뷰저블이 실무에 ‘AI 커스텀 대시보드’를 도입한 이유
뷰저블은 2026년 2월부터 3월 중순까지 세션 트래픽이 점진적으로 감소하는 문제를 겪었습니다. 트래픽 감소는 서비스의 성과와 직결되는 지표이기 때문에, 빠르게 원인을 파악하고 내부에 공유함으로써 운영 방향을 결정하는 것이 필요했습니다. 따라서 최소한의 리소스로
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클릭 한 번으로 히트맵을 교차분석 하는 방법
1. 우리는 왜 교차분석을 해야할까요? 이 웹 사이트는 특정 구간에서 도달률이 급격히 떨어지고 있습니다. 사용자가 이탈하는 이유는 무엇일까요? 먼저, 콘텐츠의 내용이 기대와 달라서 사용자가 탐색 동기를 상실했을 수 있습니다. 아래에
데이터를 기다리는 조직과 실시간으로 대응하는 조직의 차이
경험과 데이터 사이에 생기는 시차 사용자는 불만을 직접 말하지 않습니다. 이것이 사용자 데이터를 분석해야 하는 이유입니다. 서비스 제공자는 목소리가 아닌 행동으로 사용자의 불편을 읽어내고, 더 나은 경험을 제공하기 위한 방향을
[기능 활용] #1 많은 페이지를 쉽게 구별하고 싶다면? “Group” 기능 소개편
안녕하세요, Beusable 팀입니다.오늘은 Journey map의 유용한 기능을 소개드리고자 합니다.바로 페이지를 태그와 컬러로 쉽게 여정을 식별할 수 있는 ‘Group’ 기능입니다. “여정에서 페이지 url 이나 노드의 썸네일만으로는 페이지들을 한눈에 구별하기가 어려워요좀 편하게 구별할 수 있는
[기능 활용] #3 최적의 마케팅 타이밍은 언제일까요? “일별 시간 세그먼트”기능으로 찾아보세요.
하루 중 우리의 마케팅을 집행할 최적의 타이밍은 언제일까요?오전?오후? 혹은 아주 늦은 시간?평일의 일자별 시계열 그래프를 분석하고, 최적의 타이밍을 찾아보세요. 1. 개요 – 사이트 분류 : 범국민 대상으로의 카드사 사이트 – 페이지
[기능 활용] #2 재방문이 많고 적음에 따른 고객 행동 차이를 알고 싶어요! “일별 시간 세그먼트” 기능 활용편
안녕하세요, Beusable 팀입니다.오늘은 ‘일별 시간 세그먼트’ 기능의 구체적인 활용 상황과 분석 예시를 알려드리겠습니다. Case Scenario로 배워보는📊 일별 시간 세그먼트 활용 방법 📊 목차일별 시간 세그먼트 활용 시나리오1. 목표2. 분석 예시 2-1. 뷰저블
[기능 활용] #1 방문 시간대별 고객 특징을 알고 싶다면? “일별 시간 세그먼트” 기능 소개편
안녕하세요, Beusable 팀입니다.오늘은 UX Heatmap 플러스 플랜에서만 제공하는심화 세그멘트 기능에 대해 소개드리겠습니다. 일별 시간 세그먼트 기능을 통해사용자의 페이지 방문 시간에 따라 세분화된 데이터를 확인하세요. 목차1. 일별 시간 세그먼트는 언제 필요한 기능인가요?2.
AI 시대, 누구보다 빠르게 데이터 속 숨겨진 보석을 찾는 방법
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
[기능 활용] #3 객단가가 높은 이커머스의 “방문빈도 기능” 활용해보기
객단가가 높은 제품을 판매하고 계신가요? 방문 빈도 세그먼트 기능으로 구매를 망설이는 고객님들을 분석하고,개선 방향 목적을 설정해보세요. 1. 개요 – 사이트 분류 : Ecommerce – 목표 : 객단가가 높은 페이지에서 방문 빈도 별
[기능 활용] #2 방문 빈도에 따른 고객 행동 차이를 확인해요. “방문 빈도 세그먼트” 기능 활용편
안녕하세요, Beusable 팀입니다.오늘은 ‘방문 빈도 세그먼트’ 기능의 구체적인 활용 상황과 분석 예시를 알려드리겠습니다. Case Scenario로 배워보는📈 방문 빈도 세그먼트 활용 방법 📈 목차방문 빈도 세그먼트 활용 시나리오1. 목표2. 분석 예시
[분석 가이드] 사용자가 가장 많이 방문하는 주요 페이지의 데이터를 분석에 활용하는 방법 “Ranking – PV Top 20 페이지 주요지표” 활용
뷰저블 Journey Map의 Ranking 리포트에서는 데이터에 대해 잘 알지 못해도 필수로 알아야 하는 지표들을 쉽게 확인할 수 있도록 다섯개의 주요 지표를 보여드리고 있습니다. 오늘은 이 지표들을 분석에 활용하는 방법에 대해
데이터에서 인사이트로! 수치 너머의 개선 지점을 찾는 방법
데이터는 있지만, 결정이 어려운 이유 ‘데이터 기반 의사결정’이라는 말은 이제 낯설지 않습니다. 객관적이고 합리적인 판단을 가능하게 한다는 점에서 오늘날 제품 개선의 전제가 되었기 때문입니다. 그러나 데이터만으로는 무엇이 문제인지, 어떻게 개선해야