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여러분의 생각과 아이디어를 정리하고, 시각화하는 데 어떤 툴을 사용하시나요? 또 만들어진 서비스를 분석하거나 사용자 테스트를 하기 위해서는 어떤 툴을 선택해야 할까요? 여러분의 업무 효과를 달성시키고 서비스 성장을 가속화할 UX 툴을 뷰저블이 인포그래픽으로 정리하였습니다. Turn ideas into products Organizing Information 1) GitHub https://github.com 오픈 소스와 비공개 프로젝트를 위한 협업 툴. 디자이너에게는 특히 프로젝트 별 버전 관리에 유용2) Trello https://trello.com 보드와 리스트, 카드를 사용하여 유연한 방식으로 프로젝트를 구성하고 우선 순위를 지정할 수 있는 툴3) Coggle https://coggle.it/ 심플한 UI가 특징인 온라인 마인드맵 툴. 다운로드하지 않아도 로그인만으로 바로 사용 가능4) OptimalSort https://www.optimalworkshop.com/optimalsort 온라인 카드 소팅 서비스5) EVERNOTE https://evernote.com/intl/ko 메모 기능을 기반으로 다양한 파일 첨부와 웹 페이지 스크랩 등이 가능한 노트 클라우드 서비스 6) mindmeister https://www.mindmeister.com/ko 브레인스토밍, 메모, 프로젝트 기획 용도 등으로 사용할 수 있는 온라인 마인드맵 도구. 전 세계 700만 이상 유저가 사용 중7) Lucidchart https://www.lucidchart.com/ 전 세계 800만 이상 유저가 사용 중인 다이어그램 및 플로우 차트. Confluence, JIRA, 구글드라이브, MS오피스 등으로 내보내기가 가능 Wire-framing  1) Microsoft Visio https://goo.gl/ZtZFb5정보 시각화 툴. 고급 다이어그램, 프로세스 모델링, 데이터 시각화 기능을 갖추고 있으며 와이퍼프레임 용도를 위한 별도 가이드 제공중 2) moqups https://moqups.com 와이어프레임, 목업, 다이어그램, 프로토타입을 공동으로 작업할 수 있는 툴 3) UXPin https://www.uxpin.com/ 픽셀 단위의 와이어프레임 작업부터 자유로운 인터랙션 삽입, HTML을 활용한 공유 및 버전관리, 작업물에 대한 공동 커뮤니케이션이 가능한 툴 4) axure http://axure.com/ UXPin과 마찬가지로 픽셀 단위 와이어프레임 작업은 물론 인터랙션 삽입과 HTML 기반 공유, 버전관리, 공동 커뮤니케이션을 할 수 있는 프로토타이핑 툴 5) wireframe.cc https://wireframe.cc/ 별도의 서비스 다운로드 필요 없이 바로 시작할 수 있는 미니멀 와이어프레임 툴6) pidoco https://pidoco.com/en 협업과 내보내기가 손쉬운 온라인 와이어프레임 툴7) balsamiq https://balsamiq.com/ Adobe의 시니어 엔지니어가 2008년 창업한 웹 기반 목업 서비스. JIRA, Confluence, Google Drive와 연동 됨 Prototyping  1) Adobe Photoshop http://www.photoshop.com/ Adobe에서 만든 가장 강력한 그래픽 디자인 툴2) Sketch3 https://www.sketchapp.com/ Symbols과 Shared Style 등을 통해 빠르게 UI 요소를 만들고, 재플린과 연동하여 개발자와 손쉽게 결과물을 공유할 수 있는 툴3) Protopie https://www.protopie.io/ 깔끔한 UI와 학습하기 쉬운 기능들은 물론, 3D 터치와 디바이스 센서를 활용한 인터랙션까지 구현 가능한 프로토타이핑 툴.4) Origami http://origami.design/ 페이스북 디자이너에 의해 만들어진 맥용 프로토타이핑 툴. 스케치와 연동되며 실시간으로 결과물 확인 가능5) Marvel https://marvelapp.com/ 스케치, 포토샵과 연동 가능한 프로토타이핑 툴. 심플한 UI로 누구나 손쉽게 인터랙션과 플로우를 설계 가능6) FLINTO https://www.flinto.com/ 맥에서 구동 가능한 프로토타이핑 툴. 간단한 조작만으로 매우 상세한의 인터랙션과 플로우까지 추가 가능 7) Invision https://www.invisionapp.com/ 빠르고 간단히 GUI 디자인에 인터랙션을 추가하고 의견을 추가하여 피드백을 주고 받을 수 있는 툴 See how users repondVisual Analytics 1) Beusable https://www.beusable.net서비스 상의 사용자 행동 데이터를 UX Heatmap, Journey Map등으로 알기 쉽게 시각화하여 제공하는 국내 최고의 서비스2) Clicktale https://www.clicktale.com이스라엘에서 만들어진 디지털 고객 경험 및 웹 애널리틱스, 히트맵을 통해 사용자 로그 데이터를 시각화3) Hotjar https://www.hotjar.com구글 태그매니저, unbound, 워드프레스 등과 연동되는 비주얼 애널리틱스. 히트맵으로 사용자 데이터 시각화4) tealeaf https://www01.ibm.com/software/info/tealeafIBM의 Customer behavior Analytics로 히트맵 등의 기능 제공. 타 서비스에 비해 매우 고가5) mouseflow https://mouseflow.com전 세계 10만 이상 유저가 사용 중인 비주얼 애널리틱스. 사용자 행동 데이터를 히트맵으로 시각화하여 제공6) Ptengine https://www.ptengine.com히트맵 & 웹 애널리틱스 플랫폼. 2010년 일본에서 설립되어 소니 뮤직, 소프트뱅크 등 2만 이상 고객 보유7) Crazyegg https://www.crazyegg.com히트맵과 스크롤맵을 통해 전환율 개선에 도움을 주는 비주얼 애널리틱스 Analytics & Metrics  1) Google Analytics https://www.google.com/analytics전세계에서 가장 많이 사용되고 있는 웹 애널리틱스2) Mixpanel https://mixpanel.com서비스 사용자를 지목하여 해당 사용자의 활동을 모두 조회할 수 있는 기능을 제공하는 분석 툴3) Adobe Analytics https://goo.gl/65iXyR기여도 및 세그먼트 분석은 물론 고급 머신 러닝을 바탕으로 미래까지 예측하는 애널리틱스4) webrends https://www.webtrends.com웹 사이트 분석, 측정, 테스팅 등을 실시할 수 있는 웹 최적화 툴로 전세계 5위권 이내의 점유율 차지5) KISSmetrics https://www.kissmetrics.com/마케터와 제품 담당자를 위해 제작 된 행동 분석 툴 6) Clicktale https://www.clicktale.com/경로, 전환율 등을 분석할 수 있는 기능 제공7) tealeaf https://www-01.ibm.com/software/info/tealeaf/기본적인 분석 기능과 함께 KPI를 자유롭게 설정할 수 있으며 대시보드 형태로 수치 제공8) Beusable https://www.beusable.net/실무에 꼭 필요한 핵심 지표와 퍼널, 사용자 경로 분석 기능을 제공 AB Testing  1) Google Optimize https://www.google.com/analytics/optimize/HTML 지식 없이도 단 몇 시간만에 디자인부터 테스팅 환경 구축까지 끝낼 수 있는 구글의 AB테스팅 툴2) Optimizely https://www.optimizely.com/구글 옵티마이즈를 개발한 엔지니어들이 나와 만든 AB 테스팅 서비스. 마이크로소프트, 넷플릭스 등 고객 보유3) VWO http://vwo.com/포인트 앤 클릭 에디터로 HTML 지식이 없어도 누구나 테스팅 페이지를 제작하여 테스트를 시작할 수 있는 툴4) Abode Target https://goo.gl/xo3hXs클릭 몇 번만으로 페이지를 제작하여 테스트를 시작할 수 있는 A/B 및 다변량 테스트(MVT) 툴5) unbounce https://unbounce.com/랜딩 페이지와 캠페인 페이지를 전용 에디터로 누구나 쉽게 디자인하여 바로 테스트까지 해볼 수 있는 툴6) Beusable https://www.beusable.net/A/B 테스팅 결과를 히트맵과 스트림 등 시각화된 결과로 비교 분석할 수 있는 서비스7) AB TASTY https://www.abtasty.com/us/비주얼 에디터와 고유 위젯 라이브러리를 통해 쉽게 페이지를 수정하고 바로 테스트에 임할 수 있게 하는 서비스 Record Users  1) Beusable https://www.beusable.net/사용자의 웹 상에서의 행동을 시각화 된 자료로 제공하는 세션 리포트 제공. 단 번에 파악할 수 있는 특장점 보유2) hotjar https://www.hotjar.com/사용자의 마우스 움직임과 입력 데이터 정보를 알려주는 세션 리플레이 기능 제공3) Jing https://www.techsmith.com/jing.html스크린샷 캡쳐 서비스. Jing과 동일 기업이 만든 Snagit, Camtasia와 연동하여 사용할 것을 권장하고 있음4) lookback https://lookback.io/사용자의 화면과 얼굴, 음성, 터치를 별도의 장비없이 사내 또는 원격으로 기록할 수 있는 서비스5) try my UI https://www.trymyui.com/유저 테스팅 비디오 분석 시간을 획기적으로 줄이고 효율적으로 공유하여 관리할 수 있도록 도와주는 툴6) tealeaf https://www-01.ibm.com/software/info/tealeaf/유저 별 세션 리플레이 기능 제공7) what users do https://www.whatusersdo.com/사용자의 서비스 상의 움직임, 행동, 내뱉는 말 등을 비디오 레코딩으로 지원해주는 툴8) crazyegg https://www.crazyegg.com/사용자의 마우스 움직임을 리플레이 할 수 있는 기능 제공 Pivot or PersevereRecruiting Users  1) Pivot Planet https://www.pivotplanet.com/수 백가지가 넘는 전문 직업 카테고리 내 사람들을 간단히 모집할 수 있는 서비스 (미국 유저 대상)2) Clarity https://clarity.fm/마케터, 기업가 등 다양한 전문 직업군 사람들을 간단히 검색하여 연락할 수 있는 서비스 (미국 유저 대상)3) ethnio https://ethn.io/개인, 원격 UX 리서치, 온라인 서베이 등 본인의 사용자 리서치 대상에 적합한 참가자를 검색하고 모집까지 할 수 있는 플랫폼4) hotjar https://www.hotjar.com/일대일 테스트 및 인터뷰를 위해 사용자를 모집할 수 있는 레이어 기능 제공. 프로필 기반 커스텀 메시징 전송 가능 Online Surveys 1) Beusable https://www.beusable.net/ko/설문을 실시하여 고객의 목소리를 들을 뿐 아니라, 응답별로 고객의 다른 여정을 확인할 수 있는 강력한 유저 리서치 툴 2) Polldaddy https://polldaddy.com/질문과 답변 개수에 제한 없이 설문지를 작성할 수 있도록 지원하는 서비스. 강력한 결과 리포팅 기능 제공3) hotjar https://www.hotjar.com/모든 디바이스에서 반응형 서베이를 실시할 수 있도록 지원4) Survey Nuts https://surveynuts.com/사용자가 온라인 및 모바일 설문지를 신속하게 작성하고 답변을 수집하여 그 결과를 그래픽으로 볼 수 있도록 도와주는 서비스5) Survey Monkey https://ko.surveymonkey.com/세계 최대 무료 온라인 설문조사 서비스. 실시간으로 그래픽 처리된 결과 열람 가능6) Survey gizmo https://www.surveygizmo.com/40가지가 넘는 질문 유형, 커스텀 테마 빌더, 반응형 테마, 번역 등의 강력한 기능 제공7) QuestionPro https://www.questionpro.com/소프트웨어, 고객 만족도, 시장 조사, 직원 만족도 조사 등을 실시할 수 있는 온라인 설문조사 툴 Capture In-Site Feedback  1) LiveChat https://www.livechatinc.com/전 세계 140개국 1만 9천 이상의 고객이 사용중인 비즈니스를 위한 프리미엄 라이브 채팅 및 헬프 데스크 툴 2) mouseflow https://mouseflow.com/특정 잠재 고객을 위한 대화형 설문조사를 만들어 사용자가 문제를 경험할 때 피드백을 제공할 수 있는 툴3) hotjar https://www.hotjar.com/사용자에게 설정된 이벤트와 타겟팅 시간에 맞게 질문을 보낼 수 있는 피드백 폴 기능 제공4) Qualaroo https://qualaroo.com/자유롭게 편집 가능한 디자인의 레이어와 2분만에 바로 셋업하여 시작할 수 있는 것이 특징인 설문조사 툴5) KAMPYLE http://www.kampyle.com/반응형 레이어를 지원하며 자동으로 타겟팅 된 고객에게 지정된 시간에 맞춰 설문조사를 실시할 수 있는 서비스6) iperceptions https://www.iperceptions.com/Adobe, DELL, AUDI 등 글로벌 기업이 사용하고 있는 설문조사 툴 Testing Layouts Remotely  1) Chalkmark https://www.optimalworkshop.com/chalkmark온라인 및 원격으로 스크린샷을 테스팅할 수 있는 툴2) UsabilityHub https://usabilityhub.com/홈페이지 첫인상, 사용자가 설계 의도대로 수행했는지 여부 등을 간단히 질문하며 테스트할 수 있는 툴3) UsersThink http://usersthink.com/사이트의 특정 페이지를 선택하여 해당 페이지에 대한 의견을 실제 미국 전역의 사용자에게 발송해 24시간 내 서면 결과로 받아볼 수 있는 서비스 

GA와 UX 히트맵으로 정보 제공형 웹사이트 최적화하기

이번 포스트를 통해서는 정보 제공형 웹사이트의 특징과 어떻게 하면 데이터를 올바르게 분석할 수 있는지에 대해 알아보고자 합니다.  정보 제공형 웹 사이트란 무엇일까요? 말 그대로 고객에게 ‘정보’를 제공하는 웹 사이트입니다. 예를 들면 뉴스나 일간지 웹사이트, 특정 제품, 아이디어, 개인을 알리는 웹 사이트가 될 수도 있습니다. 고객에게 자신이 누구이며 무엇을 하는지를 알리는 데 목적을 두며 중소기업 홈페이지 나 브랜드 사이트가 가장 대표적입니다. 회사에 대한 텍스트와 이미지, 서비스 제공 목록, 자세한 상세 연락처 정보가 5~8개 페이지 분량으로 구성되어있으며 보통 이커머스와 달리 ‘구매’ 과정이 일어나지 않습니다.  포그리트 홈페이지는 대표적인 정보형 웹사이트라고 볼 수 있습니다. www.4grit.com 위 이미지는 대표적인 정보형 웹사이트라 볼 수 있는 포그리트 홈페이지(뷰저블 개발사)입니다. 회사 미션과 주요 제품, 연락처를 소개하는 COMPANY, 구성원을 소개하는 TEAM, 언론보도 내용을 소개하는 PRESS RELEASE, 인사이트 블로그 (현 브런치) 링크로 구성되어 있습니다. 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의  브랜드 사이트 www.earth1999.jp/ 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의 브랜드 사이트 www.earth1999.jp/ 위 이미지는 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의 브랜드 사이트입니다. 이 브랜드 사이트도 정보형 웹사이트라고 볼 수 있습니다. CF와 갤러리, 뉴스, 공지사항, 스태프 블로그, 인터넷 샵 링크로 메뉴가 구성되어 있으며 브랜드 스토리를 중심으로 홈페이지 정보가 크게 구성되어 있는 것을 알 수 있습니다. ‘구매’를 할 수 있는 샵은 도메인을 분리하여 해당 웹 사이트에서는 오로지 브랜드에 대한 ‘정보’만을 전달하고 있습니다. 정보형 웹사이트는 얼마나 사용자에게 정확하고 충분하면서도 흥미를 끌만한 정보를 제공하는지가 가장 중요합니다. 그렇기 때문에 반복적으로 페이지에 방문하는 것이 ‘정보에 대해 긍정적으로 생각’한다는 신호가 되고, UV 당 PV 수, 이탈률(Bounce Rate) 등을 KPI로 삼곤 합니다. 그럼, 정보 제공형 웹사이트는 어떻게 데이터를 분석하여 최적화해나가면 좋을까요?아래 각 Step별로 알아보도록 할게요.  STEP 1. 구글 애널리틱스로 KPI (이탈률, UV 당 PV 수 등) 확인하기STEP 2. UX 히트맵으로 심리/인지 관련 데이터 파악하기STEP 3. 가설 수립을 통해 웹 사이트 UI 최적화하기 STEP1. 구글 애널리틱스(GA)로 이탈률 확인하기  구글 애널리틱스로 먼저 이탈률을 파악할 차례입니다. 이탈률 외에 다른 KPI를 설정하였다면 해당 KPI에 맞게 지표를 파악할 수 있습니다. 저는 이탈률을 KPI로 삼았기 때문에 이탈률을 확인할 예정입니다. 구글 애널리틱스의 [행동 > 사이트 콘텐츠 > 방문 페이지] 리포트로 이동하여 주요 랜딩 페이지 별 이탈률을 확인합니다. *하단 스크린숏은 구글에서 제공하는 데모 계정 페이지입니다.   [행동 > 사이트 콘텐츠 > 방문 페이지]를 통해 주요 랜딩 페이지별 이탈률을 확인합니다.가장 세션 수가 많은 페이지의 이탈률을 확인합니다. 그런 다음 세그먼트별 이탈률을 확인합니다. 유입 키워드별로도 확인하면 좋습니다. 여기까지 확인하면 어떤 페이지에서 주로 이탈률이 높은지 병목 대상을 발견할 수 있었을 것입니다. 그럼 여기서 한 가지 질문이 생길 것입니다. 왜 사용자는 이 페이지에서 이탈할까? 그리고 사용자가 이탈하는지는 어떻게 알 수 있을까요? 구글 애널리틱스만으로는 사용자의 심리적인 측면 또는 인지적 측면까지는 알 수 없습니다. 그래서 다음으로 UX 히트맵 데이터를 종합적으로 살펴볼 차례입니다. STEP2. UX 히트맵으로 정성적인 인지/심리 데이터 파악하기  UX 히트맵으로 이탈률이 왜 낮은지를 알아보기 위해서는 다음 질문들이 필요합니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보를 제공하는가? 질문 2. 사용자의 불안감 또는 의문점들을 해소하는가? 그리고 다음 UX 히트맵으로 질문들에 대한 답을 찾아볼 수 있습니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보인가?  ㄱ. 콘텐츠가 올바르게 전달되고 있는가? -> 라이브 히트맵의 노출 히트맵ㄴ. 콘텐츠를 사용자가 올바르게 인지하는가?-> 라이브 히트맵의 무브 히트맵과 관심 히트맵ㄷ. 사용자가 콘텐츠를 충분히 숙독하는가? -> 뷰저블의 Path Plot, 스크롤 히트맵 내 어텐션 그래프 질문 2. 사용자의 의문과 불안감을 해소하는가? ㄱ. 불안감 또는 의문을 해소할 콘텐츠가 존재하는가? -> 라이브히트맵의 무브 히트맵과 관심 히트맵ㄴ. 사용자가 콘텐츠를 충분히 숙독하는가? -> 뷰저블 스크롤 히트맵 내 어텐션 그래프  뷰저블 > Live Heatmap >  클릭 히트맵 뷰저블 Live Heatmap 클릭 히트맵으로는 사용자의 최종 목적지와 콘텐츠 소비 규모 (Click PV Rate)을 파악할 수 있습니다. 무브 히트맵과 함께 확인한다면 사용자의 관심이 실제 소비로 이어졌는지를 파악할 수 있습니다.  뷰저블 > Live Heatmap > Move Heatmap 뷰저블 Live Heatmap 무브 히트맵으로는 사용자의 응시 지점을 알 수 있습니다. CHI 논문에 의하면 사용자의 응시 지점이 마우스 커서 움직임과 약 84% 일치한다고 합니다. 사용자가 어떤 콘텐츠를 확인하였는지 아이트래킹을 대신하여 파악할 수 있습니다.  뷰저블 > Live Heatmap > 노출 히트맵 다음으로는 뷰저블 Live Heamtap으로 노출 히트맵으로 콘텐츠가 사용자에게 실제로 얼마나 노출되었는지 해당 비율을 파악할 수 있습니다. 뷰저블에서는 스크롤 히트맵의 PV 도달률로 해당 정보를 대체할 수 있습니다.   뷰저블 Live Heamtap >  관심 히트맵뷰저블 Live Heatmap 관심 히트맵은 노출된 콘텐츠 중 사용자가 실제 마우스 커서를 호버 한 정보입니다. 어떤 콘텐츠를 실제로 얼마나 관심을 갖고 확인하였는지 관심도를 정량적으로 측정할 수 있습니다.이 외에도 아래 뷰저블의 스크롤 히트맵에서는 실선으로 보이는 어텐션 그래프(Attention Graph)라는 것을 확인할 수 있습니다. 구간별 체류시간에 따른 사용자 숙독 정보를 파악할 수 있습니다. 뷰저블의 클릭, 무브, 스크롤 히트맵 (with 어텐션 그래프) STEP 3. 가설 수립을 통해 웹 사이트 UI 최적화하기다음으로는 분석한 데이터를 바탕으로 왜 이탈률이 높은지에 대해 가설을 수립한 후 UI를 최적화할 타이밍입니다. 가설 수립 방안에 대해서는 본 인사이트 블로그에서 다수 소개한 적이 있습니다. 글을 참고하여 가설을 수립해보세요. 참고자료https://www.beuillage.net/post/989https://www.beuillage.net/post/990https://www.beuillage.net/post/991정보형 웹 사이트는 정보의 질을 단순 KPI, 즉 지표만으로는 파악할 수 없습니다.제공하는 콘텐츠 또는 정보에 대한 사용자의 반응이 어떠한지를 파악할 필요가 있습니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보를 제공하는가? 질문 2. 사용자의 불안감 또는 의문점들을 해소하는가? 위 두 가지 질문을 UX 히트맵으로 확인해보세요.그리고 여러분의 웹 사이트를 효과적으로 최적화해보세요.

