서비스 바깥 너머의 데이터보기
데이터리안의 데이터넥스트챌린지 5기가 계기가 되어 이미진님의 도서 [데이터 삽질 끝에 UX가 보였다] 를 읽게 되었습니다.
어렵고 복잡한 데이터 개념 대신, 누구나 알아들을 수 있는 쉬운 단어와 예시로 UX/UI 디자이너로서의 데이터 수집, 분석, 해석 방법을 설명해주고 있었는데요.
화려한 데이터 스킬 이전에, 사용자의 마음을 이해하려는 태도가 중요함을 다시 결심하게 만드는, 디자이너가 아니더라도 문제를 해결하고 싶은 모든 메이커 분들에게 도움이 될 내용이었습니다.
3번에 걸쳐서 책을 읽고 얻은 레슨을 짧지만 분명하게 전달해 드리려고 합니다.
#데이터리안 #데밸챌 #데이터넥스트레벨챌린지
서비스 만들며 간과하고 있었던 것
데이터 분석을 잘하고 싶다고 했을 때, 저는 그로스해킹, AARRR 퍼널, 선/후행 지표에 집중해서 서비스 내에 사용자가 활동하면서 만들어낸 데이터만 잘 분석하면 무엇이든 알아낼 수 있을거라고 생각했습니다. 하지만 서비스 내부에 남겨진 행동 데이터와 함께, 서비스 외부에 있는 데이터까지 같이 볼 때, 기획의 성공확률을 높일 수 있음을 깨달았습니다.
이 책에서 디자이너가 유저를 이해하기 위한 리서치 과정을 간단히 정리하고 기획할 때, 참고할 수 있는 프레임워크로 정리하려고 합니다.
1. 프로젝트 문제, 목적, 목표 정의하기
데이터 분석하기 전에, 분석의 방향을 명확히 정해야 한다. 그러기 위해 지금 진행하려는 프로젝트가 어떤 문제를 해결하고자 하는지 명확히 정의해야 한다. 문제를 정의했다면, 해당 문제를 해결해서 얻고자 하는 내용을 각각 목적과 목표로 명확히 정리한다.
예시
- 문제 : 경제적 자유 투자 강의' 상세 페이지 유입 유저의 85%가 아무런 상호작용 없이 즉시 이탈함.
- 목적 : 상세 페이지 방문자가 "이 강의가 내 경제적 상황을 바꿔줄 수 있겠다"는 확신과 동기를 갖게 한다.
- 목표 : '아무 행동 없는 이탈률(Bounce Rate)'을 85%에서 65%로 낮춘다.
2. 문제 발생 위치를 찾고 그 크기를 가늠하기 위해 내부 데이터 활용하기
서비스 내부 데이터를 통해 1번에서 정의한 문제가 구체적으로 '어디서', '얼마나' 발생하는지 확인합니다. 정량 데이터(GA 등)와 정성 데이터(VOC)를 함께 봅니다.
사용자 행동 데이터 분석
1. 강의 소개 페이지 진입하자마자 전체의 40%가 곧바로 이탈했다.
2. 나머지 60%의 유저는 스크롤을 내리다가 커리큘럼 소개 영역에서 가장 많이 이탈했다.
원인 가설
1. 사용자가 기대하고 있던 내용이 강의 상세 페이지 첫 영역에 드러나지 않아 이탈했을 것이다.
2. 사용자는 커리큘럼 내용에 매력을 느끼지 못해 이탈했을 것이다.
3. 외부 데이터에서 사용자가 우리 서비스를 찾는 목적과 대체재 파악하기
사용자가 우리 서비스에 들어오기 전, 투자에 대해 어떤 고민을 하고 어떤 정보를 찾는지 외부 커뮤니티(주식 갤러리, 블라인드, 재테크 카페 등)와 경쟁사를 조사합니다.
1. 경제적 자유를 얻고 싶다는 생각을 떠올리게 만드는 트리거는 무엇인가?
> "월급만으로는 답이 없다"는 불안감과 "남들은 다 돈 번다는데 나만 뒤처진다"는 공포가 투자의 트리거가 됨.
2. 경제적 자유 강의를 선택할 때 중요하게 생각하는 것이 무엇인가?
> "그래서 계좌 까봤어?" 강사의 실제 수익률(Track Record)이 없으면 절대 믿지 않음.
