PM을 위한 제품 데이터 분석에 대한 궁극적인 가이드
프러덕트 데이터 분석과 프러덕트 관리는 분리할 수 없습니다. 프러덕트 팀은 자신들의 직감과 일화적인 증거에 의존하는 대신 데이터를 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내려야 합니다.
프러덕트 데이터 분석에 대한 궁극적인 가이드는 다음과 같습니다.
팀이 추적해야 하는 가장 관련성이 높은 메트릭입니다.
공정에 도움이 될 수 있는 다양한 유형의 분석입니다.
그리고, 프러덕트 사용 데이터를 분석하여 제품 경험을 향상시키는 방법.
또한 분석기능을 활용하여 제품 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 다양한 툴에 대해서도 살펴봅니다.
제품 데이터 분석은 전환의 모든 단계에서 제품 성능 및 행동 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다.
프러덕트 분석은 주로 프러덕트 내부에서 일어나는 일에 초점을 맞추고 있지만, 마케팅 분석의 초점은 대부분 고객 획득, 전환 및 보존이라는 '외부'에 맞춰져 있습니다.
PM은 제품 성능을 평가하고, 사용자의 요구와 요구를 파악하며, 제품을 개선하고 고객 충성도를 높이기 위한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 제품 분석을 구현합니다.
프러덕트팀 외에도 제품 분석은 제품 마케팅 관리자, UX 디자이너, 고객 성공 관리자 및 개발자에게 도움이 됩니다.
추적할 수 있는 분석 메트릭은 매우 많습니다. 선택은 집중하고 있는 고객 여정의 측면, 역할 및 목표에 따라 달라집니다.
세그먼트 분석을 통해 유사한 사용자의 행동에서 일반적인 패턴을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 고객 불만의 원인이 되는 요소를 찾을 수 있습니다.
코호트 분석은 동시에 등록한 사용자의 행동 패턴을 찾습니다.
Punnel 분석을 통해 팀은 등록 프로세스나 온보딩과 같은 전환 과정의 주요 단계에서 전환을 최적화할 수 있습니다.
고객 여정 분석은 프러덕트와의 모든 사용자 상호 작용을 매핑하고 해부하여 사용자 경험에서 마찰을 제거합니다.
전환 분석은 전환 과정에서 고객이 성공적으로 전환한 이유와 실패한 이유를 파악하기 위해 모든 접점을 자세히 살펴봅니다.
추세 분석은 사용자 행동의 장기적인 변화를 추적하여 제품 로드맵 개발을 안내합니다.
보존 및 전환 분석의 목적은 사용자가 제품에 남아 있거나 제품을 떠나는 이유를 파악하는 것입니다.
Amplitude와 Google Analytics는 고려할 가치가 있는 두 가지 제품 데이터 분석 도구입니다.
Userpilot은 강력한 분석, 사용자 피드백 및 앱 내 참여 기능을 갖춘 디지털 채택 플랫폼입니다.제품 데이터 분석에 활용할 수 있는 방법을 알아보려면 데모를 예약하십시오!
프러덕트 데이터 분석이란?
프러덕트 데이터 분석은 제품과의 사용자 상호 작용에 대한 질적 및 양적 데이터를 수집, 수집 및 분석하는 프로세스입니다.
프러덕트의 성능을 평가하고 사용자의 요구와 선호도에 맞게 제품 경험을 최적화하기 위해 사용자의 행동을 깊이 이해하는 것이 목표입니다.
이를 위해 프러덕트 분석은 일련의 매트릭, 도구, 기술 및 제품 사용 데이터 또는 고객 피드백과 같은 다양한 소스의 데이터를 사용합니다.
마케팅 분석 대 프러덕트 데이터 분석
프러덕트 데이터 및 마케팅 분석은 고객 여정의 다양한 측면에 초점을 맞춥니다.
프러덕트 데이터 분석은 제품 내부에서 제품 성능과 사용자 행동에 초점을 맞춥니다.
프러덕트의 기능, 사용성 및 전반적인 사용자 경험을 개선하기 위해 제품 사용, 참여 및 채택을 분석합니다.
마케팅 분석은 고객 획득, 전환 및 유지에 중점을 둡니다. 마케팅 활동의 효과를 측정하고 캠페인을 최적화하며 마케팅 ROI를 개선하는 것이 목표입니다.
