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by 김효진 Dec 26. 2020

디자이너가 데이터 활용하기

구글 애즈, 구글 애널리틱스, 책 추천


디자이너가 데이터 활용하기

디자이너가 데이터 분석 능력이 필요한 이유

데이터 분석 목표 (중국 타깃)

구글 애즈

구글 애널리틱스

중국향 광고

주요 지표 및 용어

'Data-Driven UX' 책 추천


Google 애즈, Google 애널리틱스



디자이너가 데이터 활용하기는 현재 협업하고 있는 마케터의 코멘트와 책(Data-Driven UX)을 기반으로 정리하였다.








01

디자이너가 데이터 분석 능력이 필요한 이유


데이터는 디자인 산출물에 대한 강력한 근거를 제공하고 타 조직과 원활한 의사소통을 돕는 공용어 역할을 한다. 사실 산출물이나 업무에 대한 근거 확보는 디자이너만의 영역이 아니다. 디자이너는 물론 마케터와 기획자, 개발자가 모든 직무에서 자신의 의견을 구성원과 공유하고 행동으로 끌어내기 위해서는 반드시 근거 자료가 필요하다. 만약 자신이 누군가를 설득시켜야 하는 입장이라면, 데이터는 매우 효과적인 근거 자료가 될 수 있다.


UX 디자인이란 단순히 심미적 가치의 디자인을 넘어 '고객의 불편함을 알고 그들을 위해 더 나은 서비스와 제품을 만드는 일'이다. 하지만 다양한 조직 구성원에게 UX 디자인을 이야기하는 것은 절대 쉽지 않다. 이때 데이터는 다양한 조직 구성원이 쉽게 대화를 나눌 수 있는 핵심 공용어가 된다. 사실에 근거한 정보를 의미하고, 누구나 이해하고 쉽게 공감할 수 있기 때문이다.  


또한 UX 디자이너는 최고의 디자인을 위해 긴 시간 고민하기보다 최적의 디자인을 위해 '가설 검증 자료'로서의 디자인에 중점을 두어야 한다. 동시에 사용자 데이터의 해석을 통해 논리적인 방향성과 사용자의 행동을 끌어내는 디자인이 무엇인지에 대한 집중적인 탐구가 필요하다.








02

데이터 분석 목표

# 중국 타깃

# 앱 광고


데이터만 보아서는 어떻게 실행으로 옮겨야 할지 알 수 없다. 사이트가 달성하고자 하는 목표가 무엇인지, 조직의 목표는 무엇인지, 사용자가 어떤 행동을 하길 원하는지와 같이 먼저 데이터 수집 목표를 설정해야 분석을 시작할 수 있다. 목표의 사전적 의미는 '어떤 목적을 이루려고 지향하는 실제적 대상으로 삼음 또는 그 대상'으로 목표는 목적하는 바를 이루기 위한 대상을 가리킨다. 이것은 서비스가 나아갈 구체적인 모습이기도 하다. 명확한 목표가 있으면 목표 달성을 위해 조직원 모두의 원활한 실행이 이루어질 수 있다.


또한 마케터의 KPI(Key Perormance Indicator, 핵심 성과 지표 = 최종 목표)를 기준으로 확인해 보는 것도 좋은 방법이다. 중국 타깃으로 출시한 서비스를 지금 당장 다운로드하더라도 핵심기능 사용이 불가할 수 있다. 그렇기 때문에 시선을 사로잡을 문구 기획과 디자인으로 사용자가 미리 앱을 다운로드하여본 후 한국에 방문 계획이 생긴다면 떠올릴 수 있게 하는 것이 목표이다. 그러기 위해선 많은 사람들이 광고를 클릭하고, 거기서 그치는 것이 아닌 앱 다운로드까지 이어져야 한다.