위 리서치를 바탕으로 사용자의 니즈, 목적, 인구 통계학적 정보를 추측해 페르소나를 상상하며 사용자 입장 되어보기
4. 유저가 강의를 선택하기까지의 전체 여정을 그려보고 그 중 우리 서비스는 어느 단계에 있는지 정리하기
예시
1. 공포 소구 : 인플레이션 뉴스를 보거나 친구의 주식 수익 자랑을 듣고 상대적 박탈감을 느낌
2. 투자 방법 탐색 : 유튜브, 블로그에서 '직장인 재테크', '미국 주식' 등을 검색. 무료 정보를 습득.
3. 투자 관심 : 현재 수중에 있는 돈으로 할 수 있는 투자에 관심을 갖고 방법을 찾아봄
4. 투자 시도 : 추천 받은 방법으로 투자해보았지만, 생각보다 수익이 지지부진함.
5. 좋은 방법 모색 : 단기간에 많은 수익을 내기 위해 세상에 깔린 무료 강의, 투자 방법을 찾아봄
6. 강의 존재 확인 : 신뢰할 만해 보이는 특정 인플루언서(잠재적 강사)를 발견.
7. 강의 탐색 : 해당 유튜버 강의 포함 여러 강의를 찾아다님
*8. 강의 발견 및 판단 : 우리 플랫폼에서 투자 강의를 발견하고 강사 정보, 후기, 성공 사례 등을 찾아봄.
9. 강의 수강 : 강의 들으며 투자 역량 향상
10. 투자 성공 or 중도 하차 : 강의를 통해 투자 수익을 올리거나 다른 강의로 갈아타거나, 강의 종료하고 스스로 투자함.
우리 서비스는 8단계에 있음을 발견.
5. 우리 서비스를 사용하면서 유저가 하고 싶은 행동과 그 과정에서 겪는 문제를 정리하고 인사이트 뽑기
8. 강의 발견 및 판단
- 행동1 : 우리 플랫폼에서 투자 강의를 발견하고, 강사 정보, 후기 등을 찾아봄.
- 문제1 : 강사가 실제로 경제적으로 크게 성공한 사람인지 찾기 어려움.
- 문제2 : 내가 기대했던 주제(미국 주식, 테마 추천 및 분석)에 대해 다루지 않음.
인사이트
- 사용자는 자신의 돈과 시간을 투자했을 때 내가 경제적 자유를 이룰 수 있는지 확신할 수 있는 정보를 얻고 싶어한다.
6. 5번과, 2번 서비스 내부 데이터를 교차해보며, 우리 서비스가 왜 사용자의 문제를 해결해주지 못하는지 검토
원인 가설
- 페이지 최상단(Hero)에 "주식 투자 기초" 같은 밋밋한 문구만 있고, 사용자가 가장 궁금해하는 '강사의 수익 인증'이 없었기 때문. 의심 많은 투자자들은 3초 안에 "볼 것 없다"고 판단한 것임.
7. 원인을 해결하는 해결책 넣고 개발 후 성과 측정하기
들어오자마자 보이는 강의명에 강사의 성공 사례를 요약하는 강의 제목을 넣고, 강사의 성공 사례 추가
강의 제목 변경
- AS-IS : 단기간에 경제적 자유를 만드는 3가지 주식 투자 공식
- TO-BE : 평범한 34살 직장인이 3년 만에 100억 자산을 만든 3가지 주식 투자 공식
강사 성공 사례 추가
- AS-IS : 단순한 강사 프로필 사진과 인사말.
- TO-BE
>> **강사의 실제 계좌 수익률 그래프(P&L)**를 시각적으로 노출.
>> "저도 여러분처럼 월급 250만 원 받던 직장인이었습니다"로 시작하는 스토리텔링형 숏폼 영상 자동 재생.
>> 사회적 증거(Social Proof): "이미 3,000명의 직장인이 이 강의로 첫 수익을 냈습니다" 문구 배치
기대 효과 및 측정
1. 변경된 페이지 배포 후 A/B 테스트 진행.
2. Bounce Rate(이탈률) 변화 및 스크롤 도달률(Scroll Depth) 측정.3. 최종적으로 구매 전환율(CVR) 상승 여부 확인.
