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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대화만으로 데이터 분석 끝? Amplitude MCP
들어가며: 데이터 분석의 새로운 시대데이터에서 의미 있는 인사이트를 얻는 과정은 결코 간단하지 않습니다. 데이터 전문가가 며칠을 걸려서 분석 업무를 수행하거나, 복잡한 대시보드를 직접 들여다보며 시간을 보내야 했죠.하지만 더 이상 그럴 필요없습니다. Amplitude MCP(Model Context Protocol)가 등장했기 때문입니다. 이제 복잡한 도구를 탐색하는 대신, AI와 자연스러운 대화를 나누는 것만으로 Amplitude의 방대한 행동 데이터를 직접 분석하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. Amplitude MCP가 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 시작할 수 있는지 지금부터 알아보겠습니다.데이터 분석이 '탐색'이 아닌 '대화'가 됩니다Amplitude MCP로 데이터 분석 과정이 복잡한 도구를 사용하는 '탐색'에서 AI와 나누는 '대화'로 바뀌었습니다. 마치 동료에게 질문하듯 자연어로 분석을 시작할 수 있습니다.예를 들어 "지난달 웹 트래픽이 증가한 원인이 뭐야?"라고 물으면, AI는 스스로 Amplitude 내에서 search, query_chart와 같은 도구를 사용하여 관련 차트와 대시보드를 탐색하고 데이터에 기반한 답변을 제시합니다. 여기서 멈추지 않고 "어떤 마케팅 캠페인이 가장 큰 영향을 미쳤어?"와 같은 후속 질문을 통해 더 깊이 파고들 수 있죠. 이 모든 과정이 실시간 대화처럼 이루어집니다.분석이 끝난 후에는 대화 내용을 바탕으로 Amplitude 내에 '노트북(Notebook)'을 생성할 수도 있습니다. 분석 핵심 요약, 분석에 사용된 주요 차트, 실행 가능한 성공 전략 플레이북(playbook) 등 유용하고 다양한 정보를 생성할 수 있으며, 이를 팀원과 즉시 공유할 수도 있습니다.이제 데이터 분석을 위해 SQL 쿼리를 작성하거나 복잡한 대시보드를 설정할 필요도 없습니다. 질문을 던지기만 하면 전문가 수준의 답변을 단 몇 초 만에 얻을 수 있기 때문이죠. PM, 마케터, 기획자 등 비기술 직군도 자유롭게 데이터를 다룰 수 있게 되었습니다.이미 Amplitude MCP를 도입한 Zip의 테크PM Moss Pauly는 '조직 전체에 걸쳐 데이터를 민주화하는 진정한 단계적 변화'를 만들었다고 말합니다.[실전 가이드] Amplitude MCP 시작하기다음 중 가장 선호하는 AI 도구에 MCP를 연결하여 사용해보세요.■ 클로드(Claude)에 연결하기1. claude.ai로 이동하거나 Claude 데스크톱 앱을 엽니다.2. Settings > Connectors > Add custom connector로 이동합니다.3. 다음과 같이 설정 값을 입력하고 Amplitude 계정으로 인증합니다.Name: AmplitudeURL: https://mcp.amplitude.com/mcp■ 커서(Cursor)에 연결하기1. Amplitude MCP 서버 딥 링크 설치 링크를 클릭해서 자동 설치할 수 있습니다.2. 만약 자동 설치가 되지 않는다면, 수동 설치 가이드를 참고해주세요.■ ChatGPT에 연결하기1. ChatGPT > 설정 > 연동 앱 및 커넥터 > 고급설정으로 이동하여 개발자 모드를 활성화합니다.(참고: 현재 MCP 지원은 개발자 모드에서만 가능합니다.)2. ChatGPT > 설정 > 연동 앱 및 커넥터로 이동해서 만들기를 클릭합니다.3. 