마케터 목표
01. 중국 앱 마켓에 업로드를 하지 않은 상태에서 iOS 기기에 광고 게재가 가능하지 확인
02. 광고를 타고 앱 다운로드까지 전환되어 전환율 목표치 달성


중국은 유튜브, 넷플릭스, 구글 검색 같은 인터넷 서비스, 페이스북, 인스타그램, 트위터 같은 SNS 서비스 접속을 모두 제한하고 있다. 그렇기 때문에 SNS 서비스에 접속하고 싶다면 인터넷을 우회하여 접속할 수 있는 vpn(가상사설망)을 사용하여야 한다. 하지만 홍콩 시위 이후 인터넷 우회 접속 차단을 강화하고 있다. 이런 상황이서 구글 애즈에서 iOS 기기에 광고를 한다는 것은 아이러니한 일 일수 있다. 하지만 이런 실험이 중국 앱 마켓에 업로드를 안 하고도 iOS 기기에 광고 게재가 가능한지를 확인해 볼 수 있는 좋은 기회이다.








03

구글 애즈

Google Ads


구글 애즈는 구글에서 제작한 셀프서비스 광고 프로그램이다. 광고주는 구글 애즈에 가입함으로써 구글 웹사이트와 애드센스에 가입한 웹사이트에 광고를 넣을 수 있다.



03-1.

성과를 확인하고 싶은 광고 선택

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❶좌측 내비게이션 광고그룹 →  ❷광고 기한 맞춤 설정 → ❸성과를 확인할 광고 명 클릭(광고 명 변경 가능) →

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

성과를 확인할 광고 명 클릭 → ❹광고 에셋 확인

광고 소재의 효율 확인도 가능하다. 광고 에셋 별로 실적 확인이 가능하며 아주 좋음, 좋음, 낮음으로 평가되어 실적이 낮음으로  표시되어 있다면 교체해주는 것이 좋다.

❺클릭률(CTR)이 높은 광고의 '광고 미리 보기 조회하기'를 클릭하면 어떤 사이즈, 어떤 유형의 광고가 반응이 좋았는지 알 수 있다.   


01. 중국 앱 마켓에 업로드를 하지 않은 상태에서 iOS 기기에 광고 게재가 가능하지 확인

➔ 마케터 커뮤니티에 추측성 글이 많이 있었지만 광고 게재 종료 날짜를 기준으로 만족스러운 데이터가 쌓여있었다. 또한 사용자가 해당 광고를 클릭하는 빈도도 광고 기간 대비 좋은 결과였다. 이루 미루어 봤을 때 중국 앱 마켓에 업로드하지 않은 상태에서도 iOS 기기에 광고 게재가 가능하다는 결론을 낼 수 있었다.








04

구글 애널리틱스

Google analytics


구글 애널리틱스는 서비스 전체, 페이지 단위 지표는 물론 세분된 세그먼트와 목표 설정 기능을 지공한다. 현존하는 웹 로그 분석 툴 중에서 가장 막강하다고 알러 져 있으며, 특히 일정 PV 이내라면 무료로 제공한다는 점에서 접근성이 높다.


구글 애널리틱스는 기본적인 인구 통계 정보도 제공한다. 사용자의 나이와 성별, 관심사를 데이터에 기반을 두고 추측하고 정량화한다. 이러한 인구 통계 정보는 사이트에 방문한 사용자의 퍼소나를 정의하는데 도움이 되며, 이외에도 PV, UV, 이탈률과 같은 다양한 정량 지표를 제공함으로써 서비스 현황을 진단할 수 있는 근거를 제시한다.


구글 애널리틱스와 같은 웹 로그 분석 툴을 이용하기 위해서는 툴마다 제공하는 스크립트 코드를 자신의 앱, 웹 사이트에 삽입해 해당 앱, 웹 사이트 방문자 추적을 시작한다. 하지만 사용자의 웹 사이트의 탐색 순차와 같은 상세 행동과 사용성 이슈 등을 파악하기 어렵다는 단점도 있다.



04-1.

구글 애즈에서 Google 애널리틱스로 전환

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❶도구 및 설정 → ❷측정 → ❸Google 애널리틱스



04-2.

타깃 국가 성과 확인

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❶이벤트 → ❷모든 이벤트 → ❸모든 계정에서 원하는 서비스 명 선택 → ❹광고 기한 맞춤 설정 → ❺first open →

app_remove란 앱을 지운 사용자(여기서 이야기하는 사용자는 기기별 아이디를 의미한다.)를 의미.
중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

first open (다운로드 수, 신규 사용자 수, 타깃 국가에서 몇 명이 광고를 타고 들어와 앱을 다운로드하였는지 확인 가능)



04-3.