데이터 분석 UX 개선사례 – 미디어 커머스 (2)

지난 포스팅에는 미디어 커머스 기업 우먼스톡의 분석 사례로 실제 분석 시 활용할 수 있는 뷰저블 데이터와 함께 히트맵 분석 예시를 설명드렸습니다.이번 편에서는 우먼스톡 UX 데이터를 분석 사례 하나를 더 소개해드리고자 합니다. 더불어 직무별로 뷰저블 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지 이야기하겠습니다. 우먼스톡 – 심쿵딜 UX 데이터 분석   1. 선정된 페이지의 현황 분석 뷰저블을 통해 선정된 각 페이지의 현황을 분석하여, 이슈를 살펴봤습니다.  1.1. 유입/전환 경로 분석뷰저블의 *애널리틱스 메뉴에서 심쿵 딜 페이지의 유입경로를 살펴봤습니다. 뷰저블 애널리틱스 : UX 히트맵과 사용자 로그를 한 번에 해결할 수 있도록, 필수 지표를 제공하는 기능입니다. 주요 지표 및 유입/전환 경로 분석 (뷰저블 애널리틱스 메뉴) 유입채널 이미지를 살펴보면, 심쿵 딜 페이지의 주된 유입경로는 메인 페이지와 함께 페이스북 페이지네요. 심쿵 딜 페이지의 전체 이용 양상은, 상품 예약하기로 전환되지 못하고, 메인, 타임 딜 등의 타 페이지로 전환, 이탈하는 모습을 보실 수 있습니다. 리포팅 히트맵 메뉴로 메뉴를 변경하여 유입경로 관점에서 히트맵을 연이어 살펴봅니다. 1.2. 유입 /전환 경로 별 페이지 소비 형태 확인애널리틱스 메뉴에서 유의 깊게 살펴봤던 ‘페이스북 유입 경로’가, 히트맵 메뉴에서도 특이점을 보이는군요. (페이스북 유입경로는 노란 박스 내의 히트맵을 확인하실 수 있습니다.) 심쿵딜 페이지 유입경로별 히트맵 비교 화면_뷰저블 리포팅 히트맵 메뉴노란 박스 내의 히트맵 양상의 타 유입경로의 히트맵과 조금 다르지 않나요? 스크롤 히트맵의 컬러 분포와 어텐션 그래프의 양상이 다른 유입경로와 다르다는 것을 파악하실 수 있으셨을 겁니다.  어텐션 그래프사용자들이 페이지의 각 영역을 얼마나 소비하였는지 알려주는 그래프입니다.스크롤 히트맵 및 어텐션 그래프 내 체류시간 정보를 확인하면, 콘텐츠에 대한 속독률을 파악할 수 있습니다.  모바일 페이스북에서 유입된 콘텐츠는 사용자의 콘텐츠 속독률이 비교적 높다는 점을 파악할 수 있었지만, 좀 더 자세히 살펴봤더니, PV 대비 클릭률은 다른 유입처에 비해서 저조하다는 것을 함께 파악할 수 있었습니다. 개선 전략 페이스북에서 유입된 심쿵 딜 페이지의 사용자는 페이지를 둘러보는 것에서 그치지 않고, 실제 상품 상세 페이지로 전환할 수 있도록 콘텐츠 전략을 수립해야 한다는 방향을 도출해낼 수 있습니다.+) 각 페이지별 개선 전략 더보기1편에서 핵심 페이지들의 현황을 살펴보았다고 이야기드렸는데요, 각 페이지 별 개선 전략은 다음과 같은 형태로 정리해 볼 수 있었습니다.  직무별 뷰저블 데이터를 활용하는 방법 회사 내에서 데이터와 맞닿아 일할 수 있는 직무는 다양합니다. 프로젝트를 진행하며, 우먼스톡 측에서 직접 뷰저블을 통한 각 영역/ 부문별 데이터 활용방안을 제안해주신 바를 공유드립니다. 개발– 서비스의 현재 성능이 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있을지 검토– 특수한 이탈 현황이 버그 혹은 서비스의 성능이 아닐지 검토 기획-주요 콘텐츠 성과 향상을 위한 UI 개편 우선순위 및 방향성 파악-유저 경로 분석 및 이탈 구간 개선 마케팅– 월 / 주간 주요 마케팅 성과 파악 우먼스톡에서는 실제로 뷰저블에 월별 마케팅 페이지를 등록하여, 마케팅 집행성과를 분석하고 있습니다.  분석의 시작은 서비스를 이해하는 것에서부터 시작합니다. 따라 서비스를 가장 잘 분석할 수 있는 사람은 서비스를 담당하고 있는 팀원들입니다. 데이터 역량을 차근차근 내재화해보는 것은 어떨까요. 조직 내에서 데이터 활용도를 높이는 것이 중요합니다. 조직 내 데이터 활용도를 높이자는 말은 누구나 데이터사이언티스트나 애널리스트가 되자는 말은 아닙니다. 지금 하고 있는 업무를 조금 더 잘하기 위해서 데이터를 보기 시작했다면, 그것이 데이터 활용의 시작입니다. 그러니, 너무 멀고 어렵게 생각하지 마세요. “데이터를 활용한 업무”라는 말의 무게를 내려놓아도 괜찮습니다. 지속적으로 수치를 검토하고 분석한 보고서를 활용하여 디자인 의사결정을 내리는 것프로젝트를 론칭한 이후에는 의도가 유효했는지 데이터를 파악하는 것 이렇게 각자의 업무에서 데이터 활용도를 조금씩 넓히며 사이클을 돌리다 보면, 새로운 시각을. 합의를. 멤버들과 함께 더 나은 프로덕트들을 함께 만들어 나갈 수 있으리라 생각합니다.게재를 허락하여 준 우먼스톡에게 감사드리며, 우먼스톡 분석사례 시리즈를 마무리 짓도록 하겠습니다. 감사합니다.    

데이터 분석 UX 개선사례 – 미디어 커머스 (1)

커머스의 형태가 지속적으로 변화하면서, SNS, 미디어와 결합한 형태의 다양한 전자상거래 형태가 생겨났습니다. 미디어 커머스 업체에서는 어떠한 이슈들을 파악하고, 비즈니스 성과를 개선하려고 하고 있을까요?이번 포스팅을 통해서는 “히트맵을 통한 분석 방안”을 초점으로, 쇼핑몰 UX 분석 사례를 소개합니다. 바로 미디어 커머스 분야를 개척해나간 선두 기업 우먼스톡의 데이터 UX 개선 사례입니다! 히트맵을 통한 UX개선? 무엇을 할 수 있을까. 분석방안을 살펴보다. – 우먼스톡의 뷰저블 도입 사례 –  01. 미디어 커머스 우먼스톡의 뷰저블 도입기 우먼스톡에서는 사용자 관점의 서비스를 제공하기 위해서 다양한 시도를 하고 있습니다. 뷰저블의 주요 포트폴리오와 히트맵을 통한 사용자 분석 / 실제 서비스의 개선에도 많은 관심을 가지고 있어 뷰저블을 이용한 개선 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 실제로 히트맵을 통한 개선 시도의 성과를 수치로 확인할 수 있어 보람되기도 했던 프로젝트입니다.  해당 브로젝트는 데이터 수집, 이슈 도출, 성과 확인까지 모두 하나의 툴인 “뷰저블”에서 사이클을 완수했습니다. 우먼스톡의 뷰저블 이용방식이용 플랜 : Cloud A (월 100만 PV)등록 페이지 수 : 총 105개 페이지 등록 주된 뷰저블 이용 행태 : 월별 주요 마케팅 페이지 위주로 등록하여 마케팅 집행 성과 분석, 뷰저블을 통한 UI 개선, 성과 집계 (성과가 두드러진 프로젝트이니, 결과부터 공유해봅니다. ? ) 뷰저블로 인사이트를 도출, 개선한 UI개선 성과가 전환율 증가 성과로 나타났습니다. 02. 분석 시작 1.1. 히트맵을 분석을 활용하고자 하는 주요 페이지 선정. 히트맵 분석을 활용하고자 하는 주요 핵심 페이지를 선정했습니다. 분석하고자 하는 핵심 페이지를 선정하는 방법은 회사마다 다를 수 있겠지만, 우먼스톡에서는 마케팅 페이지 외 PV 수 상위 집계를 기준으로 삼았습니다. 선정된 페이지는 “메인” “뷰티숍”, “심쿵 딜”, “외상 구매”, “베스트 ” 이렇게 다섯 가지로 추려졌습니다. “어떻게 데이터를 통해 디자인할 것인가? 에 앞서 어떻게, 무엇을 분석할 것인가?” 저희가 만나본 고객들 중 대다수는 히트맵 분석 서비스 외에도 다양한 서비스를 활용하여, 데이터를 받아보고 있었습니다.  “기존의 분석 사이클에서 히트맵 분석을 새로이 추가한다면, 히트맵에게 어떤 역할을 기대해 볼 수 있을까요?” 데이터를 집계하고, 데이터를 시각화하고, 테스트 결과나 개선 성과를 히트맵으로 나타내는 일 등등을 뷰저블 서비스가 해낼 수 있을 것입니다. 그러나, 이보다 조금 더 깊게 들어가 보는 것이 중요합니다. 기존에 활용하고 있던 분석 툴이 있다면, 더욱이 “히트맵을 통해 얻을 수 있는 것”을 짚고, 활용해 나갈 때, 만족도가 좌우될 수 있기 때문입니다.예를 들면 ” 이번 과제에서, 히트맵을 통해 무엇을 분석할 수 있을까요? ” 와 같은 질문을 할 수 있습니다. 우먼스톡은 서비스 도입에 앞서, 현재 당면한 비즈니스 과제에 맞추어, 히트맵으로 무엇을 분석할 수 있을지 요소들을 정리했습니다.   [우먼스톡 과제에서 히트맵을 통해 분석할 수 있다고 정리한 내역] ” 히트맵을 통해 무엇을 분석해볼까? 활용할 수 있는 데이터는 무엇이 있을까” UI 별 전환 성과 비교 : UI 별 전환율 비교, 스크롤 도달 대비 전환 수치 비교페이지 내 전환 및 이탈 비교 : 페이지 내 전체 이탈률 비교 콘텐츠 탐색 분석 3-1. 페이지 내 콘텐츠 전달률 : 콘텐츠 별 사용자 도달률 비교3-2. 콘텐츠에 따른 속독률  : 스크롤 히트맵 및 어텐션 그래프 내 체류시간 정도데이터를 활용한 고객의 대표 특징 도출 : 애널리틱스의 해상도, 디바이스, 주요 사용자 여정 별 데이터 분석 히트맵으로 분석할 수 있는 요소들을 정리한 이후, 이번 프로젝트에서 가장 중점을 두고 살펴보고 싶은 부분들도 별도로 사내에서 협의하여 결정하는 과정을 거쳤습니다. 이번 프로젝트에서는 “전환”을 가장 중점에 두고 분석과 도입을 진행해보기로 했습니다. 03. 실전 도입. 우리는 무엇을 개선할 수 있을까? 1.2. 각 페이지의 현황 분석 후, 실제 개선 사례에 적용할 만한 UI 선정  각 페이지의 현황을 파악하고, 각 이슈의 개선안을 도출해보았으나, 일정과 내부 리소스 등 모든 페이지의 개선이 어려울 수 있는 터. 이러할 경우 우선순위와 중요도를 고려하여, 개선을 시도해봅니다.   초기에 우먼스톡은 “전환” 요소를 이번 프로젝트에서 가장 중요한 과제로 잡았습니다. 내부 논의를 거쳐  “베스트” 페이지의 전환을 개선해보는 것을 우선과제로 잡고 실행에 옮기기로 했습니다. ✔︎ 베스트 페이지 현황 파악 베스트 페이지의 현황 파악 결과를 살펴본 결과, 다음과 같은 이슈를 파악할 수 있었습니다.  뷰저블의 스크롤 히트맵 / 클릭 히트맵으로 이슈 파악한 페이지임에도 불구하고, 좌, 우가 마치 반으로 나뉜 것처럼 보입니다. 유독 우측 상품의 데이터가 약 3배 정도 몰린다는 점을 클릭 히트맵 화면에서 살펴보실 수 있을 것입니다.2단 콘텐츠 구성 의도가 이것은 아녔을 텐데요..?사용자가 스크롤을 길게 내리기 이전에, 적정량의 콘텐츠를 빠르게 제공하는 것이, 이단 콘텐츠로 UI를 전시한 것이 원래의 기획의도였을 것입니다. 그러나, 우먼스톡의 고객들의 이용 양상은 달랐습니다. 우측 엄지나 검지로 콘텐츠를 클릭하지 않았을까 생각됩니다. 04. 그럼 무엇을 해야 할까?  우먼스톡 페이지 내에서 좌측 상품을 소비하지 않는 고객의 특성을 고려하여 UI를 변경하기로 하였습니다. 상품 상세 카드를 2단에서 1단으로 변경하기로 하고, 디자인 개편 작업에 들어갔습니다. 개선 작업물 > 그렇게 변경된 베스트 페이지. (2단에서 1단으로 UI 개편) 05. 그래서 성과는?  ✔︎ 2단 -> 1단으로 개편. 전환 성과 비교 1PV 당 클릭수가 증가됨동일한 개수의 상품에 대한 전환율 1.9배 증가됨영역별 체류시간은 감소했지만 콘텐츠 별 체류 시간은 증가됨. 제품 상세 페이지로의 전환 증가, 이탈률 3% 개선됨  기존의 2단 유아이를 1단으로만 변경했음에도 불구하고, 1PV당 클릭수는 1.13에서, 1.57로 증가했고, 동일한 개수의 상품 전환율을 취합하여 파악해 봤을 때, 전환율은 1.9배 증가했다는 성과를 파악할 수 있었습니다. 글의 티저처럼 공유드렸던 성과 페이지. 이런 히스토리를 가지고 있구나, 하며 다시 파악해보실 수 있으실 겁니다. “데이터를 통한 혁신적인 UI?” 2단에서 1단으로 변화하는 UI 자체는 크게 혁신적이지 않다고 생각될지도 모릅니다. 그러나 내부에서 나름의 이유와 논리를 가지고 2단으로 기획하며, 운영했던 유아이를 1단으로 바꾸는 일은 생각보다 많은 난관에 봉착해야 하는 일일 수 있겠지요. 누군가는 고도화 자체에 대해 보수적으로 생각할 수도 있고, 누군가는 연구결과를 들고 와서 “타사 UX 분석 사례에서 이것이 더 유효하다고 연구결과가 나와있다.” 고 이야기할지 모릅니다.그러나 “우리 고객의 데이터”를 봐야 합니다. 타사의 사용자와 우리 고객은 다른 유저이기 때문이지요. 우먼스톡의 유저가 좌측 콘텐츠를 클릭하지 않았지만, 다른 쇼핑몰의 유저들은 좌, 우 균일하게 콘텐츠를 클릭할 수도, 혹은 우리 유저들은 좌측을 더 많이 클릭하는 양상을 보일지도 모릅니다. 타사 고객의 경험이나, 성향과 우리 고객이 행동 패턴이 완전히 같을 수는 없기에, “수집된 우리 고객의 데이터”를 기반으로 UI, 혹은 비즈니스 개선 방향을 살펴보는 것이 중요합니다.때문에 우먼스톡의 이번 UX 개선 프로젝트를 높이 평가하는 것 중 하나는, 기존의 논리로 서비스를 기획하고, 운영했을 텐데도 불구하고, 과감하게 “우리 사용자”의 데이터를 토대로 이번 개편을 진행했다는 점입니다. 데이터를 통해, 실제로 비즈니스에 적용되는 순간을 맛보기 위해서는, 데이터에 대한 적극적이고 열린 태도로 업무를 진행하는 노력이 필요한 것 같습니다.오늘은 우먼스톡의 이야기로 실제 분석 시 어떤 방향으로, 분석을 진행해 볼 수 있을지, 활용 가능한 데이터는 무엇인지, 각 조직원들은 어떻게 데이터를 활용할 수 있을지 살펴봤습니다. 게재를 허락하여 준 우먼스톡에게 감사드립니다.   우먼스톡(https://www.womanstalk.co.kr/)이란?  뷰티/커머스 플랫폼 – 크리에이터, 콘텐츠, 커머스를 결합한 형태를 보이는 오픈마켓2015년 7월에 등장. 현재 월 150만 명 이상이 이용.모바일 웹, 하이브리드 앱 지원  

