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
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 메뉴노란 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 페이지들분석의 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.
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