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매거진 웹사이트 사용자의 UX 분석

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by 뷰저블 Beusable Nov 28. 2018

데이터 분석 UX 개선사례 - 미디어 커머스 (2)

히트맵을 통한 데이터 분석 UX 개선 사례 (우먼스톡)

안녕하세요. 뷰저블입니다.

지난 시간에는 미디어 커머스 기업 우먼스톡의 분석 사례로 실제 분석 시 활용할 수 있는 뷰저블 데이터와 함께 히트맵 분석 예시를 설명드렸습니다.

1편 : 데이터 분석 UX 개선사례 - 미디어 커머스 (우먼스톡) *데이터 분석 UX 개선사례 - 미디어 커머스

이번 편에서는 우먼스톡 UX 데이터를 분석 사례 하나를 더 소개해드리고자 합니다.

더불어 직무별로 뷰저블 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지 이야기하겠습니다.

우먼스톡 - 심쿵딜 UX 데이터 분석

1. 선정된 페이지의 현황 분석

뷰저블을 통해 선정된 각 페이지의 현황을 분석하여, 이슈를 살펴봤습니다.

1.1. 유입/전환 경로 분석

뷰저블의 *애널리틱스 메뉴에서 심쿵 딜 페이지의 유입경로를 살펴봤습니다.

* 뷰저블 애널리틱스 : UX 히트맵과 사용자 로그를 한 번에 해결할 수 있도록, 필수 지표를 제공하는 기능입니다.

https://www.beusable.net/features/analytics

주요 지표 및 유입/전환 경로 분석 (뷰저블 애널리틱스 메뉴)

유입채널 이미지를 살펴보면, 심쿵 딜 페이지의 주된 유입경로는 메인 페이지와 함께 페이스북 페이지네요. 심쿵 딜 페이지의 전체 이용 양상은, 상품 예약하기로 전환되지 못하고, 메인, 타임 딜 등의 타 페이지로 전환, 이탈하는 모습을 보실 수 있습니다.

리포팅 히트맵 메뉴로 메뉴를 변경하여 유입경로 관점에서 히트맵을 연이어 살펴봅니다.

1.2. 유입 /전환 경로 별 페이지 소비 형태 확인

애널리틱스 메뉴에서 유의 깊게 살펴봤던 '페이스북 유입 경로'가, 히트맵 메뉴에서도 특이점을 보이는군요.

(페이스북 유입경로는 노란 박스 내의 히트맵을 확인하실 수 있습니다.)

심쿵딜 페이지 유입경로별 히트맵 비교 화면_뷰저블 리포팅 히트맵 메뉴

노란 박스 내의 히트맵 양상의 타 유입경로의 히트맵과 조금 다르지 않나요?

스크롤 히트맵의 컬러 분포와 *어텐션 그래프의 양상이 다른 유입경로와 다르다는 것을 파악하실 수 있으셨을 겁니다.

*어텐션 그래프: 사용자들이 페이지의 각 영역을 얼마나 소비하였는지 알려주는 그래프입니다.

스크롤 히트맵 및 어텐션 그래프 내 체류시간 정보를 확인하면, 콘텐츠에 대한 속독률을 파악할 수 있습니다.

https://www.beusable.net/features/attention

모바일 페이스북에서 유입된 콘텐츠는 사용자의 콘텐츠 속독률이 비교적 높다는 점을 파악할 수 있었지만, 좀 더 자세히 살펴봤더니, PV 대비 클릭률은 다른 유입처에 비해서 저조하다는 것을 함께 파악할 수 있었습니다.

개선 전략

페이스북에서 유입된 심쿵 딜 페이지의 사용자는 페이지를 둘러보는 것에서 그치지 않고, 실제 상품 상세 페이지로 전환할 수 있도록 콘텐츠 전략을 수립해야 한다는 방향을 도출해낼 수 있습니다.

+) 각 페이지별 개선 전략 더보기

1편에서 핵심 페이지들의 현황을 살펴보았다고 이야기드렸는데요, 각 페이지 별 개선 전략은 다음과 같은 형태로 정리해 볼 수 있었습니다.

직무별 뷰저블 데이터를 활용하는 방법

회사 내에서 데이터와 맞닿아 일할 수 있는 직무는 다양합니다. 프로젝트를 진행하며, 우먼스톡 측에서 직접 뷰저블을 통한 각 영역/ 부문별 데이터 활용방안을 제안해주신 바를 공유드립니다.

1. 개발
- 서비스의 현재 성능이 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있을지 검토
- 특수한 이탈 현황이 버그 혹은 서비스의 성능이 아닐지 검토

2. 기획
-주요 콘텐츠 성과 향상을 위한 UI 개편 우선순위 및 방향성 파악
-유저 경로 분석 및 이탈 구간 개선

3. 마케팅
- 월 / 주간 주요 마케팅 성과 파악

우먼스톡에서는 실제로 뷰저블에 월별 마케팅 페이지를 등록하여, 마케팅 집행성과를 분석하고 있습니다.

마케팅 프로모션 성과를 파악하기 위해 우먼스톡이 등록한 페이지들

분석의 시작은 서비스를 이해하는 것에서부터 시작합니다. 따라 서비스를 가장 잘 분석할 수 있는 사람은 서비스를 담당하고 있는 팀원들입니다. 데이터 역량을 차근차근 내재화해보는 것은 어떨까요.

조직 내에서 데이터 활용도를 높이는 것이 중요합니다.

조직 내 데이터 활용도를 높이자는 말은 누구나 데이터사이언티스트나 애널리스트가 되자는 말은 아닙니다. 지금 하고 있는 업무를 조금 더 잘하기 위해서 데이터를 보기 시작했다면, 그것이 데이터 활용의 시작입니다. 그러니, 너무 멀고 어렵게 생각하지 마세요. "데이터를 활용한 업무"라는 말의 무게를 내려놓아도 괜찮습니다.

' 지속적으로 수치를 검토하고 분석한 보고서를 활용하여 디자인 의사결정을 내리는 것 '

' 프로젝트를 론칭한 이후에는 의도가 유효했는지 데이터를 파악하는 것 '

이렇게 각자의 업무에서 데이터 활용도를 조금씩 넓히며 사이클을 돌리다 보면, 새로운 시각을. 합의를. 멤버들과 함께 더 나은 프로덕트들을 함께 만들어 나갈 수 있으리라 생각합니다.

게재를 허락하여 준 우먼스톡에게 감사드리며, 우먼스톡 분석사례 시리즈를 마무리 짓도록 하겠습니다.

감사합니다.