쿠키리스에 따른 마케팅 방법론과 AI기술이 마케팅에 접목되는 범주를 모니터링하기 위해 정보를 모으던 중 2024년 05월 23일 뷰저블(beusable)의 Data driven UX marketing 세미나 정보를 얻게 되어 참가 신청 후 참여하게 되었다. 뷰저블은 실제로 실무에서 화면 분석 목적으로 페이지 그로스 마케팅과 같이 Data driven UX marketing에 사용하였던 Saas 서비스로 AI서비스 기능이 추가된다고 하여 기대감을 갖고 참석하였다.
세미나를 통해 얻은 주요 정보
- 주요 정보 : 개인적으로 관심 있는 주요 정보 영역
- 뷰저블 세미나를 통해 얻은 뷰저블 서비스의 UX 마케팅과 AI 기술력 점검
- 뷰저블과 GA의 차이점
- 뷰저블은 전체 수집, GA는 샘플링 수집
- 뷰저블의 서비스 적용 가능 및 한계 범위
- URL기반 화면 분석 및 고객 여정 분석 서비스 제공
- 웹 기반 분석
- 신규 서비스 UX GPT
- UX + GPT = Reporting 간소화 : 0~1차 분석 초안 제공 (추천 지표, 분서 방법론)
뷰저블과 GA의 차이점
뷰저블과 비교하여 설명한 서비스는 주로 GA(Google analytics)와 예시를 들어주었다. 개인적으로핫잘(Hotjar)이 좀 더 비교 대상이 되었어야 하지 않았나 싶었지만 참가자들을 고려하여 국내에서 주로 사용하는 GA와 비교하여 설명한 것으로 보였다. GA와 뷰저블의 차이점으로 언급되었던 여러 내용 중 크게 “데이터 수집 방법”, “고객 여정 대시보드” 2가지 차이점에서 유의미하다고 생각한다.
“데이터 수집 방법”의 차이점에 대한 논재는 데이터 정합성에 대한 질의에서 부터 시작되었다. 결론적으로 두 서비스의 데이터 수집 방법은 GA(Google analytics)는 전체 데이터를 다 수집하지 않고 일부 수집 후 수학적 평균으로 수집하는 샘플링 기법을 사용하고 뷰저블은 모든 데이터를 수집해 오기 때문에 두 데이터간에 차이가 발생되는것을 알 수 있었다. 데이터의 신뢰성을 높이는 측면으로 본다면 뷰저블의 방법론이 더 유의미 할 것으로 보인다. 하지만 방대한 데이터를 모두 수집하지 않은 GA의 프로세스에는 데이터 관리 및 처리에 대한 이슈가 있지 않았을까라는 의문점을 남기게 되었다. 결과적으로 실무에서 두 서비스를 동시에 사용하였을 때 지표의 차이가 발생되는 것은 샘플링과 전사수집 때문이라는 것을 알게 되었다.
“고객 여정 대시보드”의 차이에서는 또 다른 새로운 사실을 알게 되었다. GA에서 제공되는 서비스의 퍼널 흐름도는 실제 유입경로를 기준으로 퍼널이 이어지는 것이 아닌 유입경로 이 후 부터는 단순 페이지 이동성만 보여주는 것이라는 정보였다. 일부 공식 대시보드에 대한 신뢰가 있었기에 RAW데이터를 별도의 마트를 구성하여 비교하지 않았기에 몰랐었던 내용으로 다음부터 경로 분석 시 참고하면 좋을것 같다. 반면 뷰저블에서 제공되는 고객 여정 대시보드는 유입경로 데이터를 연속적으로 이어주는 데이터로 최종 전환 시점까지 연결된 데이터로 설명되었다. 또한 ai리포트 기능으로 최적화된 경로만 별도로 확인할 수 있는 기능을 제공하고 있었다. 이는 실제 유효한 페이지 고객 여정을 찾아내는 행위를 할 때 페이지 이동률이 주요 지표가 된다면 유효한 대시보드로 활용될 수 있을 것이다.
개인적으로 두 분석 서비스들은 각각의 차이점이 명확하다고 생각한다. GA는 GTM과 Bigquery라는 강력한 GCP 환경이 있기에 데이터 분석에 유리하고 뷰저블은 화면분석이라는 히트맵에 강점이 있기에 각각의 장점을 살려서 데이터를 가공하여 내부 데이터 마트로 구성한 뒤 적합한 분석 모델을 내부에서 만들어 낸다면 그로스 퍼널 분석에 긍정적인 영향을 미칠 것 이다. 그렇기에 비교를 GA와 하기보다 핫잘과 같은 유사 분석 업종과 비교를하고 GA는 함께 쓰면 좋은 도구로서 방법론을 제시해 준다면 세미나에서 더 많은 인사이트를 얻고 갔을 것 같다는 아쉬움이 남았었다.
