핫자(Hatjar)를 통해 유저를 정성분석하는 방법
Global B2B 스타트업은 어떻게 고객을 이해하는가
How do we understand our Users?
스타트업은 규모의 성장과 함께 다음 단계를 바라본다. 바로 유저들이 우리 플랫폼을 어떻게, 그리고 얼마큼 잘 이용하는 가에 관한 User Understanding 이슈이다.
좋은 팀은 최종 사용자 및 고객과 매주 직접 만난다. 그리고 최신 아이디어에 대한 고객들의 반응을 확인한다. 나쁜 팀은 그들 자신이 고객이라고 생각한다.
<인스파이어드>의 저자 마티 케이건(Marty Cagan)의 말이다. 좋은 팀이 될지 나쁜 팀이 될지는, 고객을 만나는 수고와 노력을 얼마나 들이는지에 따라 결정될 수 있다는 점이다. 서비스 유저들의 행동을 이해하고 그들의 사용목적에 맞는 기능을 제공하는 것은 특히 초기 기업일수록 더욱더 중요한 사항이다.
The purpose of User Understanding
Process of User Understanding1) User Segmentation
유저 세그멘테이션은 동질성을 가진 속성 별로 사용자를 그룹핑하는 작업이다. 세그멘테이션을 통해 보다 정교하게 사용자들을 타겟팅 할 수 있으며, 더 용이하게 사용자 중심적인 접근을 취할 수 있다. 유저들은 각각 다른 목적으로 서비스를 이용한다. 즉 유저별로 KBF(Key Buying Factor)가 다르다. 우리는 이러한 각기 다른 KBF를 파악하여서 그들에게 필요한 정보를 알맞게 제공해야 한다.
2) KBF(Key Buying Factor) of Users
하지만 글로벌 비즈니스를 진행하고 있는 만큼 유저들의 행동은 정말로 다양하며, 이를 일반화하는 작업은 훨씬 더 복잡하다. 따라서 이를 위해 데이터라는 근거에 주목한다. 근거를 기반으로 결정한다는 것은 정량적 데이터(숫자와 지표)와 정성적 데이터(설문조사, 고객 인터뷰, 사용자 테스트 등 고객의 반응)를 기반으로 의사결정을 한다는 뜻이다. 데이터가 가리키는 방향이 나의 직관과 다르다거나 마음에 들지 않는다고 해서 무시하면 그만큼 성공에서 멀어질 위험이 커진다. 이를 통해 유저들이 구체적으로 서비스 내에서 무엇을 원하는지를 파악하여서 그들의 목적을 어떻게 제공할지 고민한다.
3) Targeting Sales Pitch
세그먼트 유저들의 서비스 사용목적을 제대로 파악하였다면, 이제 유저들의 니즈에 맞는 세일즈 피치를 한다. 기존 유저는 대부분 구글 검색을 통해 유입된다. 이처럼 스스로 검색을 통해 유입되는 유저를 Inbound Users라고 호칭하며 그들에게 맞는 세일즈 피치를 시행한다. 이처럼 기존에는 구글 SEO를 높여 많은 고객을 확보할 목적이었지만, 이제는 좀 더 Big Name Account를 찾기 위해 inbound 뿐 아니라 outbound 전략 함께 시행한다. 이는 이전과 달리 hit & miss 확률을 낮추고 conversion rate을 높일 수 있는 서비스에 대한 자신감이 있기 때문이다.
User Understanding Analytics Tool
Process of analysis our users크게 3가지 흐름으로 나누어 유저를 분석한다.
매크로 분석 : 사용자가 ‘어떤 페이지’를 어떤 흐름으로 탐색하는가?
마이크로 분석 : ‘어떤’ 사용자가 방문하는가?
정성 분석 : 사용자가 ‘어떻게’ 페이지를 탐색하는가?
(1) 매크로 분석 : Collector, Google Analytics
이 과정에서는 ‘서비스에 방문한 사용자들이 어떤 페이지를 어떤 흐름으로 탐색하는가’에 대한 유저 행동을 분석한다. 구체적으로는 페이지 뷰 수(PV, Page View 수), 사용자 수(UV, Unique User 수), 이탈률, 전환율 등의 지표를 살펴볼 수 있다. 또한 구글 애널리틱스의 행동 흐름 등의 리포트를 살펴볼 수도 있다.
매크로 분석의 가장 큰 목적은 ‘병목 페이지’와 ‘퍼포먼스’를 파악하여 어떤 부분을 개선할 것인지를 명확히 정의 함에 있다. 더 나아가 서비스의 전환율과 이탈률 등 기업의 KPI 지표를 확인하며 개선 포인트를 분석한다.
(2) 마이크로 분석 : Collector, Google Analytics
어떤 사용자가 어떤 키워드를 통해 들어오는지 등을 분석하는 단계이다. 사용자가 어떤 니즈를 갖고 있는지를 파악함으로써 콘텐츠를 바꾸거나 소개 포인트, 동선 등을 개선할 수 있다. 이 단계에서는 유저가 클릭하고 방문한 레코드를 구체적으로 확인 가능한 Collector를 적극 활용한다.
