SaaS 서비스의 데이터 분석법

SaaS 서비스의 고객 중심 데이터 분석하기!


여러분은 웹사이트 기반 서비스, 즉 SaaS(Software as a Service, 소프트웨어형 서비스)를 알고 계신가요? SaaS라고 부르니 낯설게 느껴질 수 있지만, 실제 SaaS 서비스는 이제 우리에게 매우 익숙하답니다! 대표적인 SaaS 서비스로는 넷플릭스, 네이버 클라우드, 유튜브, 지메일 등이 있죠.

보통 대다수 SaaS 서비스는 월정액 기반 이용료를 통해 매출이 발생하는데, 콘텐츠 다운로드나 클라우드(저장공간) 이용료 등의 추가 요금을 청구하기도 합니다.


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뷰저블은 사용량에 기반하여 요금을 과금하는 소프트웨어형 서비스(SaaS)의 대표적인 예시입니다.

여러분이 사용하시는 뷰저블과 뷰저블리 모두 SaaS에 해당하죠. 보통 부분 유료화 사업모델을 전개하는데, 예를 들어 1GB까지는 무료로 이용할 수 있지만, 그 이상 넘어가면 요금을 지불해야 하거나, 하루 10개의 음악을 무료로 들을 수는 있지만 10개 이후부터는 과금을 해야 하는 등의 방식을 택합니다.

오늘 뷰저블은, 우리 서비스를 운영하면서 느낀 경험을 기반으로 SaaS(소프트웨어형 서비스)의 데이터 분석 방법을 소개하고자 합니다.



서비스를 가장 많이 이용하는 얼리어답터 고객의 행동패턴 발굴하기


SaaS는 e-커머스와 다르게 대부분 부분 부분 유료화 모델을 측정하고 있기 때문에 초기부터 매출이 발생하지는 않습니다. 이 때문에 장기적인 관점에서 고객을 유지시키고 서비스를 이용하는 것이 ‘습관화’된 얼리어답터 고객을 중심으로 추가 고객을 확보하고 향후 매출을 낼 수 있도록 유도해야 합니다.


서비스를 어느 주기로 방문하는 것이 바람직할까요?

먼저 방문 빈도에 대한 목표를 설정합니다. 그리고 실제 데이터를 통해 매일 또는 특정 주기로 다빈도 방문하여 이용하는 고객의 비율이 얼마나 되는지 파악하세요. 단순히 ‘방문 빈도’를 측정하는 것을 넘어 방문 고객의 다양한 ‘빈도 패턴’을 발굴하는 것이 중요합니다.

이렇게 방문 빈도의 패턴을 여러 개로 분석하면 ‘얼리어답터군’에 해당하는 고객이 누구인지 파악할 수 있게 되는데요, 이들은 우리 서비스를 테스트하여 개선점을 발견하고 적용하여 다시 피드백을 받기에 가장 용이한 유형입니다. 가장 입소문을 활발히 내주기 때문에 이들을 마케팅 타겟으로 삼으면 서비스가 더욱 빠르게 대중화될 수 있습니다. 전체 고객 중 13.5% 정도가 얼리어답터에 해당한다고 합니다.


얼리어답터를 ‘세그먼트’로 분류하여 상세 행동을 분석하는 데 활용합시다. 뷰저블의 경우, 얼리어답터 고객을 우리 목표 시장으로 삼을 수 있는지 비교하고 의사결정하기 위해 아래 데이터를 추가적으로 분석하였습니다.



뷰저블의 얼리어답터 분석 고도화를 위한 체크리스트


1. 얼마나 잦은 주기로 우리 서비스에 방문하나요?

서비스를 습관화하기 위한 적절한 방문 주기를 파악할 수 있습니다. 향후 일반 고객들 또한 이러한 방문빈도로 비슷하게 상향 유입할 수 있도록 목표도 설정할 수 있죠. 방문 주기를 설정하였다면 방문 빈도가 저조한 일반 고객에게 마케팅 캠페인을 집행하여 서비스 유입을 유도합시다. 예를 들어 이메일이나 알림톡 등을 발송할 수 있습니다.


2. 서비스에서 어떤 기능을 주로 활용하고 전혀 사용하지 않는 기능은 무엇인가요?

자주 사용하는 기능을 대시보드화 또는 리포트로 발송할 필요가 없는지 힌트를 얻을 수 있습니다. 또한, 사업의 우선순위와 경쟁우위가 무엇인지를 파악할 수 있습니다.