어느 채널에서 사용자가 유입되었는지 확인

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❶획득 → ❷개요 → ❸사용자 매체 변경 →

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

사용자 매체 → ❹'사용자 소스/매체'로 변경하면 어느 채널에서 사용자가 유입되었는지 확인할 수 있다.



04-4.

앱 내 사용자 평균 참여 시간

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❶획득 → ❷사용자 획득 → ❸'사용자 매체'로 변경 →

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

사용자 매체 옆 파란색 플러스 클릭 → ❹사용자 → ❺국가 선택 →

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

❻타깃 한 국가 → ❼평균 참여 시간(사용자가 앱 내 평균 머물러 있는 시간) 확인 →

중요 정보의 경우 삭제, 모자이크 처리되었습니다.

각 페이지 별 사용자 참여 시간을 알고 싶다면 → ❽이벤트 수 → 모든 이벤트 클릭 → ❾모든 옵션 말고 원하는 페이지 선택


02. 광고를 타고 앱 다운로드까지 전환되어 전환율 목표치 달성

➔ 국가별 이벤트 수를 통해 타깃 한 국가에서 앱을 다운로드하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이탈률이 높지 않았으며 앱 내 사용자 평균 참여 시간도 6분 이상이었다. 이벤트 확인, 상품 확인, 장바구니 페이지에 사용자가 집중되어 있는 것을 확인하였고, 추후 관광이 재개되면 외국인 관광객의 앱 사용을 기대해 보는 것도 좋을 것 같다.








05

중국향 광고

# 다가오는 프로모션


02. 광고를 타고 앱 다운로드까지 전환되어 전환율 목표치 달성

➔ 전환율을 높이기 위해서는 사용자가 광고에 눈길이 가야 하고 그다음 광고 클릭까지 하여야 한다. 그러기 위해선 광고 디자인, 문구 기획이 중요하였다. 문구 기획의 경우 마케터분의 고민이 갈려있다. 앞서 이야기했다시피 지금 당장 앱을 다운로드하더라도 핵심기능 사용이 불가하다. 지금 당장 사용자에게 직접적인 혜택을 보여줄 수 없기 때문에 간접적으로 서비스를 체험해 볼 수 있는 '미리 혜택 받기' '미리 둘러보기' '사전 예약'에 초점을 맞춰 광고 콘셉트를 잡았다.


광고 디자인의 경우 중국은 '618 쇼핑축제' '광군제' '쌍십이절' '9.9 타오바오 빅세일' 등 프로모션 행사가 많다. 우리는 중국의 12월 12일 쌍십이절(双十二)에 맞춰 사용자 유입이 많을 것을 예상하여 12월 10일부터 광고를 게재하였다.  12월 12일 쌍십이절(双十二)은 11월 11일 광군제(双十一) 이후 열리는 대규모 할인 프로모션이다.

11월 11일 광군제(双十一)는 타오바오, 티몰(T mall)이 주도적으로 프로모션을 진행한다.

12월 12일 쌍십이절(双十二)은 타오바오, 티몰(T mall)에 입점된 상점들이 주도적으로 프로션을 진행한다.


레퍼런스 수집은 작년 쌍십이절(双十二), 광군제 그리고 중국 크리스마스 기념 포스터, 배너 디자인을 많이 참고하였다. 주로 붉은 계열, 화려한 그라데이션 배경이 많았고, 텍스트의 경우 금, 은 질감 디자인, 효과의 경우 포인트 빛 효과(광원 효과), 방사형 효과, 보케 효과가 많았다. 또한 크리스마스, 춘절에는 트리와 홍빠오(紅包)도 함께 넣어주면 좋다.

* 홍빠로(紅包)란 빨간 봉투를 뜻하는 중국말로 복을 기원하거나 감사를 표시하는 중국의 전통문화에 속한다. 중국은 명절, 결혼 등 경사 때마다 한국의 세뱃돈이나 축의금처럼 홍바오를 건넨다. 홍바오 안에 뻣뻣한 새 돈을 넣어줌으로써 낡은 것은 가고 새로운 것이 맞이한다는 뜻을 의미하기도 한다.








06

주요 지표 및 용어


웹 문석을 위해 기억해두어야 할 기본적인 지표와 주요 용어


쿠키(Cookie)

쿠키란 '사용자가 웹 사이트를 처음 방문할 때 웹 사이트에서 사용자 컴퓨터의 하드 디스크에 저장하는 작은 파일'이다.