데이터 분석 가설 구축을 위해 해야 하는 3가지 질문

이번 포스팅을 통해서는 데이터 분석 시, 가설 구축을 위해 해야 하는 2가지 질문에 대해 이야기 나누고자 합니다. 왜 가설 구축이 중요한지 그리고 올바르게 가설을 구축하기 위해서는 어떤 질문을 던져야 하는지를 공유합니다. 데이터 분석 툴의 진화, 그러나 사람이 반드시 해야 하는 일은 여전히 존재합니다.  최근 다양한 분석 툴이 도입됨에 따라 실무자 누구나 어느 정도 데이터 분석 업무를 더욱 정확하고 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 기본적인 작업, 예를 들어 데이터 정렬이나 시각화 등의 작업 또는 간단한 데이터 해석 작업을 더 이상 사람의 손을 빌리지 않아도 되는 것을 의미합니다.지난 2016년 구글 애널리틱스 모바일 웹에서 ‘애널리틱스 어시스턴트’라는 이름으로 간단한 분석 업무를 도와주는 자동 통계 보고서 기능이 출시된 바 있습니다. 원하는 정보를 바로 질문하여 알 수 있어 마케터나 분석 담당자가 정보를 탐색하는 시간을 대폭 절약할 수 있었습니다. 또한 머신러닝을 활용하여 사용자 행동을 모니터링하고, 특이점이 발견되면 알림으로 주는 기능이었습니다. 참고자료 : https://www.morevisibility.com/blogs/analytics/new-feature-release-analytics-assistant.html 하지만 아무리 이렇게 뛰어난 분석 툴이 나오더라도 ‘사람이 해야 하는 일’이 존재합니다. 1. 과제 설정 : 어떤 데이터가 필요한가?2. 목표 설정 : 해당 데이터를 통해 조직의 어떤 목표를 달성할 것인가?3. 가설 수립 : 해당 목표를 어떤 방향으로 달성할 것인가? 바로 위 세 가지, 과제와 목표를 설정하고 가설을 구축하는 부분입니다. 우리가 왜 데이터를 분석해야 하며 해당 이슈를 파악하기 위해서는 어떤 데이터가 필요한지, 목표를 달성하기 위해서는 어떤 가설을 수립하여야 하는지는 결코 툴이 해주지 않으며 사람이 직접 고민해야 합니다. 이중에서도 특히 가설 수립은 데이터 분석에서 가장 중요한 부분임에도 불구하고 간과하기 쉬우며, 실무자들이 가장 어렵다고 느끼는 부분이기도 합니다. 가설은 조직의 길라잡이이자 사고의 보조자 그렇다면 올바른 가설 수립은 왜 중요할까요? 먼저 가설이 올바르게 수립되지 못한다면 ‘문제 해결을 위해 상당한 물적, 인적 자원을 낭비’하게 됩니다. 올바른 가설 수립은 불필요한 데이터 수집과 분석을 예방하여 공수를 효율적으로 활용할 수 있게 하는 것입니다. 또한 가설은 조직이 ‘Action’을 할 수 있는 길라잡이가 되어주며 프로젝트 기간 내내 지속적인 사고(思考)를 이끄는 보조자 역할을 합니다. 가설 수립은 문제가 무엇인지를 명확하게 이해하는 것으로부터 시작됩니다. 실제 많은 컨설팅 펌에서는 ‘문제’ 파악에만 오랜 기간을 투자합니다. 보통 클라이언트 또는 조직이 문제를 알고 있을 것 같으나 실제로는 본인들의 문제점이 무엇인지 모르는 경우가 많기 때문입니다. 하나 많은 실무자들이 ‘문제’를 적확히 파악하고 분석, 고민하기보다 그저 ‘주어진 데이터’만 보고 가설을 수립해버리곤 합니다.  풀어 설명하자면, 분석 툴을 둘러보았더니 해당 분석 툴에서 제공하는 A 데이터에 특이점이 발견되었습니다. A 데이터에서 결론을 얻은 후 결론에 기반하여 B데이터를 살펴보고, B데이터에서 다시 결론을 얻어 C데이터를 살펴봅니다. 실무자는 이 A~C 데이터라는 3가지 범위의 데이터를 통해 아마 ‘논리적으로 가설과 결론을 수립’하였다고 생각할 수 있습니다. 가설을 수립하는 것입니다. 하지만 이러한 가설 수립 접근법은 올바르지 못합니다. 다른 데이터를 더 많이 보았더라면 더 나은 가설이 도출될 수 있었을 것이고, 더 나은 문제 해결 방안 또한 나왔을지도 모릅니다. 또한 문제에 대한 ‘목표’가 먼저 설정되지 않았기 때문에 ‘의미 없는 분석’이 되어버리고 말았습니다. 올바른 가설 수립은 올바른 질문으로부터 시작된다. A에서 이상치를 발견하여 B데이터를 보고, B에서 다시 C데이터를 보기 이전에 우리는 가장 먼저 ‘왜 데이터를 분석해야 하는가?’에 대한 ‘문제’ 파악이 필요합니다. 그 이후 해당 문제 해결을 위해서는 어떤 범위 내의 데이터가 필요한지, 해당 데이터를 어떻게 분석해나갈 것인지 등을 검토하게 되는 것이지요.  아래 3가지 질문이 필요합니다. 1. 우리 조직 또는 서비스가 당면한 문제가 무엇인가?2. 문제를 해결하려면 어떤 데이터가 필요한가? 또한 어떤 범위 내의 데이터를 살펴보아야 하는가?3. 해당 데이터를 누가, 어느 기한 내로, 어떻게 분석할 것인가? 1. 우리 조직 또는 서비스가 당면한 문제가 무엇인가?  가장 먼저 질문해야 하는 점이 바로 ‘문제’입니다. 우리가 처한 문제가 무엇인지 모르면 결코 분석은 시작할 수 없습니다. 우리는 왜 데이터를 분석해야 하는가?를 알 수 있는 ‘문제 파악’에 긴 시간을 투자해야 합니다. 2. 문제를 해결하려면 어떤 데이터가 필요한가? 문제를 파악하였다면 다음으로는 어떤 데이터가 필요한지를 리스트업 할 차례입니다. 스프레드시트 또는 액셀 등을 활용하여 해당 문제를 해결하기 위해서는 어떤 데이터를 살펴보아야 하는지를 정리합시다. 또 이 데이터에 우선순위, 활용할 수 있는 분석 툴 등이 있는지를 적어둡시다. 분석해야 하는 데이터 범위는 넓으면 넓을수록 좋습니다. 분석가의 업무가 당연히 늘어나겠지만, 가설에 대한 리스크가 줄어들어 최적의 해결 방안을 찾도록 도와줄 것입니다. 단순히 뷰저블에서만 데이터를 보는 것이 아니라 매출 같은 사내 데이터, 구글 애널리틱스 같은 다른 툴의 데이터도 함께 살펴보는 것이 좋습니다.  3. 해당 데이터를 누가 어떻게 분석할 것인가? 마지막으로는 해당 데이터를 누가, 어떻게 분석할 것인지 분석에 대한 계획(액션 방안)을 세웁니다. 뷰저블에서는 아래와 같이 분석을 시작하기 전, 스프레드시트에 분석 목적과 현황, 분석 방법, 이슈 등을 정리하여 우선순위를 메기고 이에 따라 분석을 진행합니다.  아무리 비싼 툴을 도입하더라도 결국 가설은 분석가가 수립해야 합니다. 하나 가설을 수립하는 방법에는 정답이 없으며 개인의 경험치와 창의력, 시행착오를 기반으로 노하우가 생겨나는 것도 사실입니다. 얼마든지 분석가에 따라 더 좋은 가설이 수립될 수 있기 때문입니다. 그렇기 때문에 여러분들이 하셔야 하는 것은 될 수 있는 한 더 많은 데이터를 살펴보고, 더 많은 가설을 직접 수립해보는 것입니다.  

누구나 쉽게 따라 하는 UX 디자인 KPI 수립하기

UX디자인을 분석하기 위해서는 정량화된 목표가 필요합니다. 이 목표는 ‘KPI’로써 쉽게 수립할 수 있습니다. 이번 포스팅을 통해서 UX 디자인을 위한 KPI를 수립하는 방법과 주요 예제를 소개합니다.  기획자와 디자이너는 ‘서비스 운영’이 론칭보다 더욱 중요합니다. 기획자와 UX 디자이너의 가장 중요한 역할은 서비스 론칭이 아닙니다. 서비스 론칭을 넘어 운영을 통해 ‘비즈니스 상의 목표를 달성’하는 것이 되어야 합니다. 운영을 하며 비즈니스 목표를 달성하고 있는지를 측정-분석하고, 문제점이 발견된다면 이를 개선함으로써 계속해서 발전시켜나가는 것이 중요합니다. 서비스 운영은 비즈니스 목표 달성을 위한 가장 중요한 단계입니다. 보통 UX 방법론이라 하면 사용자 여정 맵이나 퍼소나 등의 사용자 심리를 가시화하는 것들을 떠올리곤 합니다. 이 두 가지 모두 타깃을 명확히 한다는 점에서 중요하지만 비즈니스 성과로 반드시 직결된다고는 말할 수 없습니다. 비즈니스 성과 달성을 위한 활동 기준과 목표를 보통 업계에서는 KPI(핵심 성과지표)라 부릅니다. UX 디자인에서도 이 KPI를 도입하여 ‘얼마나 더 뛰어난 사용자 경험을 제공하는가?’를 정량화하고, 서비스를 이 기준에 따라 운영-개선함으로써 비즈니스 목표를 달성해나갈 수 있어야 합니다. KPI의 기본적인 개념과 좋은 KPI의 3가지 특징 KPI는 Key Performance Indicator로 핵심 성과지표라 부릅니다. 사이트가 지니는 목표 달성도를 나타낼 때 중요한 정량적 지표가 됩니다. KPI는 ‘무엇을, 언제까지 달성할 것인가’를 정리하여 달성 기준과 수치를 나타내는 것으로 ‘최종적인 목표’라고 볼 수 있습니다. 비슷한 용어로는 KGI(Key Goal Indicator, 핵심 목표지표)라는 것이 있습니다. KGI는 사이트의 목적 그 자체가 되는 정량적인 지표를 의미합니다. ‘중간 목표’라고 이해하면 쉽습니다.좋은 KPI에는 보통 세 가지 특징이 있습니다. 여러분의 KPI는 어떤가요? 함께 비교하며 살펴보세요.(1) 측정과 비교가 가능합니다.체류 시간, 사용자 태스크 달성률 등 측정이 가능하고 비교가 가능해야 합니다.(2) 수치를 통해 행동을 일으킬 수 있습니다.서비스 분석은 기본적으로 ‘개선’을 위해 실시하는 것입니다. 지표를 확인하여 개선 행동으로 이어질 수 있는지, 다시 말해 기업에 영향력을 줄 수 있는지 여부를 파악하세요.(3) 누구나 이해하기 쉽습니다.조직의 누구나 KPI를 보면 바로 이해할 수 있을 정도로 알기 쉬워야 합니다. 업종 별 대표적인 KPI (1) 기업 사이트 및 영업용 사이트기업 사이트의 목표는 매출이 되기보다 ‘근본적인 목적 달성 여부’가 무엇인지를 먼저 생각해야 합니다. 보통 다음 수치들을 KPI로 삼을 수 있습니다.– 스토어 팜이나 소셜 커머스 등 ‘커머스 사이트로 이동하는 배너 또는 링크의 클릭 수’를 KPI 대상으로 삼을 수 있습니다.– 신상품이나 신규 경영진 소개 등 기업이 ‘가장 주력해서 홍보해야 하는 콘텐츠의 페이지 뷰 수’를 목표로 삼을 수 있습니다. 이 외에도 신상품 또는 주력상품 페이지의 체류 시간을 목표로 설정할 수도 있습니다.– 기타 고객의 자료 청구 페이지 클릭률, 평가판 서비스 다운로드 수 등이 있습니다.(2) 미디어 사이트페이지 뷰 수, 회원가입률 등을 목표로 삼을 수 있습니다. 마케팅 측면에서 본다면 페이지 뷰 수가 근본적인 수익원이 됩니다. 페이지를 어떻게 나눌 것인지를 고민하면 페이지 뷰 수에 영향을 미칠 수 있습니다.(3) 커머스 사이트매출이 보통 가장 최종 목표가 됩니다. 매출을 달성시키기 위한 회원 가입자 수, 1일 또는 1개월당 방문한 사용자 수, 상품 상세 페이지 도달률 등을 높이는 등 다양한 KPI를 세울 수 있습니다.(4) 소셜 네트워크유저 인게이지먼트가 중요한 KPI가 됩니다. 좋아요! 클릭수, 코멘트, 공유수 등을 목표로 삼을 수 있습니다. 누구나 따라 할 수 있는 UX 디자인을 위한 KPI 수립하기 UX KPI는 보통 서비스 기획 실시 전 퍼소나를 설정할 때 함께 수립하면 좋습니다. 그럼 서비스를 실제로 디자인해나갈 때 이 KPI를 염두하며 업무에 임할 수 있게 됩니다.첫째, 어떤 사람의 어떤 문제를 어떤 서비스로 해결하고 싶은지를 정의 내립니다.뷰저블 홈페이지의 목표는 ‘UX 디자인 분석에 관심 있는 사용자에게 뷰저블의 다양한 기능과 가치를 소개해준다.’가 됩니다.둘째, 서비스가 사용자에게 어떤 경험을 제공하는지 구체적인 가치를 정의 내립니다.서비스가 유저에게 어떤 경험을 제공하는지를 구체적으로 정의 내립니다. ‘사용자에게 가장 제공하고 싶은 경험이 무엇인가?’라는 질문에 대답하면 쉽게 정리할 수 있습니다. 뷰저블에서는 ‘웹 서비스 분석 및 개선을 위한 뷰저블이라는 서비스 정보를 알 수 있다’, 이를 통해 ‘뷰저블을 이용한다’가 됩니다. 이 핵심가치는 KPI를 달성하기 위한 사용자 경험의 기본이 입니다.셋째, KPI를 수립합니다.무엇을 달성하면 위 두 번째 항목에서 결정한 서비스 핵심 가치가 만족되는지를 고민하면 쉽게 수립할 수 있습니다. 뷰저블에서는 회원 가입자 수, 뷰저블 사용하기 버튼 클릭 수 등을 KPI로 수립하고 있습니다. 뷰저블은 전체 페이지뷰 수 대비 Try Beusable 버튼 클릭률을 주요 KPI 중 하나로 삼고 있습니다. 넷째, KPI 측정을 위한 기간을 설정합니다.지속적으로 UX를 개선시키기 위해서는 ‘기간’을 두는 것이 무엇보다 중요합니다. 뷰저블은 주 단위, 월 단위로 위 KPI를 측정합니다. KPI를 측정할 때 사용자를 매우 구체적으로 정의 내려야 판단 오류를 피할 수 있습니다.예를 들어 전체 100명 중 한 명의 특정 유저 한 명이 중복해서 ‘뷰저블 시작하기’ 버튼을 100번 클릭하고 99명의 유저는 그냥 떠나버린다고 생각합시다. 100명의 유저가 고루 100번 클릭했을 때와 수치는 똑같을지라도 근본적인 의미는 매우 달라집니다.마지막, 뷰저블을 사용하여 ‘수립한 KPI’를 바탕으로 서비스를 분석-개선해 나갑니다. 뷰저블의 클릭 히트맵과 Segmenting CTA 기능등을 활용하면 목표 달성 여부를 파악할 수 있습니다. 위에서 정한 KPI를 바탕으로 뷰저블을 통해 계속해서 목표 달성 여부를 확인하고, 서비스를 반복해 개선합시다.  서비스의 성장은 론칭이 아닌 ‘운영’에서 판가름 납니다. 서비스 운영상에 이 지표를 어떻게 달성해나갈 것인가를 생각해 보도록 합시다.여러분의 KPI가 결정되었다면 뷰저블을 통해 서비스 분석을 본격적으로 시작해 보세요! :) 

마우스 커서의 정보 이해하기

마우스 커서의 정보를 자세히 해석하면, 사용자의 콘텐츠 소비를 이해하기 위해 사용되는 아이 트래킹을 대체할 수 있고 혹은 콘텐츠 소비를 보다 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 아이트래킹의 이해와 대체 수단 Usability Test 에서 사용자가 웹 페이지에서 응시한 곳을 알아내기 위한 도구로 아이트래킹이 종종 쓰입니다. 아이트래킹은 주시점 또는 눈의 움직임을 측정하는 도구입니다. 아이트래킹 모니터는 모든 눈의 움직임을 저장하고 사이트에서 가장 활동적인 영역을 시각적으로 강조합니다. 아이트래킹 연구는 웹 사용자들이 탐색하고 있는 사이트를 얼마나 편하게 사용하는지 그리고 웹 사이트의 구조와 시스템을 얼마나 빠르게 이해하는지 평가하는데 도움이 됩니다. 아이트래킹(도구, 웹캠) | 출처: http://eyesee-research.com/news/eye-ttacking-through-history/이와 같이 아이트래킹은 사용자의 행동과 콘텐츠의 소모 등을 분석하기에 유용한 도구이지만, 도구 사용에 따르는 환경적 제한, 비용, 시간 등의 이유로 많은 기업에서 간편하게 사용하지 못하고 있습니다.하지만 마우스 커서 움직임을 통해 아이트래킹의 정보를 대체할 수 있다는 여러 연구 결과가 있으며, 마우스 커서의 움직임을 통해 보다 쉽게 사용자가 응시한 콘텐츠와 그에 대한 시간, 그리고 시선 궤적의 거리 등을 예측할 수 있습니다. CHI 2001 학회에 보고 된, [What can a mouse cursor tell us more? Correlation of eye/mouse movements on web browsing]에 따르면, 웹 페이지에서 사용자의 마우스 커서가 위치한 곳의 84%가 실제 아이트래킹에서 측정된 응시 지점에 해당된다는 연구 결과를 알 수 있습니다. 또한 위치 지점 뿐 아니라, 지점에서 머문 시간(dwell time of both gaze and cursor)과 시선과 커서 지점의 거리(distance between gaze and cursor)간의 연관성이 존재함에 따라, 마우스가 사용성을 평가하는 아이트래킹의 좋은 대체 수단이 될 수 있다고 하고 있습니다. 참고링크: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=634234 [What can a mouse cursor tell us more? Correlation of eye/mouse movements on web browsing] / Mon-Chu Chen, John R.Anderson, Myeong-Ho Sohn (2001). ACM CHI (http://www.sigchi.org/) 히트맵으로 확인한 영역 이해하기 어떤 영역에 마우스가 접근을 하였는지에 대한 정보는, 사용자가 어떤 정보를 확인했는 지로 이해할 수 있습니다. 아이트래킹으로 확인할 수 있는 히트맵은, 마우스 커서가 접근한 위치의 정보를 기반으로 하는 히트맵으로 대체 할 수 있습니다. 마우스 커서의 위치가 시선의 응시지점과 100% 일치하는 것은 아니므로, 해당 영역의 주변 정보도 확인 대상으로 감안해야 합니다. 아이트래킹의 히트맵 | 출처: https://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/ 주목, 관심이 있었던 콘텐츠 확인하기 어떤 영역을 확인하였는지 여부를 검토하는 것도 중요하지만, 얼마나 오래(관심있게) 확인하였는지에 대한 정보를 확인하는 것도 중요합니다. 이러한 정보는 마우스 커서가 특정 위치에 머문 체류시간으로 확인할 수 있습니다. 주목성이 높은 콘텐츠는, 사용자가 흥미 있고 관심있게 살펴본 콘텐츠로 해석할 수 있을 뿐 아니라, 사용자가 이해하기 어렵거나, 확인하기 어려워(ex: 명도대비가 낮아 계속 응시하는 경우) 응시한 지점으로 해석할 수도 있기 때문에, 해당 콘텐츠의 내용과 디자인을 함께 감안하여 주목성을 검토하는 것이 정확할 수 있습니다. 이동 궤적 사용자가 응시한 지점의 흐름을 시각적으로 나타내는 인포그래픽을, Gaze Plot이라고 합니다. Gaze plot에는 위치 정보로 사용자가 응시한 지점을, 그리고 해당 원 안에 숫자를 표기하여 순서를 나타냅니다. 또한 원의 크기로 응시에 대한 체류시간도 나타낼 수 있습니다. Gaze: 응시, (눈여겨 보는) 시선[눈길]Plot: (소설・극・영화 등의) 구성[플롯/줄거리](http://www.oxfordlearnersdictionaries.com/)  사용자가 웹 페이지에서 콘텐츠를 둘러보는 순서를 마우스 커서의 움직임 궤적으로 이해할 수 있으며, 주목 데이터와 함께 보면 사용자의 시선 흐름을 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 콘텐츠들을 어떤 흐름으로 확인하였는지 이해하는 것은, 사용자의 목적이나 관심에 따르는 탐색 과정을 살펴보고 그 과정으로 인한 경험과 정보 습득을 알기 위해 필요합니다. 이는 히트맵 데이터와 마찬가지로, 궤적이 시선의 흐름과 100% 일치하지 않는 점을 감안하여 확인해야 합니다.