다음과 같이 설정합니다.Name: AmplitudeURL: https://mcp.amplitude.com/mcp4. 안내에 따라 Amplitude OAuth 인증을 완료합니다.※ MCP 접근 권한은 기본적으로 '활성화'되어 있습니다Amplitude MCP는 조직 내 모든 사용자를 대상으로 '기본적으로 활성화(enabled by default)' 되어 있습니다. 만약 조직 정책상 이 기능에 대한 접근을 제한하거나 비활성화해야 한다면, Amplitude 관리자 설정에서 제어할 수 있습니다.Amplitude에서 Settings > Content Access > MCP 경로로 이동해당 페이지에서 조직 전체의 MCP 서버 접근을 허용하거나 차단하도록 설정을 변경이 설정은 조직 전체에 적용되는 관리자 전용 설정이며, 개별 사용자는 이 설정을 변경할 수 없습니다. 따라서 조직의 데이터 거버넌스 정책에 맞춰 관리자가 직접 관리해야 합니다.추천 질문 예시위 이미지는 Cursor에 Amplitude MCP를 연결하고, ‘MAXONOMY 홈페이지에서 참여율이 높은 기능’이 무엇인지 질문한 결과입니다. MCP 설정이 완료되면 AI에게 다음과 같은 질문을 던져보세요."지난 7일간의 일일 활성 사용자 수는?""이번 달 트래픽 소스별 가입 전환율을 보여줘""어떤 기능의 참여율이 가장 높아?""체크아웃 실험의 성과는 어때?"“새로운 온보딩 흐름의 통계적 유의성을 보여줘““현재 어떤 실험이 진행 중이지?”“사용자 리텐션과 관련된 모든 차트를 찾아줘”“결제 흐름을 테스트할만 실험 시나리오를 제안해줘”"iOS와 Android 플랫폼 간의 사용자 행동을 비교해 줘""파워 유저와 일반 사용자의 여정 차이를 분석해줘”MCP는 단순한 챗봇이 아닌 '프로토콜'입니다Amplitude MCP는 Amplitude에 내장된 챗봇이 아닙니다. MCP는 'Model Context Protocol'의 약자입니다. 다양한 외부 AI 도구들이 Amplitude의 데이터에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 일종의 '약속(프로토콜)'입니다.이 프로토콜 방식 덕분에 우리는 Claude, Cursor, ChatGPT, Gemini 등 이미 익숙하게 사용하고 있는 여러 AI 환경에 Amplitude의 풍부한 행동 데이터 컨텍스트를 직접 연결할 수 있습니다. 즉, 여러분이 가장 선호하는 AI도구 안에서 Amplitude의 강력한 분석 능력을 그대로 활용할 수 있다는 의미입니다.더 나아가, 이 프로토콜은 Amplitude의 행동 데이터를 다른 외부 데이터 소스와 결합하여 완전히 새로운 워크플로우를 구축할 수 있는 무한한 가능성을 엽니다. 가령, Atlassian MCP를 통해 Jira의 개발 진행 상황 데이터와 Amplitude의 기능 사용 데이터를 함께 분석하여, 특정 기능 개발이 사용자 참여도에 미친 영향을 종합적으로 파악하는 워크플로우를 만들 수 있습니다. 혹은 Amplitude 분석 결과를 피그마나 구글 슬라이드에 프레젠테이션 형태로 변형할 수도 있죠.MCP는 단순히 AI와 연결하는 것이 아닙니다. 앞으로 등장할 어떤 AI 혁신과도 연결할 수 있는 다리 역할을 하며, 여러분의 데이터 전략이 미래로 나아갈 수 있도록 합니다.Amplitude MCP와 보안기업의 핵심 데이터를 외부 AI와 연동할 때 보안은 가장 중요한 고려사항입니다. Amplitude MCP는 이 문제를 명확하게 해결합니다.첫째, MCP 서버는 사용자의 기존 Amplitude 계정 권한과 접근 제어 설정을 그대로 따릅니다. 