1. 데이터 분석, AI를 만나다
‘애자일(Agile)’은 짧은 주기로 가설을 확인하고 개선을 반복하는 실험 중심의 제품 사이클을 의미합니다. 사용자 반응을 기준으로 서비스를 개선해 나가기 때문에 의사결정 비용 측면에서 매우 효율적이죠. 이에 따라, 최근 ‘개선-검증’ 사이클을 단축하는 것이 기업 경쟁력의 핵심이 되고 있습니다.
AI는 이 사이클의 단축을 효과적으로 돕습니다. 반복적인 데이터 추출과 정제, 패턴 탐색과 개선안 도출 등의 작업을 AI가 대신 수행하면서, 문제 상황과 해결 방향을 탐색하는 데 걸리는 시간이 크게 줄어들고 있는 것입니다.
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하지만 고객 행동 분석이 필요한 분야에서는 범용 AI의 한계가 분명히 드러납니다. 고객의 행동 데이터는 단순한 수치 분석을 넘어, 그 맥락과 패턴을 함께 이해해야 하기 때문입니다. 뷰저블은 이러한 행동 데이터를 시각화 해 효과적으로 분석할 수 있도록 지원하는 도구입니다. 뷰저블의 스크롤 AI 리포트를 활용하면 UX 데이터 기반 의사결정을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.
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지금부터 스크롤 AI 리포트로 데이터 분석 비용을 최소화하고, 빠른 실험 문화를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
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2. 스크롤 AI 리포트: 분석에서 개선으로 향하는 지름길
스크롤 AI 리포트는 스크롤 히트맵 데이터를 바탕으로 사용자 행동을 패턴화해 개별 수치를 해석하지 않아도 이상 지점과 기회 구간을 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다. 사용자 행동 패턴은 ‘Killing Point’, ‘Hidden Gem’, ‘Ghost Zone’ 중 하나로 분류됩니다.
또한 패턴을 발견하는 것에서 그치지 않고, 각 구간에 대해 실행 가능한 개선안을 제안합니다. 화면 상의 이미지, 텍스트, 레이아웃 등을 자동으로 감지하여 사이트에 알맞는 최적의 개선 방안을 도출하죠.
이렇게 만들어진 스크롤 AI 리포트는 URL을 통해 공유할 수 있습니다. 히트맵을 직접 캡처하거나 수치를 일일이 정리하지 않아도 되는 셈입니다. 이는 리포트를 제작하는 데 드는 시간과 노력을 온전히 제품 개선에 사용할 수 있도록 돕습니다.
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3. 스크롤 AI 리포트 실전 활용법
메인 페이지 리뉴얼을 앞두고 있다고 가정해봅시다. 이 페이지는 서비스의 가치를 방문자에게 전달하는 역할을 합니다. 동시에 방문자가 회원가입이나 서비스 이용을 시작하기 전 반드시 거치게 되는 핵심 구간이기도 합니다.
스크롤 AI 리포트를 활용해 사용자의 행동 패턴을 살펴보고, 구체적인 개선 방향을 도출해보겠습니다.
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1) 핵심 패턴 확인
메인 페이지에서는 두 가지 핵심 패턴이 발견되었습니다.
| 1) Killing Point: 13% 지점에서 스크롤 도달률 29.4%p 하락 2) Hidden Gem: 76% 구간에서 평균 대비 5.8배 높은 주목도를 보임 |
‘Killing Point’에서는 구간 사이의 전환이 급격하게 이루어지고 있음을 알 수 있습니다. 이는 구분선이나 아이콘 등의 시각적 트랜지션 요소 없이 바로 다음 섹션이 시작되어, 방문자가 아래에 콘텐츠가 더 있다는 신호를 받지 못하고 이탈한 결과입니다.
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사용자가 대거 이탈한 Killing Point 구간과 달리, ‘Hidden Gem’은 이탈을 방지할 수 있는 기회 영역입니다. 뷰저블 활용 사례를 공유하는 커뮤니티가 이러한 기회 영역으로 나타났으며, 이를 통해 설득력 있는 콘텐츠와 사용자의 숨겨진 니즈를 확인할 수 있습니다.
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2) 개선 진행
도출한 핵심 패턴에 대해 스크롤 AI 리포트는 다음과 같은 개선안을 제안합니다.
| 1) 스크롤을 유도하는 아이콘 및 애니메이션 추가 2) 커뮤니티 영역을 상단에 배치하고, 관련된 수치 추가 |
ATF 직후의 도달률 급락을 완화하고, 고성과 콘텐츠의 노출 기회를 극대화하기 위해서입니다. 사용자가 커뮤니티 영역에서 실제 사례 기반의 정보를 접하도록 유도한다면 서비스에 대한 신뢰를 쌓을 수 있죠. 이를 통해 사용자의 적극적인 서비스 탐색과 전환률 상승을 기대해 볼 수 있습니다.
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3) 효과 검증
리뉴얼을 마쳤다면, 다시 스크롤 AI 리포트를 생성하여 그 효과를 검증할 차례입니다.
한 번의 개선만으로는 극적인 변화를 얻지 못할 수 있습니다. 그러나 이 과정은 사용자의 관심이 머무는 지점을 한층 더 명확히 드러냅니다. 이를 바탕으로 개선과 검증을 반복하며, 사용자가 서비스를 더욱 적극적으로 탐색하고 경험하도록 유도할 수 있습니다.
스크롤 AI 리포트는 이러한 반복을 부담에서 가능성으로 전환합니다. 데이터 분석과 정리에 소요되는 시간과 노력을 줄여, 개선과 검증에 집중할 수 있는 의사결정 환경을 만드는 것입니다.
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4. 분석은 가볍게, 개선은 빠르게
사용자의 행동 데이터는 제품 개선의 중요한 단서입니다. 그러나 AI 이전의 데이터 분석은 수치를 하나씩 확인하고, 그 의미를 추론하는 과정에 많은 시간과 노력을 요구했죠.
AI의 도입은 이 흐름을 바꾸고 있습니다. 반복적인 데이터 정리와 패턴 탐색을 AI가 대신 수행하면서 의사결정에 걸리는 시간이 크게 단축되고 있습니다. 데이터 분석은 더 이상 결과를 설명하는 단계에 머무르지 않고, 빠른 개선과 실험을 가능하게 하는 출발점으로 기능합니다.
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데이터 분석의 새로운 지평이 열린 지금. 스크롤 AI 리포트로 핵심 패턴과 개선 포인트를 명확히 파악하고, 신속하게 대응해보세요!
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