언제부터
정량적 UX 데이터가 필요할까?
이 질문에 답하기 위해 먼저 ‘정량적 UX 데이터’가 무엇인지부터 짚고 넘어가 보도록 하겠습니다. 정량적 UX 데이터는 쉽게 생각하면 로그 데이터의 일종이지만, 로그 데이터와는 분명 구분되어야 합니다. 정량적 UX 데이터는 일반적인 로그 데이터보다 훨씬 더 구체적이고 상세한 사용자의 행동 내역을 담고 있기 때문이죠.
이렇게 상세한 행동 데이터인 ‘정량적 UX 데이터’가 필요한 이유는 바로 근거 없는 추측을 피하기 위해서인데요. 수집된 데이터가 듬성듬성하거나 부족하면 데이터와 데이터 사이의 빈자리는 추측으로 채울 수밖에 없고, 그렇게 되면 결국 사용자의 사용성을 진단하고 UX를 개선해가는 과정이 순탄하진 않겠죠. UX 데이터는 사용자의 행동을 파악함에 있어 추측을 제거하고, 정확하게 사용자의 행동을 알 수 있도록 해줍니다. 따라서 UX 데이터는 상세하면 상세할수록 좋고, 샘플링한 데이터보다는 전수 데이터일수록 빛을 발하죠.
UX 데이터에서 시작하는 모바일 앱 그로스해킹이제 본론으로 돌아가서, 그렇다면 UX 데이터는 언제부터 필요할까요? 이 질문에 대한 답은 ‘언제부터 그로스 해킹이 필요한가?’라는 질문과 맞닿아 있습니다. UX 데이터는 그로스 해킹의 시작점이기 때문입니다.
대표적인 방법론인 린 스타트업(Lean Startup)은 첫 번째 단계에서 Problem-Solution Fit, 즉 제품이나 서비스가 풀려고 하는 문제를 제대로 풀어내고 있는가를 확인하라고 안내합니다. 이 단계에서는 사용자에게 의미 있는 제품을 만들었는지 확인하고 사용자의 피드백을 반영하기 바쁘기 때문에, 많은 경우 UX 데이터가 크게 필요하지 않습니다.
두 번째 단계인 Product-Market Fit(이하 PMF)을 확보하는 단계에서부터 본격적인 그로스 해킹이 필요해지는데, 제품이나 서비스가 시장에 적합하도록 만드는 과정(=전환율 향상)을 수행해야 하기 때문이죠. 단언컨대 전환율 향상은 그로스 해킹의 핵심입니다. 다시 말해 PMF를 확보하는 가장 확실한 방법이 그로스 해킹이며, 이 시점부터 정량적 UX 데이터가 필요하다고 할 수 있습니다. 어디에서 사용자가 이탈하고, 왜 이탈하는지 파악하려면 사용자들의 행동을 더욱 정확하게 상세하게 알고 싶어 지고, 알아야만 합니다.
결론적으로, 사용자의 피드백만으로도 충분한 정보를 얻을 수 있는 서비스 초기보다는 PMF 확보 단계의 서비스, 즉 그로스 해킹이 필요한 서비스에게 UX 데이터가 반드시 필요합니다. 그렇다면 UX 데이터는 어떻게 확보할 수 있을까요?
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