프러덕트 분석 추적이 중요한 이유는?
팀이 프러덕트 분석에 투자해야 하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 다음은 가장 일반적인 이점입니다.
제품 성능 평가 - 채택률 사용 패턴 또는 고객 만족도를 추적하여 제품이 시장 요구를 얼마나 잘 충족하는지 평가할 수 있습니다.
데이터 중심 프로세스 - 프러덕트 데이터를 통해 팀은 정보에 입각한 가격 책정, 우선 순위 지정 및 전략 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 성공 가능성을 높이고 위험을 줄일 수 있습니다.
사용자의 요구와 요구를 파악 - 행동 데이터를 분석함으로써 팀은 사용자의 선호도나 문제점을 보다 완벽하고 객관적으로 파악할 수 있습니다.
고객 만족도와 충성도 향상 - 사용자 요구와 문제를 해결하고 피드백을 수용함으로써 고객 만족도를 높이고, 이는 고객 충성도와 유지율을 높이는 것으로 해석됩니다.
프러덕트 분석 데이터 모니터링의 이점은?
프러덕트 데이터 분석은 조직 전체의 팀에게 이점을 제공합니다.
프러덕트 관리자와 프러덕트팀은 분석 통찰력을 사용하여 프러덕트 개발, 기능 우선순위 지정 및 전반적인 프러덕트 전략에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다. 이를 통해 동향, 기회 및 개선해야 할 영역을 파악할 수 있습니다.
제품 마케팅 관리자는 제품 분석을 사용하여 타겟 마케팅 캠페인을 만들거나 제품 포지셔닝 및 메시징을 개선하여 고객의 선호도와 행동을 반영합니다.
UX 설계자는 제품 데이터 분석을 활용하여 고객이 제품에 참여하는 방식을 이해합니다. 이러한 통찰력을 통해 마찰 없는 경험을 만들고 참여를 유도할 수 있습니다.
고객 성공 관리자는 제품 분석 데이터를 사용하여 고객의 요구, 선호도 및 과제를 더 잘 이해합니다.그 덕분에 잠재적인 문제를 사전에 해결하고 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.
소프트웨어 개발자는 제품의 성능에 대한 통찰력을 얻음으로써 제품 데이터의 이점을 얻습니다.그들은 통찰력을 사용하여 잠재적인 문제나 버그를 식별할 수 있습니다.
추적할 중요한 제품 분석 메트릭
모든 것이 여러분의 역할과 목표에 달려 있기 때문에 질문에 대한 간단한 대답은 없습니다.
여기 고려해야 할 몇 가지가 있습니다.
활성화 속도 - 활성화 단계에 도달한 사용자의 백분율입니다. 이를 통해 팀은 온보딩 프로세스의 효율성을 평가하고 디지털 제품 채택 및 사용자 유지율을 개선할 수 있습니다.
사용자 참여율 - 사용자 코호트에서 일정 기간 동안 활성 상태를 유지하는 사용자의 비율입니다. 기업은 사용자가 제품과 얼마나 자주 어떤 방식으로 상호 작용하는지 이해할 수 있습니다.
기능 채택률 - 기능을 채택한 사용자, 즉 문제를 해결하기 위해 정기적으로 기능을 사용하는 사용자의 비율입니다. 팀은 이 기능의 가치와 보조 사용자 온보딩 및 고객 성공의 효과에 대한 통찰력을 제공합니다.
고객 이탈률 - 일정 기간 동안 제품 사용을 중지한 사용자의 비율입니다. 이를 통해 팀은 제품이 사용자 요구를 얼마나 잘 충족하는지 이해하고 향후 수익을 예측할 수 있습니다.
고객만족도 - 프러덕트에 대한 고객 만족도를 나타냅니다. 고객의 요구를 얼마나 잘 충족하고 있는지 이해하고 개선해야 할 부분을 파악하는 것이 중요합니다.
확장 수익 - 상향 판매 또는 교차 판매를 통해 기존 고객으로부터 발생하는 추가 수익입니다. 성장 잠재력을 이해하고 기존 고객의 수익을 극대화할 수 있는 기회를 파악하는 것이 중요합니다.