즉, 사용자는 원래 Amplitude 내에서 볼 수 있도록 허용된 프로젝트와 데이터에만 접근할 수 있으며, MCP를 사용한다고 해서 추가적인 권한이 부여되지 않습니다. 여러분의 데이터 접근 범위는 기존과 동일하게 유지됩니다.둘째, MCP 서버와 Amplitude 계정 간의 모든 연결은 OAuth 인증을 통해 안전하게 보호됩니다. 다만, 여러분이 사용하는 제3자 AI 서비스(예: Claude, ChatGPT 등)가 여러분의 질문과 Amplitude 데이터를 처리하게 됩니다. 따라서 Amplitude MCP를 사용하기 전에 조직의 데이터 처리 및 AI 도구 사용 관련 정책을 반드시 검토하시기 바랍니다.마치며Amplitude MCP는 단순히 새로운 분석 도구를 추가하는 것이 아닙니다. 조직이 데이터에 접근하고, 질문을 던지고, 인사이트를 얻는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 혁신입니다. 더 이상 데이터 분석은 소수 전문가의 전유물이 아니며, 복잡한 탐색 과정도 필요 없습니다.단, 몇 분 만에 데이터에 기반한 답을 얻을 수 있다면, 당신은 어떤 새로운 질문을 던지시겠습니까?콘텐츠 더 읽어보기프리미엄 가이드: 데이터 활용 전략 가이드북블로그: Braze MCP 서버: AI로 Braze를 빠르고 안전하게 분석하는 방법맥사이트픽: MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
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고객들이 서비스에서 수행하는 행동만으로는 알 수 없는 ‘진짜 이유’, 어떻게 알 수 있을까?
마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유
Amplitude를 통해 마케터가 할 수 있는 것을 무엇이 있을까요? 요즘 마케터에게 Amplitude와 같은 툴이 필수라는 말을 많이 들었지만, 막상 구체적으로 어떤 것들을 할 수 있는지 모르는 경우가 많습니다.Amplitude를 사용하면 가장 기본적으로 전체 디지털 고객 여정을 이해하고, 그 인사이트를 바탕으로 여러가지 전략을 실행할 수 있습니다. A/B 테스트를 실행하거나, 더 높은 수준의 개인화를 실행하고, 회사의 다른 팀들과 데이터 기반으로 협업할 수있죠. 이를 통해 고객 획득 비용을 절감하고, 리텐션을 개선하고, 마케팅 ROI 향상하는 등 데이터 기반의 그로스를 가속화하여 더 나은 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다.오늘 포스팅에서는 이런 이점을 중심으로 마케터가 Amplitude를 사용해야 하는 10가지 이유를 살펴보도록 하겠습니다. 1. 전체적인 마케팅 현황을 파악Amplitude를 사용한다면, 어떤 마케팅 효과가 있는지, 고객은 어떻게 생각하고 행동하는지 등 다양한 데이터를 파악할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이런 정량적인 데이터 외에 정성적인 데이터도 확인 할 수 있는데요. Session Replay 기능을 통해 고객별 혹은 세그먼트나 코호트별로 고객의 실질적인 행동과 인사이트를 실시간으로 체크할 수 있습니다. 이를 통해 디지털 경험을 재구성하고, 고객 경험을 개선할 수 있죠.글로벌 기업 A는 Amplitude Session Replay 기능을 활용하여 유독 특정 지역 시장에서 낮은 전환율을 보인다는 것을 파악했습니다. 그 원인을 '문화적인 차이'라고 가설을 세우고 해당 지역 문화에 더 잘 맞는 타겟 문구를 구성하였습니다. 해당 문구가 정말 효과적인지 확인하기 위해 A/B테스트도 진행하였죠. 