마우스 클릭으로 알 수 있는 사용자 정보들

 [Summary]뷰저블 클릭 히트맵에서는 Click Count 이외에도 클릭에 담긴 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 제공하고 있는 다양한 정보 각 6가지가 사용자 행동에 있어서 어떤 것을 의미하는지 구체적으로 알아보고, Reporting Heatmaps와 같은 뷰저블만의 기능과 함께 활용할 수 있습니다. 클릭 히트맵에서 클리커블한 요소에 마우스를 갖다대면, 클릭과 관련 된 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. Clicks: 관심의 정도 해당 콘텐츠에서 발생한 모든 클릭 이벤트의 횟수를 의미합니다. 따라서, Clicks가 높은 요소는 사용자의 선택이 많이 발생한 목적이나 흥미로 인해 관심의 정도가 높은 콘텐츠로 해석할 수 있습니다. Reporting Heatmaps 메뉴의 Click Count 영역에서 Clicks이 높은 콘텐츠 5개를 바로 확인할 수도 있습니다.만약 클릭으로 인해 페이지가 전환되지 않고, 레이어나 갱신 이벤트가 발생하는 콘텐츠라면 한 사용자가 여러 번 클릭을 발생시킬 수 있음을 감안해야 합니다. 즉 Clicks의 수치와 페이지 내 순위 정보의 의미는 실제 선택한 사용자 규모보다는 발생한 관심의 규모로 이해하기에 가깝습니다. (실제 선택한 사용자의 규모 현황을 파악하고 싶다면, Click PV rate를 확인할 수 있습니다)Clicks의 수치로는 실제 발생한 이벤트의 횟수를 의미하는 절대값으로 다른 콘텐츠와 비교할 수 있습니다.콘텐츠 간 비교 외에 페이지 내 전체 현황에서 의미하는 바를 얻고 싶다면, Click Rate를 확인할 수 있습니다. Click Rate: 관심의 비중 Clicks / all Clicks  페이지 내에서 발생한 전체 Clicks 이벤트 중, 해당 콘텐츠에서 발생한 Clicks 규모가 차지하는 비중을 나타냅니다. Clicks가 관심의 정도를 의미하기 때문에, Click Rate는 전체 관심 분포 중 해당 콘텐츠에 대한 관심의 비중을 뜻할 수 있습니다.Click Rate는 Clicks와 마찬가지로, Reporting Heatmaps의 Click Count 영역에서 all click과 함께 표기된 비율로 확인할 수 있습니다. Click Rate 순위는 Clicks(Click Count)순위와 동일합니다. 따라서 Rate를 직접 확인하지 않더라도 Clicks 값의 차이를 통해 Rate를 예측할 수 있으며, Rate 비중에 따라 순위에 비한 중요도가 얼마나 되는지 확인할 수 있습니다. Click per PV: 방문자별 클릭 횟수의 평균 Clicks / all PV  Click per PV는 페이지의 PV 대비 Clicks 비율, 즉 한 PV당 해당 콘텐츠에서 발생한 Clicks의 평균입니다. 한PV당 클릭한 횟수의 평균을 나타내기 때문에 PV가 다른 상황에서 클릭의 정도를 비교할 때 유용하게 쓰일 수 있습니다. 예를 들어 Referrer, 전환/이탈과 같은 분류(Segment)에 따라 클릭 정도를 비교할 때, 각 분류의 PV에는 차이가 존재하여 Clicks의 값에도 영향을 끼치게 됩니다. 이 때, Click per PV의 값으로 동일한 콘텐츠에 대한 클릭의 정도를 비교하면, 적은 PV에 비해 클릭율이 높은 정보를 쉽게 찾을 수 있을 것입니다. Click PV Rate: 선택한 방문자의 규모 Click PV / all PV (%)  Click PV Rate는 페이지에 접속한 PV 중 해당 콘텐츠를 실제로 클릭한 ‘PV’의 비율입니다. 여기에서 실제로 클릭한 PV란, 한 PV가 한 콘텐츠에 대해 두 번 이상 반복적으로 클릭 이벤트를 발생하였을지라도, 실제 콘텐츠를 클릭한 PV는 1PV로 보는 개념입니다.Click per PV와 Click PV Rate 용어가 비슷하여 혼동할 수 있는데, 이 두 정보의 차이는 콘텐츠 특성에 의해서 한 PV가 특정 콘텐츠를 여러 번 선택할 수 있는 상황에서 발생할 수 있습니다.이에 해당하는 콘텐츠의 예시로는, 페이지가 전환되지 않고 일부 영역의 콘텐츠가 갱신되거나 팝업과 같은 레이어가 발생하는 인터랙션이 있을 수 있습니다. 또한 새 창이 발생하는 링크나 버튼 경우도, 기존 페이지를 닫거나 실제로 벗어나기 전까지는 PV가 유지되어 한 PV가 여러 번 클릭을 발생시키는 상황이 존재할 수 있습니다.따라서 Click per PV(×100%)가 Click PV Rate에 비해 눈에 띄게 높다면 Clicks가 실제 Click PV에 비해 높다는 것을 의미하며, 이는 해당 콘텐츠에 대해서 각 PV들이 한 번이 아니라 반복적으로 클릭했다고 해석할 수 있는 정보가 됩니다.또한, Click PV Rate 정보는 스크롤 데이터와 함께 이해하면, 실제 노출된 PV 중 선택한 클릭 확률을 좀 더 깊게 이해할 수 있습니다. 스크롤 데이터는 스크롤 히트맵에서 각각 확인하거나, Reporting Heatmaps 메뉴에서 스크롤 차트를 통해 함께 확인할 수 있습니다. 좌측: 스크롤 도달 PV Rate 그래프 , 우측: Click PV Rate A와 B 콘텐츠의 클릭 정보를 확인하면, Click PV Rate가 10%로 동일합니다. 하지만 스크롤 그래프를 통해 A와 B 콘텐츠 위치까지 도달한 PV의 비율은 A: 100%, B: 50%로 차이가 있음을 확인할 수 있습니다. ‘해당 위치까지 도달했다’는  스크롤을 이동하며 스크린에 콘텐츠가 노출 되었기 때문에, 사용자가 Hover하지 않았을지라도 사용자에게 노출이 될 확률이 높음을 의미합니다.A와 B 해석을 각각 비교해보면 다음과 같습니다. A 의 해석A 콘텐츠까지 접근한 PV는 100%이며, 실제 클릭한 PV는 10%입니다. 즉 모든 PV에게 해당 콘텐츠가 노출되었지만, 10%의 PV만 해당 콘텐츠를 선택하였음을 의미합니다. B 의 해석B 콘텐츠까지 접근한 PV는 50%이며, 실제 클릭한 PV는 10%입니다. B콘텐츠가 아예 노출되지 않은 PV가 존재하긴 하지만, 해당 위치까지 스크롤을 이동하여 B 콘텐츠가 노출된 PV 중에서는 20%의 선택율을  보이고 있어 A보다 선택율이 두 배인 것을 확인할 수 있습니다. B와 같이 노출에 비하여 클릭율이 높은 콘텐츠는, 해당 위치까지 도달한 사용자의 관심사나 목적을 나타내는 특징을 갖고 있다고 볼 수 있습니다.따라서 해당 콘텐츠가 더 많은 사용자의 관심사나 목적을 의미할 수 있다고 판단되면 위치를 상단으로 높여 노출율을 개선함으로써 클릭도 증가하도록 유도할 수 있습니다.만약 콘텐츠가 모든 사용자가 아닌 해당 위치까지 도달한 사용자에게만 적용되는 관심이나 목적일 것이라고 판단된다면, 해당 위치를 관련 된 내용으로 콘텐츠를 좀 더 강화할 수 있습니다. Hover > Click Rate: 접근한 방문자 중, 선택한 비율 Clicks / Hover (%)  앞서 Click PV Rate에서 Click PV를 스크롤 데이터와 비교하여 노출 대비 선택율을 알아보았습니다.Hover > Click Rate는 마우스를 해당 콘텐츠에 직접 접근한 Hover 의 횟수 대비 선택한 Click 횟수의 비율 정보입니다. 따라서 마우스를 해당 위치로 접근하여 관심을 보이고 확인한 PV 중, 실제로 선택을 한 사용자의 비율이 어느정도 되는지를 알 수 있습니다. Hover 정보가 의도를 갖고 마우스로 접근한 것이 아니라 마우스를 이동하면서 스쳐 지나간 행동이 될 수 있지만, 사용자의 시선이 마우스의 움직임과 유사하게(약 80%) 이동한다는 개념(참고링크)을 사용자의 시선이 해당 콘텐츠에 닿았을 확률로 감안한다면 위와 같이 해석하기에 충분히 의미를 가질 수 있습니다. Hover > Click Time: 접근 후, 선택하기까지의 시간 Hover > Click Time은 마우스가 Hover로 접근 후 Click하기까지 시간 차를 뜻합니다. 사용자들이 마우스로 Hover함으로써 콘텐츠를 눈으로 확인하고, 선택을 결정하기까지의 시간 차를 의미할 수 있습니다.이 시간 차 동안, 사용자들은 마우스를 Hover한 상태에서 콘텐츠를 인지 > 이해 > 판단하는 과정을 겪고 바로 선택을 결정하거나, Hover 이후 다른 영역의 콘텐츠들을 둘러보다 다시 되돌아와 선택을 결정할 수도 있습니다.빠른 판단에 의해 선택된 콘텐츠는 사용자의 흥미나 목적과 강력한 연관이 있는 정보로 이해할 수 있습니다. 반면, 선택하기까지 시간 차가 큰 콘텐츠는 사용자에게 인지, 이해 과정에서 어려움을 겪게 하였거나, 흥미나 목적에 의해 판단하기에는 다소 부족한 정보를 지니고 볼 수 있습니다. 따라서, 사용자가 콘텐츠 선택에 있어서 주저한 이유가 무엇인지 검토하여, 인지나 이해에 원인이 있다면 콘텐츠의 내용을 개선하고, 실제 흥미나 목적에 부합하는 정보를 새롭게 추가하는 방법으로 사용자가 다른 페이지로 이탈하기 전에 사로 잡아 전환될 수 있도록 개선할 수 있습니다. 이와 같이 뷰저블에서 제공하는 Click 에 따른 여섯 가지 각 정보 별로 원하는 인사이트를 얻어내고 페이지의 기획/디자인이나 마케팅의 결과를 좀 더 깊게 파악하여, 더 나은 성과를 이끌기 위한 근거 자료로 활용할 수 있습니다. 

데이터를 기반으로 퍼소나(Persona) 만들기

UX디자인 현장에서 퍼소나는 반드시 필요한 방법론 중 하나입니다. 퍼소나란 무엇이며 왜 필요한지, 실제 서비스에 활용할 수 있는 뛰어난 퍼소나를 만들기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 소개해 드리려고 합니다.  앨런 쿠퍼의 “정신병원에서 뛰쳐나온 디자인” 영문 및 한국어판 퍼소나는 1988년 앨런 쿠퍼가 그의 저서 “정신병원에서 뛰쳐나온 디자인(The Inmates Are Running the Asylum)”에 처음 언급하며 소개된 개념으로, ‘특정 사용자 그룹을 대표하는 가상인물’을 나타냅니다. 보통 3~5개로 표현되며 마치 실존 인물처럼 그 특징을 나타내는 것이 중요합니다. 퍼소나는 조직 구성원과의 공통적인 커뮤니케이션 언어가 되며, 정보와 업무의 우선순위를 결정짓는 근거를 만들어줍니다. 퍼소나는 오늘날 비즈니스 현장에서 조직 구성원에게 프로젝트 타깃에 대한 공통 이해를 갖게 하는 가장 강력한 커뮤니케이션 언어입니다. 퍼소나가 있는 것만으로도 서비스를 만드는 과정과 만든 이후의 제품 수명 주기(PLC) 단계에서 각 조직 구성원들에게 쉽게 공감과 협력을 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어 제안한 기능이나 디자인이 ‘사용자(User)’에게 필요한가?를 질문하는 것이 아닌, 가상 고객이자 퍼소나인 직장인 ‘박지은’씨에게 필요한가?로 물어볼 수 있는데, 사용자라 하면 머릿속에 수십수백 가지의 사람이 떠오르지만 박지은 씨라 말하면 특정 한 인물만을 떠올릴 수 있습니다. 이는 더욱 쉬운 공감을 이끌어냅니다.‘박지은 씨는 맥 환경이 아니니까 폰트 사용에 주의해야 합니다.’, ‘박지은 씨는 40대 직장인입니다. 그렇기 때문에 20대가 많이 쓰는 말투 사용은 지양해야 합니다.’처럼 조직에서 ‘박지은’씨가 ‘사용자(User)’를 대신해 사용되면 서비스를 사용하는 User가 살아 숨 쉬게 되고 자연스러운 연상으로 이어집니다.조직 구성원의 커뮤니케이션 언어로 만들기 위해서는 퍼소나가 디자인 팀만 갖는 특별한 것이 되어선 안됩니다. 개발, 영업, 마케팅 담당자 등 구성원 모두가 우리 고객이 어떤 사람인지를 함께 고민할 수 있도록 공유하고 전파하는 것이 포인트입니다. 퍼소나는 추측이 아닌 데이터를 기반으로 작성해야 합니다. 완성된 퍼소나는 작은 의사결정 하나에도 영향을 미치기 때문에 추측을 통해 만들기보다 실제 데이터에 근거해  작성되어야 합니다. 추측을 통해 만들어진 퍼소나는 신뢰도가 낮아 조직의 공감을 불러일으키기 어렵습니다.미국의 Andrea Wiggings는 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 프로세스로써 ‘데이터 수집 – 퍼소나 개수 결정 – 데이터 분석 – 데이터 분류 – 퍼소나에 살 더하기’로 정의 내리고 있습니다. 특히 마지막 항목인 ‘퍼소나에 살 더하기’란 단순히 여러 개의 항목을 나열한 글을 넘어 감성적 공감을 이끌어낼 수 있도록 만들라는 것을 의미합니다. 자세해야 한다는 것만을 의미하지 않습니다. 때때로 도표로 만들 수도 있고, 사진을 첨부할 수도 있습니다. Andrea Wiggings가 정리한 데이터 기반 퍼소나 작성 프로세스 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터 그럼 퍼소나를 만들기 위해선 어떤 기본 데이터를 모아야 할까요? 이름, 나이, 성별, 사는 곳, 직업, 직위나 직책 등을 기본 데이터로 작성할 수 있으며 하루 일과 같은 부가적인 질문을 더함으로써 더욱 실존인물에 가깝게 표현할 수 있습니다. 특히 사용하는 디바이스나 SNS 정보는 웹비즈니스 환경에 있어 반드시 수집해야 하는 사용자 정보입니다. 이름‘퍼소나 1’, ‘퍼소나 2’가 아닌 실제 사람 이름을 붙이도록 합시다. 보통 한 서비스 당 여러 개의 퍼소나를 만들기 때문에 이름을 붙이면 구분하기 쉬워집니다. 또한 만들어진 퍼소나는 또한 반드시 이름으로 불러야 합니다.성별성별에 따라 서비스를 이용하는 방법이나 가치관이 달라지기 때문에 필수적으로 적는 것이 좋습니다.나이나이에 따라 생활 스타일이 크게 달라집니다. 20대와 30대의 취미생활이 다르고, 30대와 40대가 자주 접속하는 SNS가 다릅니다. 성별과 함께 나이도 반드시 필수적으로 적어두어야 합니다.직업직업과 직위, 급여 등을 적도록 합시다. 이를 통해 전반적인 사고방식과 관심사, 주변 인물을 이해할 수 있게 되며, 급여는 얼마나 자유롭게 취미 생활에 돈을 지불할 수 있는지를 알게 합니다. 전반적인 라이프 스타일이나 일과, 돈에 대한 가치관을 알 수 있어 서비스 가격, 결제 방법, 마케팅 채널을 결정할 때 도움됩니다.사는 곳거주지는 서비스에 주는 타깃이 주는 부수적인 영향을 이해하는 데 도움됩니다. 음식 배달 서비스는 식당과 주거지와 거리가 너무 멀고 별로 없는 시골에선 이용하기 어렵기 때문입니다.성격사람의 성격에 따라 사고방식이나 취향이 크게 달라집니다. 성격을 적으면 퍼소나를 더욱 인간답게 만들어주며 서비스 문구의 톤 앤 매너 등을 선택할 때 중요합니다.하루 일과하루 일과는 서비스를 이용하는 시간대가 언제인지를 알려줍니다. 어느 시간대에 광고를 집행하면 좋은지 등을 결정할 수 있습니다.이용 중인 디바이스iOS와 안드로이드를 사용하는 유저에 따라 직업이나 연령대, 사용하는 앱이 크게 다르다고 합니다. 또한 어떻게 디바이스의 웹사이트를 최적화할 것인지 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.이용 중인 SNS어떻게 정보를 얻으며 누구에게 다시 정보를 확산하는지를 알 수 있습니다.위 항목을 기반으로 퍼소나를 작성했다면 이 위에 살을 더해 이미지를 첨부하거나 도표로 표현, 문장화합시다. 자세할수록 공감을 불러일으키기 쉽습니다. 퍼소나는 프로젝트 초기단계에만 이용되는 리서치 자료가 아닌, 서비스 운영과 개선에 지속적으로 필요한 근거입니다. 퍼소나를 UX 리서치 초기 단계에서만 사용되는 매우 특별한 방법론이라 생각하는 사람들이 많이 있습니다. 하지만 퍼소나는 프로젝트를 만들어나가는 각 단계는 물론이고 서비스가 만들어진 이후 운영에도 지속적으로 필요한 근거자료가 됩니다. 리서치 기간에만 잠깐 사용자를 만나는 것은 의미가 없습니다! 특히 퍼소나는 디자이너뿐만 아니라 마케터가 광고를 집행하거나 SNS 마케팅을 위한 콘텐츠를 작성할 때 도움될 수 있으며 영업 담당자에게는 영업 채널을 확보하고 전략을 세우는데 중요한 역할을 할 수 있습니다.퍼소나를 만들기 위해 몇 천명이 넘는 유저 데이터를 확보해야 하지 않습니다. 한 달 넘는 시간을 들여 많은 공수를 들이지 않아도 됩니다. 아주 작은 것으로부터 시작해 프로젝트를 지속하고 개선해나가면서 퍼소나 또한 개선해나가도록 합시다. 뷰저블은 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터를 제공합니다. 뷰저블에서는 애널리틱스(Analytics)나 세그먼팅 CTA 기능을 통해 디자이너가 퍼소나를 작성하는데 도움되는 기본 데이터를 제공합니다. 방문자의 체류시간과 페이지 유입경로, 페이지 이동경로, 모니터 해상도, 브라우저 및 OS 정보, 국가 등을 알 수 있습니다. 뿐만 아니라 페이지 별 UI 요소 하나하나의 유입경로와 체류 시간 등을 알 수 있어 어떤 사용자가 어떤 콘텐츠를 선호하는지를 파악하는 데 도움됩니다.  뷰저블을 사용하면 퍼소나를 작성하는데 도움되는 기본 데이터를 얻을 수 있습니다. 정확한 퍼소나를 위해 많은 회사들에서 사용자를 알기 위한 리서치에 비용을 투자하고 있습니다. 뷰저블은 사용자 한 명 한 명 찾아가지 않더라도 어떤 행태를 보이며 어떤 환경을 갖고 있는지를 알 수 있게 도와줍니다.나아가 사용자의 뷰저블의 Stream 히트맵, Scroll 히트맵 기능은 사용자 유형과 여정을 가시화하는데 도움됩니다. 그럼 구체적으로 어떻게 만들 수 있을까요? 좀 더 자세히 살펴봅시다. 뷰저블로 퍼소나 제작을 위한 기본 데이터를 수집해 봅시다. 그럼 애널리틱스 메뉴에서 퍼소나 제작에 필요한 기본 데이터를 모아보겠습니다.성별: 남성직업: 인하우스 디자이너 팀장연령: 30대 중반연수입: 5,000만 원 이상  뷰저블 애널리틱스 메뉴에선 사용자의 모니터 해상도, 국가, 운영체제, 브라우저 등을 알 수 있습니다. 디바이스 환경: 회사에서는 1920X1080 해상도의 윈도우 컴퓨터를 사용한다. 주로 크롬을 통해 인터넷을 사용하는 편이다. 현재 안드로이드 폰을 소유하고 있다. 각 페이지별로 Referrer을 확인하면 어느 사이트에서 들어왔는지 유입경로를 알 수 있습니다. 동기와 자주 사용하는 SNS: 페이스북과 브런치 등의 소셜을 통해 주로 신규 정보를 수집한다. 최근 디자인도 분석할 수 있어야 한다는 글을 많이 접했던 터라 데이터 분석에 관심이 많다. 디자인도 분석할 수 있다면 조직에 UX팀이 하는 일의 중요성을 인지시키고 근거를 확보할 수 있을 거라 확신한다. 그러던 중 페이스북을 통해 뷰저블을 접하게 되었다. 신규 재방문 사용자 수 및 비율, 평균 체류시간을 알 수 있습니다. 서비스 관심도: 지난번에는 6분 정도 컴퓨터로 뷰저블 사이트를 둘러보았다. 다시 한번 좀 더 찬찬히 둘러보고 팀 조직원들에게 알리고자 한다. Path Plot에선 사용자의 사이트 내 여정을 가시화하고 클릭 순위 별 UI 요소를 확인할 수 있습니다. 사용자 여정: 새로운 UX 인사이트를 찾아준다? 어떤 서비스이며 어떤 기능이 있는지, 가격은 어떻게 되는지, 누가 만들었는지 순으로 살펴본다. 오픈 베타 운영중임을 확인 후 뷰저블을 시작해본다.사이트 내 Pain-Point: 뷰저블이라는 새로운 서비스가 있다는 건 알겠는데 왜 사용해야 하는 건지 잘 모른다. 기능들이 많은 건 알겠는데 어떻게 사용해야할지도 모르겠다. 서비스를 운영 중인 디자이너 여러분, 지금 바로 뷰저블을 통해 퍼소나를 만들어보는 것은 어떨까요?

