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요즘 데이터 리터러시 (data literacy) 라는 표현을 많이 들어 보셨을 겁니다. 데이터 리터러시란 데이터를 읽고, 이해하고, 정보로 가공하여 소통하는 것을 말하는데요. 

비즈니스 내 거의 모든 영역에서 데이터를 활용하는 요즘은 데이터 리터러시가 높은 조직일 수록 업무 생산성과 효율성이 증가됩니다. 실제 가트너의 통계 자료에 따르면 기업 데이터 리터러시 점수가 높은 기업의 기업가치가 그렇지 않은 기업에 비해 3억 2,000만~5억 3,400만 달러 더 높게 평가 되었다고 합니다. (출처: Jon Finerty, 2023.7.3., Read the Room: The Increasing Importance of Data Literacy, Minitab) 

여러분이 운영하시는 플랫폼에도 몇만건, 크게는 몇억건씩 사용자들의 행동 데이터가 매일 쌓이고 있을텐데요. 수집된 데이터를 어떻게 활용 하느냐에 따라 이 데이터들은 유용한 ‘정보’가 되기도 하고, DB 용량을 잡아먹는 이벤트(로그) 데이터로 쌓여만 갈 수도 있습니다.  

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이 글에서는 유의미한 정보를 추출해 낼 수 있는 고객 행동 데이터 활용하는 방법 4가지를 소개해 드리겠습니다. 

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주요 비즈니스 지표 분석    

우리 회사의 어제 / 지난주 / 지난달 방문자와 고객수는 몇명이고, 매출은 얼마일까? 

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시작은 주요 비즈니스 지표의 확인과 분석 입니다. 방문자수, 활성 사용자수, 활성 고객수, 구매건수, 매출 등 가장 기본적이고 중요한 지표들을 우선 이해 하시면 더 궁금한 점이 생기게 되실겁니다.  

가상의 회사의 DAU (일간 활성 사용자수)를 조회해 보았는데요. 특정일에 유독 DAU가 낮은 것이 보이실 텐데요. 궁금증이 생기셨나요?

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이 때 무슨 일이 있어서 DAU가 떨어졌을까? 원인을 추적하기 위해 좀 더 데이터를 세분화하여 분석 하심으로써 인사이트를 얻으실 수 있습니다. 

우리 회사도 비슷한 패턴을 보인다면? 맞춤형 컨설팅 신청 하기 👉

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리텐션 분석

어떤 고객들에게 비용을 투자해야 할까? 

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ROI를 높이기 위해서 더 오래, 더 많이 매출을 만들어주는 고객에게 투자를 해야 한다는 것은 너무나 명확합니다. 하지만 ROI가 높을 고객이 누구인지 알기가 어렵기 때문에 결국 수많은 체리피커(1회성 구매 고객)를 양성하게 될 것을 알면서도 대고객 프로모션 등을 진행할 수 밖에 없는데요.   

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여러 각도에서 체계적으로 사용자 리텐션을 분석함으로써 프로모션, 마케팅 등을 적극적으로 진행해야할 대상 코호트를 추출하거나, LTV (고객생애가치) 모델링으로 단계별 고객 관리를 통해 ROI를 높여갈 수 있습니다. 

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사용자 퍼널 분석

사용자 퍼널은 핵클 사용자들에게 가장 인기가 많은 차트 타입 중 하나 인데요. 플랫폼 비즈니스에서는 그만큼 고객의 행동 데이터를 유기적인 관점에서 이해하는 것이 중요하다는 반증일 겁니다. 

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플랫폼 진입부터 특정 행동을 완료할 때까지의 여정을 여러 단계의 퍼널로 쪼개서 보면 사용자들이 의도한 대로 잘 움직이고 있는지 확인할 수 있습니다. 만약에 의도한 고객 여정 대로 잘 흘러가고 있지 않다면 전략 수정을 고민하기 시작해야 합니다.  

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어느 가상의 회사의 홈 진입부터 주문 완료까지의 퍼널 데이터를 조회해 보았습니다. 

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퍼널 : 홈 진입 - 상품 클릭 - 장바구니 담기 - 주문 완료

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막대 차트만 봐도 엄청나게 문제가 있는 것 같죠. 상품 클릭에서 장바구니 담기로 단계가 넘어가면서 이탈율이 급증 합니다. 다음으로 취해야 할 액션은 상품 페이지에서 장바구니로 넘어가는 플로우를 점검하거나, 상세 페이지 보기 등 상품 클릭과 장바구니 담기 사이 퍼널을 좀 더 세부적으로 쪼개서 분석해 볼 수 있겠습니다. 

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만약 퍼널 분석을 하지 않았다면, 이 회사는 어느 지점에서 고객들이 이탈하는지, 개선할 방법이 있는 것인지 조차 알 수 없었겠죠? 비슷한 고민이 있으시다면, 상담 신청하기👉

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유저 패스 분석

퍼널 분석이 목표 이벤트에 도달하기까지 단계별 전환을 단순하게 보여줬다면, 유저패스는 서비스에서 사용자의 이동 경로를 더 상세하게 보여줍니다. 유저패스 차트는 사용자가 서비스 내에서 어떤 경로로 이동하고, 각 경로에서 이탈률, 전환율을 손쉽게 파악할 수 있도록 해줍니다.

이를 통해 이탈이 잦은 지점을 찾기도 하지만, 고객들이 가장 선호하는 사용자 여정의 형태를 찾아 활용할 수도 있습니다. 

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오늘 글에서 사용자들의 행동 데이터 활용 방법에 대한 힌트를 얻으셨나요? 

데이터를 읽으면, 더 나은 플랫폼을 만들기 위한 아이디어들이 보입니다. 핵클을 통해 데이터 리터러시 능력을 향상 시켜 보세요! 

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