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by 뷰저블 Beusable Mar 29. 2017

디자이너가 분석 툴을 도입할 때 고려해야 할 3가지

디자이너에게 유용한 분석 툴 종류와 그 차이점

최근 스마트폰이나 태블릿 PC가 대중화되면서 작은 화면 안에 얼마나 많은 정보를 효과적으로 담아낼지가 하나의 과제가 되었습니다. 이를 고민하는 디자이너들이 늘어나면서 사용자가 접하는 서비스 수준도 월등이 높아졌고, 디자이너는 이런 사용자의 높아진 기준에 맞추기 위해 아주 세심한 부분까지 신경 쓰고 개선해나가야 하는 새로운 임무가 주어지게 되었습니다. 최근 UX 디자이너가 업무에 분석 툴을 도입하는 사례가 늘어나고 있는 것도 그 증거라 볼 수 있겠습니다. 


하지만 분석 툴을 사용한다 하더라도 디자이너가 본인의 디자인이 어떤 효과를 지니는지를 검증하고 구성원을 설득시켜 다음 행동으로 이끌어나가기란 매우 어렵습니다. 지금 이 글을 읽는 디자이너 여러분도 속으로 다들 그렇게 생각하고 계실 겁니다. 보통 분석 툴은 마케터의 것이라는 인식이 강하지만 커머스나 스타트업을 중심으로 디자이너가 분석을 겸하는 사례가 늘어나고 있습니다. 


디자이너들은 왜 분석 툴을 사용하며 실제 어떤 어려움에 부딪히고 있을지, 분석 툴을 도입할 때 어떤 점을 고려해야하는지 이야기 나눠보도록 하겠습니다.





첫째, 디자이너는 왜 분석 툴을 도입해야 할까?

~ 도입 목표 확인하기 


디자이너가 업무에 분석 툴을 도입하는 이유는 크게 네 가지가 있습니다.


(1) 서비스 성장 주기에 따라 달라지는 디자인 방향성과 목표
(2) 디자인에 대한 근거 확보 및 현재 위치 확인
(3) 빠른 개선과 검증
(4) 사내 분석 담당자 부재




먼저 서비스가 성장주기에 따라 디자이너가 가져가야 할 디자인 방향성이 달라지게 됩니다. 

아래는 미국에서 유명한 엑셀러레이터인 500 Startups를 이끄는 데이브 맥클루어가 개발한 AARRR이라는 분석 프레임워크입니다. 스타트업을 시작으로 여러 기업에서 채용하고 있습니다. AARRR 매트릭스는 각 시장 진입 단계에 맞춰 특정 지표를 기준으로 서비스의 상태를 가늠할 수 있게 도와줍니다. 디자이너 또한 현재 내 서비스가 어떤 상태인지를 확인하며 디자인의 목표를 매번 바꿔나가야 합니다.


데이트 맥클루어가 개발한 분석 프레임워크로 핵심지표에 집중할 수 있게 하는 특징이 있음 


Acquisition으로 예를 들어보겠습니다. 사용자를 획득하는 단계인 Acquisition에서는 DAU(일간 개별 사용자), MAU(월간 개별 사용자), 신규 유저수를 늘려나가야 합니다. 서비스 문구의 톤 앤 매너, 디자인 등에서 어떻게 하면 '유저 수를 늘릴 수 있을지'를 고민해야 합니다. 


Activation단계에선 사용자가 서비스를 이용하기도 전에 얼마나 이탈하는지, 체류시간은 얼마나 되는지를 봐야 합니다. 이탈률이 높다면 디자인상으로 어떤 사용자 경험이 이탈을 유도했는지를 파악하고 개선해 나가야 합니다.


Retention단계에선 전환율을 파악해야 합니다. 서비스 만족도를 잘 대변하는 지표로써 수치가 낮을 경우 디자인 상으로는 리뉴얼 등의 노력이 필요합니다.


Referral은 우리 서비스가 어디에 얼마나 공유되고 있으나 그 채널로 얼만큼의 사용자를 다시 확보하는지를 알아야 합니다. 랜딩 페이지 내에 공유 버튼을 배치하는 등의 디자인 적인 노력이 필요합니다.