CLV(고객 수명) Value) — 고객이 회사와의 관계 기간 동안 가져오는 총 수익입니다.이는 팀이 계정을 확장하고 마케팅 및 고객 획득 채널을 최적화하여 가치가 높은 고객을 유치할 수 있도록 지원합니다.
프러덕트 분석 소프트웨어로 수행할 수 있는 분석 유형
프러덕트 데이터 분석은 다양한 모양과 형태로 제공됩니다.
다음은 팀이 수행하는 몇 가지 인기 있는 분석 유형입니다.
유사 사용자의 사용자 작업 추적을 위한 세그먼트 분석
세그먼트 분석을 통해 공통 특성을 공유하는 사용자의 동작에서 패턴을 식별할 수 있습니다.
예를 들어, 회사에서 수행할 동일한 작업이나 역할을 가진 사용자를 선택할 수 있습니다.
이 그룹 내에서 NPS 비방자와 같은 특정 부분 집합을 찾을 수 있습니다.
고객의 제품 사용 데이터를 보면 고객의 만족도가 낮은 이유를 알 수 있으며 앱 내 안내 등을 통해 고객을 보다 효과적으로 지원할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
사용자 파일럿에서 세그먼트 데이터 분석.사용자 행동에 대한 실행 가능한 통찰력을 수집하기 위한 코호트 분석
코호트 분석은 그룹 행동의 패턴을 관찰한다는 점에서 세그먼트 분석과 유사합니다.
그러나 코호트 분석은 대부분 사용자를 그룹화하는 데 시간을 사용합니다. 즉, 특정 기간(예: 한 달)에 등록한 사용자를 그룹화합니다. 세분화와 마찬가지로 각 그룹을 살펴보고 패턴에 대한 행동을 분석할 수 있습니다.
예를 들어 업데이트와 같은 제품 변경이나 계절적 변동이 사용자 성공에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.
코호트 데이터 분석주요 퍼널 단계별 진행상황 모니터링을 위한 퍼널 분석
퍼널 분석은 전체 고객 여정의 다양한 단계에서 사용자 전환을 추적하는 도구입니다.
예를 들어, 사용자가 온보딩 흐름을 통해 진행되는 방식을 살펴볼 수 있습니다. 온보딩 체크리스트의 각 작업은 하나의 퍼널 단계에 해당합니다.
사용자가 작업을 완료하는 방법을 모니터링하여 사용자가 속도를 늦추거나 완전히 중단하는 병목 현상을 식별할 수 있습니다.
Userpilot에서 데이터 분석 수행마찰이 없는 고객 환경을 만들기 위한 고객 여정 분석
고객 여정 분석은 사용자가 제품 또는 회사와 가지는 모든 상호 작용을 매핑하고 이를 최적화하는 방법을 식별하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 마케팅 자산에 대한 참여와 같이 제품에 가입하기 전에 발생하는 모든 일이 포함됩니다.
여정 분석의 초점은 사용자가 서로 다른 접점에서 경험하는 모든 사건, 문제 및 감정이며, CX에서 불필요한 마찰을 제거하는 방법을 찾는 것입니다.
성공적인 고객 접점을 식별하기 위한 전환 분석
변환 분석은 한 단계에서 다른 단계로의 사용자 진행에 초점을 맞춘다는 점에서 깔때기 분석과 유사합니다.
그러나 특정 고객 접점을 보다 심층적으로 분석하여 전환을 추진하는 데 얼마나 효과적인지 평가합니다.
예를 들어 특정 앱 내 지침을 따르는 사용자가 프리미엄 요금제로 업그레이드할 가능성이 더 높다고 판단할 수 있습니다.
변환 데이터 분석앱 내 행동 패턴 측정을 위한 트렌드 분석
추세 분석은 장기적인 제품 성능과과 성공에 영향을 미칠 수 있는 고객 행동 패턴을 식별, 모니터링 및 평가하는 프로세스입니다.
예를 들어, 새로운 기술이 등장하여 기능이 중복되었기 때문에 사용자가 기능 사용을 중단할 수 있습니다.이러한 통찰력을 통해 제품 관리자는 기능을 업데이트하거나 기능을 해제하기로 결정할 수 있습니다.
