앰플리튜드
데이터 기반 UX 분석 개념과 방법 🎨
Team MAXONOMY ・ 2024.09.26
데이터 기반 UX 분석이란?
User experience(UX) 분석은 데이터를 사용하여 사용자의 경험을 측정하고, 인사이트를 얻어 유저 경험을 개선하는 과정을 말합니다. 일반적으로 앱, 게임, 웹사이트, 소프트웨어 같은 종류의 제품에 적용되죠.
UX 분석에 사용할 수 있는 데이터는 다양합니다. 앱이나 웹사이트에서 보내는 시간, 클릭하는 요소, 가장 많이 사용하는 기능, 구매한 내역 등 거의 대부분의 요소가 가능하죠. 심지어 '행동의 부재'도 분석 대상이 될 수 있는데요. 예를 들어 사용자가 장바구니에 담은 물건을 구매하지 않았거나, 링크 위에 커서를 올려놓았지만 클릭하지 않은 것도 UX분석의 대상이 될 수 있습니다.
가계부 관리를 하고자 하는 사람 A가 있고, 우리는 가계부 앱을 서비스하는 기업이라고 가정해 봅시다. 우리는 A가 가계부 앱을 검색하고 우리 앱을 다운로드하고, 체험판에 가입하고, 은행 계좌나 신용카드와 같은 정보를 연동하기를 원할 것입니다. 그리고 체험판이 끝나면 유료 구독까지 전환되기를 희망하죠.
이걸 '사용자 여정'이라고 부르며, 각 여정마다 사용자가 다음 여정으로 계속 진행할 수 있도록 좋은 사용자 경험을 제공해야 할 것입니다. 만약 여정을 완수하지 못하는 사용자가 있다면, UX 분석을 통해 어디서, 왜 이탈했는지 이해하고 궁극적으로 미래에 사용자 경험을 어떻게 개선할 수 있을지 힌트를 얻을 수 있습니다.
UX 분석 대상
구체적으로 어떤 데이터를 분석하고 지표를 측정할지는 제품이나 상황에 따라 천차만별입니다. 그렇기 때문에 이번 포스팅에선 비즈니스 의사결정까지도 활용할 수 있는 굵직한 주요 UX 데이터 지표를 중심으로 설명드리겠습니다. 해당 지표를 기반으로 어떤 최적화된 지표를 측정해볼 수 있을지 고민해보면 좋을 것 같습니다.
응답 시간: 응답 시간은 페이지나 앱이 얼마나 빠르게 로딩되는지에 대한 지표입니다. 우리 생각보다 사용자들은 로드되는 시간을 오래 기다리지 않습니다. 몇 초만 버벅이면 바로 이탈하죠.
신규 및 재방문자 수: 신규 및 재방문자 수는 얼마나 효과적으로 사용자를 유치(Acquisition)하고 유지(Retention)하는지에 대한 지표입니다. 신규 방문자 수가 증가하지 않는다면, 마케팅 전략을 다시 검토해야 하며, 재방문자 비율이 낮다면, 제품 경험을 검토해야 합니다. 재방문자 비율에 문제가 있는 경우에는 리텐션 분석을 더 깊게 수행하여 재방문한 사용자와 이탈한 사용자 간의 행동 차이를 확인하는 것이 좋습니다.
세션 길이: 세션 길이는 사용자가 제품을 얼마나 오래 사용하는지를 측정하는 지표입니다. 세션 시간이 길수록 좋을 것 같지만, 제품에 따라 그렇지 않을 수도 있습니다. 만약 뉴스 앱이라면 긴 세션 시간은 사용자가 적극적으로 참여하고 있다는 긍정적인 신호일 가능성이 높죠. 반면, 현금 송금 앱이라면 긴 세션 시간은 사용자가 원하는 작업을 수행하는 데 어려움을 겪고 있다는 신호일 수 있습니다. 이처럼 세션 길이 지표는 제품의 특성에 따라 사용자 경험을 유연하게 판단해야 합니다.
세션당 페이지 수: 세션당 페이지 수는 한 세션 동안 방문하는 총 페이지 수를 의미합니다. 세션 길이와 마찬가지로 많은 페이지를 방문하는 것이 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있습니다. 사용자가 제품에 깊게 몰입하여 사용하는 것일 수도 있지만, 원하는 답을 찾지 못해 이리 저리 방황하는 것일 수도 있습니다. 만약 후자라면, 더 적은 클릭으로 원하는 답을 쉽게 찾을 수 있도록 개선해야 합니다.
전환율: 고객 여정의 각 여정에서 상위 여정으로 넘어가는 비율을 전환율이라고 합니다. 만약 광고 단계에서 클릭률, 즉 전환율이 높지 않다면 메시지를 조정해야 하는 등의 방법을 사용해야 합니다. 사용자가 앱을 다운로드했지만 유료 고객으로 전환되지 않는다면, 온보딩 과정을 조정하여 전환율을 높일 수 있습니다. 전환율은 사용자의 행동을 분석하고 제품 개선 방안을 찾는 데 중요한 역할을 합니다.