두 번째로 언급한 '디자인에 대한 근거 확보'는 사실 디자이너의 영역만은 아닙니다. 마케터나 기획자 등 많은 직업에서 자신들의 업무에서 필수적으로 사용하고 있습니다. 본인의 의견을 구성원과 공유하고 행동으로 이끌어내기 위한 근거자료를 필요로 하기 때문입니다. 본인이 팀장이나 PM으로 실행 권한이 있다면 괜찮겠지만 누군가를 설득시켜야 하는 입장이라면 분석 툴은 매우 효과적입니다. 본인에게 실행 권한이 있다 하더라도 분석 툴은 실제 실행을 담당하게 될 동료들에게 확신과 자신감을 불어넣어줍니다.


세 번째로 빠른 개선과 검증을 위해 사용합니다. 개선된 디자인이 제대로 목표를 달성하고 있는지를 검증하고 다음 스텝을 넘어가기 위해서입니다. 혹은 사내에 분석 담당자가 없어 본인이 겸업하는 경우도 흔히 존재합니다. 하지만 여전히 많은 디자이너들이 분석 툴을 매우 어려워하고 실무에 녹여내지 못합니다. 왜 그럴까요? 




둘째, 디자이너는 왜 분석 툴을 제대로 활용하지 못할까? 

~ 왜 분석 툴을 제대로 활용하지 못하는지 문제점 파악하기


마찬가지로 세 가지 이유가 있습니다.

(1) 분석 자체가 어려움
(2) 원인을 찾았으나 개선을 위해 어떻게 해야 할지까지 아는 데엔 한계가 존재
(3) 디자인 효과를 구체적으로 입증하기 어려움


첫 번째로 분석 자체가 어려워서 제대로 활용하지 못하는 경우가 있습니다. 사실 분석 자체가 어렵다기보다는 UI를 학습하는 데 긴 시간이 들고 개념을 이해하기 어려운 케이스가 더 많이 존재합니다. 두 번째는 대표적으로 구글 애널리틱스를 예로 들 수 있습니다. 



구글애널리틱스 대시보드 (출처: https://goo.gl/yLr72t)


위 사진은 구글 애널리틱스에서 많이 보는 대시보드입니다. 아마 지금 이 글을 읽고 계신 디자이너 여러분도 한 번쯤은 다들 보셨을 겁니다. 사용자가 어떤 추이를 나타내는지 대충은 알 수 있겠죠? 


그래서 어떡하라는 거죠?

하지만 막상 알더라도 어떻게 디자인을 개선시켜야 할진 머릿속에 전혀 떠오르지 않을 겁니다. 아무리 오래 들여다봐도 디자인 개선 포인트를 알기란 쉽지 않습니다.


보통 마케터나 기획자는 어느 채널에 얼마나 많은 비용을 투자할지 검증하는 데 분석 툴을 활용합니다. 반면, 디자이너가 분석 툴을 봐야 하는 이유는 자신의 디자인이 얼마나 효과적이며 어느 UI 요소에 문제가 있는지를 알기 위해서입니다. 사용자가 서비스 상에서 어떤 행동을 취하고 있는지, 어떤 흐름으로 어떻게 페이지를 소비하는지를 알 수 있어야 합니다. 서비스 전체이기보다 매우 작은 포인트들에 집중해야 하며 구글 애널리틱스와 같은 분석 툴을 사용하기엔 한계가 존재합니다. 


그럼 디자이너가 GA와 겸용하거나 따로 활용할 수 있는 분석 툴들엔 어떤 것들이 있을까요?




셋째, 디자이너가 활용할 수 있는 분석 툴

~ 자신에게 적합한 분석 툴 선택하기


디자이너를 위한 분석 툴에는 크게 사용성 테스트 툴과 A/B테스트 툴이 있으며 뷰저블도 비교해보고자 합니다.