당신의 서비스 성장을 가속화할 UX Tool의 모든 것

여러분의 생각과 아이디어를 정리하고, 시각화하는 데 어떤 툴을 사용하시나요? 또 만들어진 서비스를 분석하거나 사용자 테스트를 하기 위해서는 어떤 툴을 선택해야 할까요? 여러분의 업무 효과를 달성시키고 서비스 성장을 가속화할 UX 툴을 뷰저블이 인포그래픽으로 정리하였습니다. Turn ideas into products Organizing Information 1) GitHub https://github.com 오픈 소스와 비공개 프로젝트를 위한 협업 툴. 디자이너에게는 특히 프로젝트 별 버전 관리에 유용2) Trello https://trello.com 보드와 리스트, 카드를 사용하여 유연한 방식으로 프로젝트를 구성하고 우선 순위를 지정할 수 있는 툴3) Coggle https://coggle.it/ 심플한 UI가 특징인 온라인 마인드맵 툴. 다운로드하지 않아도 로그인만으로 바로 사용 가능4) OptimalSort https://www.optimalworkshop.com/optimalsort 온라인 카드 소팅 서비스5) EVERNOTE https://evernote.com/intl/ko 메모 기능을 기반으로 다양한 파일 첨부와 웹 페이지 스크랩 등이 가능한 노트 클라우드 서비스 6) mindmeister https://www.mindmeister.com/ko 브레인스토밍, 메모, 프로젝트 기획 용도 등으로 사용할 수 있는 온라인 마인드맵 도구. 전 세계 700만 이상 유저가 사용 중7) Lucidchart https://www.lucidchart.com/ 전 세계 800만 이상 유저가 사용 중인 다이어그램 및 플로우 차트. Confluence, JIRA, 구글드라이브, MS오피스 등으로 내보내기가 가능 Wire-framing  1) Microsoft Visio https://goo.gl/ZtZFb5정보 시각화 툴. 고급 다이어그램, 프로세스 모델링, 데이터 시각화 기능을 갖추고 있으며 와이퍼프레임 용도를 위한 별도 가이드 제공중 2) moqups https://moqups.com 와이어프레임, 목업, 다이어그램, 프로토타입을 공동으로 작업할 수 있는 툴 3) UXPin https://www.uxpin.com/ 픽셀 단위의 와이어프레임 작업부터 자유로운 인터랙션 삽입, HTML을 활용한 공유 및 버전관리, 작업물에 대한 공동 커뮤니케이션이 가능한 툴 4) axure http://axure.com/ UXPin과 마찬가지로 픽셀 단위 와이어프레임 작업은 물론 인터랙션 삽입과 HTML 기반 공유, 버전관리, 공동 커뮤니케이션을 할 수 있는 프로토타이핑 툴 5) wireframe.cc https://wireframe.cc/ 별도의 서비스 다운로드 필요 없이 바로 시작할 수 있는 미니멀 와이어프레임 툴6) pidoco https://pidoco.com/en 협업과 내보내기가 손쉬운 온라인 와이어프레임 툴7) balsamiq https://balsamiq.com/ Adobe의 시니어 엔지니어가 2008년 창업한 웹 기반 목업 서비스. JIRA, Confluence, Google Drive와 연동 됨 Prototyping  1) Adobe Photoshop http://www.photoshop.com/ Adobe에서 만든 가장 강력한 그래픽 디자인 툴2) Sketch3 https://www.sketchapp.com/ Symbols과 Shared Style 등을 통해 빠르게 UI 요소를 만들고, 재플린과 연동하여 개발자와 손쉽게 결과물을 공유할 수 있는 툴3) Protopie https://www.protopie.io/ 깔끔한 UI와 학습하기 쉬운 기능들은 물론, 3D 터치와 디바이스 센서를 활용한 인터랙션까지 구현 가능한 프로토타이핑 툴.4) Origami http://origami.design/ 페이스북 디자이너에 의해 만들어진 맥용 프로토타이핑 툴. 스케치와 연동되며 실시간으로 결과물 확인 가능5) Marvel https://marvelapp.com/ 스케치, 포토샵과 연동 가능한 프로토타이핑 툴. 심플한 UI로 누구나 손쉽게 인터랙션과 플로우를 설계 가능6) FLINTO https://www.flinto.com/ 맥에서 구동 가능한 프로토타이핑 툴. 간단한 조작만으로 매우 상세한의 인터랙션과 플로우까지 추가 가능 7) Invision https://www.invisionapp.com/ 빠르고 간단히 GUI 디자인에 인터랙션을 추가하고 의견을 추가하여 피드백을 주고 받을 수 있는 툴 See how users repondVisual Analytics 1) Beusable https://www.beusable.net서비스 상의 사용자 행동 데이터를 UX Heatmap, Journey Map등으로 알기 쉽게 시각화하여 제공하는 국내 최고의 서비스2) Clicktale https://www.clicktale.com이스라엘에서 만들어진 디지털 고객 경험 및 웹 애널리틱스, 히트맵을 통해 사용자 로그 데이터를 시각화3) Hotjar https://www.hotjar.com구글 태그매니저, unbound, 워드프레스 등과 연동되는 비주얼 애널리틱스. 히트맵으로 사용자 데이터 시각화4) tealeaf https://www01.ibm.com/software/info/tealeafIBM의 Customer behavior Analytics로 히트맵 등의 기능 제공. 타 서비스에 비해 매우 고가5) mouseflow https://mouseflow.com전 세계 10만 이상 유저가 사용 중인 비주얼 애널리틱스. 사용자 행동 데이터를 히트맵으로 시각화하여 제공6) Ptengine https://www.ptengine.com히트맵 & 웹 애널리틱스 플랫폼. 2010년 일본에서 설립되어 소니 뮤직, 소프트뱅크 등 2만 이상 고객 보유7) Crazyegg https://www.crazyegg.com히트맵과 스크롤맵을 통해 전환율 개선에 도움을 주는 비주얼 애널리틱스 Analytics & Metrics  1) Google Analytics https://www.google.com/analytics전세계에서 가장 많이 사용되고 있는 웹 애널리틱스2) Mixpanel https://mixpanel.com서비스 사용자를 지목하여 해당 사용자의 활동을 모두 조회할 수 있는 기능을 제공하는 분석 툴3) Adobe Analytics https://goo.gl/65iXyR기여도 및 세그먼트 분석은 물론 고급 머신 러닝을 바탕으로 미래까지 예측하는 애널리틱스4) webrends https://www.webtrends.com웹 사이트 분석, 측정, 테스팅 등을 실시할 수 있는 웹 최적화 툴로 전세계 5위권 이내의 점유율 차지5) KISSmetrics https://www.kissmetrics.com/마케터와 제품 담당자를 위해 제작 된 행동 분석 툴 6) Clicktale https://www.clicktale.com/경로, 전환율 등을 분석할 수 있는 기능 제공7) tealeaf https://www-01.ibm.com/software/info/tealeaf/기본적인 분석 기능과 함께 KPI를 자유롭게 설정할 수 있으며 대시보드 형태로 수치 제공8) Beusable https://www.beusable.net/실무에 꼭 필요한 핵심 지표와 퍼널, 사용자 경로 분석 기능을 제공 AB Testing  1) Google Optimize https://www.google.com/analytics/optimize/HTML 지식 없이도 단 몇 시간만에 디자인부터 테스팅 환경 구축까지 끝낼 수 있는 구글의 AB테스팅 툴2) Optimizely https://www.optimizely.com/구글 옵티마이즈를 개발한 엔지니어들이 나와 만든 AB 테스팅 서비스. 마이크로소프트, 넷플릭스 등 고객 보유3) VWO http://vwo.com/포인트 앤 클릭 에디터로 HTML 지식이 없어도 누구나 테스팅 페이지를 제작하여 테스트를 시작할 수 있는 툴4) Abode Target https://goo.gl/xo3hXs클릭 몇 번만으로 페이지를 제작하여 테스트를 시작할 수 있는 A/B 및 다변량 테스트(MVT) 툴5) unbounce https://unbounce.com/랜딩 페이지와 캠페인 페이지를 전용 에디터로 누구나 쉽게 디자인하여 바로 테스트까지 해볼 수 있는 툴6) Beusable https://www.beusable.net/A/B 테스팅 결과를 히트맵과 스트림 등 시각화된 결과로 비교 분석할 수 있는 서비스7) AB TASTY https://www.abtasty.com/us/비주얼 에디터와 고유 위젯 라이브러리를 통해 쉽게 페이지를 수정하고 바로 테스트에 임할 수 있게 하는 서비스 Record Users  1) Beusable https://www.beusable.net/사용자의 웹 상에서의 행동을 시각화 된 자료로 제공하는 세션 리포트 제공. 단 번에 파악할 수 있는 특장점 보유2) hotjar https://www.hotjar.com/사용자의 마우스 움직임과 입력 데이터 정보를 알려주는 세션 리플레이 기능 제공3) Jing https://www.techsmith.com/jing.html스크린샷 캡쳐 서비스. Jing과 동일 기업이 만든 Snagit, Camtasia와 연동하여 사용할 것을 권장하고 있음4) lookback https://lookback.io/사용자의 화면과 얼굴, 음성, 터치를 별도의 장비없이 사내 또는 원격으로 기록할 수 있는 서비스5) try my UI https://www.trymyui.com/유저 테스팅 비디오 분석 시간을 획기적으로 줄이고 효율적으로 공유하여 관리할 수 있도록 도와주는 툴6) tealeaf https://www-01.ibm.com/software/info/tealeaf/유저 별 세션 리플레이 기능 제공7) what users do https://www.whatusersdo.com/사용자의 서비스 상의 움직임, 행동, 내뱉는 말 등을 비디오 레코딩으로 지원해주는 툴8) crazyegg https://www.crazyegg.com/사용자의 마우스 움직임을 리플레이 할 수 있는 기능 제공 Pivot or PersevereRecruiting Users  1) Pivot Planet https://www.pivotplanet.com/수 백가지가 넘는 전문 직업 카테고리 내 사람들을 간단히 모집할 수 있는 서비스 (미국 유저 대상)2) Clarity https://clarity.fm/마케터, 기업가 등 다양한 전문 직업군 사람들을 간단히 검색하여 연락할 수 있는 서비스 (미국 유저 대상)3) ethnio https://ethn.io/개인, 원격 UX 리서치, 온라인 서베이 등 본인의 사용자 리서치 대상에 적합한 참가자를 검색하고 모집까지 할 수 있는 플랫폼4) hotjar https://www.hotjar.com/일대일 테스트 및 인터뷰를 위해 사용자를 모집할 수 있는 레이어 기능 제공. 프로필 기반 커스텀 메시징 전송 가능 Online Surveys 1) Beusable https://www.beusable.net/ko/설문을 실시하여 고객의 목소리를 들을 뿐 아니라, 응답별로 고객의 다른 여정을 확인할 수 있는 강력한 유저 리서치 툴 2) Polldaddy https://polldaddy.com/질문과 답변 개수에 제한 없이 설문지를 작성할 수 있도록 지원하는 서비스. 강력한 결과 리포팅 기능 제공3) hotjar https://www.hotjar.com/모든 디바이스에서 반응형 서베이를 실시할 수 있도록 지원4) Survey Nuts https://surveynuts.com/사용자가 온라인 및 모바일 설문지를 신속하게 작성하고 답변을 수집하여 그 결과를 그래픽으로 볼 수 있도록 도와주는 서비스5) Survey Monkey https://ko.surveymonkey.com/세계 최대 무료 온라인 설문조사 서비스. 실시간으로 그래픽 처리된 결과 열람 가능6) Survey gizmo https://www.surveygizmo.com/40가지가 넘는 질문 유형, 커스텀 테마 빌더, 반응형 테마, 번역 등의 강력한 기능 제공7) QuestionPro https://www.questionpro.com/소프트웨어, 고객 만족도, 시장 조사, 직원 만족도 조사 등을 실시할 수 있는 온라인 설문조사 툴 Capture In-Site Feedback  1) LiveChat https://www.livechatinc.com/전 세계 140개국 1만 9천 이상의 고객이 사용중인 비즈니스를 위한 프리미엄 라이브 채팅 및 헬프 데스크 툴 2) mouseflow https://mouseflow.com/특정 잠재 고객을 위한 대화형 설문조사를 만들어 사용자가 문제를 경험할 때 피드백을 제공할 수 있는 툴3) hotjar https://www.hotjar.com/사용자에게 설정된 이벤트와 타겟팅 시간에 맞게 질문을 보낼 수 있는 피드백 폴 기능 제공4) Qualaroo https://qualaroo.com/자유롭게 편집 가능한 디자인의 레이어와 2분만에 바로 셋업하여 시작할 수 있는 것이 특징인 설문조사 툴5) KAMPYLE http://www.kampyle.com/반응형 레이어를 지원하며 자동으로 타겟팅 된 고객에게 지정된 시간에 맞춰 설문조사를 실시할 수 있는 서비스6) iperceptions https://www.iperceptions.com/Adobe, DELL, AUDI 등 글로벌 기업이 사용하고 있는 설문조사 툴 Testing Layouts Remotely  1) Chalkmark https://www.optimalworkshop.com/chalkmark온라인 및 원격으로 스크린샷을 테스팅할 수 있는 툴2) UsabilityHub https://usabilityhub.com/홈페이지 첫인상, 사용자가 설계 의도대로 수행했는지 여부 등을 간단히 질문하며 테스트할 수 있는 툴3) UsersThink http://usersthink.com/사이트의 특정 페이지를 선택하여 해당 페이지에 대한 의견을 실제 미국 전역의 사용자에게 발송해 24시간 내 서면 결과로 받아볼 수 있는 서비스 

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GA와 UX 히트맵으로 정보 제공형 웹사이트 최적화하기

이번 포스트를 통해서는 정보 제공형 웹사이트의 특징과 어떻게 하면 데이터를 올바르게 분석할 수 있는지에 대해 알아보고자 합니다.  정보 제공형 웹 사이트란 무엇일까요? 말 그대로 고객에게 ‘정보’를 제공하는 웹 사이트입니다. 예를 들면 뉴스나 일간지 웹사이트, 특정 제품, 아이디어, 개인을 알리는 웹 사이트가 될 수도 있습니다. 고객에게 자신이 누구이며 무엇을 하는지를 알리는 데 목적을 두며 중소기업 홈페이지 나 브랜드 사이트가 가장 대표적입니다. 회사에 대한 텍스트와 이미지, 서비스 제공 목록, 자세한 상세 연락처 정보가 5~8개 페이지 분량으로 구성되어있으며 보통 이커머스와 달리 ‘구매’ 과정이 일어나지 않습니다.  포그리트 홈페이지는 대표적인 정보형 웹사이트라고 볼 수 있습니다. www.4grit.com 위 이미지는 대표적인 정보형 웹사이트라 볼 수 있는 포그리트 홈페이지(뷰저블 개발사)입니다. 회사 미션과 주요 제품, 연락처를 소개하는 COMPANY, 구성원을 소개하는 TEAM, 언론보도 내용을 소개하는 PRESS RELEASE, 인사이트 블로그 (현 브런치) 링크로 구성되어 있습니다. 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의  브랜드 사이트 www.earth1999.jp/ 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의 브랜드 사이트 www.earth1999.jp/ 위 이미지는 일본의 여성복 메이커 earth music & ecology의 브랜드 사이트입니다. 이 브랜드 사이트도 정보형 웹사이트라고 볼 수 있습니다. CF와 갤러리, 뉴스, 공지사항, 스태프 블로그, 인터넷 샵 링크로 메뉴가 구성되어 있으며 브랜드 스토리를 중심으로 홈페이지 정보가 크게 구성되어 있는 것을 알 수 있습니다. ‘구매’를 할 수 있는 샵은 도메인을 분리하여 해당 웹 사이트에서는 오로지 브랜드에 대한 ‘정보’만을 전달하고 있습니다. 정보형 웹사이트는 얼마나 사용자에게 정확하고 충분하면서도 흥미를 끌만한 정보를 제공하는지가 가장 중요합니다. 그렇기 때문에 반복적으로 페이지에 방문하는 것이 ‘정보에 대해 긍정적으로 생각’한다는 신호가 되고, UV 당 PV 수, 이탈률(Bounce Rate) 등을 KPI로 삼곤 합니다. 그럼, 정보 제공형 웹사이트는 어떻게 데이터를 분석하여 최적화해나가면 좋을까요?아래 각 Step별로 알아보도록 할게요.  STEP 1. 구글 애널리틱스로 KPI (이탈률, UV 당 PV 수 등) 확인하기STEP 2. UX 히트맵으로 심리/인지 관련 데이터 파악하기STEP 3. 가설 수립을 통해 웹 사이트 UI 최적화하기 STEP1. 구글 애널리틱스(GA)로 이탈률 확인하기  구글 애널리틱스로 먼저 이탈률을 파악할 차례입니다. 이탈률 외에 다른 KPI를 설정하였다면 해당 KPI에 맞게 지표를 파악할 수 있습니다. 저는 이탈률을 KPI로 삼았기 때문에 이탈률을 확인할 예정입니다. 구글 애널리틱스의 [행동 > 사이트 콘텐츠 > 방문 페이지] 리포트로 이동하여 주요 랜딩 페이지 별 이탈률을 확인합니다. *하단 스크린숏은 구글에서 제공하는 데모 계정 페이지입니다.   [행동 > 사이트 콘텐츠 > 방문 페이지]를 통해 주요 랜딩 페이지별 이탈률을 확인합니다.가장 세션 수가 많은 페이지의 이탈률을 확인합니다. 그런 다음 세그먼트별 이탈률을 확인합니다. 유입 키워드별로도 확인하면 좋습니다. 여기까지 확인하면 어떤 페이지에서 주로 이탈률이 높은지 병목 대상을 발견할 수 있었을 것입니다. 그럼 여기서 한 가지 질문이 생길 것입니다. 왜 사용자는 이 페이지에서 이탈할까? 그리고 사용자가 이탈하는지는 어떻게 알 수 있을까요? 구글 애널리틱스만으로는 사용자의 심리적인 측면 또는 인지적 측면까지는 알 수 없습니다. 그래서 다음으로 UX 히트맵 데이터를 종합적으로 살펴볼 차례입니다. STEP2. UX 히트맵으로 정성적인 인지/심리 데이터 파악하기  UX 히트맵으로 이탈률이 왜 낮은지를 알아보기 위해서는 다음 질문들이 필요합니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보를 제공하는가? 질문 2. 사용자의 불안감 또는 의문점들을 해소하는가? 그리고 다음 UX 히트맵으로 질문들에 대한 답을 찾아볼 수 있습니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보인가?  ㄱ. 콘텐츠가 올바르게 전달되고 있는가? -> 라이브 히트맵의 노출 히트맵ㄴ. 콘텐츠를 사용자가 올바르게 인지하는가?-> 라이브 히트맵의 무브 히트맵과 관심 히트맵ㄷ. 사용자가 콘텐츠를 충분히 숙독하는가? -> 뷰저블의 Path Plot, 스크롤 히트맵 내 어텐션 그래프 질문 2. 사용자의 의문과 불안감을 해소하는가? ㄱ. 불안감 또는 의문을 해소할 콘텐츠가 존재하는가? -> 라이브히트맵의 무브 히트맵과 관심 히트맵ㄴ. 사용자가 콘텐츠를 충분히 숙독하는가? -> 뷰저블 스크롤 히트맵 내 어텐션 그래프  뷰저블 > Live Heatmap >  클릭 히트맵 뷰저블 Live Heatmap 클릭 히트맵으로는 사용자의 최종 목적지와 콘텐츠 소비 규모 (Click PV Rate)을 파악할 수 있습니다. 무브 히트맵과 함께 확인한다면 사용자의 관심이 실제 소비로 이어졌는지를 파악할 수 있습니다.  뷰저블 > Live Heatmap > Move Heatmap 뷰저블 Live Heatmap 무브 히트맵으로는 사용자의 응시 지점을 알 수 있습니다. CHI 논문에 의하면 사용자의 응시 지점이 마우스 커서 움직임과 약 84% 일치한다고 합니다. 사용자가 어떤 콘텐츠를 확인하였는지 아이트래킹을 대신하여 파악할 수 있습니다.  뷰저블 > Live Heatmap > 노출 히트맵 다음으로는 뷰저블 Live Heamtap으로 노출 히트맵으로 콘텐츠가 사용자에게 실제로 얼마나 노출되었는지 해당 비율을 파악할 수 있습니다. 뷰저블에서는 스크롤 히트맵의 PV 도달률로 해당 정보를 대체할 수 있습니다.   뷰저블 Live Heamtap >  관심 히트맵뷰저블 Live Heatmap 관심 히트맵은 노출된 콘텐츠 중 사용자가 실제 마우스 커서를 호버 한 정보입니다. 어떤 콘텐츠를 실제로 얼마나 관심을 갖고 확인하였는지 관심도를 정량적으로 측정할 수 있습니다.이 외에도 아래 뷰저블의 스크롤 히트맵에서는 실선으로 보이는 어텐션 그래프(Attention Graph)라는 것을 확인할 수 있습니다. 구간별 체류시간에 따른 사용자 숙독 정보를 파악할 수 있습니다. 뷰저블의 클릭, 무브, 스크롤 히트맵 (with 어텐션 그래프) STEP 3. 가설 수립을 통해 웹 사이트 UI 최적화하기다음으로는 분석한 데이터를 바탕으로 왜 이탈률이 높은지에 대해 가설을 수립한 후 UI를 최적화할 타이밍입니다. 가설 수립 방안에 대해서는 본 인사이트 블로그에서 다수 소개한 적이 있습니다. 글을 참고하여 가설을 수립해보세요. 참고자료https://www.beuillage.net/post/989https://www.beuillage.net/post/990https://www.beuillage.net/post/991정보형 웹 사이트는 정보의 질을 단순 KPI, 즉 지표만으로는 파악할 수 없습니다.제공하는 콘텐츠 또는 정보에 대한 사용자의 반응이 어떠한지를 파악할 필요가 있습니다. 질문 1. 사용자의 관심을 끄는 정보를 제공하는가? 질문 2. 사용자의 불안감 또는 의문점들을 해소하는가? 위 두 가지 질문을 UX 히트맵으로 확인해보세요.그리고 여러분의 웹 사이트를 효과적으로 최적화해보세요.

