사용자 히트맵을 어떻게 해석해야 할까?
유저해빗으로 보는 사용자 행동데이터 분석
분석의 기반은 데이터이지만, 해석은 이를 바라보는 기획자 혹은 분석가의 역량에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예를 들어 보죠. 누군가 다음과 같은 로딩화면 상의 히트맵을 봤다고 해보는 겁니다. 여러분은 어떻게 이를 분석하고 싶으신가요? 아마 다양한 답이 있겠지만 우선 이 정보만 보면 다음과 같은 답을 찾을 수 있겠죠.
실제 데이터를 기반으로 임의 작성한 이미지입니다하나. 우리 사용자 중에는 (역시나) 오른손잡이가 많다.
둘. 아무런 액션이 없는 것이 정상인 화면에서 이런 행동을 하는 것은 뭔가 생각해 볼 지점이 있는 것이다.
자, 그럼 여기에 몇 가지 데이터를 더해봅시다. (1) 이 앱은 시간대별로 특가 상품을 판매하는 일종의 타임딜 앱입니다. (2) 이 앱의 주 사용자는 20-30대층으로 최신 기존의 앱을 많이 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. (3) 그럼에도 이 앱의 평균 로딩 시간은 약 4초 정도로 다른 쇼핑 앱의 로딩시간보다 약 2초 정도 길게 나타났습니다.
어떤가요, 답이 나오시나요? 아마도 사용자들은 타임딜이 열리는 시간을 기다렸다가 본인들이 생각하는 최대한 빠른 시점에 앱을 실행시켰을 겁니다. 마치 우리가 대학 시절 수강신청을 하던 때와 마찬가지로 말이죠. 아마 본인의 스마트폰이 고급 기종이기 때문에 실수만 하지 않는다면 원하던 상품을 저렴한 가격에 살 수 있으리란 기대도 가득했을 겁니다. 하지만 앱을 실행하자 생각보다 앱 실행 속도가 느리다는 것을 느낀 사용자는 마음이 급해졌겠죠. 그리고 급한 마음을 애꿎은 로딩화면에 투영한 겁니다. 오락실에서 적이 다가오자 발차기 버튼을 급히 누르는 초등학생의 마음처럼 말이죠.
이렇게 분석된 데이터를 바탕으로 우리는 개발자에게 로딩시간을 줄일 수 있는 방안을 찾아달라고 요청하거나 앱 실행까지 잠시 기다려달라는 식의 멘트를 추가하여 사용자의 불편함을 줄일 수 있을 겁니다.
예를 하나 더 살펴보겠습니다. 이번엔 어느 예약 앱의 메인화면인데요. 사실 이 앱에서 핵심요소로 보는 기능은 앱 중앙 상단부분에 위치한 '찾아보기' 기능입니다. 하지만 결과는 어떻죠? 사용자들은 오히려 좌측 상단의 서랍 버튼을 더 많이 클릭한 것을 확인할 수 있습니다. 아까와 똑같이 우선 아무런 정보 없이 분석을 해보죠. 아마 이런 답을 내리신 분들이 많을 것 같네요.
실제 데이터를 기반으로 임의 작성한 이미지입니다하나. 사용자가 메인화면에서 원하는 기능을 찾지 못했다.
둘. 아니면 좌측 메뉴에 뭔가 중요한 기능이 숨겨져 있다..?
정답은 무엇일까요? 바로 '둘 다' 입니다. 이 앱은 사용자가 서비스를 본격적으로 사용하기 전, '로그인'이 필요합니다. 그런데 이 기능이 좌측 서랍 메뉴에 숨겨져 있죠. 때문에 사람들은 이를 찾기 위해서 메뉴를 찾는 수고를 더해야 했던 겁니다. 여기에 더해, 앞서 언급한 찾아보기 버튼의 디자인이 버튼으로 인식되기 어려운 구조로 만들어져 있습니다. 게다가 여기에는 드러나지 않았지만 버튼 뒤에 화려한 이미지가 더해져 그 난이도(?)를 더하고 있죠. 그 결과, 로그인을 하려는 사람도, 찾아보기 기능을 찾으려는 사람도 모두 좌측 서랍 버튼을 누르는 사태가 발생해 버린 겁니다.
이렇게 분석된 내용을 바탕으로 우리는 사용자들의 사용 니즈가 큰 기능을 메인에 노출되도록 수정하거나 주요 기능으로 이동하는 버튼의 모양, 뒷배경 등을 수정하여 사용자의 오해를 줄일 수 있을 겁니다.
간단히 예를 통해 살펴보았지만, 사용자의 행동패턴을 파악하기 위해서는 단순히 데이터를 '보는' 능력 외에도 다양한 데이터를 결합하고, 이를 통해 사용자의 행동 패턴을 파악하는 능력을 함께 겸비해야 함을 알 수 있으셨으리라 생각합니다. 당연히 그에 앞서 최대한 많은 종류의 데이터를 수집하는 것 역시 중요하겠죠.
유저해빗에서는 위에서 보여드린 화면별 히트맵 기능 외에도 다양한 사용자 정보를 수치화하여 제공하는 대시보드 기능, 사용자의 화면 이동 경로를 확인할 수 있는 사용흐름 기능, 개별 사용자의 세세한 움직임을 마치 동영상처럼 볼 수 있는 리플레이 기능 등 다양한 기능과 데이터를 제공하고 있습니다. 지금 바로 유저해빗을 도입하고 우리 앱 서비스에 새로운 변화를 이끌어내 보세요!
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모바일 앱 애널리틱스, 유저해빗
