데이터 드리븐 환경 구축기(1)

디자이너지만 서비스기획팀에서 데이터 드리븐을 구축해요

산업디자인에서 온라인 마케팅 담당자로 지내다가 다시 현재는 앱/웹 UXUI 프로덕트 디자이너로 활동하고 있습니다. 2D와 3D를 넘나들면서 딱 맞는 쓰임이 있을 도구들을 배우고 학습하며 적용해왔습니다. 그리고 이제는 데이터를 중심으로 디자인과 서비스의 의사결정이 이루어져야 하는 시기가 된 것을 느낍니다. 이미 어디에서든 'Yes/No' 에 대한 데이터를 원하고 'A/B' 테스트를 통해서 소비자에게 더 친화적인 UX/UI 를 결정한 이후 베타테스트까지 검증을 하고 난 이후 서비스/제품 런칭하는걸 쉽게 볼 수 있습니다. 어찌보면 많이 늦은 셈이라고도 할 수 있죠.

과거 마케팅을 했을때도 그랬고 산업디자인을 토대로 제품기반의 서비스를 운영할 때도 그랬습니다. 언제나 디자인, 마케팅, 경영부서에서는 지표와 데이터를 수집하려는 노력을 적지않게 들여오고 분기점마다 트렌드리포트를 수집하여 인사이트에 목말라 했습니다. 이토록 갈망하고 지표로 삼아 실행해도 성공이 보장될까말까 라고들 하니까 위험부담을 줄이기 위해서는 불법이 아닌 범위내에서 무슨 방법이든 동원하고 싶었습니다.

그런데 새로운 챌린지가 나타납니다. 

데이터 드리븐기반(Data-driven based)

데이터 드리븐이란 대체무엇일까요. 가장먼저 웹서핑을 통해 대표문장을 완성했습니다.

실제 사용자의 행동분석을 토대로 서비스기획을 진행하고 서비스의 운영 방향에 불확실성을 최소화하면서 문제를 정의하고 개선하여 서비스가 성장하는 것을 목적으로 한다. 

위와같은 명제를 기본으로 조사를 시작했습니다. 가장 먼저 확인했던 것은 마케팅 어트리뷰션 도구였습니다. 

앱스플라이어, 애드저스트 등 퍼포먼스에 특화되면서도 분석도구로 사용될 수 있을 것으로 여겨졌고 향후 퍼포먼스에 활용할 수 있을것이라 기대했습니다. 

컨버젼당 과금되는 구조, SDK 연동으로 자동수집되는 프로퍼티들과 이벤트리스트를 체크하게 되었습니다. 그런뒤, PoC 를 위해 대시보드를 확인하고 Analytics 도구를 확인 한 뒤, 리뷰를 진행했으나 사용자 행동분석을 위한 도구를 우선시 하게되어 상황을 다시 정비하게 되었습니다. 

(어트리뷰션 빠이....�)

퍼포먼스 위주의 마케팅 도구였던 어트리뷰션의 경우, 사용자 플로우를 체크하여 매출을 상승시키는 것에는 매우 효과적이면서 신규 잠재고객을 유입시키는데 유용하고 확실한 도구였다고 생각했습니다. 과거 실제로 마케팅 파트너사와 업무를 진행할때도 추천받을 정도로 편리한 도구임에는 틀림없었습니다. 

다만, 충성도가 높은 고객과 기존 고객들을 위한 시나리오 개선 작업에는 앞서말했던 것처럼 사용자 행동분석에 초점을 더 두어야 한다는 점에서 어트리뷰선은 현재 단계에서 과한 도구였던 것으로 결론짓게 되었습니다. 이쯤되니 '무엇을 볼 것인가'에 대해서 명확한 목표설정이 필요했던 것이 선조건 이었습니다. 

(+1  소중한 수업료를 지불하였다.)

Giphy @Jinzhan

눈앞이 어질어질했지만 다시 정신을 차리고 재조사를 시작했습니다. 어트리뷰션도구를 조사하면서 함께 섬색하고 확인했던 도구들이 여러개 있었습니다. 국내 서비스인 뷰저블, 널리 쓰이고 있는 Google Analytics, 야후에서 오픈소스로 제공하고 있는 Flurry, 그리고 글로벌리 유명한 Amplitude, 양대산맥으로 어깨를 견주고 있는 Mixpanel .. (정말 많은 분석도구들..�)

어느정도 조사를 하고 보니.. 중요한 우선순위가 대두 되었습니다. 기준이 될 만한 것을 보자면 Yahoo 의 Flurry 서비스와 구글애널리틱스에서 공통으로 제공하는 것에서 확인할 수 있습니다. 잠재고객, 퍼널분석, 충성고객, LTV, 접속경로 등이 대표적이라 할 수 있는데 이들을 조합하면 사용자 여정 시나리오를 확인할 수 있고 퍼소나를 제작할 근거를 마련할 수 있습니다. 이 데이터들을 우리 회사의 입맛에 맞게 해석 할 수 있게 도와주는 도구가 결국 필요한 데이터라고 할 수 있겠습니다. 

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