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데이터 분석 UX 개선사례 – 미디어 커머스 (2)

지난 포스팅에는 미디어 커머스 기업 우먼스톡의 분석 사례로 실제 분석 시 활용할 수 있는 뷰저블 데이터와 함께 히트맵 분석 예시를 설명드렸습니다.이번 편에서는 우먼스톡 UX 데이터를 분석 사례 하나를 더 소개해드리고자 합니다. 더불어 직무별로 뷰저블 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지 이야기하겠습니다. 우먼스톡 – 심쿵딜 UX 데이터 분석   1. 선정된 페이지의 현황 분석 뷰저블을 통해 선정된 각 페이지의 현황을 분석하여, 이슈를 살펴봤습니다.  1.1. 유입/전환 경로 분석뷰저블의 *애널리틱스 메뉴에서 심쿵 딜 페이지의 유입경로를 살펴봤습니다. 뷰저블 애널리틱스 : UX 히트맵과 사용자 로그를 한 번에 해결할 수 있도록, 필수 지표를 제공하는 기능입니다. 주요 지표 및 유입/전환 경로 분석 (뷰저블 애널리틱스 메뉴) 유입채널 이미지를 살펴보면, 심쿵 딜 페이지의 주된 유입경로는 메인 페이지와 함께 페이스북 페이지네요. 심쿵 딜 페이지의 전체 이용 양상은, 상품 예약하기로 전환되지 못하고, 메인, 타임 딜 등의 타 페이지로 전환, 이탈하는 모습을 보실 수 있습니다. 리포팅 히트맵 메뉴로 메뉴를 변경하여 유입경로 관점에서 히트맵을 연이어 살펴봅니다. 1.2. 유입 /전환 경로 별 페이지 소비 형태 확인애널리틱스 메뉴에서 유의 깊게 살펴봤던 ‘페이스북 유입 경로’가, 히트맵 메뉴에서도 특이점을 보이는군요. (페이스북 유입경로는 노란 박스 내의 히트맵을 확인하실 수 있습니다.) 심쿵딜 페이지 유입경로별 히트맵 비교 화면_뷰저블 리포팅 히트맵 메뉴노란 박스 내의 히트맵 양상의 타 유입경로의 히트맵과 조금 다르지 않나요? 스크롤 히트맵의 컬러 분포와 어텐션 그래프의 양상이 다른 유입경로와 다르다는 것을 파악하실 수 있으셨을 겁니다.  어텐션 그래프사용자들이 페이지의 각 영역을 얼마나 소비하였는지 알려주는 그래프입니다.스크롤 히트맵 및 어텐션 그래프 내 체류시간 정보를 확인하면, 콘텐츠에 대한 속독률을 파악할 수 있습니다.  모바일 페이스북에서 유입된 콘텐츠는 사용자의 콘텐츠 속독률이 비교적 높다는 점을 파악할 수 있었지만, 좀 더 자세히 살펴봤더니, PV 대비 클릭률은 다른 유입처에 비해서 저조하다는 것을 함께 파악할 수 있었습니다. 개선 전략 페이스북에서 유입된 심쿵 딜 페이지의 사용자는 페이지를 둘러보는 것에서 그치지 않고, 실제 상품 상세 페이지로 전환할 수 있도록 콘텐츠 전략을 수립해야 한다는 방향을 도출해낼 수 있습니다.+) 각 페이지별 개선 전략 더보기1편에서 핵심 페이지들의 현황을 살펴보았다고 이야기드렸는데요, 각 페이지 별 개선 전략은 다음과 같은 형태로 정리해 볼 수 있었습니다.  직무별 뷰저블 데이터를 활용하는 방법 회사 내에서 데이터와 맞닿아 일할 수 있는 직무는 다양합니다. 프로젝트를 진행하며, 우먼스톡 측에서 직접 뷰저블을 통한 각 영역/ 부문별 데이터 활용방안을 제안해주신 바를 공유드립니다. 개발– 서비스의 현재 성능이 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있을지 검토– 특수한 이탈 현황이 버그 혹은 서비스의 성능이 아닐지 검토 기획-주요 콘텐츠 성과 향상을 위한 UI 개편 우선순위 및 방향성 파악-유저 경로 분석 및 이탈 구간 개선 마케팅– 월 / 주간 주요 마케팅 성과 파악 우먼스톡에서는 실제로 뷰저블에 월별 마케팅 페이지를 등록하여, 마케팅 집행성과를 분석하고 있습니다.  분석의 시작은 서비스를 이해하는 것에서부터 시작합니다. 따라 서비스를 가장 잘 분석할 수 있는 사람은 서비스를 담당하고 있는 팀원들입니다. 데이터 역량을 차근차근 내재화해보는 것은 어떨까요. 조직 내에서 데이터 활용도를 높이는 것이 중요합니다. 조직 내 데이터 활용도를 높이자는 말은 누구나 데이터사이언티스트나 애널리스트가 되자는 말은 아닙니다. 지금 하고 있는 업무를 조금 더 잘하기 위해서 데이터를 보기 시작했다면, 그것이 데이터 활용의 시작입니다. 그러니, 너무 멀고 어렵게 생각하지 마세요. “데이터를 활용한 업무”라는 말의 무게를 내려놓아도 괜찮습니다. 지속적으로 수치를 검토하고 분석한 보고서를 활용하여 디자인 의사결정을 내리는 것프로젝트를 론칭한 이후에는 의도가 유효했는지 데이터를 파악하는 것 이렇게 각자의 업무에서 데이터 활용도를 조금씩 넓히며 사이클을 돌리다 보면, 새로운 시각을. 합의를. 멤버들과 함께 더 나은 프로덕트들을 함께 만들어 나갈 수 있으리라 생각합니다.게재를 허락하여 준 우먼스톡에게 감사드리며, 우먼스톡 분석사례 시리즈를 마무리 짓도록 하겠습니다. 감사합니다.    

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데이터 분석 UX 개선사례 – 미디어 커머스 (1)

커머스의 형태가 지속적으로 변화하면서, SNS, 미디어와 결합한 형태의 다양한 전자상거래 형태가 생겨났습니다. 미디어 커머스 업체에서는 어떠한 이슈들을 파악하고, 비즈니스 성과를 개선하려고 하고 있을까요?이번 포스팅을 통해서는 “히트맵을 통한 분석 방안”을 초점으로, 쇼핑몰 UX 분석 사례를 소개합니다. 바로 미디어 커머스 분야를 개척해나간 선두 기업 우먼스톡의 데이터 UX 개선 사례입니다! 히트맵을 통한 UX개선? 무엇을 할 수 있을까. 분석방안을 살펴보다. – 우먼스톡의 뷰저블 도입 사례 –  01. 미디어 커머스 우먼스톡의 뷰저블 도입기 우먼스톡에서는 사용자 관점의 서비스를 제공하기 위해서 다양한 시도를 하고 있습니다. 뷰저블의 주요 포트폴리오와 히트맵을 통한 사용자 분석 / 실제 서비스의 개선에도 많은 관심을 가지고 있어 뷰저블을 이용한 개선 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 실제로 히트맵을 통한 개선 시도의 성과를 수치로 확인할 수 있어 보람되기도 했던 프로젝트입니다.  해당 브로젝트는 데이터 수집, 이슈 도출, 성과 확인까지 모두 하나의 툴인 “뷰저블”에서 사이클을 완수했습니다. 우먼스톡의 뷰저블 이용방식이용 플랜 : Cloud A (월 100만 PV)등록 페이지 수 : 총 105개 페이지 등록 주된 뷰저블 이용 행태 : 월별 주요 마케팅 페이지 위주로 등록하여 마케팅 집행 성과 분석, 뷰저블을 통한 UI 개선, 성과 집계 (성과가 두드러진 프로젝트이니, 결과부터 공유해봅니다. ? ) 뷰저블로 인사이트를 도출, 개선한 UI개선 성과가 전환율 증가 성과로 나타났습니다. 02. 분석 시작 1.1. 히트맵을 분석을 활용하고자 하는 주요 페이지 선정. 히트맵 분석을 활용하고자 하는 주요 핵심 페이지를 선정했습니다. 분석하고자 하는 핵심 페이지를 선정하는 방법은 회사마다 다를 수 있겠지만, 우먼스톡에서는 마케팅 페이지 외 PV 수 상위 집계를 기준으로 삼았습니다. 선정된 페이지는 “메인” “뷰티숍”, “심쿵 딜”, “외상 구매”, “베스트 ” 이렇게 다섯 가지로 추려졌습니다. “어떻게 데이터를 통해 디자인할 것인가? 에 앞서 어떻게, 무엇을 분석할 것인가?” 저희가 만나본 고객들 중 대다수는 히트맵 분석 서비스 외에도 다양한 서비스를 활용하여, 데이터를 받아보고 있었습니다.  “기존의 분석 사이클에서 히트맵 분석을 새로이 추가한다면, 히트맵에게 어떤 역할을 기대해 볼 수 있을까요?” 데이터를 집계하고, 데이터를 시각화하고, 테스트 결과나 개선 성과를 히트맵으로 나타내는 일 등등을 뷰저블 서비스가 해낼 수 있을 것입니다. 그러나, 이보다 조금 더 깊게 들어가 보는 것이 중요합니다. 기존에 활용하고 있던 분석 툴이 있다면, 더욱이 “히트맵을 통해 얻을 수 있는 것”을 짚고, 활용해 나갈 때, 만족도가 좌우될 수 있기 때문입니다.예를 들면 ” 이번 과제에서, 히트맵을 통해 무엇을 분석할 수 있을까요? ” 와 같은 질문을 할 수 있습니다. 우먼스톡은 서비스 도입에 앞서, 현재 당면한 비즈니스 과제에 맞추어, 히트맵으로 무엇을 분석할 수 있을지 요소들을 정리했습니다.   [우먼스톡 과제에서 히트맵을 통해 분석할 수 있다고 정리한 내역] ” 히트맵을 통해 무엇을 분석해볼까? 활용할 수 있는 데이터는 무엇이 있을까” UI 별 전환 성과 비교 : UI 별 전환율 비교, 스크롤 도달 대비 전환 수치 비교페이지 내 전환 및 이탈 비교 : 페이지 내 전체 이탈률 비교 콘텐츠 탐색 분석 3-1. 페이지 내 콘텐츠 전달률 : 콘텐츠 별 사용자 도달률 비교3-2. 콘텐츠에 따른 속독률  : 스크롤 히트맵 및 어텐션 그래프 내 체류시간 정도데이터를 활용한 고객의 대표 특징 도출 : 애널리틱스의 해상도, 디바이스, 주요 사용자 여정 별 데이터 분석 히트맵으로 분석할 수 있는 요소들을 정리한 이후, 이번 프로젝트에서 가장 중점을 두고 살펴보고 싶은 부분들도 별도로 사내에서 협의하여 결정하는 과정을 거쳤습니다. 이번 프로젝트에서는 “전환”을 가장 중점에 두고 분석과 도입을 진행해보기로 했습니다. 03. 실전 도입. 우리는 무엇을 개선할 수 있을까? 1.2. 각 페이지의 현황 분석 후, 실제 개선 사례에 적용할 만한 UI 선정  각 페이지의 현황을 파악하고, 각 이슈의 개선안을 도출해보았으나, 일정과 내부 리소스 등 모든 페이지의 개선이 어려울 수 있는 터. 이러할 경우 우선순위와 중요도를 고려하여, 개선을 시도해봅니다.   초기에 우먼스톡은 “전환” 요소를 이번 프로젝트에서 가장 중요한 과제로 잡았습니다. 내부 논의를 거쳐  “베스트” 페이지의 전환을 개선해보는 것을 우선과제로 잡고 실행에 옮기기로 했습니다. ✔︎ 베스트 페이지 현황 파악 베스트 페이지의 현황 파악 결과를 살펴본 결과, 다음과 같은 이슈를 파악할 수 있었습니다.  뷰저블의 스크롤 히트맵 / 클릭 히트맵으로 이슈 파악한 페이지임에도 불구하고, 좌, 우가 마치 반으로 나뉜 것처럼 보입니다. 유독 우측 상품의 데이터가 약 3배 정도 몰린다는 점을 클릭 히트맵 화면에서 살펴보실 수 있을 것입니다.2단 콘텐츠 구성 의도가 이것은 아녔을 텐데요..?사용자가 스크롤을 길게 내리기 이전에, 적정량의 콘텐츠를 빠르게 제공하는 것이, 이단 콘텐츠로 UI를 전시한 것이 원래의 기획의도였을 것입니다. 그러나, 우먼스톡의 고객들의 이용 양상은 달랐습니다. 우측 엄지나 검지로 콘텐츠를 클릭하지 않았을까 생각됩니다. 04. 그럼 무엇을 해야 할까?  우먼스톡 페이지 내에서 좌측 상품을 소비하지 않는 고객의 특성을 고려하여 UI를 변경하기로 하였습니다. 상품 상세 카드를 2단에서 1단으로 변경하기로 하고, 디자인 개편 작업에 들어갔습니다. 개선 작업물 > 그렇게 변경된 베스트 페이지. (2단에서 1단으로 UI 개편) 05. 그래서 성과는?  ✔︎ 2단 -> 1단으로 개편. 전환 성과 비교 1PV 당 클릭수가 증가됨동일한 개수의 상품에 대한 전환율 1.9배 증가됨영역별 체류시간은 감소했지만 콘텐츠 별 체류 시간은 증가됨. 제품 상세 페이지로의 전환 증가, 이탈률 3% 개선됨  기존의 2단 유아이를 1단으로만 변경했음에도 불구하고, 1PV당 클릭수는 1.13에서, 1.57로 증가했고, 동일한 개수의 상품 전환율을 취합하여 파악해 봤을 때, 전환율은 1.9배 증가했다는 성과를 파악할 수 있었습니다. 글의 티저처럼 공유드렸던 성과 페이지. 이런 히스토리를 가지고 있구나, 하며 다시 파악해보실 수 있으실 겁니다. “데이터를 통한 혁신적인 UI?” 2단에서 1단으로 변화하는 UI 자체는 크게 혁신적이지 않다고 생각될지도 모릅니다. 그러나 내부에서 나름의 이유와 논리를 가지고 2단으로 기획하며, 운영했던 유아이를 1단으로 바꾸는 일은 생각보다 많은 난관에 봉착해야 하는 일일 수 있겠지요. 누군가는 고도화 자체에 대해 보수적으로 생각할 수도 있고, 누군가는 연구결과를 들고 와서 “타사 UX 분석 사례에서 이것이 더 유효하다고 연구결과가 나와있다.” 고 이야기할지 모릅니다.그러나 “우리 고객의 데이터”를 봐야 합니다. 타사의 사용자와 우리 고객은 다른 유저이기 때문이지요. 우먼스톡의 유저가 좌측 콘텐츠를 클릭하지 않았지만, 다른 쇼핑몰의 유저들은 좌, 우 균일하게 콘텐츠를 클릭할 수도, 혹은 우리 유저들은 좌측을 더 많이 클릭하는 양상을 보일지도 모릅니다. 타사 고객의 경험이나, 성향과 우리 고객이 행동 패턴이 완전히 같을 수는 없기에, “수집된 우리 고객의 데이터”를 기반으로 UI, 혹은 비즈니스 개선 방향을 살펴보는 것이 중요합니다.때문에 우먼스톡의 이번 UX 개선 프로젝트를 높이 평가하는 것 중 하나는, 기존의 논리로 서비스를 기획하고, 운영했을 텐데도 불구하고, 과감하게 “우리 사용자”의 데이터를 토대로 이번 개편을 진행했다는 점입니다. 데이터를 통해, 실제로 비즈니스에 적용되는 순간을 맛보기 위해서는, 데이터에 대한 적극적이고 열린 태도로 업무를 진행하는 노력이 필요한 것 같습니다.오늘은 우먼스톡의 이야기로 실제 분석 시 어떤 방향으로, 분석을 진행해 볼 수 있을지, 활용 가능한 데이터는 무엇인지, 각 조직원들은 어떻게 데이터를 활용할 수 있을지 살펴봤습니다. 게재를 허락하여 준 우먼스톡에게 감사드립니다.   우먼스톡(https://www.womanstalk.co.kr/)이란?  뷰티/커머스 플랫폼 – 크리에이터, 콘텐츠, 커머스를 결합한 형태를 보이는 오픈마켓2015년 7월에 등장. 현재 월 150만 명 이상이 이용.모바일 웹, 하이브리드 앱 지원  

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데이터 분석 가설 구축을 위해 해야 하는 3가지 질문