쿠키에는 웹 브라우저 정보처럼 사용자를 특징 지을 수 있는 정보를 저장할 수 있고, 구글 애널리틱스이나 뷰저블과 같은 웹 분석 툴에서는 이 저장된 정보를 활용해 '사용자'를 판별한다. 하지만 개인 정보를 위해 보통 이름, 성별, 연령과 같은 정보는 저장하지 않는다.


세션(Session)

세션은 '웹 사이트에 접속한 이후 복수의 페이지를 둘러보며 취한 행동'이다. 구글 애널리틱스에서는 '일정 기간 내 웹 사이트에서 특정 사용자에게 발생한 상호 작용의 집합'이라고 설명한다.


세션 수

어떤 사용자가 사이트를 방문해서 다른 사이트로 떠나갈 때까지의 흐름으로, 방문자 수이다.


PV(Page View, 페이지 뷰)

페이지가 사용자에게 노출된 지표를 의미한다. 1PV는 1번의 방문 또는 조회로 이해할 수 있다. 페이지 방문 수는 재방문 횟수에 따라 증가할 수 있어 PV가 UV와 일치하지 않는다. PV 지표는 페이지 트래픽 및 인기 척도를 이해하기 위한 기본적인 개념으로 활용된다.


UV(Unique View, 순 방문자)

데이터 수집 기간 동안 페이지에 방문한 전체 사용자 중 중복되지 않은 순(Unique) 방문자를 의미한다. 한 방문자가 하나의 페이지에 여러 번 방문할 때 1UV와 함께 여러 번의 PV가 발생한다.

PV는 페이지 조회 수를 의미하고, UV는 페이지를 조회한 방문자 수다. 한 사용자가 10번 같은 페이지를 방문했다면 1UV와 10PV가 발생한 것으로 해석한다.


클릭률(CTR)

클릭률(CTR)은 광고를 본 사용자가 해당 광고를 클릭하는 빈도의 비율이다. 클릭률(CTR)을 사용하면 키워드와 광고, 무료 제품 목록의 실적을 파악할 수 있다.

CTR은 광고가 클릭된 횟수를 광고가 게재된 횟수로 나눈 값이다. (클릭수 ÷ 노출수 = CTR). 예를 들어 클릭수가 5회, 노출수가 100회인 경우 CTR은 5%가 된다.

CTR이 높으면 광고와 목록이 사용자에게 유용하며 원하는 정보와 관련성이 높다는 것을 의미한다. CTR은 광고 순위의 구성요소인 키워드의 예상 CTR에도 영향을 준다. 우수한 CTR 실적은 광고하는 제품 및 상품과 광고에 사용한 네트워크와 관련이 있다.

CTR을 사용하여 실적이 우수한 광고, 목록, 키워드와 개선이 필요한 광고, 목록, 키워드를 파악할 수 있다. 키워드, 광고, 목록이 서로 밀접하게 관련되고 비즈니스와의 관련성이 높을수록 사용자가 키워드 문구로 검색한 후 광고나 목록을 클릭할 가능성도 높아진다.


전환율(Conversion Rate)

웹 사이트를 방문한 사용자 중 최종 성과 달성을 이루는 것을 전환이라고 부른다.


이탈률(Bounce Rate)

웹 사이트를 방문한 사용자가 첫 페이지만 보고 사이트에서 떠나버리는 것을 의미한다. 이탈률이 높은 페이지를 사용자에게 유익한 정보를 제공하지 못하고 있을 가능성이 높다.


종료율(Exit Rate)

사이트 내에서 여러 차례 이동이 이뤄지다가 페이지 종료(Exit)가 발생했을 때, 즉 해당 페이지에서 다른 페이지로 이동하지 않고 얼마 큼의 빈도로 종료했는지를 의미한다. 이탈률이 첫 페이지가 기준이라면 종료율은 사용자가 사이트에 들어와서 마지막으로 본 페이지가 종료율의 기준이 된다.


세그먼트(Segment, 세분화)

공통 속성을 공유하는 사용자 집합을 의미한다. 국가, 도시, 전환 사용자, 특정 경로로 유입한 사용자 등 다양한 세그먼트를 분류할 수 있다.


