어떤 데이터를 봐야할지 고민하는 자세
디자인에 충분한 근거를 제시하려면 데이터가 근간이 되어야 한다.
처음에는 데이터 기반 디자인이 무엇인지 정확히 감이 오지 않았다. 사실 현재도 좋은 데이터 분석이 무엇인지에 대한 갈증이 있다. 여기저기서 '데이터 기반 디자인'이라는 말은 들리고 중요한 건 알겠는데, 정확히 어떤 사이트에 들어가서 어떤 데이터를 수집해야 할지 감도 안 왔다. GA를 확인하라고 했지만, GA에는 메뉴가 정말 많아서 어떤 정보를 봐야 할지 몰랐다.
주니어로서 답답한 마음이 컸다. 강의를 들어볼까 싶었지만, 높은 가격대에 망설여졌다. 여러 글을 읽어보고 디자이너 톡방에서 데이터를 어떻게 수집하는지 질문해보기도 했지만, 내가 원하는 명확한 답변을 얻지 못했다.
Amplitude, Hotjar, GA 등 다양한 분석 툴이 있었지만 어느 것부터 시작해야 할지 막막했다.
회사에 입사하고 처음으로 데이터 분석을 시도했을 때, 내가 확인할 수 있는 데이터로 여러 번 시도해보면 우리 회사에 맞는 데이터를 구별할 수 있을 거라는 마음 가짐으로 분석을 진행했다. 그 결과 유저와 서비스에 대한 이해도는 높아졌지만, 디자인에 적용하기에는 큰 도움이 되지 않는 정보였다.
몇 번의 시행착오를 거쳐, 현재 내가 정착한 분석 채널은 이렇다.
예전에 당근마켓 디자이너분들의 웨비나 세션을 들은 적 있는데, VOC를 확인하기 위해 트위터 같은 SNS를 활용한다고 하신 말씀이 인상 깊었다. 그래서 우리 회사에도 이를 적용해보기로 했다. 자사 유저들은 일주일에 약 10개의 블로그 포스팅을 올리는데, 이를 통해 서비스에 대한 반응을 파악하고 자주 언급되는 키워드와 업계 트렌드를 추적할 수 있다. 유저가 편하게 본인의 생각을 글로 적는 만큼 자연스러운 반응을 알 수 있어 유용하고, 이를 통해 유저들의 특성이나 개선이 필요한 기능에 대한 감을 잡을 수 있었다.
현재 회사가 구독형 서비스를 운영하기 때문에, 해지 사유를 확인할 수 있다. 해지율 패턴을 분석하고 반복적으로 나타나는 주요 이슈를 파악할 수 있는 채널이다. 매우 직설적인 피드백을 들을 수 있어서 사실 프로덕트를 만드는 사람들에게 있어서는 피가되고 살이되는.. 그런 의견들이다. 사용자가 서비스를 해지하는 건 너무 아쉽지만 해지 사유를 자세히 작성해주시는 분들에게는 감사한 마음이 든다. 여기서 유저의 말을 곧이곧대로 해석하기보다, 유저가 왜 이렇게 느꼈는지를 분석하는 게 더 중요하다.
Hotjar는 웹사이트 행동 데이터를 분석하는 툴이다. 유저들이 사이트에서 어떤 행동을 하는지 추적하고 클릭 패턴을 분석하기 위해 Hotjar를 활용한다. 회사에서는 Hotjar 무료 버전을 사용하는데. 무료로도 화면 녹화본을 확인할 수 있다. (아직 유료 버전 결제를 제안하지는 않았다. 일단 무료로도 충분한 거 같아서.. 근데 유료가 당연히 더 좋을거다. 이미 유료 버전 쓰고 계신 분들이 부럽다.)
나의 경우 녹화본을 관련도 높은 순으로 정렬하여 10-20분 정도 확인한다. 특정 페이지에 대해 더 자세한 데이터가 필요할 때는 클릭률을 확인해보기도 한다. Recording의 좋은 점은 내가 차마 확인 못했던 부분에서 유저가 어떤 페인 포인트를 느끼는지 확인할 수 있다는 것이다. 나는 이런 부분들을 발견할때마다 Highlight로 표시해놓고 팀 회의할 때 해당 이슈를 언급한다. 여기서 우선순위를 매겨 실제 실행할 것과 추후 고민해볼 것을 분류한다.
이렇게 데이터를 분석하면서 유저의 행동 흐름 및 VOC를 통해 고객이 느끼는 문제를 발견하고 중요한 고객 경험을 해치는 부분을 수정할 수 있었다.
결론적으로, 각자 회사에 맞는 데이터가 있을 것이고 디자이너는 그것을 잘 활용하여 사용자가 편리한 디자인을 만들면 된다. 데이터 분석에 정답은 없으니 내게 맞는 데이터를 찾아나가보자.