사용하지 않는 기능은 왜 그런지를 찾아 보완해야 하는데요, 메뉴얼을 보완하거나 UI를 개선할 필요는 없는지 혹은 전혀 가치가 없어 드러내야 하는지를 알아내야 합니다.


3. 스스로 서비스에 재방문하였나요? 알림 같은 특정 마케팅 활동을 통해 재방문하였나요?

스스로 서비스에 재방문하는 것이 우리의 목표가 되어야 합니다.

대다수의 고객이 알림을 통해서만 재방문하고 있다면 해당 알림이 무엇이고 어떤 알림이 그 중에서도 가장 효과적인지를 살펴보세요. 또 왜 스스로 재방문할 니즈가 없는지를 파악하도록 합시다.


4. 연령과 직무, 직책, 종사기업의 유형과 팀원이 몇 명정도 되나요?

뷰저블은 B2B 서비스이기 때문에 연령과 직책, 종사기업의 유형(예: 유통, 가전, 미디어 등)을 추가적으로 확보합니다. 우리가 누구를 설득시켜야 하는지, 어떤 콘텐츠를 생산하여 분석에 도움을 줄 수 있는지, 우리의 타깃을 통해 매출을 확보할 수 있는지를 판단할 최종 의사결정자가 됩니다.


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어도비에서는 데모 서비스 신청 시 회사명과 신청자의 직무 데이터를 수집합니다.

방문 빈도를 ‘코호트화’하여 분석하고 설문조사 툴을 활용하여 연령이나 직무, 직책 등을 수집할 수도 있으며 FGI(포커스 그룹 인터뷰)를 실행할 수도 있습니다.

뷰저블에서는 이들을 중심으로 신기능을 일부 선공개하여 반응을 보고 사업에 긍정적인 영향을 주는지, 어렵지는 않은지, 개선해야할 점은 추가적으로 없는지를 파악하여 서비스에 녹여내고 있습니다.

대표적으로는 엑셀과 히트맵 이미지 다운로드 기능이 있습니다. 이 기능은 서비스에 애정을 갖고 이용해주시던 얼리어답터 고객사에서 적극적으로 의견을 주셨는데요, 의견을 청취하여 기능화 한 뒤, 일부 고객분들에게 오픈해본 결과 반응이 매우 좋아 이렇게 정식 베타버전으로 출시할 수 있었습니다.


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우리 서비스가 얼마나 고객에게 소구되고 흡인력이 있는지를 알 수 있을뿐만 아니라 우리의 노력이 얼마나 고객들에게 좋은 반응을 일으키고 있는지를 분석해봅시다.



유료고객 해지 또는 탈퇴 고객을 기반으로 한 이탈률을 측정하기


두 번째로 SaaS에서 가장 중요시여겨야할 지표가 바로 ‘이탈률’입니다. 이탈률을 보통 웹로그 지표에선 ‘Bounce Rate’로 표현하여, 동일한 사이트 내에서 다른 페이지를 계속 보지 않고 사이트를 방문한 후 떠나는 방문자의 비율을 의미합니다. 뷰저블 내에서는 Exit Rate라는 영문으로 표기하여 페이지 내 특정 링크를 통해 다른 페이지로 전환하지 않고 페이지를 떠난 비율을 수치화하여 나타냅니다.

허나 이번 SaaS 분석 글에서 다룰 이탈률은 ‘서비스를 중단’하는 사람들의 비율로 정의내리고 설명드리려고 합니다.


SaaS에서는 과금 체계에 따라 무료 고객, 유료 고객으로 나뉘기 때문에 이 두 고객을 구분하여 이탈률을 측정해야 합니다.

무료 고객은 계정을 없애거나 유료전환하지 않은채 방문하지 않음으로써 서비스를 이탈해버리는데 보통 많은 기업에서 30일, 60일, 90일 등 ‘30일’ 단위로 끊어 이탈률을 측정합니다. 뷰저블은 UI 개선이 자주 있지 않을 수 있기 때문에 ‘60일’간 접속하지 않았다면 영원히 이탈한다고 보고 고객을 추적하고 있습니다.

아직 탈퇴하지 않았다면 이메일이나 특정 마케팅 캠페인 집행을 통해 고객을 다시 돌아오게 만들 수 있기 때문에 ‘기회 고객’ 혹은 ‘잠재 고객’이라고 부릅니다. 제품의 업데이트나 무료 혜택(이용권, 강의나 컨설팅 제공)을 제공하여 다시 돌아오게 할 수 있죠. 하지만 탈퇴했다면 일말의 기회까지도 상실해버렸기 때문에 고객이 다시 돌아오게 하기 어렵습니다.


