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by 감자윤 Nov 05. 2021

프로덕트 팀이 GA 대신
'앰플리튜드'를 사용하는 이유

[코드스테이츠 PMB 8기] 6주차 Daily project (2)



얼마 전 작성했던 브런치 글 중 '오늘의집'의 랜딩페이지와 UX Writing 개선 아이디어를 제안한 글이 있다.


관련 글을 작성하며 '오늘의집'에 대해 더 많은 관심을 갖게 되었는데,

그 과정에서 현재 진행 중인 오늘의집 PM 채용 공고 내용을 보게 되었다.


출처 : 원티드



홈서비스팀의 주니어 프로덕트 매니저를 뽑는 채용 공고 내용이 매우 자세하고 상세히 기입되어 있다.


그런데 이번 주 데이터 분석 실무 공부를 진행하다 보니 해당 공고에서 눈에 띄는 단어가 있었는데,

바로 위 이미지에 표시된 '다양한 데이터 분석 '이었다.



그중 오늘은 국내에서도 떠오르고 있다는 Amplitude(이하 앰플리튜드)를 집중해서 이야기해보려 한다.


사실 국내에서 가장 많이 사용되는 분석 툴은 Google Analytics(이하 구글 애널리틱스, GA)이다.


그런데 그런 GA를 보완하고, 대체할 수 있는 강력한 경쟁자로 여겨지는 것이 바로 '앰플리튜드'라 한다.

이에 어떤 점 때문에 앰플리튜드가 많이 사용되고 각광받고 있는 것인지 파악해 보았다.  





앰플리튜드(Amplitude)란?

 

앰플리튜드는 코호트 분석에 매우 용이한 사용자 분석 도구 툴이다. 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자들을 수많은 기준으로 나누고, 다양한 차트를 활용해 데이터를 시각화해주는 것이 특징이다.


이런 앰플리튜드를 보다 효과적으로 이해하기 위해서는 GA와 비교해 보는 것이 가장 좋은 방법이었다.

그래서 GA와 비교하며 앰플리튜드의 차별점을 정리하고, 앰플리튜드의 기능들을 소개해 보고자 한다.






구글 애널리틱스(Google Analytics)와 비교해 보며 찾은
앰플리튜드(Amplitude)의 주요 특징과 기능



01


유저의 행동을 하나하나 찾아볼 수 있다.

- 고객 데이터 통합 기능


앰플리튜드는 '이벤트 중심'으로 분석이 진행된다. 여기서 이벤트란 '앱/웹 안에서 고객이 하는 모든 특정 행동'을 뜻한다. 즉 앰플리튜드는 고객이 하는 행동들을 중심으로 데이터를 수집해 나가기 때문에 우리는 확인하고 싶은 특정 고객 행동만을 정해 확인할 수 있다.


반면 GA는 페이지뷰를 기반으로 데이터를 수집한다. 특정 페이지의 페이지 뷰 수, 체류 시간, 유입 경로 등을 파악하는데 용이한 툴이기 때문에 '이벤트 기반의 데이터 수집'보다 사용자 행동을 자세히 파악하지 못한다. 특히 GA는 처음 웹사이트를 위해 만들어진 것이기 때문에 앱 데이터를 수집하는 데는 어려움이 있었다. 물론 이러한 단점을 개선하기 위해 '파이어베이스(Firebase)'라는 구글 통합 앱 개발자 플랫폼을 연동해 모바일 앱 활동 데이터를 수집하는 서비스를 제공하고 있다.


하지만 그럼에도 처음부터 '이벤트 기반'으로 설계된 앰플리튜드에 비해서는 데이터 분석 기능이 부족하다는 시장의 평을 듣고 있다. 특히 앱과 웹 서비스를 동시에 운영하는 경우에는 앰플리튜드가 더 사용성 좋은 툴이 될 것이다.


출처 : ab180


[고객 데이터 통합 기능]

앰플리튜드는 웹과 앱에 걸쳐 사용자들이 수행한 이벤트와 이벤트 속성 값, 그리고 사용자 속성 값의 통합 수집 기능을 제공한다. 또한, 대시보드 내 User Look-up 기능을 통하여 사용자 프로필과 사용자 행동의 기록을 쉽게 확인할 수 있다.

(출처 : ab180 앰플리튜드 랜딩페이지)




02


데이터 가공이 용이하다.

- Cohort 기능, Chart 기능


데이터 분석을 하는 데 있어 가장 중요한 것은 '어떤 데이터를 수집할 것인지'를 먼저 정하는 것이라 생각한다. 즉 우리 프로덕트의 현재 핵심 지표는 무엇이며, 그 지표를 확인하기 위해 파악해야 할 데이터는 무엇인지를 명확히 정의하는 것이다.