이번 포스팅을 통해서는 데이터 분석 시, 가설 구축을 위해 해야 하는 2가지 질문에 대해 이야기 나누고자 합니다. 왜 가설 구축이 중요한지 그리고 올바르게 가설을 구축하기 위해서는 어떤 질문을 던져야 하는지를 공유합니다. 데이터 분석 툴의 진화, 그러나 사람이 반드시 해야 하는 일은 여전히 존재합니다.  최근 다양한 분석 툴이 도입됨에 따라 실무자 누구나 어느 정도 데이터 분석 업무를 더욱 정확하고 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 기본적인 작업, 예를 들어 데이터 정렬이나 시각화 등의 작업 또는 간단한 데이터 해석 작업을 더 이상 사람의 손을 빌리지 않아도 되는 것을 의미합니다.지난 2016년 구글 애널리틱스 모바일 웹에서 ‘애널리틱스 어시스턴트’라는 이름으로 간단한 분석 업무를 도와주는 자동 통계 보고서 기능이 출시된 바 있습니다. 원하는 정보를 바로 질문하여 알 수 있어 마케터나 분석 담당자가 정보를 탐색하는 시간을 대폭 절약할 수 있었습니다. 또한 머신러닝을 활용하여 사용자 행동을 모니터링하고, 특이점이 발견되면 알림으로 주는 기능이었습니다. 참고자료 : https://www.morevisibility.com/blogs/analytics/new-feature-release-analytics-assistant.html 하지만 아무리 이렇게 뛰어난 분석 툴이 나오더라도 ‘사람이 해야 하는 일’이 존재합니다. 1. 과제 설정 : 어떤 데이터가 필요한가?2. 목표 설정 : 해당 데이터를 통해 조직의 어떤 목표를 달성할 것인가?3. 가설 수립 : 해당 목표를 어떤 방향으로 달성할 것인가? 바로 위 세 가지, 과제와 목표를 설정하고 가설을 구축하는 부분입니다. 우리가 왜 데이터를 분석해야 하며 해당 이슈를 파악하기 위해서는 어떤 데이터가 필요한지, 목표를 달성하기 위해서는 어떤 가설을 수립하여야 하는지는 결코 툴이 해주지 않으며 사람이 직접 고민해야 합니다. 이중에서도 특히 가설 수립은 데이터 분석에서 가장 중요한 부분임에도 불구하고 간과하기 쉬우며, 실무자들이 가장 어렵다고 느끼는 부분이기도 합니다. 가설은 조직의 길라잡이이자 사고의 보조자 그렇다면 올바른 가설 수립은 왜 중요할까요? 먼저 가설이 올바르게 수립되지 못한다면 ‘문제 해결을 위해 상당한 물적, 인적 자원을 낭비’하게 됩니다. 올바른 가설 수립은 불필요한 데이터 수집과 분석을 예방하여 공수를 효율적으로 활용할 수 있게 하는 것입니다. 또한 가설은 조직이 ‘Action’을 할 수 있는 길라잡이가 되어주며 프로젝트 기간 내내 지속적인 사고(思考)를 이끄는 보조자 역할을 합니다. 가설 수립은 문제가 무엇인지를 명확하게 이해하는 것으로부터 시작됩니다. 실제 많은 컨설팅 펌에서는 ‘문제’ 파악에만 오랜 기간을 투자합니다. 보통 클라이언트 또는 조직이 문제를 알고 있을 것 같으나 실제로는 본인들의 문제점이 무엇인지 모르는 경우가 많기 때문입니다. 하나 많은 실무자들이 ‘문제’를 적확히 파악하고 분석, 고민하기보다 그저 ‘주어진 데이터’만 보고 가설을 수립해버리곤 합니다.  풀어 설명하자면, 분석 툴을 둘러보았더니 해당 분석 툴에서 제공하는 A 데이터에 특이점이 발견되었습니다. A 데이터에서 결론을 얻은 후 결론에 기반하여 B데이터를 살펴보고, B데이터에서 다시 결론을 얻어 C데이터를 살펴봅니다. 실무자는 이 A~C 데이터라는 3가지 범위의 데이터를 통해 아마 ‘논리적으로 가설과 결론을 수립’하였다고 생각할 수 있습니다. 가설을 수립하는 것입니다. 하지만 이러한 가설 수립 접근법은 올바르지 못합니다. 다른 데이터를 더 많이 보았더라면 더 나은 가설이 도출될 수 있었을 것이고, 더 나은 문제 해결 방안 또한 나왔을지도 모릅니다. 또한 문제에 대한 ‘목표’가 먼저 설정되지 않았기 때문에 ‘의미 없는 분석’이 되어버리고 말았습니다. 올바른 가설 수립은 올바른 질문으로부터 시작된다. A에서 이상치를 발견하여 B데이터를 보고, B에서 다시 C데이터를 보기 이전에 우리는 가장 먼저 ‘왜 데이터를 분석해야 하는가?’에 대한 ‘문제’ 파악이 필요합니다. 그 이후 해당 문제 해결을 위해서는 어떤 범위 내의 데이터가 필요한지, 해당 데이터를 어떻게 분석해나갈 것인지 등을 검토하게 되는 것이지요.  아래 3가지 질문이 필요합니다. 1. 우리 조직 또는 서비스가 당면한 문제가 무엇인가?2. 문제를 해결하려면 어떤 데이터가 필요한가? 또한 어떤 범위 내의 데이터를 살펴보아야 하는가?3. 해당 데이터를 누가, 어느 기한 내로, 어떻게 분석할 것인가? 1. 우리 조직 또는 서비스가 당면한 문제가 무엇인가?  가장 먼저 질문해야 하는 점이 바로 ‘문제’입니다. 우리가 처한 문제가 무엇인지 모르면 결코 분석은 시작할 수 없습니다. 우리는 왜 데이터를 분석해야 하는가?를 알 수 있는 ‘문제 파악’에 긴 시간을 투자해야 합니다. 2. 문제를 해결하려면 어떤 데이터가 필요한가? 문제를 파악하였다면 다음으로는 어떤 데이터가 필요한지를 리스트업 할 차례입니다. 스프레드시트 또는 액셀 등을 활용하여 해당 문제를 해결하기 위해서는 어떤 데이터를 살펴보아야 하는지를 정리합시다. 또 이 데이터에 우선순위, 활용할 수 있는 분석 툴 등이 있는지를 적어둡시다. 분석해야 하는 데이터 범위는 넓으면 넓을수록 좋습니다. 분석가의 업무가 당연히 늘어나겠지만, 가설에 대한 리스크가 줄어들어 최적의 해결 방안을 찾도록 도와줄 것입니다. 단순히 뷰저블에서만 데이터를 보는 것이 아니라 매출 같은 사내 데이터, 구글 애널리틱스 같은 다른 툴의 데이터도 함께 살펴보는 것이 좋습니다.  3. 해당 데이터를 누가 어떻게 분석할 것인가? 마지막으로는 해당 데이터를 누가, 어떻게 분석할 것인지 분석에 대한 계획(액션 방안)을 세웁니다. 뷰저블에서는 아래와 같이 분석을 시작하기 전, 스프레드시트에 분석 목적과 현황, 분석 방법, 이슈 등을 정리하여 우선순위를 메기고 이에 따라 분석을 진행합니다.  아무리 비싼 툴을 도입하더라도 결국 가설은 분석가가 수립해야 합니다. 하나 가설을 수립하는 방법에는 정답이 없으며 개인의 경험치와 창의력, 시행착오를 기반으로 노하우가 생겨나는 것도 사실입니다. 얼마든지 분석가에 따라 더 좋은 가설이 수립될 수 있기 때문입니다. 그렇기 때문에 여러분들이 하셔야 하는 것은 될 수 있는 한 더 많은 데이터를 살펴보고, 더 많은 가설을 직접 수립해보는 것입니다.  

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누구나 쉽게 따라 하는 UX 디자인 KPI 수립하기

UX디자인을 분석하기 위해서는 정량화된 목표가 필요합니다. 이 목표는 ‘KPI’로써 쉽게 수립할 수 있습니다. 이번 포스팅을 통해서 UX 디자인을 위한 KPI를 수립하는 방법과 주요 예제를 소개합니다.  기획자와 디자이너는 ‘서비스 운영’이 론칭보다 더욱 중요합니다. 기획자와 UX 디자이너의 가장 중요한 역할은 서비스 론칭이 아닙니다. 서비스 론칭을 넘어 운영을 통해 ‘비즈니스 상의 목표를 달성’하는 것이 되어야 합니다. 운영을 하며 비즈니스 목표를 달성하고 있는지를 측정-분석하고, 문제점이 발견된다면 이를 개선함으로써 계속해서 발전시켜나가는 것이 중요합니다. 서비스 운영은 비즈니스 목표 달성을 위한 가장 중요한 단계입니다. 보통 UX 방법론이라 하면 사용자 여정 맵이나 퍼소나 등의 사용자 심리를 가시화하는 것들을 떠올리곤 합니다. 이 두 가지 모두 타깃을 명확히 한다는 점에서 중요하지만 비즈니스 성과로 반드시 직결된다고는 말할 수 없습니다. 비즈니스 성과 달성을 위한 활동 기준과 목표를 보통 업계에서는 KPI(핵심 성과지표)라 부릅니다. UX 디자인에서도 이 KPI를 도입하여 ‘얼마나 더 뛰어난 사용자 경험을 제공하는가?’를 정량화하고, 서비스를 이 기준에 따라 운영-개선함으로써 비즈니스 목표를 달성해나갈 수 있어야 합니다. KPI의 기본적인 개념과 좋은 KPI의 3가지 특징 KPI는 Key Performance Indicator로 핵심 성과지표라 부릅니다. 사이트가 지니는 목표 달성도를 나타낼 때 중요한 정량적 지표가 됩니다. KPI는 ‘무엇을, 언제까지 달성할 것인가’를 정리하여 달성 기준과 수치를 나타내는 것으로 ‘최종적인 목표’라고 볼 수 있습니다. 비슷한 용어로는 KGI(Key Goal Indicator, 핵심 목표지표)라는 것이 있습니다. KGI는 사이트의 목적 그 자체가 되는 정량적인 지표를 의미합니다. ‘중간 목표’라고 이해하면 쉽습니다.좋은 KPI에는 보통 세 가지 특징이 있습니다. 여러분의 KPI는 어떤가요? 함께 비교하며 살펴보세요.(1) 측정과 비교가 가능합니다.체류 시간, 사용자 태스크 달성률 등 측정이 가능하고 비교가 가능해야 합니다.(2) 수치를 통해 행동을 일으킬 수 있습니다.서비스 분석은 기본적으로 ‘개선’을 위해 실시하는 것입니다. 지표를 확인하여 개선 행동으로 이어질 수 있는지, 다시 말해 기업에 영향력을 줄 수 있는지 여부를 파악하세요.(3) 누구나 이해하기 쉽습니다.조직의 누구나 KPI를 보면 바로 이해할 수 있을 정도로 알기 쉬워야 합니다. 업종 별 대표적인 KPI (1) 기업 사이트 및 영업용 사이트기업 사이트의 목표는 매출이 되기보다 ‘근본적인 목적 달성 여부’가 무엇인지를 먼저 생각해야 합니다. 보통 다음 수치들을 KPI로 삼을 수 있습니다.– 스토어 팜이나 소셜 커머스 등 ‘커머스 사이트로 이동하는 배너 또는 링크의 클릭 수’를 KPI 대상으로 삼을 수 있습니다.– 신상품이나 신규 경영진 소개 등 기업이 ‘가장 주력해서 홍보해야 하는 콘텐츠의 페이지 뷰 수’를 목표로 삼을 수 있습니다. 이 외에도 신상품 또는 주력상품 페이지의 체류 시간을 목표로 설정할 수도 있습니다.– 기타 고객의 자료 청구 페이지 클릭률, 평가판 서비스 다운로드 수 등이 있습니다.(2) 미디어 사이트페이지 뷰 수, 회원가입률 등을 목표로 삼을 수 있습니다. 마케팅 측면에서 본다면 페이지 뷰 수가 근본적인 수익원이 됩니다. 페이지를 어떻게 나눌 것인지를 고민하면 페이지 뷰 수에 영향을 미칠 수 있습니다.(3) 커머스 사이트매출이 보통 가장 최종 목표가 됩니다. 매출을 달성시키기 위한 회원 가입자 수, 1일 또는 1개월당 방문한 사용자 수, 상품 상세 페이지 도달률 등을 높이는 등 다양한 KPI를 세울 수 있습니다.(4) 소셜 네트워크유저 인게이지먼트가 중요한 KPI가 됩니다. 좋아요! 클릭수, 코멘트, 공유수 등을 목표로 삼을 수 있습니다. 누구나 따라 할 수 있는 UX 디자인을 위한 KPI 수립하기 UX KPI는 보통 서비스 기획 실시 전 퍼소나를 설정할 때 함께 수립하면 좋습니다. 그럼 서비스를 실제로 디자인해나갈 때 이 KPI를 염두하며 업무에 임할 수 있게 됩니다.첫째, 어떤 사람의 어떤 문제를 어떤 서비스로 해결하고 싶은지를 정의 내립니다.뷰저블 홈페이지의 목표는 ‘UX 디자인 분석에 관심 있는 사용자에게 뷰저블의 다양한 기능과 가치를 소개해준다.’가 됩니다.둘째, 서비스가 사용자에게 어떤 경험을 제공하는지 구체적인 가치를 정의 내립니다.서비스가 유저에게 어떤 경험을 제공하는지를 구체적으로 정의 내립니다. ‘사용자에게 가장 제공하고 싶은 경험이 무엇인가?’라는 질문에 대답하면 쉽게 정리할 수 있습니다. 뷰저블에서는 ‘웹 서비스 분석 및 개선을 위한 뷰저블이라는 서비스 정보를 알 수 있다’, 이를 통해 ‘뷰저블을 이용한다’가 됩니다. 이 핵심가치는 KPI를 달성하기 위한 사용자 경험의 기본이 입니다.셋째, KPI를 수립합니다.무엇을 달성하면 위 두 번째 항목에서 결정한 서비스 핵심 가치가 만족되는지를 고민하면 쉽게 수립할 수 있습니다. 뷰저블에서는 회원 가입자 수, 뷰저블 사용하기 버튼 클릭 수 등을 KPI로 수립하고 있습니다. 뷰저블은 전체 페이지뷰 수 대비 Try Beusable 버튼 클릭률을 주요 KPI 중 하나로 삼고 있습니다. 넷째, KPI 측정을 위한 기간을 설정합니다.지속적으로 UX를 개선시키기 위해서는 ‘기간’을 두는 것이 무엇보다 중요합니다. 뷰저블은 주 단위, 월 단위로 위 KPI를 측정합니다. KPI를 측정할 때 사용자를 매우 구체적으로 정의 내려야 판단 오류를 피할 수 있습니다.예를 들어 전체 100명 중 한 명의 특정 유저 한 명이 중복해서 ‘뷰저블 시작하기’ 버튼을 100번 클릭하고 99명의 유저는 그냥 떠나버린다고 생각합시다. 100명의 유저가 고루 100번 클릭했을 때와 수치는 똑같을지라도 근본적인 의미는 매우 달라집니다.마지막, 뷰저블을 사용하여 ‘수립한 KPI’를 바탕으로 서비스를 분석-개선해 나갑니다. 뷰저블의 클릭 히트맵과 Segmenting CTA 기능등을 활용하면 목표 달성 여부를 파악할 수 있습니다. 위에서 정한 KPI를 바탕으로 뷰저블을 통해 계속해서 목표 달성 여부를 확인하고, 서비스를 반복해 개선합시다.  서비스의 성장은 론칭이 아닌 ‘운영’에서 판가름 납니다. 서비스 운영상에 이 지표를 어떻게 달성해나갈 것인가를 생각해 보도록 합시다.여러분의 KPI가 결정되었다면 뷰저블을 통해 서비스 분석을 본격적으로 시작해 보세요! :) 

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마우스 커서의 정보 이해하기

마우스 커서의 정보를 자세히 해석하면, 사용자의 콘텐츠 소비를 이해하기 위해 사용되는 아이 트래킹을 대체할 수 있고 혹은 콘텐츠 소비를 보다 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 아이트래킹의 이해와 대체 수단 Usability Test 에서 사용자가 웹 페이지에서 응시한 곳을 알아내기 위한 도구로 아이트래킹이 종종 쓰입니다. 아이트래킹은 주시점 또는 눈의 움직임을 측정하는 도구입니다. 아이트래킹 모니터는 모든 눈의 움직임을 저장하고 사이트에서 가장 활동적인 영역을 시각적으로 강조합니다. 아이트래킹 연구는 웹 사용자들이 탐색하고 있는 사이트를 얼마나 편하게 사용하는지 그리고 웹 사이트의 구조와 시스템을 얼마나 빠르게 이해하는지 평가하는데 도움이 됩니다. 아이트래킹(도구, 웹캠) | 출처: http://eyesee-research.com/news/eye-ttacking-through-history/이와 같이 아이트래킹은 사용자의 행동과 콘텐츠의 소모 등을 분석하기에 유용한 도구이지만, 도구 사용에 따르는 환경적 제한, 비용, 시간 등의 이유로 많은 기업에서 간편하게 사용하지 못하고 있습니다.하지만 마우스 커서 움직임을 통해 아이트래킹의 정보를 대체할 수 있다는 여러 연구 결과가 있으며, 마우스 커서의 움직임을 통해 보다 쉽게 사용자가 응시한 콘텐츠와 그에 대한 시간, 그리고 시선 궤적의 거리 등을 예측할 수 있습니다. CHI 2001 학회에 보고 된, [What can a mouse cursor tell us more? Correlation of eye/mouse movements on web browsing]에 따르면, 웹 페이지에서 사용자의 마우스 커서가 위치한 곳의 84%가 실제 아이트래킹에서 측정된 응시 지점에 해당된다는 연구 결과를 알 수 있습니다. 또한 위치 지점 뿐 아니라, 지점에서 머문 시간(dwell time of both gaze and cursor)과 시선과 커서 지점의 거리(distance between gaze and cursor)간의 연관성이 존재함에 따라, 마우스가 사용성을 평가하는 아이트래킹의 좋은 대체 수단이 될 수 있다고 하고 있습니다. 참고링크: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=634234 [What can a mouse cursor tell us more? Correlation of eye/mouse movements on web browsing] / Mon-Chu Chen, John R.Anderson, Myeong-Ho Sohn (2001). ACM CHI (http://www.sigchi.org/) 히트맵으로 확인한 영역 이해하기 어떤 영역에 마우스가 접근을 하였는지에 대한 정보는, 사용자가 어떤 정보를 확인했는 지로 이해할 수 있습니다. 아이트래킹으로 확인할 수 있는 히트맵은, 마우스 커서가 접근한 위치의 정보를 기반으로 하는 히트맵으로 대체 할 수 있습니다. 마우스 커서의 위치가 시선의 응시지점과 100% 일치하는 것은 아니므로, 해당 영역의 주변 정보도 확인 대상으로 감안해야 합니다. 아이트래킹의 히트맵 | 출처: https://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/ 주목, 관심이 있었던 콘텐츠 확인하기 어떤 영역을 확인하였는지 여부를 검토하는 것도 중요하지만, 얼마나 오래(관심있게) 확인하였는지에 대한 정보를 확인하는 것도 중요합니다. 이러한 정보는 마우스 커서가 특정 위치에 머문 체류시간으로 확인할 수 있습니다. 주목성이 높은 콘텐츠는, 사용자가 흥미 있고 관심있게 살펴본 콘텐츠로 해석할 수 있을 뿐 아니라, 사용자가 이해하기 어렵거나, 확인하기 어려워(ex: 명도대비가 낮아 계속 응시하는 경우) 응시한 지점으로 해석할 수도 있기 때문에, 해당 콘텐츠의 내용과 디자인을 함께 감안하여 주목성을 검토하는 것이 정확할 수 있습니다. 이동 궤적 사용자가 응시한 지점의 흐름을 시각적으로 나타내는 인포그래픽을, Gaze Plot이라고 합니다. Gaze plot에는 위치 정보로 사용자가 응시한 지점을, 그리고 해당 원 안에 숫자를 표기하여 순서를 나타냅니다. 또한 원의 크기로 응시에 대한 체류시간도 나타낼 수 있습니다. Gaze: 응시, (눈여겨 보는) 시선[눈길]Plot: (소설・극・영화 등의) 구성[플롯/줄거리](http://www.oxfordlearnersdictionaries.com/)  사용자가 웹 페이지에서 콘텐츠를 둘러보는 순서를 마우스 커서의 움직임 궤적으로 이해할 수 있으며, 주목 데이터와 함께 보면 사용자의 시선 흐름을 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 콘텐츠들을 어떤 흐름으로 확인하였는지 이해하는 것은, 사용자의 목적이나 관심에 따르는 탐색 과정을 살펴보고 그 과정으로 인한 경험과 정보 습득을 알기 위해 필요합니다. 이는 히트맵 데이터와 마찬가지로, 궤적이 시선의 흐름과 100% 일치하지 않는 점을 감안하여 확인해야 합니다.

