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by 유저해빗 Nov 03. 2017

'UX 데이터 분석' 세미나 발표 후기

2017.10.19(목) 저녁 7시, 스파크 플러스 1호점에서 'UX 데이터 분석'이라는 주제로 세미나가 열렸습니다. 처음에는 80명을 모집하면서 반 정도나 오실까 하고 걱정했었는데, 무려 120명이 넘게 신청해 주셨고 70여 명이 참석해주셔서 기대했던 것보다 성황리에 진행할 수 있었습니다. 참석하신 분들 모두 늦은 시간까지 경청해주셔서 진심으로 감사드립니다.

세미나에는 어떤 분들이 오셨나

참석하신 분들의 반 이상은 UX 직무에 종사하고 있는 분들이셨고 그 외에도 마케팅이나 개발 직무에 계신 분들도 상당수가 참석해주셨습니다. 참석 동기를 보면 UX 분석과정과 사용자 행동 데이터 분석 전반의 기초 지식에 대한 내용을 기대하고 오신 분들이 50% 정도였고, 나머지는 데이터를 활용하여 개선 인사이트를 도출하고 유저해빗의 기능을 이해하고 활용하고 싶어 하셨습니다.

그럼 세미나에서는 어떤 이야기를 나누었는지, 내용을 살펴볼까요.

세미나에서 다룬 발표 내용

Session 1. 데이터로 풀어내는 UX 분석에 대하여

Session 2. 유저해빗으로 분석하는 UX 데이터

Session 3. 10분이면 뚝딱, 유저해빗 설치 가이드

# Session 1. 데이터로 풀어내는 UX 분석에 대하여

유저해빗 정현종 대표가 데이터로 풀어내는 UX 분석에 대해 이야기했는데요. 앱 서비스의 성장을 가속하는 엔진(https://brunch.co.kr/@userhabit/22) 블로그에서도 한 차례 소개한 적 있는 마케팅 최적화와 UX 최적화에 대한 이야기로 서문을 열었습니다. 40분가량 진행되었던 1부 발표 세션은 다음과 같은 내용으로 요약할 수 있습니다.

앱 서비스의 성장이란?

앱 서비스의 성장을 위해서는 마케팅 최적화 외에도 UX 최적화가 필요합니다. 아무리 마케팅을 잘 해서 유입량을 늘리더라도, UX 최적화를 통해 CR(Conversion Rate)을 높이는 노력을 병행하지 않는다면, 성장 속도는 결코 성장 잠재력에 미칠 수 없다는 것이 핵심 내용입니다.

사용자 행동 데이터 분석을 통한 사용자 연구와 UX 최적화

기존에도 사용자 행동을 이해할 수 있는 다양한 방법이 있었지만, 최근 빅데이터 등 IT 기술의 발달로 등장하게 된 행동 데이터 분석은 비용과 시간을 절감해주고, 분석 편의성, 깊이, 다양성을 제고한다는 측면에서 추천할만한 방법입니다. 이러한 행동 데이터 분석을 잘 활용한다면 궁극적으로는 UX최적화와 마케팅 최적화가 가능하고, 그러기 위해서는 지금부터 데이터를 축적하고 데이터 분석 역량을 확보해야 합니다.

행동 데이터 분석을 잘하기 위해서는?

애널리틱스에 대해서 잘 파악하고 있어야 목적에 맞는 애널리틱스를 선택하거나, 시너지가 나는 애널리틱스 조합을 구성할 수 있겠지요. 이를 위해 애널리틱스의 종류나 좋은 애널리틱스를 선택하는 기준 등을 말씀드렸습니다. 또한, 행동 데이터를 볼 때는 기본적으로 어떤 요소들을 점검해 봐야 하는지, 그러기 위해서는 어떤 분석이 적합한지를 간단히 소개하였습니다.

# Session 2. 유저해빗으로 분석하는 UX 데이터

두 번째 세션은 유저해빗의 다양한 기능에 대한 데모 시연으로 구성되었습니다. 대외적으로 공개할 수 있는 수준의 데모 데이터로 유저해빗이 제공하고 있는 모든 기능을 하나하나 소개해드렸습니다. 막연하게 상상만 하는 것과 실제로 시각화된 데이터를 보는 것에는 큰 차이가 있기 때문입니다. 실제로 설문지로 받아본 참석자의 피드백에서도 '프로그램을 확인할 수 있어 이해하기 편했다'는 의견이 많았는데요. 아마도 다른 툴을 사용한다고 하셨던 분들(GA, Firebase, Fabric 등)도 유저해빗에서 제공하는 데이터는 새로우셨을 것 같습니다.