- Data driven UX marketing이란 UX(User Experience)이라는 고객 경험을 성장시키기 위해 데이터를 활용한 마케팅을 하는 행위
뷰저블의 서비스 적용 가능 및 한계 범위
뷰저블을 서비스 분석에 사용할 때 페이지 전환보다 주로 사요되는 것은 특정 페이지의 히트 및 행동 데이터들이었다. 이는 프로모션 및 상품 페이지에서 그로스 마케팅을 적용할 때 발빠른 A/B테스트가 될 수 있도록 1시간 내로 데이터가 리포팅되며 다양한 행동데이터를 함께 분석할 수 있었기에 주로 사용하였다. 하지만 해당 서비스의 분석 방법은 URL기반으로 작동되기에 웹(pc/mobile)에서만 분석이 가능하다. 그렇기에 앱 기반의 서비스에서는 아쉽게 해당 서비스를 사용하지 못하였다. 그래서 차선책으로 네이티브앱 영역에 적용하기 전 웹앱에서 파일럿 테스트를 적용하여 개선하는 A/B테스트를 진행하기도 하였었다. 아쉽게도 해당 기능은 아직까지 개선되지 않아 웹 분석용으로만 활용되어야 할 것으로 보였다. 또한 분석 페이지 관리도 신중해야 한다. 다른 UI를 갖고 있는 페이지 등록은 분석할 수 없는 데이터를 제공받을 수 있으며 다른 UI를 갖고 있는 페이지를 추가 등록 시 기존 데이터와 연속적으로 누적되기에 분석에 혼동이 올 수 있어서 페이지 분석자 입장에서 어떻게 분석할지 사전에 고려해야 한다. 다행히 이부분은 뷰저블사 직원을 통해 해소할 수 있다고 한다.
신규 서비스 UX GPT
2024년에 가장 관심 있게 보고 있는 도메인은 AI빅데이터 기술력이 국내 마케팅에 얼마나 적용되고 있는지( 2024 AI EXPO)와 Web3영역이다. 이를 위해 다양한 방법으로 정보를 모니터링하고 있으며 그중 뷰저블에서 AI빅데이터 기술이 접목된 서비스를 8월에 론칭한다고 하여 주의깊게 듣게되었다. UX GPT는 기존의 VOC데이터와 고객사의 데이터들을 학습시켜 챗GPT와 연결하여 UX GPT로 선보이는 서비스로 마케터들이 가장 힘들어 하는 첫 분석 주제 선정. 즉, 지표 또는 방향을 데이터로 정의하는 방법론을 발빠르게 해결해주는 서비스가 될 것이다. 데이터 분석이 적용된 마케팅 방법론은 연속적인 가설과 실험을 토대로 A/B테스트를 통해 데이터 속에서 인사이트를 발견하여 성장시켜 나가야 하는데 이 때 첫 시작을 정의하는 것이 쉽지 않다. 뷰저블의 UX GPT는 서비스의 분석 데이터를 UX GPT에 업로드하여 PDF형태의 리포트를 고객사에게 제공해주는 서비스로 굳이 모든 데이터를 힘들게 보지 않아도 발빠르게 리포트화 한다는 것이 장점이었다. 이 때 제공되는 리포트는 기존의 VOC데이터와 고객사들의 데이터들로 학습된 내역으로 유의미한 데이터로 보일 수 있다. 또한 2024년 말에는 해당 리포트를 대화형으로 커스텀가능한 리포트로 수정되어 출력받아볼 수 있는 기능까지 생기게 되어 Data driven UX marketing의 실무자 입장에서는 업무 시간과 퀄리티면에서 만족할 수 있을 것으로 예상된다. 한가지 아쉬운점은 학습데이터로 제공되었던 고객사중 하나였던 실무자 입장에서 유료버전의 서비스를 사용하고 학습 데이터까지 제공해주는 것은 데이터 비즈니스 측면에서 아쉬운면이기에 이러한 데이터 비즈니스 측면에서 별도의 혜택이 주어진다면 CRM측면으로도 서로 윈윈하는 비즈니스가 될 것으로 생각되었다. 결론적으로 UX GPT는 마케팅 업종에서 Data driven UX marketing을 유경험자가 아니어도 쉽게 시작할 수 있는 도구가 될 것이고 이 후 발전된다면 더 다양한 퍼포먼스가 될 것으로 기대된다.
세미나에서 제공한 분석 Tip
(분석 사례를 토대로 일부 분석 노하우와 정보를 공유해 주었는데 다 기억나지 않고 기억나는 것만 몇 개 추가 정리…)
- 퍼널 분석
- 퍼널 분석 : 퍼널을 설계 후 마케팅 실행하였을 때 타겟팅 데이터를 토대로 퍼널 강화를 고려해볼 것
- 퍼널 : 내가 예상한 여정
- 타겟팅 : 실제 사용자의 여정
- 발빠른 A/B테스트 분석
- 발빠르게 A/B테스트를 진행하여 효율 분석
- 데이터 정합성보다는 효율을 중심으로 분석
- 수학적 기법보다 단순 수치로 분석
- 페이지 분석
- 페이지 잔존율 분석
- 페이지 잔존율 그래프는 페이지 view(scroll)과 방문자를 분석
- view scroll은 빠르게 지나갈 시 하단의 콘텐츠 영향도가 있을 수 있기에 해당 콘텐츠의 view원인 분석
- 특정 쏠림현상이 있는 scroll 범위 원인 분석하기
- ex) 카카오톡 정보 받기 영역에 쏠림 발견 > 카카오 외 다른 편한 방법으로 정보 받아보는 방법론 고려해볼 것
- 페이지 CTA 분석
- 페이지 클릭률이 높아도 버튼 클릭이 낮다면 점검 필요
- click pv rate : 페이지 클릭률
- hover to click : 사용자가 버튼에 올려 놓고 클릭한 수
- 뷰저블을 사용한 KPI 종류
- 이탈률, 롤백(이전 페이지로 돌아가는 행위), 새로고침, 체류 시간, 세션(방문 후 종료) 당 페이지/대기 시간