그 결과, 개선된 문구는 CTA 클릭률이 두 배로 증가하였으며, 전환율이 20% 향상되었습니다. 2. 최적의 마케팅 채널 선택과 캠페인 최적화마케팅 예산은 언제나 제한적이죠. 때문에 어떤 마케팅 채널이, 어떤 캠페인이 효과가 좋은지 아는 것은 중요합니다. 많은 Amplitude 이용자들이 Amplitude의 가장 큰 이점으로 '다양한 마케팅 채널의 결과를 추적할 수 있다는 점'을 꼽습니다. Amplitude의 웹 분석 기능은 채널, 캠페인, 페이지 및 전환 성과에 대한 즉각적인 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 사용자 가입, 구매, 무료 체험 전환과 같이 세부적인 마케팅 목표와 연결하여 분석할 수 있습니다. 3. 개인화 확장Amplitude는 마케터가 적절한 사람에게 적절한 메시지를 적절한 시점에 전달하여 디지털 경험을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 고객이 가장 많이 사용하는 채널과 플랫폼에서 메시지를 전달하고, 그 결과를 측정할 수 있습니다. 가입, 업그레이드, 구매, 리텐션 등 거의 모든 요소로 가능하죠.Salesforce Connected Customer 보고서에 따르면, 고객의 88%는 회사가 제공하는 경험이 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말하며, 73%는 회사가 자신의 독특한 요구와 기대를 이해하기를 원한다고 응답했습니가Amplitude의 '데모 비디오'기능을 활용하면, 다시 돌아왔으면 하는 이탈 고객에 대한 데이터를 제공합니다. 이들에 대한 데이터를 바탕으로 고객 그룹을 Facebook, TikTok, Braze와 같은 외부 마케팅 플랫폼이나 마케팅 채널에 연동하여 활성화할 수 있습니다. 이 과정을 단 몇 번의 클릭만으로 완료할 수 있죠. 4. CRM 연동과 빠른 A/B 테스트 실행개인화된 경험을 만들기 위해 A/B 테스트는 이제 필수가 되었는데요. A/B테스트를 통해 어떤 메시지가 반응이 좋은지, 어떤 CTA(콜 투 액션)가 원하는 고객 행동을 유도하는지, 어떤 랜딩 페이지가 전환율을 높이는지 알 수 있습니다. 이런 A/B 테스트 도구가 제품 분석 시스템과 연동되지 않으면 웹 성능이 느려지고, 개발자와 협업하는 과정에서 굉장히 큰 시간이 낭비될뿐만 아니라 라이선스 비용과 유지 관리 비용도 증가합니다.Amplitude는 Braze와 같은 CRM과 높은 연동성을 가지고 있어 빠르게 테스트를 실행하고 그 결과를 분석할 수 있습니다. 5. CAC(고객 획득 비용) 절감현재 많은 기업의 마케팅 조직이 예산이 동결된 상황에서 채널 비용이 상승하고 있는 문제에 직면하고 있습니다. 이런 상황에서는 고객 획득 비용(CAC)을 낮추는 것이 무엇보다 중요한데요. Amplitude를 사용해 가장 가치 있고 전환 가능성이 높은 고객 세그먼트를 찾아, 그 인사이트를 활용해 메시지와 제안을 개인화하고, 이 세그먼트를 채널과 플랫폼에 연동하여 더 효과적인 캠페인을 진행할 수 있습니다. 6. 수익 분석고객획득과 리텐션의 중요성은 많이 알려져있는 데 반해, 이것을 최종적으로 수익으로 전환하는 '수익화'는 상대적으로 덜 알려져있습니다. 하지만 수익화는 어쩌면 가장 중요한 관리 대상이며, Amplitude를 사용한다면 디지털 경험이 수익에 어떻게 기여하는지를 이해하고 개선하고 있습니다.한 글로벌 기업은 Amplitude를 사용해 수익을 10% 증가시켰습니다. 이 기업은 판매 퍼널에서 마찰을 유발하는 요소를 파악하고 수정하였으며, 오류를 겪고 있는 사용자를 추적하고, 영향을 받은 사용자 세그먼트를 생성했습니다. 