사용자 파일럿에서 데이터 분석을 경향화합니다.
사용자의 보존 상태를 파악하기 위한 보존 분석
보존 분석은 사용자가 제품을 계속 사용하고 회사에 남아 있는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.
이러한 유형의 분석은 성공적인 사용자가 수행하는 작업을 조명할 수 있기 때문에 특히 유용할 수 있습니다.예를 들어 유료 요금제로 전환하는 사용자도 비슷한 방식으로 제품을 사용하는 것을 확인할 수 있습니다.
이러한 통찰력은 사용자가 다른 사용자 세그먼트간에 홍보하고자 하는 행복한 경로나 행동을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고객 이탈 이유 파악을 위한 Churn 분석
Churn 분석은 다른 각도에서 사용자 보존을 검토합니다. 사용자가 남아 있는 이유를 파악하는 대신 사용자가 사용자를 버리는 이유를 파악합니다.
간단히 말해서, churn 분석은 churen 사용자와 제품 간의 상호 작용을 조사합니다. 이것은 실패로 이어지는 명백한 행동을 정확하게 파악하고 미래의 혼란을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 이러한 동작이 발생할 때마다 트리거된 앱 내 메시지로 위험에 처한 사용자를 다시 참여시킬 수 있습니다.
제품 사용 데이터를 분석하여 고객 환경을 개선하는 방법은 무엇입니까?
이제 다양한 유형의 분석을 활용하여 고객 환경을 개선하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
새로운 기능의 사용자 참여 및 채택 측정
새로운 기능의 참여와 채택을 측정하는 것으로 시작하겠습니다. 최신 분석 도구를 사용하면 추적할 기능에 태그를 지정한 다음 세그먼트별로 사용 데이터를 필터링할 수 있습니다.
사용자 조종사의 코드 없는 기능 태깅그런 다음 분석 대시보드에 데이터가 표시되어 기능 채택 추세를 볼 수 있습니다. 채택률이 낮은 경우 퍼널 분석을 수행하거나 사용자가 이동하는 경로를 매핑하여 마찰 지점을 식별할 수 있습니다.
기능 분석 대시보드.사용자 여정에서 마찰 지점 식별 및 제거
사용자가 특정 지점에서 마찰을 경험하는 이유는 다양할 수 있습니다. 예를 들어 UI가 지나치게 복잡하거나 직관적이지 않을 수 있습니다.
따라서 사용자가 작업을 완료하지 못하는 이유를 정확히 파악하려면 좀 더 탐색해야 할 수 있습니다. 예를 들어 열 지도 및 세션 기록을 보거나 앱 내 설문 조사를 보내거나 사용자를 인터뷰할 수 있습니다.
일단 통찰력을 얻으면 마찰을 줄일 수 있는 방법을 찾아보세요. 예를 들어 사용자가 목표를 달성할 수 있도록 앱 내 안내를 트리거할 수 있습니다.
마찰의 계층 구조.사용자가 UI 또는 메시징의 변경 사항과 상호 작용하는 방식 테스트
모든 사용자에 대한 지침을 트리거하기 전에 AB테스트를 수행하여 실제로 작동하는지 확인합니다. 바늘이 올바른 방향으로 움직일 때까지 계속 테스트하고 조정합니다.
사용자 조종사의 A/B 테스트.가장 가치 있는 고객 식별
파워 유저들은은 다른 사람들을 위한 사용자 경험을 개선하는 방법에 대한 통찰력과 아이디어의 금광이 될 수 있습니다.
첫째, 사용자는 성공적인 사용자이므로 사용자의 동작을 추적하면 다른 사용자가 성공할 수 있도록 밀어 넣을 수 있는 행복한 경로를 찾을 수 있습니다.
그들은 또한 이상적인 베타 테스터를 만들고 종종 고객 인터뷰와 설문 조사에서 많은 귀중한 질적 데이터를 제공합니다.
파워 유저의 앱 내 동작을 표시하는 Userpilot의 Features & Events 대시보드제품 분석 소프트웨어 도구에서 주의해야 할 필수 기능
프러덕트 분석 플랫폼을 선택할 때 주의해야 할 기능은 무엇입니까?
