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매거진 웹사이트 사용자의 UX 분석

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by 뷰저블 Beusable Feb 28. 2018

웹 사이트 개선을 위해 반드시 필요한 분석 툴 3가지

웹로그 분석 / 히트맵 / AB테스트

안녕하세요 뷰저블입니다. 웹 사이트를 분석할 때 여러분은 어떤 툴을 사용하고 계신가요? 아마 구글 애널리틱스 같은 웹로그 분석 툴을 가장 많이 활용하고 계실 것입니다. 글을 쓰는 저 또한 구글 애널리틱스를 자주 활용합니다. 하지만 웹로그 분석 툴은 '데이터에 이상치'가 있는지, '데이터 추세'가 어떠한지를 주로 파악하기 위한 툴로 세세한 개선점을 파악하기는 부족합니다. 웹 사이트 개선을 위해서는 어떤 분석 툴을 골고루 사용해야 하는지 글을 통해 소개해드리고자 합니다.

웹로그 분석 툴 + 히트맵 분석 툴 + A/B테스트 툴

데이터 분석이란 반복적이고 스피디하게 '테스트'를 실시하여 '성공 횟수'를 늘려나간다고 말할 수 있습니다. 실패하였다면 빠르게 실패하여 다음 성공 방안이 무엇인지를 찾아내야 하겠죠. 마치 야구 경기와 같습니다. 타석수가 많으면 타율도 높아질 것입니다.

뷰저블은 웹로그 분석 툴과 히트맵 분석 툴, A/B테스트 툴 이 세 가지 툴을 함께 사용할 것을 권장합니다. 각 툴의 특징과 왜 함께 사용해야 하는 것인지 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.

1. 웹로그 분석 툴 : 구글 애널리틱스, 어도비 애널리틱스 등

대표적으로는 구글 애널리틱스와 어도비 애널리틱스가 있으며 국내에서는 에이스카운터가 유명합니다. 웹 사이트의 사용자 행동 분석을 위해 가장 많이 활용되는 툴로, 사용자의 유입경로와 이동 흐름, 사이트 방문자 추이, 전환에 대한 채널 별 기여도 등을 시각화해줍니다. 뷰저블에서도 애널리틱스 메뉴를 통해 페이지 뷰, 유입 경로, 브라우저 등 웹로그 분석을 위한 기본적인 지표를 제공하고 있습니다.

2. 히트맵 분석 툴 : 뷰저블, ClickTale, SiTest 등

뷰저블과 외산 툴인 ClickTale, SiTest 등이 있습니다. 히트맵 툴은 마치 서모그래피(Thermography)처럼 사용자가 웹 페이지의 어느 곳을 얼마나 보았는지, 어떤 콘텐츠를 관심 있어 하며 전환하였는지 등 구체적인 행동을 파악할 수 있습니다. 툴마다 조금씩 제공하는 히트맵 기능이 다른데 뷰저블의 경우 클릭 히트맵, 무브 히트맵, 어탠션 그래프, 스크롤 히트맵 외에도 사용자의 영역 별 탐색 순차와 이탈 정도를 확인할 수 있는 액티비티 스트림이라는 것을 제공하고 있습니다.

일부 툴의 경우 개별 사용자의 세션 기록을 리플레이해주는 기능도 보유하고 있는데, 뷰저블은 그대로 녹화하여 보여주는 것이 아닌 스트림처럼 요약된 정보로 행동 정보를 보여주어 빠르게 사용자 행동을 분석할 수 있도록 도와주고 있습니다.

3. A/B테스트 툴

A/B테스트 툴은 분석을 '주' 기능으로 삼는 웹로그 분석 툴이나 히트맵 툴과는 달리, 테스트와 테스트 결과를 평가하기 위한 툴입니다. 대표적으로는 외산 툴인 옵티마이즐리, 구글 옵티마이즈, VWO, AB Tasty 등이 있습니다. 여러 개의 패턴을 지니는 레이아웃 또는 디자인 시안을 준비하여 특정 사용자에 따라 해당 패턴을 각기 다르게 보여주어 어떤 패턴이 더 효과가 높았는지를 검증하는 툴이라고 말할 수 있습니다. A/B 테스트 툴을 사용하면, 크게 다음 3가지 장점이 있습니다.

