사용자 유입부터 이탈까지 살펴보기
'전체 사용흐름'으로 사용자 행동 분석하기
이번에는 우리가 앞서 언급한 첫 번째 물음에 답해볼 차례입니다. 즉, ‘사용자가 서비스에 유입된 직후부터 이탈할 때까지의 전반적인 흐름이 어떻게 되는가’에 대한 궁금증을 해결해보자는 것이죠. 이 질문을 조금 더 세분화하면 다음과 같은 물음으로 변경이 가능합니다.
a. 사용자는 어떤 화면, 어떤 경로에서 이상한 행동을 하는가.
b. 특정 페이지를 연결할 call-to-action(사용자 반응을 유도하는 행위)은 제대로 위치하고 있는가.
c.사용자가 목표에 도달하기 위해 탐색하는 페이지는 어디인가, 목표 행동까지 가지 못해 헤매고 있지는 않은가.
d. 잘못된 사용흐름 때문에 사용자가 이탈하고 있지는 않은가.
e. 사이트 구조 상에서 어떤 페이지가 어떠한 방식으로 연결되어야 사용자가 편안하게 움직일 수 있을까.
어떤가요, 이중 하나쯤은 고민해본 경험 다들 있지 않나요?
만약 이런 고민을 하고 있었다면 각각의 페이지를 이해하는 것은 물론, 여러 페이지가 어떻게 연결되어 있고 어떤 역할을 하는지 이해하는 작업이 선행되어야 합니다. 또한 사용자의 입장에서 페이지 간의 연결관계가 적절한지, 사용자의 사용 흐름이 기획했던 시나리오대로 흘러가는지 점검해야 하죠.
여기서 '사용 흐름'이란 A부터 B까지 가는 길에 대한 경로탐색 정보라고 할 수 있습니다. 어떤 길로 가야 할지, 어디를 통해 갈지, 거기까지 가려면 얼마나 걸릴지에 대한 정보를 말하죠. 이런 구체적인 정보는 사용자가 목표까지의 일을 수행하는데 얼마나 시간과 노력이 걸리는지 알 수 있게 하고, 결과적으로 사용자가 목표까지 효과적으로 갈 수 있도록 도와줍니다.
사용 흐름에 대한 궁금증을 해결해주기 위해, 여러 사용자 행동분석 애널리틱스들은 사용자의 서비스 사용 흐름을 순서대로 추적하여 이동 패턴을 파악할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 대개 사용자가 의도한 대로 움직이는지, 예상치 못한 사용 패턴이 있는지, 많이 등장하는 사용 패턴은 어떠한지 등에 대한 인사이트를 제공하고 있죠.
사용 흐름 분석은 크게 '전체 사용 흐름', '목표 사용 흐름', '개별 경로 분석'의 세 가지 기능으로 나뉩니다. 각각의 기능은 사용 흐름상의 문제를 파악하거나 사용자가 어떤 패턴을 보이는지 분석해주는 역할을 하는데요. 우리는 이번 장에서는 우선 하나의 세션 단위로 사용자의 행동 패턴을 확인할 수 있는 ‘전체 사용 흐름’에 초점을 맞춰 이야기를 나눠보도록 하겠습니다.
자, 도대체 ‘전체 사용 흐름’이란 무엇이며, 우리는 왜 이 기능을 활용해야 하는 걸까요? 사용자들은 서비스 내에서 수많은 갈래로 이동합니다. 하지만 다양한 경로 중에서도 사용자들이 가장 많이 이동하는 경로는 어느 정도 정해져 있는데요. 이러한 주요 이동 경로 패턴을 알 수 있다면, 서비스 내에서 사용자가 어떤 부분에 대해 가장 매력을 느끼고 행동하는지, 어떤 경로를 통해 그 관심을 표현하는지를 알 수 있을 겁니다. 또한 사용자가 어디에서, 왜 이탈을 했는지도 알 수 있죠.
전체 사용흐름은 일반적으로 아래와 같은 UI 구조를 가지고 있습니다. 화면 박스의 순서는 이동수가 많은 순으로 위에서 아래로 표시되기 때문에 가장 위에 있는 박스를 따라 이동하면 앱에서 가장 많이 이동한 흐름대로 따라가며 사용자의 주요 이동 흐름을 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 앱 종료와 같은 사용자 이탈에 대한 사용자를 별도로 표시하여 어느 단계에서 많은 사용자가 이탈했는지 차트를 통해 쉽게 파악할 수도 있죠.
이러한 구성의 가장 큰 장점은 사용자 집단 전체의 행동 패턴을 직관적으로 확인할 수 있다는 데에 있습니다. 다시 말해, 사용자가 앱을 시작한 뒤 어느 경로로 이동했는지, 주로 사용한 메뉴는 무엇인지 등을 시각적으로 쉽게 확인할 수 있는 것이죠. 이를 통해 기획자, 디자이너 또는 데이터 분석가는 사용자들이 우리 서비스를 의도에 맞게 사용하고 있는지, 서비스 이탈이 너무 빠르거나 느린지 등을 확인 할 수 있습니다. 이상 ‘사용자가 서비스에 유입된 직후부터 이탈할 때까지의 전반적인 흐름이 어떻게 되는가’에 대한 궁금증을 풀어내기에 가장 적합한 '전체 사용흐름' 기능을 알아보았습니다.
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모바일 앱 애널리틱스, 유저해빗