사용자 정의 이벤트를 포함한 이벤트 분석을 통해 제품과의 사용자 상호 작용 추적
고객 여정 분석을 위한 깔때기 분석 및 목표 추적
계약 분석을 위한 제품/기능 사용 추적
동작 기반 사용자 세분화
실시간 데이터 액세스
사용자 지정 대시보드
다른 분석 툴 및 웹 훅과의 통합
SaaS를 위한 최고의 제품 분석 도구
제품 데이터를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있는 다양한 제품 분석 및 데이터 관리 플랫폼이 있습니다.
이제 경쟁사와 차별화되는 3가지 툴을 살펴보겠습니다.
사용자 파일럿 - 일체형 참여 및 제품 분석 툴
사용자 파일럿은 단순한 분석 툴이 아닌 제품 성장 플랫폼입니다.
분석 외에도 사용자 피드백을 수집 및 분석하고 참여 계층 덕분에 통찰력에 따라 작업을 수행할 수도 있습니다. 기본적으로 상황별 앱 내 메시지를 트리거하여 새 기능을 알리고 지침을 제공하며 사용자를 온보드할 수 있습니다.
Userpilot의 분석 기능은 다음과 같습니다.
사용자 정의 이벤트를 포함한 이벤트 추적(코드 없음 또는 API를 통해)
사용자 지정 이벤트.마일스톤 분석을 위한 목표 추적
퍼널 분석 및 경로
기능 사용 추적(클릭, 호버, 텍스트 채우기)
히트맵
형상 열 지도.설문 조사, 체크리스트 및 리소스 센터 분석
사용자 세분화(사용자 속성, 회사 데이터, 태그 지정 기능, 사용자 정의 이벤트, 앱 내 경험 및 피드백 기반)
이벤트 기반 메시지 또는 설문조사 트리거링을 위한 실시간 데이터 릴레이
AB테스트(앱 내 경험을 위한)
Amplitude, Heap 및 Mixpanel과 같은 전문 분석 툴과의 통합
타사 앱과의 맞춤형 통합을 위한 웹 훅
사용자 파일럿 통합.사용자 조종사는 3가지 가격 계획이 있습니다.
가장 낮은 Traction은 월 249달러부터 시작하며 A/B 테스트, 웹 훅, 이벤트 기반 콘텐츠 트리거링 외에도 위의 대부분의 분석 기능에 액세스할 수 있습니다.
Amplitude - 독립 실행형 제품 분석 솔루션
Amplitude는 세계 최고의 분석 및 데이터 관리 플랫폼 중 하나입니다.
코호트 분석
마일스톤 분석/목표 추적
퍼널 분석 및 변환 동인
변경사항이 제품 성능에 미치는 영향을 테스트하기 위한 영향 분석
근본원인분석
사용자 지정 대시보드
이벤트로 이어지는 경로를 매핑하는 경로 검색기
실시간 데이터 보고
통찰력에 따라 작업할 수 있는 참여 툴과의 통합(진폭에는 참여 계층이 없음)
앰플리튜드 분석앰플리튜드는 세 가지 가격 계층에서 사용할 수 있습니다. 가장 낮은 것은 실제로 무료이며 주요 제품 분석 기능에 액세스할 수 있습니다.
Google Analytics - 웹 사이트 및 제품 데이터를 추적하는 데 널리 사용되는 도구
GA4는 앱 내 사용자 이벤트 추적도 지원합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
실시간 활동 추적
Google Tag Manager를 사용한 코드 없는 이벤트 추적
범주, 작업 및 레이블별 이벤트 필터링
행동 보고서 - 방문자와 제품 간의 상호 작용에 대한 통찰력(예: 페이지 뷰 또는 이벤트)
시청자 보고서 - 웹 사이트 방문자에 대한 데이터(인구 통계 포함)(인구통계 포함)
수집 보고서 - 수집 채널(예: 유기적 또는 직접적)
목표 및 전환 추적
퍼널 분석
사용자 지정 대시보드
Google Analytics 대시보드.결론
제품 데이터 분석은 제품 관리 프로세스의 필수적인 측면입니다. 이를 통해 팀은 사용자 행동 및 제품 성능을 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 내려 제품 및 고객 환경을 개선할 수 있습니다.
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