과제 성공률과 과제 수행 시간: 제품이 사용하기 쉬운지 여부를 가장 명확하게 보여주는 지표가 바로 과제 성공률과 과제 수행 시간입니다. 여기서 말하는 '과제'는 서비스의 주요 사용 목적이나 기능을 말하는데요. 배달 앱 사용자가 음식 주문을 하려하는 데, 주문 방법을 몰라 한참을 헤매거나 주문 과정 자체가 너무 오래 걸린다면, 인내심을 잃고 앱을 이탈할 것입니다. 해당 지표를 통해서, 제품의 핵심 과제에 집중하고, 이러한 과제를 완수하는 과정을 자연스럽고 직관적이며 간단하게 만들어야 합니다.
사용자 정착률(Stickiness): 정착률은 일일 평균 사용자 수(DAU)를 월간 평균 사용자 수(MAU)로 나누어 측정합니다. 이 지표는 사용자가 평균적으로 한 달에 며칠 동안 제품을 사용하는지 보여줍니다. 매일 접속하긴 바라는 게임과 같은 비즈니스에 특히 유용합니다. 하지만 모든 비즈니스에 적합한 지표는 아닙니다. 가령 비행기 예매 앱같은 경우 사용자 정착률이 크게 의미 있진 않겠죠.
내비게이션 vs 검색 비율: 사용자가 제품을 탐색하는 데 검색 창에 지나치게 의존한다면, 이는 제품 디자인이 직관적이지 않다는 신호일 수 있습니다. 사용자가 최소한의 클릭으로 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있도록 다양한 레이아웃, 구조, 구성 방식을 실험해 보아야 합니다.
기능 참여율: 기능 참여율은 기능이 얼마나 자주 사용되는지를, 제품을 열어본 사용자 수로 나누어 측정한 지표입니다. 기능 참여율과 리텐션 분석을 결합하면, 특정 기능을 사용하는 사용자가 유지될 가능성이 어떤지 확인할 수 있습니다. 중요한 기능이 거의 사용되지 않는다면, 해당 기능을 더 눈에 띄게 UI를 조정할 필요가 있을 수 있습니다. 사용자에게 해당 기능을 알려주는 알림이나 이메일을 보내는 방법도 고려할 수 있겠죠.
고객 이탈률: 고객 이탈률은 [(월초 고객 수) - (월말에 남아 있는 고객 수)] / (월초 고객 수) 입니다. 예를 들어, 6월 초에 100명의 고객이 있었고 6월 말에 90명의 고객이 남았다면, 이탈률은 10%가 됩니다. 고객의 충성도와 이탈을 평가하고 필요한 개선을 도출하는 데 중요한 지표입니다.
UX 디자인과 데이터 분석 간의 관계
UX 디자인은 단순히 제품을 예쁘게 만드는 것이 아닙니다. 제품을 자연스럽게 사용할 수 있도록 설계하고, 사용자의 기대를 뛰어넘는 결과를 제공해 그 제품에 매력을 느끼게 만드는 것이 목적입니다. 이를 위해서는 예술적 감각뿐만 아니라, 과학적인 데이터 분석과 테스트 과정이 필수적입니다. 데이터를 사용해 인사이트를 얻고 이를 바탕으로 가설을 세운 후, UX 디자인 테스트를 통해 이 가설을 증명해야 합니다.
예를 들어, 운동화 회사의 제품 관리자가 재구매율이 낮다는 사실을 발견했다고 가정해 봅시다. 데이터에 따르면 대부분의 고객은 10개월마다 신발을 구매합니다. 관리자는 고객이 10개월 후에 자동 리마인더를 받으면 재구매율이 높아질 것이라고 가정합니다.
이후 제품 팀은 마케팅 팀과 협력하여 이메일과 같은 메시지를 다양한 고객 그룹에 대해 A/B 테스트하여 재구매율을 높일 수 있는지 실험할 수 있습니다.
UX 분석 대시보드 만들기
UX 분석과 개선 과정에는 조직 전체의 의사 결정이 필요한 경우가 많습니다. 때문에 조직 내에서 원활한 정보 공유와 통일된 접근 방식이 필요합니다. 이때 필요한 것이 분석 대시보드입니다.
좋은 UX 분석 대시보드는 중요한 지표들을 맨 위에 배치합니다. 일일 대시보드에는 세 가지 또는 네 가지 이상의 지표가 포함되지 않도록 하여, 대시보드 확인이 복잡하지 않도록 해야 합니다. 또한 지표는 비즈니스 목표와 직접 연결되어야 하며, 대시보드의 첫 번째 항목을 보면 비즈니스의 상태를 간략하게 확인할 수 있어야 합니다. 그 아래에는 대시보드에 다양한 시간대를 포함시켜, 즉각적으로 해결해야 할 문제와 중장기적인 데이터의 추세를 구분할 수 있는 것이 좋습니다.
마치며
사용자 경험은 제품 성공 또는 실패에 중요한 역할을 합니다. 사용자가 제품에 대해 느끼는 것을 파악하는 일은 데이터 분석가뿐만 아니라 조직 전체에서 이루어져야 합니다. 조직 내 모든 사람들이 해당 데이터를 활용해 사용자 행동에 대한 질문에 신속하게 답할 수 있어야 합니다. UX 분석과 대시보드의 적절한 활용은 비즈니스 성장과 제품 개선에 크게 기여할 수 있습니다. 대표적으로 Amplitude와 같은 솔루션을 이용한다면, 이런 데이터를 손 쉽게 측정하고 관리하고, 또 대시보드를 구성할 수 있습니다. UX 데이터 분석에 대해서 더 깊은 인사이트를 얻고 싶다면 맥소노미 홈페이지에 올라온 다양한 가이드북을 확인해보세요.
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기