우리 고객은 어디서, 어떤 행동을 하고 있을까요?
데이터 로그 설계 특강 (1)
안녕하세요. 유저와 제품을 데이터로 말하는 8 년차 T-shaped Product Manager 나단입니다. 앞으로 런어스하이 브런치를 통해 데이터로그 설계 / 데이터 기반 제품 개선 등의 이야기를 나눌 예정입니다.
데이터로그 분석이 필요한 사연
안녕하세요. 저희 제품 내에서 "고객이 어떻게 행동하는지" 를 좀더 디테일하게 확인하고 싶습니다. 여태껏 제품개발 관련해서는 대표인 저의 정성적 감으로만 의사결정을 해 왔는데요. 앞으로는 데이터를 기반하여 의사결정을 하며 제품을 개선하고 싶습니다. 해당 업무에 대한 기획안과 TO-DO에 대해서 정리 및 공유 부탁드려요.
PM으로 이직한 지 1주일차, 대표님께 위와 같은 업무를 요청받았습니다. 이전 회사에서는 이미 세팅되어 있던 Google Analytics 를 가볍게 볼 수 있는 정도였고, 최근 들어 Mixpanel 이나 Amplitude 같은 유료 트래킹 툴을 많이 도입해서 사용한다고 들었는데 갑자기 로그 데이터 분석이라니? 입사하자마자 머리가 지끈 아파오기 시작했습니다. 어디서부터 손을대야 할까요?
데이터로그가 왜 중요한가요?
고객의 행동을 분석하기 위해 반드시 선행되어야 할 사전작업, 바로 데이터 로그 설계입니다. 제가 익숙하게 보고 있었던 Google Analytics (GA) 도 결국 로그 데이터 기획을 통해 최종적으로 반영된 '산출물' 이며, 최근 관심도가 높은 Mixpanel 이나 Amplitude 같은 유료고객 행동분석 툴을 사용하기 위해서는 데이터로그 설계 작업이 필요합니다.
로그란 무엇인가요?
먼저 로그(Log)라는 말의 사전적인 정의를 한번 살펴보겠습니다. 로그라는 말의 정의는 명사로 기록이라는 뜻을 가지고 있습니다. 동사로는 일지에 기록하다 라는 뜻도 가지고 있죠. 결국 로그는 고객이 남긴 발자취 혹은 기록의 결과물이며, 로그 데이터 설계는 고객이 남긴 발자취를 잘 쌓아서 쉽게 볼 수 있도록 하는 일련의 작업과정을 의미합니다.
로그 설계라는 말은 데이터 택소노미라는 말로도 대체되어 사용되기도 합니다. 먼저 택소노미(Taxonomy)라는 말의 사전적 정의를 살펴보면 명사로 [분류체계]라는 뜻을 확인할 수 있습니다. 데이터 택소노미(Data-Taxonomy)는 고객의 행동 과정을 나름의 분류체계를 통해 정리해둔 것을 의미합니다. 보다 실무적으로는, 주로 고객이 발생한 행동(Event 라고 표현합니다) 과 그 행동에서 파생된 속성(Property) 으로 분류하여 기록을 해두는 것을 말합니다.
일상의 예시와 비교해보면 보다 쉽게 이해해볼 수 있습니다. 우리가 백화점에서 신발 쇼핑을 하는 과정을 생각해보면 아래와 같은 과정을 거치는데요.
신발을 구매하는 과정에서 발생한 5가지의 행동이 각각 고객의 '로그' 라고 볼 수 있으며, 이를 커머스 플랫폼으로 옮겨본다면 다음과 같은 로그가 발생한다고 이해해볼 수 있습니다.
위 5가지 로그 기록을 이벤트 (고객의 행동) 와 속성 (고객의 행동에서 파생된 속성) 으로 정리해보면 (택소노미 화 하면) 아래와 같이 분류됩니다.
(우리가 몇 차례에 걸친 택소노미 공부를 통해 작성하게 되는 '택소노미 시트'의 간략한 버전이라고 이해하면 쉽습니다.)
다시 처음으로, 데이터로그 설계가 왜 필요할까요?
모든 회사에는 비즈니스 마일스톤이 존재합니다. 해당 마일스톤을 달성하는지 확인하기 위해서는 핵심적인 비즈니스 지표들을 확인해야 하며, 특히 IT 회사에서는 서비스의 근간인 제품 내에서 고객이 어떤 기록을 남기는지 확인하는 것이 필수적입니다. 고객이 남긴 기록, 즉 로그를 분석해서 제품이 잘 성장하고 있는지 고객은 우리가 의도한 대로 제품을 사용하고 있는지 등을 확인할 수 있습니다.
예를 들어 회사의 핵심 목표가 [매출증대] 라고 했을 때, 우리는 ①결제한 사람의 수 ②결제 상품의 수 ③결제 상품의 거래액 등의 데이터를 확인해야 매출증대를 종합적으로 바라볼 수 있습니다. 1, 2, 3번 데이터 모두 개별적으로 발생하는 고객의 로그 데이터이며 해당 데이터를 통해 [매출증대] 라는 핵심 지표를 다양한 각도로 바라보고 분석할 수 있습니다.
또한, 회사의 구성원이 공통의 지표를 바라볼 수 있게하기 위해서 로그 설계작업이 필요합니다. 예를들어 [방문]이라는 로그의 정의는 사람마다 다를 수 있습니다. 어떤 사람은 홈 화면에 진입한 유저를 방문이라고 생각하지만, 어떤 사람은 앱을 켜기만 해도 방문이라고 생각합니다. 따라서 로그 설계를 한다는 것은 구성원들이 고객과 데이터에 대해 동일한 시각을 갖게 하는 과정이라고 볼 수 있습니다.
데이터로그 설계는 언제 도입하나요?
로그 설계를 고려하고, 도입하는 시점은 모든 회사마다 다릅니다. 다만 조직내에서 다음과 같은 질문들이 발생하면 데이터 로그 설계를 사전에 논의하고 이 과정을 체계화하면 좋습니다.
- 회사 내에 핵심적인 비즈니스 목표가 있고, 이 목표를 달성하는 것에 대해 데이터로 확인이 필요할 때
- 우리 제품을 견인하는 아하모먼트( = 북극성 지표)를 발굴하고 이를 개선하고자 할 때
- 사내 구성원들의 데이터 문해력 (데이터 리터러시) 를 높이고 데이터 기반 조직을 만들고자 할 때
누가 작업하나요?
일차적으로 데이터로그 설계 작업의 경우, 마케터 혹은 PM(Product Manager), 프로덕트 디자이너 등 '고객과 관련된 지표를 책임지는 직군'에서 주로 설계를 진행합니다. 작성된 로그 기획안을 바탕으로 개발자와의 커뮤니케이션을 통해 로그 반영작업을 진행하고, 이후 실제 고객로그가 잘 들어오는지 QA하는 과정을 반복하며 데이터 로그의 완성도를 높여갑니다.
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고객 데이터로그 설계의 핵심인 데이터 택소노미 작성방법과, 이 과정에서 주의해야 할 다양한 사례들에 대해 알아보도록 하겠습니다.
