[내일배움캠프 TIL] 사전캠프 15일차 아티클을 읽어요!(4)

 '데이터'로 프로덕트 문제 탐구하는 방법

목차 
1. 들어가며
2. 데이터로 프로덕트 문제 탐구하는 방법 
3. 마치며

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📌 참고: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2652/

‘데이터’로 프로덕트 문제 탐구하는 방법 | 요즘IT

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1. 들어가며

 

📝 서론

📊 데이터로 프로덕트 문제 탐구하는 방법

데이터 없이 프로덕트 문제를 해결하는 건 마치 나침반 없이 항해하는 것과 같다! 제품을 운영하다 보면 전환율이 낮거나, 이탈률이 높거나, 사용자 반응이 기대에 못 미치는 문제를 마주하게 된다. 이때, 단순히 감에 의존해서 해결책을 찾기보다는, 데이터를 활용하면 문제를 보다 정확하게 진단하고 효과적인 해결책을 마련할 수 있다.

💡 하지만 데이터를 제대로 활용하지 못하면 잘못된 결론을 내릴 위험도 있다. 이 글에서는 프로덕트 문제를 데이터로 탐구하는 과정을 체계적으로 설명하고, 어떻게 하면 효과적으로 문제를 발견하고 해결할 수 있는지 살펴본다! 🚀

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2. 데이터로 프로덕트 문제 탐구하는 방법 

 

🔍 본론

 

1️⃣ 데이터 기반 문제 탐구의 필요성

 

✔️ 프로덕트의 문제를 해결하기 위해서는 단순히 직관이나 감각에 의존하는 것이 아닌 데이터를 활용하여 객관적으로 접근하는 것이 중요
✔️ 데이터를 활용하면 문제의 원인을 보다 정확하게 진단하고, 적절한 해결책을 마련할 수 있다.

<출처: 작가>

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2️⃣ 문제 정의: 해결해야 할 문제를 명확히 설정하기

 

막연한 문제 인식이 아니라, 구체적으로 해결할 문제를 정의해야 함.

• "전환율이 낮다" → 어느 단계에서 낮은지 구체적으로 분석 필요
• "사용자가 기능을 안 쓴다" → 어떤 기능에서 이탈하는지 데이터 확인 필요

💡 문제를 구체적으로 정의해야 올바른 해결 방향을 잡을 수 있다!

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3️⃣ 주요 지표(Key Metrics) 선정하기

 

문제 해결을 위해 핵심적으로 추적할 지표를 선정해야 함

• 구매 전환율: 방문자가 실제 구매로 이어지는 비율
• 이탈률: 특정 페이지나 기능에서 사용자가 떠나는 비율
• 재방문율: 일정 기간 후 사용자가 다시 방문하는 비율

💡 단순히 "지표가 낮다"가 아니라, 어떤 지표가 비정상적으로 변했는지 분석하는 것이 중요함

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4️⃣ 데이터 분석을 위한 단계적 접근법

<출처: 작가>

사용자 행동 흐름 분석

 

• 고객이 프로덕트를 사용하는 주요 플로우를 단계별로 정의하고 각 단계에서의 전환율을 측정함.
• EX) 이커머스 프로덕트의 사용자 플로우🛍 
  • 홈페이지 방문 → 상품 탐색 → 장바구니 추가 → 결제 → 재방문
    ➡️ 이 중 어느 단계에서 이탈이 많이 발생하는지 파악하여 문제를 정의함.

 

이상적인 시나리오 vs. 실제 데이터 비교

• 서비스에서 기대하는 이상적인 사용자 행동 흐름을 정의한 후, 실제 데이터와 비교하여 차이를 분석.
•  📊
  • 예상: 10,000명이 홈페이지 방문 → 3,000명이 상품 탐색 → 1,000명이 장바구니 추가 → 500명이 결제
  • 실제: 10,000명이 홈페이지 방문 → 3,000명이 상품 탐색 → 200명만 장바구니 추가 → 문제 발생
    ➡️ 이렇게 어떤 단계에서 기대보다 낮은 성과가 나오는지 분석하여 원인을 파악함. 

원인 분석을 위한 추가 데이터 활용

• 단순 수치 비교만으로 원인을 파악하기 어렵다면, 추가적인 데이터 분석이 필요함.
• 📉
  • 특정 OS에서 전환율이 낮다면? → 모바일/PC 환경별 차이 분석
  • 특정 시간대에 이탈률이 높다면? → 시간대별 패턴 분석
  • 특정 유입 채널에서 성과가 저조하다면? → 유입 경로별 전환율 분석
    ➡️ 다각도로 분석해야 문제의 원인이 명확해진다.
    

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5️⃣ 데이터 해석 시 주의할 점

 

⚠️ 비율(%)만 보지 말고 모수도 함께 고려

• 🚨
  • "이탈률이 50%다"라고 했을 때, 100명 중 50명이 이탈한 것인지, 1만 명 중 5천 명이 이탈한 것인지 차이가 큼.
  • 데이터의 절대값과 상대값을 함께 분석해야 함.

⚠️ 단일 지표만 보지 말고 다각도로 해석

• 예를 들어 전환율이 떨어졌다고 해서 모든 사용자에게 문제가 있는 것은 아님.
• 세그먼트(사용자 그룹)를 나눠서 특정 그룹에서만 문제가 있는지 확인해야 함.
• 🚨
  • 신규 사용자 vs. 기존 사용자 비교
  • 모바일 vs. 데스크톱 비교
  • 특정 유입 경로(광고, 자연 검색 등)별 비교

⚠️ 외부 요인의 영향을 고려해야 함

• 서비스 내부의 문제인지, 외부 요인(트렌드 변화, 경쟁사 이벤트, 계절적 요인 등)이 영향을 준 것인지 구분해야 함.
• 🚨
  • 특정 시기에 트래픽이 감소했다면? → 경쟁사의 대형 프로모션 영향일 수도 있음
  • 특정 날에 매출이 급감했다면? → 공휴일이나 날씨 등의 외부 요인일 가능성도 있음

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3. 마치며

 

🎯 결론

🚀 데이터 기반 문제 탐구는 반복적이고 체계적인 과정이다!

✔️ 프로덕트 개선을 위해서는 단순한 감각이나 직관이 아니라, 데이터를 활용한 체계적인 접근 방식이 필수적이다.
✔️ 사용자 행동 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 적절한 지표를 선정하여 문제의 원인을 분석한 후, 가설을 세우고 이를 검증하는 반복적인 프로세스를 통해 지속적으로 프로덕트를 개선할 수 있다.
✔️ 데이터 분석은 비율과 절대값을 모두 고려하고, 다양한 사용자 세그먼트와 외부 요인을 반영함으로써 더 정확한 문제 해결을 가능하게 만든다.

 

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