PM이 반한, 키바나(Kibana)
sidelog-2.MVP-2 | 엘라스틱서치 키바나 대시보드 구축기
안녕하세요 sidelog PM 유예리 입니다.
인스타그램 A/B 광고 아티클에서 광고 데이터 분석에 대해 언급했었죠!
저희 팀은 '손님의 발견' 런칭에 맞춰 키바나 대시보드를 구축해 두었어요.
이 대시보드, PM인 제가 재빠르게 방향성을 결정하는데 큰 역할을 했습니다.
오늘은 키바나 일등공신 성진님과 함께, 대시보드 구축 이야기를 공유해 볼게요!
키바나가 뭐예요?
성진님 : '저희 팀 로그 대시보드는 키바나를 활용해 볼게요!'
??? : 키바나가 뭐예요....? (GA만 알고있던 저는, 성진님을 통해 키바나를 처음 들어봤어요!)
"성진님! 키바나를 선택하신 이유가 있나요?"
요즘은 로그 데이터를 분석하고 시각화 하는 툴의 선택지가 많아졌어요.
그 중에서도 강력한 대시보드 기능 제공하는 키바나를 사용하기로 했어요!
지속해서 검증해야하는 MVP 서비스인 만큼 로그를 직관적으로 보고,
빠르게 의사결정 할 수 있는 환경을 만들고 싶었어요.
로그 데이터 분석 준비하기
로그 데이터를 설명해주실 때,
'사용자의 모든 발자취를 남긴다' 고 이야기해주신 게 아직도 기억에 남아요.
"모든 발자취를 남기고 분석하려면, 로그 설계/정의하는게 중요했을 것 같아요!"
맞아요!
스크린 로그, 임프레션(노출) 로그, 클릭 로그** 로우(raw)한 로그 데이터를 쌓는 건 어렵지 않지만,
사용자의 스토리를 이해하고 파악할 수 있게 설계해야 해요.
**로그의 종류
스크린 로그 : 사용자가 화면을 본 순간을 기록합니다.
클릭 로그 : 사용자가 특정 콘텐츠나 광고를 클릭했을 때를 기록합니다.
임프레션 로그 : 광고 또는 콘텐츠가 사용자 화면에 노출된 순간을 기록합니다.
"로그만으로 스토리를 파악할 수 있을까요?"
로그의 조합을 잘 구성한다면 가능해요!
예를 들어 메인 페이지의 배너를 노출 시키고(임프레션 로그), 클릭했는지(클릭 로그) 볼 수 있게 설계한다면, 배너 노출률 대비, 클릭률을 판단할 수 있죠.
이런 로그 스토리는 PM이 맥락을 이해하고 의사결정을 할 수 있게 도와줄 수 있어요.
"저희 폼 화면에서도 임프레션 로그를 적극 활용했었죠?"
순차적으로 진행되는 입력 형태였고, 작성의 자유도가 낮은 형태이기에 필요했어요.
어느 질문에서 이탈했는지 파악할 수 있으면, 답변이 어려운 질문을 특정하고 개선할 수 있으니까요!
"로그 스토리가 '어떤 사용자'를 통해 쌓인 건지 분리하는 것도 중요했을 것 같아요."
퍼널 확보를 위해 다양한 채널을 활용할 계획이었기 때문에,
채널별로 '리퍼러(Referrer)'로 사용자를 철저하게 분리하는 게 중요했어요!
"리퍼러가 뭔가요?"
쉽게 말하면 방문한 흔적이라고 이야기할 수 있어요.
어디서 우리 서비스를 방문했는지 알 수 있게 해줘요.
프론트 사이드에서 리퍼러를 받아 로그에 심어두고, 리퍼러 별로 데이터를 볼 수 있게 구축했어요.
"그래서 리퍼러를 활용해 홍보, 광고할 수 있도록 URL을 정의해 주셨군요!"
회원가입을 하는 서비스가 아니니, 사용자의 정보를 최대한 많이 추측할 수 있는 방법이 필요했어요.\개인적으로는 플랫폼 별 성격이 어떻게 나타나는지도 궁금했고요.
실제로, 인스타그램 광고를 통해 방문한 사용자의 연령/지역과 로그들을 매칭할 수 있었죠!
맞아요! 채널별 분리된 로그는 제가 서비스 개선 방향성을 찾는데 큰 도움이 되었어요.
대표적인 예를 공유해 볼까요?
위 : 광고, 홍보 데이터가 함께 있는 대시보드
아래 : 인스타그램 광고 데이터만 집중된 대시보드
채널별로 화면 이탈률이 다른 것을 직관적으로 볼 수 있었어요.
광고를 통한 유입, 홍보를 통한 유입 각각 이탈하는 화면이 달랐죠.
대시보드로 보는 손님의 발자취
로그 설계, 대시보드로 함께 공유하면 쉬울 것 같아요!
"손님의 발견 대시보드는 어떻게 구성되었나요?"
크게 퍼널별 진입 추이, 진입 유저 추이, 채널별 유입 추이 로 분리하여 구성했어요.
퍼널별 진입 추이 차트
스크린 로그를 활용해 화면별 '이탈률'을 볼 수 있게 구성했어요.
전체 플로우에서 개선할 사항이 명확히 보이도록 만들었죠.
진입 유저 추이 차트
광고 효과를 볼 수 있도록 구성했어요.
채널별로 어느 시점에 광고효과가 좋은 지, 유입 증가폭이 어떤 지 판단해,
광고에 대한 의사결정 돕도록 만들었어요.
채널별 유입 추이 차트
전체 데이터에 대한 정보를 이해하고 대시보드를 읽을 수 있도록 추가했어요.
채널별 유입 수와 비율을 보고, 분석할 수 있도록 했죠.
유입 추이 차트에서 채널을 선택하면,
채널로 필터링 된 퍼널별 진입 추이, 진입 유저 추이 차트를 볼 수도 있어요.
"MVP 단계의 서비스에 맞는 지표를 볼 수 있도록 최적화해주신 것 같아요!
앞으로 더 구성해보고 싶은 대시보드가 있나요?"
사실, 임프레션 로그도 대시보드화하고 싶은 욕심이 있어요.
로그 적재의 자유도를 높여 임프레션 로그를 다양하게 쌓을 수 있게 만들었어요.
다만, 키워드 타입으로 나타내는 대시보드에 녹이기 어려웠죠.
다음 배포 때는 임프레션 로그 중심으로 대시보드를 고도화해 볼 예정이에요.
이후에 진행할 A/B 테스트에도 적극 활용하고 싶어요.
쌓인 데이터를 분석하는 일, PM, 데이터 분석가의 롤이죠.
하지만, 로우한 데이터만으로 분석하기는 쉽지 않은 일이에요.
로그 설계 단계에서 부터 '어떻게 하면 데이터를 쉽게 읽고 유의미하게 사용할 수 있을지'
고민해준 성진님 덕분에, 광고, 홍보로 얻은 데이터를 십분 활용할 수 있었어요.
처음으로 만난 키바나에 반해버렸습니다!
다음 아티클에서는, 분석한 데이터를 통해 어떤 가설과 개선안을 도출했는지 공유할게요~
성진님과 함께한 대시보드 구축기 재미있게 읽어주셨길 바라요.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