이 과정이 초반에 허술하게 진행된다면, 양질의 데이터를 수집하여도 이를 활용할 수 없게 된다.


그런데 GA 같은 경우 지표가 될 수 있는 트래픽 정보(뷰, 세션, 방문 시간대 등)들을 기본적으로 세팅해 두어 이용자에게 제공한다. 만약 더 정밀하고 심화된 데이터를 얻고 싶다면 복잡한 작업 과정을 거쳐 데이터 분석 세팅을 진행해야 한다.


반면 앰플리튜드는 내가 정한 지표에 맞게 보고 싶은 정보를 원하는 모양 툴로 설정해 볼 수 있다. 또한 도출된 결괏값으로부터 고객들을 그룹화(Cohort)하여 더 심도 있는 정보를 확인할 수도 있다고 한다.


출처 : ab180


[코호트 생성 기능]

앰플리튜드에서는 클릭 몇 번이면 원하는 코호트를 생성할 수 있는 기능이다. 사용자의 행동 또는 프로필을 바탕으로 코호트를 정의할 수 있으며, 앰플리튜드의 대부분 차트에서 특정 코호트 기반으로 더욱 세밀한 인사이트 확보가 가능하다.

예) 앱을 설치 후 A 카테고리의 제품을 1번 이상 장바구니에 담은 사람들의 설치일 이후 14일 잔존율

(출처 : ab180 앰플리튜드 랜딩페이지)



더불어 프로덕트와 비즈니스 성장을 추구하는 PM에게 '전환'이라는 것은 매우 중요하다.

전환이란 비즈니스에 직접 기여하는 모든 사용자의 행동을 의미하기 때문에, 전환율을 파악할 수 있는 퍼널 설정과 분석은 핵심 업무라 볼 수 있다.


그런 퍼널과 관련해서 GA 기능은 탄력적이지 못하다. GA안에서 한번 정해진 퍼널 설정은 고정되어 바꾸지 못하기 때문이다. 퍼널 단계에서 수정사항이 있거나 사용자의 행동을 추가하고 싶다면 새로운 퍼널을 처음부터 다시 생성해야 한다.


이와 다르게 앰플리튜드는 퍼널을 고정시키지 않고 자유롭게 수정 및 설정할 수 있다는 점에서 프로덕트 팀에게는 훨씬 사용성이 좋은 기능이라 볼 수 있다. 또한 앰플리튜드의 핵심 기능은 'Chart 기능'이라 할 정도로 총 14개의 종류의 차트를 제공함으로써, 프로덕트와 분석 목적 등에 맞게 UX의 흐름을 시각적으로 제공하며 원하는 데이터를 다양하게 확인할 수 있다.


출처 : ab180 / 4가지 기본 차트 기능 종류


출처 : ab180 / 10가지 중 4가지 차트 기능 종류




03


공유하고 협업하기에 효과적이다.

- 인사이트 공유 및 협업 기능


우선 GA를 사용하기 위해서는 많은 공부가 필요하다. GA를 세팅하는 것과 함께 분석 결과를 해석하고 이해하는 데 있어서도 현업자나 전문가가 아닌 이상 상대적으로 그 의미를 파악하는 게 쉽지 않다.


이는 다른 팀들과 데이터를 공유하고 협업하는데 어려움이 발생할 수 있다.


하지만 앰플리튜드는 상대적으로 협업하기에 매우 좋은 분석 툴이다.


앰플리튜드를 통해서는 데이터를 전송하고 공유할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 결과에 대한 의미가 무엇인지를 기록하고 설명하는 기능을 함께 사용할 수 있다. 또한 차트의 명칭이나 요소들이 다소 전문적이거나 애매한 단어일 경우 다른 사람에게 공유 전 미리 쉬운 용어로 변경하여 이해를 도울 수 있다고 한다.


무엇보다 데이터 차트를 이해관계자들과 공유할 때 권한을 부여하게 되면 모든 사람들은 같이 데이터를 편집할 수 있다는 이점이 있다.




출처 : ab180


[공유 및 협업 기능]

앰플리튜드에서 생성한 모든 차트는 대시보드 또는 일반적인 문서 형태인 노트북에 넣어서 가독성 좋은 인사이트로 가공할 수 있다. 또한 생성된 차트를 조직 내 구성원이나 외부 협력 파트너들에게 손쉽게 공유 가능하다.

(출처 : ab180 앰플리튜드 랜딩페이지)








'오늘의집'이 앰플리튜드(Amplitude)를 사용한다는 의미는?



처음 이야기한 '오늘의집' 채용공고 이야기를 다시 해보려 한다.


오늘의집은 회사 홈페이지로 들어가 보면 내부 조직문화에 대해 총 7가지로 설명하고 있다.