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마우스 클릭으로 알 수 있는 사용자 정보들

 [Summary]뷰저블 클릭 히트맵에서는 Click Count 이외에도 클릭에 담긴 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 제공하고 있는 다양한 정보 각 6가지가 사용자 행동에 있어서 어떤 것을 의미하는지 구체적으로 알아보고, Reporting Heatmaps와 같은 뷰저블만의 기능과 함께 활용할 수 있습니다. 클릭 히트맵에서 클리커블한 요소에 마우스를 갖다대면, 클릭과 관련 된 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. Clicks: 관심의 정도 해당 콘텐츠에서 발생한 모든 클릭 이벤트의 횟수를 의미합니다. 따라서, Clicks가 높은 요소는 사용자의 선택이 많이 발생한 목적이나 흥미로 인해 관심의 정도가 높은 콘텐츠로 해석할 수 있습니다. Reporting Heatmaps 메뉴의 Click Count 영역에서 Clicks이 높은 콘텐츠 5개를 바로 확인할 수도 있습니다.만약 클릭으로 인해 페이지가 전환되지 않고, 레이어나 갱신 이벤트가 발생하는 콘텐츠라면 한 사용자가 여러 번 클릭을 발생시킬 수 있음을 감안해야 합니다. 즉 Clicks의 수치와 페이지 내 순위 정보의 의미는 실제 선택한 사용자 규모보다는 발생한 관심의 규모로 이해하기에 가깝습니다. (실제 선택한 사용자의 규모 현황을 파악하고 싶다면, Click PV rate를 확인할 수 있습니다)Clicks의 수치로는 실제 발생한 이벤트의 횟수를 의미하는 절대값으로 다른 콘텐츠와 비교할 수 있습니다.콘텐츠 간 비교 외에 페이지 내 전체 현황에서 의미하는 바를 얻고 싶다면, Click Rate를 확인할 수 있습니다. Click Rate: 관심의 비중 Clicks / all Clicks  페이지 내에서 발생한 전체 Clicks 이벤트 중, 해당 콘텐츠에서 발생한 Clicks 규모가 차지하는 비중을 나타냅니다. Clicks가 관심의 정도를 의미하기 때문에, Click Rate는 전체 관심 분포 중 해당 콘텐츠에 대한 관심의 비중을 뜻할 수 있습니다.Click Rate는 Clicks와 마찬가지로, Reporting Heatmaps의 Click Count 영역에서 all click과 함께 표기된 비율로 확인할 수 있습니다. Click Rate 순위는 Clicks(Click Count)순위와 동일합니다. 따라서 Rate를 직접 확인하지 않더라도 Clicks 값의 차이를 통해 Rate를 예측할 수 있으며, Rate 비중에 따라 순위에 비한 중요도가 얼마나 되는지 확인할 수 있습니다. Click per PV: 방문자별 클릭 횟수의 평균 Clicks / all PV  Click per PV는 페이지의 PV 대비 Clicks 비율, 즉 한 PV당 해당 콘텐츠에서 발생한 Clicks의 평균입니다. 한PV당 클릭한 횟수의 평균을 나타내기 때문에 PV가 다른 상황에서 클릭의 정도를 비교할 때 유용하게 쓰일 수 있습니다. 예를 들어 Referrer, 전환/이탈과 같은 분류(Segment)에 따라 클릭 정도를 비교할 때, 각 분류의 PV에는 차이가 존재하여 Clicks의 값에도 영향을 끼치게 됩니다. 이 때, Click per PV의 값으로 동일한 콘텐츠에 대한 클릭의 정도를 비교하면, 적은 PV에 비해 클릭율이 높은 정보를 쉽게 찾을 수 있을 것입니다. Click PV Rate: 선택한 방문자의 규모 Click PV / all PV (%)  Click PV Rate는 페이지에 접속한 PV 중 해당 콘텐츠를 실제로 클릭한 ‘PV’의 비율입니다. 여기에서 실제로 클릭한 PV란, 한 PV가 한 콘텐츠에 대해 두 번 이상 반복적으로 클릭 이벤트를 발생하였을지라도, 실제 콘텐츠를 클릭한 PV는 1PV로 보는 개념입니다.Click per PV와 Click PV Rate 용어가 비슷하여 혼동할 수 있는데, 이 두 정보의 차이는 콘텐츠 특성에 의해서 한 PV가 특정 콘텐츠를 여러 번 선택할 수 있는 상황에서 발생할 수 있습니다.이에 해당하는 콘텐츠의 예시로는, 페이지가 전환되지 않고 일부 영역의 콘텐츠가 갱신되거나 팝업과 같은 레이어가 발생하는 인터랙션이 있을 수 있습니다. 또한 새 창이 발생하는 링크나 버튼 경우도, 기존 페이지를 닫거나 실제로 벗어나기 전까지는 PV가 유지되어 한 PV가 여러 번 클릭을 발생시키는 상황이 존재할 수 있습니다.따라서 Click per PV(×100%)가 Click PV Rate에 비해 눈에 띄게 높다면 Clicks가 실제 Click PV에 비해 높다는 것을 의미하며, 이는 해당 콘텐츠에 대해서 각 PV들이 한 번이 아니라 반복적으로 클릭했다고 해석할 수 있는 정보가 됩니다.또한, Click PV Rate 정보는 스크롤 데이터와 함께 이해하면, 실제 노출된 PV 중 선택한 클릭 확률을 좀 더 깊게 이해할 수 있습니다. 스크롤 데이터는 스크롤 히트맵에서 각각 확인하거나, Reporting Heatmaps 메뉴에서 스크롤 차트를 통해 함께 확인할 수 있습니다. 좌측: 스크롤 도달 PV Rate 그래프 , 우측: Click PV Rate A와 B 콘텐츠의 클릭 정보를 확인하면, Click PV Rate가 10%로 동일합니다. 하지만 스크롤 그래프를 통해 A와 B 콘텐츠 위치까지 도달한 PV의 비율은 A: 100%, B: 50%로 차이가 있음을 확인할 수 있습니다. ‘해당 위치까지 도달했다’는  스크롤을 이동하며 스크린에 콘텐츠가 노출 되었기 때문에, 사용자가 Hover하지 않았을지라도 사용자에게 노출이 될 확률이 높음을 의미합니다.A와 B 해석을 각각 비교해보면 다음과 같습니다. A 의 해석A 콘텐츠까지 접근한 PV는 100%이며, 실제 클릭한 PV는 10%입니다. 즉 모든 PV에게 해당 콘텐츠가 노출되었지만, 10%의 PV만 해당 콘텐츠를 선택하였음을 의미합니다. B 의 해석B 콘텐츠까지 접근한 PV는 50%이며, 실제 클릭한 PV는 10%입니다. B콘텐츠가 아예 노출되지 않은 PV가 존재하긴 하지만, 해당 위치까지 스크롤을 이동하여 B 콘텐츠가 노출된 PV 중에서는 20%의 선택율을  보이고 있어 A보다 선택율이 두 배인 것을 확인할 수 있습니다. B와 같이 노출에 비하여 클릭율이 높은 콘텐츠는, 해당 위치까지 도달한 사용자의 관심사나 목적을 나타내는 특징을 갖고 있다고 볼 수 있습니다.따라서 해당 콘텐츠가 더 많은 사용자의 관심사나 목적을 의미할 수 있다고 판단되면 위치를 상단으로 높여 노출율을 개선함으로써 클릭도 증가하도록 유도할 수 있습니다.만약 콘텐츠가 모든 사용자가 아닌 해당 위치까지 도달한 사용자에게만 적용되는 관심이나 목적일 것이라고 판단된다면, 해당 위치를 관련 된 내용으로 콘텐츠를 좀 더 강화할 수 있습니다. Hover > Click Rate: 접근한 방문자 중, 선택한 비율 Clicks / Hover (%)  앞서 Click PV Rate에서 Click PV를 스크롤 데이터와 비교하여 노출 대비 선택율을 알아보았습니다.Hover > Click Rate는 마우스를 해당 콘텐츠에 직접 접근한 Hover 의 횟수 대비 선택한 Click 횟수의 비율 정보입니다. 따라서 마우스를 해당 위치로 접근하여 관심을 보이고 확인한 PV 중, 실제로 선택을 한 사용자의 비율이 어느정도 되는지를 알 수 있습니다. Hover 정보가 의도를 갖고 마우스로 접근한 것이 아니라 마우스를 이동하면서 스쳐 지나간 행동이 될 수 있지만, 사용자의 시선이 마우스의 움직임과 유사하게(약 80%) 이동한다는 개념(참고링크)을 사용자의 시선이 해당 콘텐츠에 닿았을 확률로 감안한다면 위와 같이 해석하기에 충분히 의미를 가질 수 있습니다. Hover > Click Time: 접근 후, 선택하기까지의 시간 Hover > Click Time은 마우스가 Hover로 접근 후 Click하기까지 시간 차를 뜻합니다. 사용자들이 마우스로 Hover함으로써 콘텐츠를 눈으로 확인하고, 선택을 결정하기까지의 시간 차를 의미할 수 있습니다.이 시간 차 동안, 사용자들은 마우스를 Hover한 상태에서 콘텐츠를 인지 > 이해 > 판단하는 과정을 겪고 바로 선택을 결정하거나, Hover 이후 다른 영역의 콘텐츠들을 둘러보다 다시 되돌아와 선택을 결정할 수도 있습니다.빠른 판단에 의해 선택된 콘텐츠는 사용자의 흥미나 목적과 강력한 연관이 있는 정보로 이해할 수 있습니다. 반면, 선택하기까지 시간 차가 큰 콘텐츠는 사용자에게 인지, 이해 과정에서 어려움을 겪게 하였거나, 흥미나 목적에 의해 판단하기에는 다소 부족한 정보를 지니고 볼 수 있습니다. 따라서, 사용자가 콘텐츠 선택에 있어서 주저한 이유가 무엇인지 검토하여, 인지나 이해에 원인이 있다면 콘텐츠의 내용을 개선하고, 실제 흥미나 목적에 부합하는 정보를 새롭게 추가하는 방법으로 사용자가 다른 페이지로 이탈하기 전에 사로 잡아 전환될 수 있도록 개선할 수 있습니다. 이와 같이 뷰저블에서 제공하는 Click 에 따른 여섯 가지 각 정보 별로 원하는 인사이트를 얻어내고 페이지의 기획/디자인이나 마케팅의 결과를 좀 더 깊게 파악하여, 더 나은 성과를 이끌기 위한 근거 자료로 활용할 수 있습니다. 

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데이터를 기반으로 퍼소나(Persona) 만들기

UX디자인 현장에서 퍼소나는 반드시 필요한 방법론 중 하나입니다. 퍼소나란 무엇이며 왜 필요한지, 실제 서비스에 활용할 수 있는 뛰어난 퍼소나를 만들기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 소개해 드리려고 합니다.  앨런 쿠퍼의 “정신병원에서 뛰쳐나온 디자인” 영문 및 한국어판 퍼소나는 1988년 앨런 쿠퍼가 그의 저서 “정신병원에서 뛰쳐나온 디자인(The Inmates Are Running the Asylum)”에 처음 언급하며 소개된 개념으로, ‘특정 사용자 그룹을 대표하는 가상인물’을 나타냅니다. 보통 3~5개로 표현되며 마치 실존 인물처럼 그 특징을 나타내는 것이 중요합니다. 퍼소나는 조직 구성원과의 공통적인 커뮤니케이션 언어가 되며, 정보와 업무의 우선순위를 결정짓는 근거를 만들어줍니다. 퍼소나는 오늘날 비즈니스 현장에서 조직 구성원에게 프로젝트 타깃에 대한 공통 이해를 갖게 하는 가장 강력한 커뮤니케이션 언어입니다. 퍼소나가 있는 것만으로도 서비스를 만드는 과정과 만든 이후의 제품 수명 주기(PLC) 단계에서 각 조직 구성원들에게 쉽게 공감과 협력을 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어 제안한 기능이나 디자인이 ‘사용자(User)’에게 필요한가?를 질문하는 것이 아닌, 가상 고객이자 퍼소나인 직장인 ‘박지은’씨에게 필요한가?로 물어볼 수 있는데, 사용자라 하면 머릿속에 수십수백 가지의 사람이 떠오르지만 박지은 씨라 말하면 특정 한 인물만을 떠올릴 수 있습니다. 이는 더욱 쉬운 공감을 이끌어냅니다.‘박지은 씨는 맥 환경이 아니니까 폰트 사용에 주의해야 합니다.’, ‘박지은 씨는 40대 직장인입니다. 그렇기 때문에 20대가 많이 쓰는 말투 사용은 지양해야 합니다.’처럼 조직에서 ‘박지은’씨가 ‘사용자(User)’를 대신해 사용되면 서비스를 사용하는 User가 살아 숨 쉬게 되고 자연스러운 연상으로 이어집니다.조직 구성원의 커뮤니케이션 언어로 만들기 위해서는 퍼소나가 디자인 팀만 갖는 특별한 것이 되어선 안됩니다. 개발, 영업, 마케팅 담당자 등 구성원 모두가 우리 고객이 어떤 사람인지를 함께 고민할 수 있도록 공유하고 전파하는 것이 포인트입니다. 퍼소나는 추측이 아닌 데이터를 기반으로 작성해야 합니다. 완성된 퍼소나는 작은 의사결정 하나에도 영향을 미치기 때문에 추측을 통해 만들기보다 실제 데이터에 근거해  작성되어야 합니다. 추측을 통해 만들어진 퍼소나는 신뢰도가 낮아 조직의 공감을 불러일으키기 어렵습니다.미국의 Andrea Wiggings는 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 프로세스로써 ‘데이터 수집 – 퍼소나 개수 결정 – 데이터 분석 – 데이터 분류 – 퍼소나에 살 더하기’로 정의 내리고 있습니다. 특히 마지막 항목인 ‘퍼소나에 살 더하기’란 단순히 여러 개의 항목을 나열한 글을 넘어 감성적 공감을 이끌어낼 수 있도록 만들라는 것을 의미합니다. 자세해야 한다는 것만을 의미하지 않습니다. 때때로 도표로 만들 수도 있고, 사진을 첨부할 수도 있습니다. Andrea Wiggings가 정리한 데이터 기반 퍼소나 작성 프로세스 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터 그럼 퍼소나를 만들기 위해선 어떤 기본 데이터를 모아야 할까요? 이름, 나이, 성별, 사는 곳, 직업, 직위나 직책 등을 기본 데이터로 작성할 수 있으며 하루 일과 같은 부가적인 질문을 더함으로써 더욱 실존인물에 가깝게 표현할 수 있습니다. 특히 사용하는 디바이스나 SNS 정보는 웹비즈니스 환경에 있어 반드시 수집해야 하는 사용자 정보입니다. 이름‘퍼소나 1’, ‘퍼소나 2’가 아닌 실제 사람 이름을 붙이도록 합시다. 보통 한 서비스 당 여러 개의 퍼소나를 만들기 때문에 이름을 붙이면 구분하기 쉬워집니다. 또한 만들어진 퍼소나는 또한 반드시 이름으로 불러야 합니다.성별성별에 따라 서비스를 이용하는 방법이나 가치관이 달라지기 때문에 필수적으로 적는 것이 좋습니다.나이나이에 따라 생활 스타일이 크게 달라집니다. 20대와 30대의 취미생활이 다르고, 30대와 40대가 자주 접속하는 SNS가 다릅니다. 성별과 함께 나이도 반드시 필수적으로 적어두어야 합니다.직업직업과 직위, 급여 등을 적도록 합시다. 이를 통해 전반적인 사고방식과 관심사, 주변 인물을 이해할 수 있게 되며, 급여는 얼마나 자유롭게 취미 생활에 돈을 지불할 수 있는지를 알게 합니다. 전반적인 라이프 스타일이나 일과, 돈에 대한 가치관을 알 수 있어 서비스 가격, 결제 방법, 마케팅 채널을 결정할 때 도움됩니다.사는 곳거주지는 서비스에 주는 타깃이 주는 부수적인 영향을 이해하는 데 도움됩니다. 음식 배달 서비스는 식당과 주거지와 거리가 너무 멀고 별로 없는 시골에선 이용하기 어렵기 때문입니다.성격사람의 성격에 따라 사고방식이나 취향이 크게 달라집니다. 성격을 적으면 퍼소나를 더욱 인간답게 만들어주며 서비스 문구의 톤 앤 매너 등을 선택할 때 중요합니다.하루 일과하루 일과는 서비스를 이용하는 시간대가 언제인지를 알려줍니다. 어느 시간대에 광고를 집행하면 좋은지 등을 결정할 수 있습니다.이용 중인 디바이스iOS와 안드로이드를 사용하는 유저에 따라 직업이나 연령대, 사용하는 앱이 크게 다르다고 합니다. 또한 어떻게 디바이스의 웹사이트를 최적화할 것인지 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.이용 중인 SNS어떻게 정보를 얻으며 누구에게 다시 정보를 확산하는지를 알 수 있습니다.위 항목을 기반으로 퍼소나를 작성했다면 이 위에 살을 더해 이미지를 첨부하거나 도표로 표현, 문장화합시다. 자세할수록 공감을 불러일으키기 쉽습니다. 퍼소나는 프로젝트 초기단계에만 이용되는 리서치 자료가 아닌, 서비스 운영과 개선에 지속적으로 필요한 근거입니다. 퍼소나를 UX 리서치 초기 단계에서만 사용되는 매우 특별한 방법론이라 생각하는 사람들이 많이 있습니다. 하지만 퍼소나는 프로젝트를 만들어나가는 각 단계는 물론이고 서비스가 만들어진 이후 운영에도 지속적으로 필요한 근거자료가 됩니다. 리서치 기간에만 잠깐 사용자를 만나는 것은 의미가 없습니다! 특히 퍼소나는 디자이너뿐만 아니라 마케터가 광고를 집행하거나 SNS 마케팅을 위한 콘텐츠를 작성할 때 도움될 수 있으며 영업 담당자에게는 영업 채널을 확보하고 전략을 세우는데 중요한 역할을 할 수 있습니다.퍼소나를 만들기 위해 몇 천명이 넘는 유저 데이터를 확보해야 하지 않습니다. 한 달 넘는 시간을 들여 많은 공수를 들이지 않아도 됩니다. 아주 작은 것으로부터 시작해 프로젝트를 지속하고 개선해나가면서 퍼소나 또한 개선해나가도록 합시다. 뷰저블은 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터를 제공합니다. 뷰저블에서는 애널리틱스(Analytics)나 세그먼팅 CTA 기능을 통해 디자이너가 퍼소나를 작성하는데 도움되는 기본 데이터를 제공합니다. 방문자의 체류시간과 페이지 유입경로, 페이지 이동경로, 모니터 해상도, 브라우저 및 OS 정보, 국가 등을 알 수 있습니다. 뿐만 아니라 페이지 별 UI 요소 하나하나의 유입경로와 체류 시간 등을 알 수 있어 어떤 사용자가 어떤 콘텐츠를 선호하는지를 파악하는 데 도움됩니다.  뷰저블을 사용하면 퍼소나를 작성하는데 도움되는 기본 데이터를 얻을 수 있습니다. 정확한 퍼소나를 위해 많은 회사들에서 사용자를 알기 위한 리서치에 비용을 투자하고 있습니다. 뷰저블은 사용자 한 명 한 명 찾아가지 않더라도 어떤 행태를 보이며 어떤 환경을 갖고 있는지를 알 수 있게 도와줍니다.나아가 사용자의 뷰저블의 Stream 히트맵, Scroll 히트맵 기능은 사용자 유형과 여정을 가시화하는데 도움됩니다. 그럼 구체적으로 어떻게 만들 수 있을까요? 좀 더 자세히 살펴봅시다. 뷰저블로 퍼소나 제작을 위한 기본 데이터를 수집해 봅시다. 그럼 애널리틱스 메뉴에서 퍼소나 제작에 필요한 기본 데이터를 모아보겠습니다.성별: 남성직업: 인하우스 디자이너 팀장연령: 30대 중반연수입: 5,000만 원 이상  뷰저블 애널리틱스 메뉴에선 사용자의 모니터 해상도, 국가, 운영체제, 브라우저 등을 알 수 있습니다. 디바이스 환경: 회사에서는 1920X1080 해상도의 윈도우 컴퓨터를 사용한다. 주로 크롬을 통해 인터넷을 사용하는 편이다. 현재 안드로이드 폰을 소유하고 있다. 각 페이지별로 Referrer을 확인하면 어느 사이트에서 들어왔는지 유입경로를 알 수 있습니다. 동기와 자주 사용하는 SNS: 페이스북과 브런치 등의 소셜을 통해 주로 신규 정보를 수집한다. 최근 디자인도 분석할 수 있어야 한다는 글을 많이 접했던 터라 데이터 분석에 관심이 많다. 디자인도 분석할 수 있다면 조직에 UX팀이 하는 일의 중요성을 인지시키고 근거를 확보할 수 있을 거라 확신한다. 그러던 중 페이스북을 통해 뷰저블을 접하게 되었다. 신규 재방문 사용자 수 및 비율, 평균 체류시간을 알 수 있습니다. 서비스 관심도: 지난번에는 6분 정도 컴퓨터로 뷰저블 사이트를 둘러보았다. 다시 한번 좀 더 찬찬히 둘러보고 팀 조직원들에게 알리고자 한다. Path Plot에선 사용자의 사이트 내 여정을 가시화하고 클릭 순위 별 UI 요소를 확인할 수 있습니다. 사용자 여정: 새로운 UX 인사이트를 찾아준다? 어떤 서비스이며 어떤 기능이 있는지, 가격은 어떻게 되는지, 누가 만들었는지 순으로 살펴본다. 오픈 베타 운영중임을 확인 후 뷰저블을 시작해본다.사이트 내 Pain-Point: 뷰저블이라는 새로운 서비스가 있다는 건 알겠는데 왜 사용해야 하는 건지 잘 모른다. 기능들이 많은 건 알겠는데 어떻게 사용해야할지도 모르겠다. 서비스를 운영 중인 디자이너 여러분, 지금 바로 뷰저블을 통해 퍼소나를 만들어보는 것은 어떨까요?

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