그런 다음, 해당 세그먼트를 소셜 미디어 마케팅 및 CRM 캠페인과 같은 유료 도구에 연동하여 사용자들이 사이트로 다시 돌아오도록 유도했고, 그 결과 판매 퍼널 완료율이 15% 증가했습니다. 7. 리텐션 분석기존 고객을 오래동안 유지하는 것을 사업 성장과 수익 창출의 굉장히 핵심적인 요소입니다. 성공적으로 성장하는 기업의 대부분은 기존 고객에서 수익을 창출하며, 총 수익의 80%가 기존 고객에게서 발생한다고 합니다. 리텐션 분석을 Amplitude의 가장 대표적인 분석 기능이며, 다양한 산업군에 맞는 차트를 다양한 기준과 방식으로 설정할 수 있습니다. 8. 조직 내 원활한 협업디지털 경험은 고객이 제품을 선택하고 충성도 높은 고객이 될지 여부를 결정하는 중요한 요소입니다. 고객은 기업에 제품 팀, 개발 팀, 마케팅 팀 등 어떤 부서가 있는지 관심이 없습니다. 단지 처음부터 끝까지 좋은 경험을 원할 뿐이죠.회사내 팀 간의 장벽을 허무는 일은 쉽지 않지만, Amplitude를 사용하여 통합된 인사이트를 공유하고 협업 도구를 잘 활용한다면, 조금씩 그 장벽을 허물 수 있을지 모릅니다. 9. 높은 기술 연계성Amplitude는 코드 없이 연결할 수 있는 개방형 플랫폼을 제공하여 필요한 모든 데이터를 쉽게 가져오고 내보낼 수 있으면서도 데이터 프라이버시와 보안을 보호합니다.Amplitude는 선호하는 기술 스택과 원활하게 연결되어 마케팅 팀이 더 효과적이고 데이터 기반의 캠페인과 프로그램을 실행할 수 있도록 하여 마케팅 기술 투자에서 최대의 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. Amplitude에서 데이터를 활용하여 프로젝트와 포트폴리오 전반에 걸쳐 다양한 코호트를 구축하여 사용자와 계정을 세분화하고 이러한 코호트를 통해 기술 스택의 하위 시스템에 연결된 디지털 프로그램을 위한 맞춤형 청중을 구축할 수 있으며, 이를 통해 사용자를 대상으로 한 맞춤 메시지를 발송할 수 있습니다. 10. 새로운 기회 발굴비즈니스에서는 종종 잘못된 전략을 추구하는 리스크를 줄이려 합니다. 그리고 데이터를 통해 의사 결정을 내리는 것은 불확실성을 줄이는 한 가지 방법입니다. 하지만 데이터를 리스크를 받아들이고 대담한 도전을 시도하는 방법으로 생각해본다면 어떨까요? 성장과 고객 참여를 촉진하기 위한 새로운, 큰 아이디어를 실험해보는 것이죠.한 글로벌 기업은 성장이 정체된 상황을 극복하기 위해 Amplitude에서 얻은 인사이트를 바탕으로 틱톡 캠페인을 기획했고, 이 캠페인이 바이럴되면서 앱을 시장 리더로 자리매김할 수 있게 했습니다. 이러한 대담한 도전이 성공할 수 있었던 이유는, 이미 데이터 투명성과 캠페인에 대한 공동 소유권에 투자했기 때문입니다. 마치며마케터로서 Amplitude를 사용하는 방법을 무궁무진합니다. 대형 캠페인을 런칭할 때마다 트래픽이 어디에서 오는지, 그리고 그것이 리드, 가입, 혹은 기능 채택으로 어떻게 전환되는지를 보여주는 대시보드를 만들 수도 있습니다. 소셜 미디어에서 가장 많은 트래픽을 유도한 캠페인이나 포스팅을 선별할 수도 있죠. 캠페인 결과를 리뷰하면서 잘된 부분과 다음에 개선할 부분을 정렬하고 링크 하나를 통해서 누구든지 동일한 데이터를 볼 수 있도록 할 수 있습니다.회사의 규모나 산업에 관계없이, 그리고 어떤 유형의 마케터인지에 상관없이, 더 나은 데이터 기반 결정을 내리고 싶다면, Amplitude는 필수적입니다. Amplitude를 통해 디지털 고객 여정 전체를 이해하고 그 인사이트를 바탕으로 행동하여, 고객이 계속해서 돌아오게 만드는 더 나은 비즈니스 결과를 얻어보세요.