(3) 정성 분석 : Hotjar, User Survey
정성 분석에서는 ‘어떻게 사용자가 웹 페이지를 탐색하는가’를 관찰 및 분석한다. 전체 서비스 단위가 아닌 1번에서 발견한 해당 병목 ‘페이지’ 단위에서 집중적으로 관찰한다. 마우스 클릭, 호버, 스크롤 등의 이벤트를 추적하며 사용자의 숙독률, 관심 요소, SKIP 구간, 숙독 구간, 망설임 요소 등을 알 수 있다.
Hotjar Monitoring for User Analysis
Hatjar Main Page핫자(Hotjar)는 유저의 정성분석에 대해 최적화된 솔루션이며 전 세계에서 가장 많이 사용하는 웹사이트 사용자경험 정성분석 도구 중 하나이다. 핫자가 제공하는 가장 강력한 툴은 바로 Recording과 Heatmap이다. Heatmap을 통해 유저들이 우리 웹사이트에서 어느 부분을 가장 많이 클릭하였는지 알 수 있다. 더 나아가 Recording을 통해 이렇게 클릭하기 까지 유저들의 마우스 커서 움직임과 클릭된 페이지를 함께 관찰함으로써 유저들이 서비스를 이용하는 구체적인 User-flow를 파악할 수 있다.
The purpose of Using Hotjar
구체적으로 핫자를 이용하는 목적과 예상 결과는 다음과 같다.
목적
유저 세그먼트 별 중요 유저들을 대상으로 정성적인 측면에서 유저들의 행동 패턴을 분석
전반적인 사용성 증대를 위한 인사이트를 파악
레코딩을 관찰하면서 명백한 서비스 에러를 발견 및 수정
예상 결과
모니터링 결과에 대해 적절한 설명 태그를 통해 체계적으로 분류
유저 세그먼트별 명확한 행동 패턴을 분석
유저들의 더 나은 사용경험 증대를 위해 UX/서비스의 발전 방향 제시
즉각 해결해야 되는 명백한 서비스 에러를 수정
The process of Using Hotjar Analysis
이를 정리하면 다음과 같다.
1. User Observation
유저들의 행동을 관찰하기 위해서 유저들을 몇 가지 기준으로 분류해야 한다. 위에서 언급한 User segment가 이 분야에서 활용된다. 넓은 기준으로 먼저 유저들을 분류한다. 그다음 이들의 행동을 지속적으로 관찰하면서 이들에 대한 유저 세그먼트 별 KBF을 파악한다. 구성한 큰 틀의 User segment는 다음과 같다.
Case 1 : Paid Plan Users Monitoring Target
Case 2 : Cancelled Paid Plan Users Monitoring Target
Case 3 : Non Paid Big-name Users Monitoring Target
Case 4 : Random Sampled ReNon Paid & Non Big-name Users Monitoring Target
2. Find out the User Pattern
Hotjar 세션 기록을 통해 실제 사용자가 페이지와 상호 작용하는 방식, 즉 스크롤 방식, 클릭 위치 및 그동안 발생하는 상황을 확인할 수 있다. InsightWhale의 medium글을 토대로 핫자를 통해 찾을 수 있는 유저 패턴은 다음과 같다.
웹 사이트 방문자의 입장에서 설명서가 명확하지 않은 곳, 다소 직관적이지 못한 디자인, 심지어는 웹 요소를 통해 구매자로 전환할 수 있도록 영감을 주는 요소를 직접 확인한다.
Hotjar 세션 기록을 통해 각 요소를 볼 수 있다. 사용자가 각 요소에 어떻게 반응하고, 상호 작용하는지 또는 예고 없이 떠나는지 알 수 있다. 메뉴 영역, 연락처 정보, 거래, CTA 단추와 같은 주요 페이지 요소를 확대하여 사용자가 실제로 이에 어떻게 반응하는지 확인한다.
먼저 10~20개의 세션 기록을 보고 공통분모를 기준으로 바운스 속도를 줄이는 방향으로 이동할 수 있습니다. 각 세션의 종료와 종료에 대한 예측을 살펴보고 사용자의 이탈에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 알 수 있다. 제품 정보 부족이든 긴 체크아웃 프로세스이든 상관관계를 명확히 볼 수 있고 문제를 해결할 수 있으므로 전환이 증가한다.
3. User Persona
위의 과정에서 유저들의 행동 패턴을 파악하였다면, 이제 이들이 실제 결과치와 맞는지 확인하는 작업이다. 이 경우 Collector와 Google analytics의 정량적 지표가 중요하다. 정랑적 지표를 통해 파악한 유저들의 행동 패턴이 틀리지 않음을 파악한다면, 이제 이를 토대로 유저 페르소나 별 구체적인 서비스를 제공할 수 있다. 이에 대해 좀 더 많은 성공 사레를 보고 싶다면 핫자에서 제공하는 케이스 스터디를 찾아보길 추천한다.
