웹 로그툴로 사용자 올바르게 이해하기

　

검색 필터 사용률이 낮은데? 필터를 이해하기 어렵나?

세션 시간이 기대에 못 미치는데? 재미있는 콘텐츠가 부족한가?

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애플리케이션, 웹 사이트를 운영 중인 기업이라면 GA 또는 다른 웹로그 툴을 이용해서 사용자에 대해 다양한 의심을 할 것입니다. 그리고 이것을 '인사이트'라고 그럴싸하게 부르고 있죠. 하지만 웹로그는 말 그대로 사용자의 행동 결과를 로그로 수집해 놓은 것입니다. 결과를 통해서 원인을 찾아내려 하는 것이 과연 옳을까요?

 

사용자가 웹로그와 같은 결과를 나타낸 데에는 수십 가지의 이유가 있습니다. 다른 아무 변수도 통제되지 않는 상태에서 단순히 정량적 데이터만으로 "어렵다, 콘텐츠가 부족하다." 등의 결론을 내는 것은 옳지 않습니다.

 

 

정량적 데이터만을 보고 정성적 데이터를 섣부르게 뽑아내는 실수를 하지 마세요.

 

 

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정성적 데이터?

 

실제로 사용자가 그렇게 행동한 이유입니다. 사용자의 인식과 행동을 표현합니다.

 

필터가 너무 많아서 오히려 검색하는 데 오래 걸렸다.

결제 방식이 한정적이어서 결제를 하지 않았다.

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정량적 데이터?

 

GA에서 보여주는 모든 수치가 정량적인 데이터입니다. 사용자의 인지와 반응을 보여줍니다.

 

세션 시간

목표 달성률

이탈률

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사용자 경험(UX)은

1. 사용자가 무언가를 사용하고 2. 인식하고 3. 그것에 반응하는 것을 뜻합니다. 하지만 웹 분석 툴은 사용자의 사용과 인식의 결과인 '반응'만을 수집한 데이터를 보여줍니다.

 

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그럼 GA는 의미가 없나요?

 

GA는 사용하기에 정말 편하고 직관적으로 사용자 행동 결과 데이터를 보여줍니다. 섣부르게 결과 데이터로 결론을 내리지 말고 데이터를 올바르게 활용하기 위해서 올바른 가설을 세우고 검증해 나가야 합니다.

 

 

올바른 가설이란 무엇인가요?

 

먼저, 정확한 사실을 근거한 문제를 설정하는 것부터 출발합니다. 예를 들어, 회원가입 수가 낮다는 막연한 생각을 가졌다고 가정해 봅시다. 과연 그 세션 시간이 낮다는 기준이 무엇인지 정확히 규명해야 합니다.

 

회원 가입 수가 너무 적은데? (X)

 

DAU(Daily Activate Users) 대비 회원 가입 수가 경쟁사보다 너무 낮다. (O)

 

문제가 설정되었으면 이후에 올바른 가설로 검증해 나가야 합니다.

 

1. 비회원으로 할 수 있는 권한을 줄이면 가입률이 상승할 것이다.

2. 회원 가입 혜택을 더 부여하면 가입률이 상승할 것이다.

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이렇게 먼저 바로 검증이 가능한 가설들을 수립하는 것이 가장 우선시되어야 합니다. 이후 A/B 테스트, 사용성 테스트 등을 통해서 가설을 검증해 나가는 것이 웹로그 툴의 정량적 데이터를 올바르고 유의미하게 활용하는 방법입니다.

 

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