(1) 사용성 테스트 툴 (UserTesting, UsablilityTools 등)
(2) A/B테스트 툴 (Optimizely, Unbounce, VWO, Maxymiser, A/Bingo 등)
(3) 뷰저블!


사용성 테스트 툴은 보통 사이트 론칭 또는 리뉴얼 전에 많이 사용합니다. 작은 UI 요소들을 개선하기보다 볼륨 있는 서비스를 개선할 때 활용되며 사용자의 생생한 목소리를 들을 수 있는 장점이 있습니다. 유명한 툴로는 UserTesting이나 UsablilityTools 등이 있습니다. 사용자의 피드백을 수집하거나 어떻게 각기 다른 디바이스에서 서비스를 경험하는지를 녹화합니다. 실제 서비스를 출시하기 전, 사용자가 어떻게 서비스를 이용하는지를 확인할 수 있습니다. 



Optimizely UI  (출처: https://goo.gl/bXBUAR)


두 번째로 옵티마이즐리에 대해 다들 들어보셨을 것입니다. 유명한 A/B테스트 툴이죠. A/B테스트 툴은 출시 전뿐만 아니라 출시한 이후에도 계속해서 서비스를 고도화시켜나가는 데 유용합니다. 허나 마찬가지로 한계가 존재하여 UI를 개선하는 데에 대다수 한 가지 영역만을 테스트해야 합니다. 그렇지 않고 여러 부분을 한꺼번에 개선하여 테스트하면 전환율이 높아진 이유가 버튼 색상을 바꿔서인지, 상단에 사진을 새로 삽입해서 인지 알기 어렵습니다. 




마지막으로 뷰저블도 함께 비교합니다. 뷰저블에도 A/B테스트 기능이 존재합니다. 한데 종래의 A/B테스트 툴들이 지니고 있던 기능들과는 매우 다른 차이가 존재합니다. 뷰저블은 위에서 언급한 사용성 테스트 툴과 A/B테스트 툴을 모두 만족시킬 수 있는 서비스입니다. A/B테스트 화면을 히트맵으로 볼 수 있어 바로 어느 부분이 어떻게 개선되었는지를 직관적으로 알 수 있습니다.



뷰저블의 A/B 테스팅 중 리포트 


위에서 보는 것처럼 개선 전후 각 페이지의 전환율과 페이지 당 클릭률, 이탈률, 체류시간 등이 어떻게 되는지를 비교 분석할 수 있을 뿐만 아니라 Referrer이나 UI 요소에 따라 어떻게 수치가 다른지를 확인할 수 있습니다. 



뷰저블의 A/B 테스팅 기능 중 스트림. 사용자의 이용 흐름까지 파악할 수 있습니다.


위 화면은 뷰저블 A/B테스팅 기능 중 스트림을 나타낸 것입니다. 내가 디자인한 요소에 어떤 문제가 있는지, 사용자는 어떤 흐름으로 이용하는지를 알 수 있어 '근본적인 문제점'을 눈으로 볼 수 있다는 장점이 있습니다. 보시는 것처럼 일부 UI디자인만 개선되어도 사용자의 이용 흐름이나 전환율에는 매우 큰 영향을 미칩니다.






위와 같이 페이지 별, 사이트 전체 PV나 UV는 물론 신규-재방문 비율, UI 요소 하나하나 별 지표를 확인할 수도 있습니다. 대규모 개편이 아닌 아주 작은 부분을 고쳤을 때에도 그 성과를 알 수 있습니다. 위에서 말한 AARRR 등의 매트릭스를 사용해 서비스의 현황을 점검할 때 간단히 지표를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 내가 개선한 디자인과의 상관관계까지 파악할 수 있습니다.





여러 툴들을 살펴보았습니다. 가장 좋은 툴은 디자이너 본인에게 가장 유용한 툴이라 생각합니다.

뷰저블은 UX 디자이너의 분석을 도와드립니다. 아직 분석을 하지 않고 계신 디자이너라면, 이 글을 읽고 난 다음 바로 행동으로 옮겨보시는 건 어떨까요? 



www.beusable.net






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