스크립트 코드(Sript Code)

스크립트 코드란 웹 사이트 분석 기능을 제공하는 툴이 제삼자에게 정보를 보내는 자바스크립트 코드(JavaScript Code)를 의미한다. 사용자가 분석 툴에서 제공하는 스크립트 코드가 삽입된 웹 사이트를 방문하면, 사용자가 요청한 페이지에 대한 정보를 다시 데이터 수집 서버에 전송한다. 그러면 전송받은 사용자의 정보를 서버에서 시각화한 뒤 분석 툴에서 보여준다.


내비게이션(Navigation)

사용자가 다양한 경로를 거쳐 웹 사이트를 둘러보는 행위를 가리킨다. 내비게이션 바(Navigation Bar)는 사용자가 웹 사이트를 둘러보는 행위를 도와주는 메뉴다.


랜딩 페이지(Landing Page)

검색엔진, 광고 등을 거쳐 접속하는 사용자가 최초로 만나게 되는 웹 페이지를 가리킨다. 단, TOP 페이지만을 가리키는 것이 아니다.


운영 체제(OS, Operating System)

컴퓨터나 모바일 기기를 사용하기 위한 소프트웨어를 의미한다. 데스크톱에 서는 윈도, 맥 OS 등을 예로 들 수 있고, 모바일 디바이스에서는 안드로이드, iOS 등이 있다.


캠페인(Campaign)

배너 광고, 제휴사 광고, 뉴스레터, 이메일 광고 등 세부 마케팅 활동을 통합한 용어다. 캠페인을 분석한다는 것은 세부 마케팅 활동을 분석한다는 것과 같다.


CTA(Call To Action)

웹 사이트 내 목표를 달성하기 위해 고객에게 행동을 유도하는 버튼이나 배너를 가리킨다. 회원 가입, 구매하기, 다운로드 등 다양한 사이트별 목적에 따라 버튼의 형태와 종류가 달라진다.








07

'Data-Driven UX' 책 추천


새로운 제품이 세상에 나올 때마다 제품을 대하는 사용자의 상식과 경험도 새로워지고 있어 이전의 좋은 것이 오늘도 좋다고 확신할 수 없는 시대가 되었다.

스마트폰, 태블릿, 웨어러블 같은 디바이스의 보급에 따라 사용자는 디바이스와 24시간 상호 작용하게 되었고 이에 따라 24시간 동안 고객이 어떻게 데이터와 상호 작용하는지 아는 일은 디바이스 서비스에서 필수 불가결한 임무가 되었다.

이를 파악하기 위해 UX 디자이너는 보통 퍼소나(Persona), 사용성 테스트(Usability Test), 포커스 그룹 인터뷰(Focus Group Interview) 등의 UX 리서치 방법론을 활용한다. 하지만 사용자는 날이 갈수록 복잡하고 변덕스러워지고 있어 소수의 피험자를 대상으로 하는 사용성 테스트나 포커스 그룹 인터뷰만으로 사용자 유형을 특정 짓기는 매우 어렵다.

구글이나 야후, 마이크로소프트, 애플 같은 세계적인 기업에서는 이 문제점을 해결하기 위해 디자이너가 데이터 사이언티스트와 협업해 사용자 데이터를 분석해왔다. 서비스와 사용자 사이에 일어나는 방대한 상호 작용을 데이터로 정량화하고 이를 분석해서 디자인 설계에 대한 근거 자료나 의사 결정의 근거 자료로 삼았다.


만약 구글 애즈, 구글 애널리틱스를 볼 줄 몰랐다면, 데이터에 근거하여 이야기하는 것이 아닌 개인적인 추측으로 디자인 성과를 예측하였을 것이다. 팀원들과 성과 공유를 할 때도 불확실할 정보가 전달될 것이다.


이 책은 데이터 분석 프로세스를 이해, 히트맵 데이터로 사용자 행동을 분석하는 방법, 유입 경로, 퍼널, CTA 분석, 특정 콘텐츠가 소비되지 않는 이유, A/B Testing, UX 분석 보고서 작성 방법에 대하여 습득할 수 있다. 디자이너 이외에도 마케터, 개발자도 함께 읽어보면 좋을 책이다.








함께 협업, 피드백을 준

Marketer : Chaeyoung Kim

Thank you :)




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