유저해빗 데모 시연

# Session 3. 10분이면 뚝딱, 유저해빗 설치 가이드

애널리틱스에서 중요한 요소 중에 하나가 간단한 설치가 가능한가일 텐데요. 코드 한 줄로 설치가 끝난다는 것은 앞에서도 간단히 특징으로 언급했지만, 실제로 몇 분 만에 설치가 끝나는 것을 보여드리는 세션이었습니다. 개발자의 작업이 필요한 부분이기 때문에 유저해빗 임흥순 안드로이드 SDK 개발자가 시연하였습니다. 유저해빗의 기본적인 분석단위가 화면인 만큼 화면을 수집하고 구분하는 것에 대한 이해와 유저해빗 데이터 수집 구조를 설명하였습니다. 또한 가장 걱정이 많으셨던 부분인 앱 성능에 대한 이슈와 개인정보 이슈 등 민감한 부분을 걱정할 필요 없다는 것에 대해서도 안내해드렸죠.

그리고 질의응답 시간이 이어졌습니다.

Q. 유입 경로 추적은 가능한가

Q. GA와 비교하여 가벼운가

Q. PC 에뮬레이터로 실행해도 동일하게 동작하는가

Q. 유저 구분이 가능한가

Q. 한 줄 코드로 가능한가

Q. 앱에 대한 성능 이슈는 어떠한가

Q. 스크롤 화면에 대한 길이 기준은 어떠한가

Q. 리플레이의 경우 영상 방식이 더 자연스럽지 않나

이 밖에도 많은 질문과 답변이 오고 갔는데요. 서비스에 대한 궁금 서비스에 대한 질의가 생각보다 많아서 놀랐습니다. 덕분에 발표 세션에서 세세하게 다루지 못했던 내용을 보다 깊이 다룰 수 있었던 시간이 될 수 있었습니다.

참석자의 세미나 피드백

실제로 세미나 이후에 설문지를 통해 후기를 받았는데요. 힘들게 준비한 세미나였지만 만족도가 높았다고 평가해주셔서 보람을 느낄 수 있었습니다.

1부 발표를 통해 UX 전반적 지식을 얻어갈 수 있어 좋았다는 피드백과 2부에서 실제 유저해빗 시연을 확인할 수 있어서 좋았다는 후기가 반 이상을 차지했습니다. 특히 행동 분석의 중요성을 인지하고 앞으로 서비스에 분석을 적용해야겠다는 동기부여를 얻어갈 수 있었다는 의견도 있었는데, 실제로 분석의 필요성을 실감하고 분석을 해야겠다는 동기부여가 되었다는 점에서 가장 뿌듯한 후기가 아니었나 싶습니다.

아쉬운 점으로는 데모 시연에서 데이터가 많은 실제 사례로 소개했으면 좋았을 것 같다는 의견, 장소가 더웠다는 발표 환경에 대한 아쉬웠다는 의견, 전문가 토크 세션(질의응답과 같은 소통의 시간)이 있으면 좋겠다는 의견, 세션이 끝날 때마다 진행했던 질의응답 시간이 있었으면 좋겠다는 의견 등이 있었는데요. 이런 의견을 토대로 다음 세미나에서는 참석하신 분들의 만족도를 한 층 더 높이기 위해 보완토록 준비하겠습니다. 좋은 의견 감사합니다.

참석하신 분들은 다른 툴로 GA가 가장 많았고 그 외에도 Firebase, Fabric, 자체 분석, adbrix, spunk 등을 사용하고 계셨고, 다른 툴을 사용하고 있음에도 유저해빗을 사용해보고 싶다고 하신 분들이 굉장히 많았습니다. 기존 분석 툴로는 확인할 수 없는 사용자 행동 분석에 대한 의지가 충분하다는 것을 확인할 수 있었습니다.

참석해서 설문지를 작성해주신 분들을 대상으로 감사의 의미로 9만 원 상당의 유저해빗 무료 이용권을 발송해드렸는데요. 세미나에서 얻었던 유저해빗과 UX 데이터 분석에 대한 의문점을 실제 유저해빗 서비스를 사용하며 해결하는데 도움이 되기를 바랍니다.