

- 사용자들의 공통된 특성을 기반으로 그룹화하는 방식입니다. 사용자의 연령, 성별, 지역 등 다양한 기준에 따라 분류가 가능하며, 이렇게 나뉜 그룹의 행동 패턴을 살펴보면 특정 그룹이 선호하는 제품이나 기능에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

- 데이터 수집 -> 세그먼트 생성 -> 활동 패턴 분석 -> 비교 분석

 

2. 코호트 분석

- 특정 기간 제품이나 서비스에 가입한 사용자 그룹의 행동을 꾸준히 모니터링하는 방식입니다. 새로운 기능 업데이트나 마케팅 캠페인 후에 사용자들의 반응이 어떻게 변하는지, 그리고 그 변화가 지속되는지 아닌지를 관찰함으로써, 특정 조치의 장기적 효과를 파악할 수 있습니다.

- 데이터 수집 -> 코호트 그룹화 -> 활동 패턴 파악 -> 지속성 분석

 

3. 퍼널 분석

- 유저가 서비스나 제품의 여러 단계를 거치며 보이는 행동을 분석하는 방법. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 검색하고 장바구니에 담는 단계부터 결제까지의 전 과정을 분석하여 어느 단계에서 가장 많이 탈락하는지, 어떤 부분이 개선되어야 하는지 파악

- 데이터 수집 -> 퍼널 단계 설정 -> 탈락률 분석 -> 문제점 도출 및 개선 방안 수립

 

4. 이벤트 추적

-  앱이나 웹사이트에서의 사용자 행동을 실시간으로 기록하고 분석. 특정 버튼 클릭 수, 페이지 뷰, 스크롤 깊이 등 다양한 지표를 통해 어떤 컨텐츠나 기능이 사용자들에게 인기가 있으며, 어떤 부분들이 개선의 필요성이 있는지를 확인

• 웹사이트의 해당 버튼에 클릭 이벤트 트래커를 부착합니다.
• 일정 기간의 클릭 수를 모니터링합니다.
• 클릭률 = (버튼을 클릭한 사용자 수 / 버튼을 본 전체 사용자 수) x 100

 

5. 사용자 경로 분석

- 사용자의 전체 경험을 중심으로 서비스 내에서 어떠한 경로로 이동하는지를 분석. 어떤 페이지나 기능에 머무르는 시간, 사용자의 클릭 패턴 등을 통해 서비스의 흐름과 구조에 대한 사용자의 만족도와 문제점을 파악하는 데 큰 도움

- 데이터 수집 -> 경로 시각화 -> 주요 액션 포인트 파악 -> 문제점 탐색 -> 유저 피드백 수집

 

 유저 데이터 분석 전략

1. 목표 설정

- 세부 목표 세우기

- 기간 설정

 

2. 필요한 데이터 정의

- 연관 데이터 고려

- 데이터의 품질 평가

 

3. 데이터 수집

- 데이터 수집 시점

- 비용-효과 분석

 

4. 데이터 정제와 처리

- 데이터 누락 처리

- 분석용 데이터셋 구성