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SaaS 기반 마케팅 플랫폼 TUNE에서는 업무에 도움되는 웨비나를 이메일로 발송하여 재방문을 유도합니다.

이탈 고객을 관리할 수 있는 지표와 관리 시트를 설명드리겠습니다. 크게 사용자를 ‘전체 사용자’와 ‘활성 사용자(Active Users)’, ‘유료 전환 사용자’로 구분하여 측정합니다.


  • 매월 1일 사용자 수 : 8월이라면 8월 1일 00시를 기준으로 측정한 사용자 수
  • 활성 사용자 : 1회 이상 로그인하여 방문한 적이 있는 사용자 수
  • 이탈 사용자 : 특정 기간 이상 (보통 30일~90일) 방문하지 않은 사용자 수
  • 이탈률 : ‘{이탈사용자/(매월 1일 사용자 수 + 매월 말일 사용자 수)}*100’로 계산하여 마케팅 집행에 따른 데이터 왜곡을 최소화합니다.

이탈 고객 관리 시트


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(참고 : 도서 Lean Analytics 142페이지, 표9-1 이탈률 계산의 예)

몇 %의 고객이 유료로 전환하였고 이탈하였는지를 살펴보며 이 비중을 높이거나 줄일 수 있도록 관리해야 합니다. 이 시트를 위에서는 설명하기 쉽도록 ‘월 단위’로 기재하였지만, 오차범위를 줄이기 위해 ‘매일’ 관리하는 것을 권장합니다.

SaaS는 고객이 매출을 발생시키기 전부터 얼마나 서비스에 관여하는지를 방문 빈도와 이용 기능으로 분석하고, 사용자가 이탈하는 속도보다 더 빠르게 충성도 높은 핵심 고객을 확보한다면 성공한다고 해석됩니다.



뷰저블로 잠재 유료 고객이 될 수 있는
상위 25% 활동 사용자의 행동 데이터 분석하기


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뷰저블에서는 패스플롯(Path Plot) 기능을 통해 상위 25% 활동을 보이는 사용자의 행동 패턴을 분석할 수 있습니다. 즉, 우리 서비스의 FANs를 분석하는 것인데요, 활동의 정도가 많아 서비스를 적극적으로 탐색하기 때문에 어떻게 보면 ‘얼리어답터’라고도 볼 수 있습니다. 해당 고객의 페이지 별 탐색 패턴과 전환 행동 패턴을 서비스 개선의 실마리로 잡는다면 더 많은 고객을 빠르게 확보하는 데 기여할 수 있습니다.


패스플롯 기능은 ‘전환’한 사용자를 다시 한 번 세그먼트로 묶어 행동 흐름을 분석할 수 있는데요, FANs 그룹 중에서도 특정 버튼을 클릭해 다른 페이지로 이동(=전환)한 고객의 흐름을 살펴볼까요?

예시로 뷰저블 메인 페이지를 방문하는 사용자를 패스 플롯으로 살펴보았습니다.

흐름을 보았더니 주로 어떤 기능들이 존재하는지를 눈으로 훑어본 뒤(MouseOver), 최종적으로 ‘Pricing’ GNB 메뉴를 클릭해 이동하였습니다. 페이지에서 궁극적으로 알고 싶어한 내용은 ‘가격’ 정책이었으며, 이러한 점을 반영하여 뷰저블은 지속해서 해당 페이지를 우선순위를 높여 개선해오고 있습니다.


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오늘은 SaaS 유형을 지니는 서비스의 데이터 분석법을 소개하였습니다. 주로 관리해야하는 대표적인 지표로는 방문자 수와 방문 빈도, 고객 확보 비용(마케팅 비용), 회원가입자 수, 활동사용자 수, 유료고객 수, 계정 탈퇴자 수, 이탈률 등이 있습니다. 이들 지표를 살펴보며 적절한 방문 빈도를 파악하고, 고객을 자주 방문하도록 습관화하는 것이 중요합니다.

나아가 얼리어답터 고객이 누구인지를 발굴하여 서비스 개선에 지속적으로 활용해야 합니다. 하지만, 이러한 지표들은 ‘결괏값’에 해당할 뿐 어떤 경로를 통해 회원가입을 하였고 서비스를 이용하였는지 등에 대한 인과관계는 알 수 없기에, 뷰저블의 히트맵과 패스플롯 기능들을 병행 분석하여 원인을 파악하는 것이 좋습니다.


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