수립한 가설에 대한 개선 효과가 낮다면, 바로 A안(원안)으로 되돌릴 수 있습니다.

정량적 수치와 사용자 행동을 비교하며 직접 평가할 수 있습니다.

구글 옵티마이즈처럼 일부 툴의 경우 웹 페이지의 레이아웃과 이미지, 간단한 문장 등을 개발자의 힘을 빌리지 않고도 간단히 변경할 수 있습니다.

세 가지 툴을 함께 사용하면 생겨나는 가치

뷰저블에서는 이 세 가지 툴을 함께 사용하는 것을 권장합니다. 데이터 분석 프로세스에 다음 세 가지 툴을 대입하면 아래 이미지처럼 도식화할 수 있습니다.

데이터 분석 과정에서 세가지 툴을 함께 사용하는 모습을 이렇게 도식화할 수 있습니다.

이 세 가지 툴을 함께 사용하면 조직은 물론 개개인에게 다음과 같은 5가지의 시너지 효과가 발휘됩니다.

문제점에 대한 원인을 도출하고 구체화하는 능력을 키울 수 있습니다.

해결 방안, 즉 가설을 구축하는 힘을 기를 수 있습니다.

스피디하면서도 반복적으로 테스트를 실시하여 웹 사이트를 최적화, 개인화할 수 있습니다.

웹 서비스의 ROI를 극대화할 수 있습니다.

다양한 데이터 분석 결과, 교훈 점을 사내 자산화할 수 있습니다.

가장 먼저 웹로그 분석 툴을 사용하여 웹 사이트를 분석해봅시다. 사용자 이동 흐름 또는 퍼널 등을 통해 어떤 특정 페이지가 눈에 띌 것입니다. 예를 들어 결제 페이지의 반송률이 높거나 혹은 전환율이 낮을 수 있을 것입니다. 하지만 웹로그 분석 툴이 왜 사용자가 떠나갔는지, 전환하지 않았는지 그 이유에 대해서는 설명해주지 않습니다. 이 원인을 파악하기 위해 히트맵 분석 툴을 사용합시다.

히트맵을 분석하게 된다면, 결제 버튼이 페이지 하단에 있지만, 하단까지 사용자가 스크롤을 하지 않았기 때문에 접근성이 떨어져서 클릭을 하지 않았다던가, 클리커블하게 생긴 UI가 아니어서 사용자가 관심은 갖지만 쉽사리 전환하지 않았을 수도 있습니다. 위치의 문제인지, GUI의 문제인지 등 매우 구체적인 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

자, 이렇게 웹로그 분석 툴과 히트맵 분석 툴에서 얻어진 데이터를 통해 가설을 수립하여 해결 방안을 도출합니다. 하지만 이 가설이 정말로 좋은 방안인지, 더 좋은 방법은 없는지 알 수 없습니다. 이때 A/B테스트 툴을 사용하면 "아마 A안 보다 B 안이 더 좋을 것 같아", "다른 동료들은 A 안이 더 좋다고 했어" 같은 것들을 테스트해볼 수 있습니다.

테스트 결과에 대해 더 깊이 있게 원인을 분석하고 싶은 경우에는 다시 한번 더 웹로그 분석 툴과 히트맵 분석 툴을 꺼내 분석을 실행할 수 있습니다. 특히 히트맵과 옵티마이즈 같은 A/B테스트 툴을 함께 사용하면 UX 디자이너가 혼자서도 스피디한 개선방안을 실행할 수 있으며 결과에 대한 원인을 시각화할 수 있다는 장점이 있습니다.

뷰저블은 구글 애널리틱스, 옵티마이즈와 함께 사용합니다.

뷰저블은 보통 구글 애널리틱스, 옵티마이즈와 함께 병용하는 고객사가 많습니다. '구글 애널리틱스 & 뷰저블 & 옵티마이즈'를 하나의 세트로 묶어 생각하는 분들도 많습니다. 아래처럼 도식화할 수 있겠네요. 문제 대상 페이지를 구글 애널리틱스로 발견한 후, 구체적인 원인을 뷰저블로 파악합니다. 이후 가설을 수립하여 옵티마이즈로 테스트하고, 다시 뷰저블, 구글 애널리틱스로 그 결과를 검증해봅니다.