위에서 이야기한 앰플리튜드 특징들과 이를 연관 지어 보면 현재 오늘의집은 왜 앰프리튜드를 사용하며, 어떻게 일을 하는지 추측할 수 있을 것이라 본다


이에 대해 3가지로 함축해 보았다.




1) 사용자 중심의 의사결정


오늘의집 CTO분의 인터뷰에 따르면 오늘의집은 기획 단계부터 전략적으로 접근했다고 한다.

그 전략의 중심에는 '고객 경험'이 있었다. 즉 초반부터 고객에게 더 좋은 경험을 전달해 주는 것을 최우선으로 삼았다는 이야기다.


그만큼 오늘의집은 '사용자 행동 데이터'를 중시했을 것이다. '고객 경험'을 가장 최우선으로 생각하는 조직에게 데이터 관리와 분석은 작은 결정에도 큰 영향을 끼칠 것이기 때문이다.


그런데 사실 그러려면 모든 조직원들이 데이터에 쉽게 접근할 줄 알아야 한다. 데이터 리터러시(Data Literacy)의 편차가 조직원들 사이에 크다면, 사용자 데이터 중심으로 움직일 수 없게 되기 때문이다.


즉 사용자 행동을 초점으로 데이터 중심으로 움직이는 조직이 되기 위해서는 데이터 전문가가 아닌 실무자가 쉽게 데이터를 보고 해석할 줄 알아야 한다는 점이다.


그런 점에서 위에서 분석했듯 흔히 사용하는 구글 애널리틱스(GA)보다 앰플리튜드가 데이터 분석 툴로 적합하다 볼 수 있다. 오늘의집은 그렇게 앰플리튜드를 모든 전사 직원들이 사용자 행동 데이터를 보며 업무를 하도록 유도하는데 활용하고 있다고 보여진다.




2) 협업을 중시하는 목적 조직


이처럼 어렵지 않게 데이터를 확인하고 이해할 수 있는 앰플리튜드는 '협업'에 매우 유용하다.


그리고 그러한 협업은 기능 조직보다 목적 조직(각 다른 분야의 사람들이 한 팀으로 이루어져 일하는 조직)에서 더 강조된다. 또한 서비스 기능 별로 프로덕트 팀이 구성되어 있다면, 한 팀 안에는 각자 다른 전문지식을 가진 사람들이 모여있기에 보다 원활한 커뮤니케이션이 요구될 것이다.


이러한 내용을 미루어보아 오늘의 집이 GA도 함께 사용하고 있을 것 같지만, 그럼에도 앰플리튜드를 같이 사용한다는 것은 내부가 목적 조직으로 팀이 구성되어 있다는 것을 충분히 짐작해 볼 수 있다.




3) 빠른 실행을 위한 효율적인 업무 방식 추구


위에서 언급하지 않은 앰플리튜드의 또 하나의 장점은 '빠른 쿼리 속도'에 있다. 데이터의 크기가 클수록 복잡성이 더해져 데이터를 불러오는데 속도가 매우 느려지게 된다. 그러나 앰플리튜드는 매우 좋은 퍼포먼스를 보여 다양한 데이터를 빠르게 확인할 수 있다는 점에서 높은 업무 효율을 추구하는 툴이라 볼 수 있다.


더불어 최근 앰플리튜드는 단시간에 기업 규모 및 특성에 맞게 타깃 고객을 설정해 주고 마케팅 메시지 발송을 자동화해 주는 등 데이터를 기반의 업무가 더 효율적으로 연동될 수 있도록 새로운  'Recommend' 기능 추가했다.


사실 목적 조직으로 움직인다는 것은 결국 빠른 실행에 초점을 두고 있다 볼 수 있다. 여기서 주의해야 할 점은 빠른 실행이 '대충 빨리 해보다'는 뜻이 아니라는 것이다. 계획하고 가설을 설정하는 과정의 낭비를 줄이자는 의미가 더 적합하다. 그만큼 린하게 빠른 실행을 하기 위해서는 '효율'이 강조될 수 밖에 없다.


이런 점을 미루어보아 오늘의집은 데이터 분석부터 인사이트 도출, 그리고 그에 대한 실행 방안까지 효율적으로 원스톱으로 진행되도록 많은 노력을 기울이며 앰플리튜드를 도입했다고 생각한다. 또한 앱과 웹 모두를 서비스하고 있다는 점에서 웹사이트에 특화되어 있는 GA보다 앰플리튜드를 선택하는 이유가 되었을 것이라 본다.





※ 참고 자료

- AB18, Amplitude Solution

- 티스토리, JasperL,구글 애널리틱스 대신 앰플리튜드를 써야할까?

- 브런치, Mobiinside, Amplitude는 GA와 어떤 점이 다른가?

- 티스토리, 주식 투자하는 20대, 구글 애널리틱스의 경쟁자 앰플리튜드(Amplitude) 주식 시장에 상장

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