[내일배움캠프TIL] 본캠프22일차 - 챕터1_데이터의 이해와 분석

데이터의 이해와 분석

1. 들어가며
2. 챕터1-1: 데이터/지표의 이해 
3. 챕터1-2: 데이터 중요성
4. 챕터1-3: 로그 설계 기초 
5. 챕터1-4: 데이터 분석 방법
6. 마치며 

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📝 서론

1. 들어가며

오늘부터 서비스 기획 숙련 주차가 시작되었다. 요일별 학습 타임라인은 아래 사진과 같다. 강의 외에도 과제와 실시간 특강이 추가될 예정이므로, 가능한 진도를 미리 끝내고 나머지에 집중하는 것이 좋을 것 같았다. 그래서 오늘은 챕터 1을 수강 완료하고 TIL을 작성해보겠다. 📖

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🔍 본론

2. 챕터1-1: 데이터/지표의 이해 

 

데이터(data)는 무엇일까요?

❗데이터는 그냥 수집된 정보, 어떤 의미나 해석이 없는 상태

오늘 하루의 기온 (20도) / 어제 판매된 제품 수 (150개) / 웹사이트 방문자 수 (500명)

 

정성적 데이터 : 숫자로 측정할 수 없는 정보로, 질적이고 주관적. 주로 느낌, 의견, 태도, 경험 등 비수치적이고 언어적 표현으로 나타낼 수 있는 정보

정량적 데이터: 숫자로 표현할 수 있는 데이터 

 

고객 리뷰는 정량적 데이터일까요, 정성적 데이터일까요?

별점⭐️은 정량적 데이터, 유저가 직접 쓴 리뷰💬는 정성적 데이터

지표는 무엇일까요?

❗지표는 데이터에서 중요한 정보를 뽑아낸 결과

 

데이터와 지표의 관계는 어떻게 될까요?

❗지표는 데이터를 바탕으로 의미를 부여한 것

 

데이터 : 어제 100명이 웹사이트에 방문 / 오늘 120명이 방문

지표 : 방문자 수 변화율 > 오늘 방문자 수가 어제보다 얼마나 증가했는지를 보여주는 지표 (방문자 수가 20% 증가)

 

네카라쿠배 채용 엿보기

 

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3. 챕터1-2: 데이터 중요성

 

업무를 할 때 데이터를 보는것이 중요한 이유는 무엇일까?

❗데이터를 기반으로 한 의사결정은 정확하고 신뢰성 있는 판단을 가능하게 하며, 프로젝트의 성과를 추적하는 데 도움을 준다. 또한, 사용자 경험 향상, 비즈니스 성과 예측, 자원 최적화 등 다양한 측면에서 효과적인 전략을 수립할 수 있다.

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의사결정의 근거 제공

❗데이터는 객관적인 사실을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 해준다. 데이터 없이 직관이나 경험에만 의존하면, 추측에 의한 결정을 내릴 가능성이 크다. 반면, 데이터 분석을 통해 실시간으로 정보를 확인하고, 명확한 사실을 바탕으로 결정을 내릴 수 있다.

성과 측정 및 개선 기회 제공

❗데이터를 통해 성과를 측정하면, 목표 달성 여부를 명확히 알 수 있으며, 목표에 도달하지 못한 부분에 대해 개선할 기회를 찾을 수 있다.

사용자 경험 향상

❗사용자 데이터를 분석하면 사용자의 행동 패턴과 니즈를 파악할 수 있다. 이를 통해 서비스를 더 직관적으로 만들고, 사용자 경험(UX)을 최적화할 수 있다.

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리디북스 뷰어 형광펜 개선 후기 - 리디 기술 블로그 RIDI Tech blog

2. 불편함을 토로하는 사용자의 의견

형광펜 이어서 남기기에 대한 의견은 ‘형광펜’과 관련된 많은 의견 중에서도 상당수를 차지했다. 

“완벽하게 형광펜을 남기려면 글자 크기를 줄이고 남겨야 하는데 귀찮고, 읽는 흐름이 끊겨서 불편합니다. 개선해주세요.”

“페이지 간 형광펜을 이어서 남길 수 없다 보니 앞, 뒤 페이지에 따로 남기곤 합니다. 독서노트에서 문장이 가닥가닥 끊어져 있어서 보기 좋지 않네요. 독서노트에서 문장을 연결할 수 있게 해주세요.”

“다음 페이지로 이어서 형광펜을 남기는 기능은 언제 추가되나요? 매번 형광펜을 남길 때마다 피곤합니다.”

비즈니스 성과 예측 및 전략 수립

❗과거의 데이터를 바탕으로 미래의 비즈니스 성과를 예측할 수 있다. 또한, 시장의 트렌드와 소비자의 행동을 분석하여 효과적인 전략을 수립할 수 있다.

💡 실무 엿보기

 

💡 PM, 디자이너, 개발자가 함께한 배달의민족 입점 과정 개선기 🔗

챕터 1-2 숙제 설명 (완료)

모바일 앱에서 사용자들이 가입을 완료한 후, 실제 결제나 서비스 이용까지 이어지지 않는 경우가 많아 서비스를 개선하고자 합니다. 어떤 데이터를 살펴보고 활용하면 좋을지 생각해 보세요.

 

🔍 확인해 볼 데이터

1. 가입 후 행동 흐름 분석 
   • 가입 완료 후 사용자가 방문한 첫 화면
   • 다음 단계로 이동한 비율 (예: 상품 상세 페이지, 장바구니, 결제 페이지 등)
   • 각 단계별 이탈률
   • 어떤 단계에서 가장 많은 이탈이 발생했는지 확인
2. 페이지 체류 시간 & 클릭 로그
   • 결제 페이지에서 체류 시간이 길고 클릭 수가 적다면 UX에 문제가 있을 수 있음
   • 주요 버튼(예: '결제하기', '서비스 시작')의 클릭률 확인
3. A/B 테스트 결과
   • 결제 버튼 위치/문구 변경, 프로모션 배너 유무, 결제 프로세스 간소화 등 실험 후 전환율 비교
   • 예: 기존 문구 vs 긴박감을 주는 문구 비교
4. 사용자 피드백 수집 및 분류
   • CS 문의 내용 중 "결제"나 "서비스 이용" 관련 키워드 필터링
   • 불편 사항이나 오해 소지가 있는 UX 요소 파악

💡 활용 방안

1. 이탈 단계 UX 개선
   • 분석 결과 이탈률이 높은 단계에 대해 UX 리디자인
   • 복잡한 폼, 인식하기 어려운 버튼, 불필요한 절차 제거
2. A/B 테스트 통한 최적화
   • 여러 버전의 결제 흐름 실험 후 가장 전환율 높은 버전 적용
   • 단일 CTA(Call to Action) 사용 등 명확한 사용자 유도
3. 개인화된 메시지 제공
   • 사용자가 이탈한 시점에 맞는 리마인드 알림 or 프로모션 제공
   • 예: 결제 미완료 사용자에게 할인 쿠폰 제공

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4. 챕터1-3: 로그 설계 기초

 

1️⃣ 로그란 무엇인가?

❗로그(Log)는 소프트웨어나 시스템에서 발생하는 이벤트나 동작을 기록한 정보다.

❗문제 해결 및 디버깅: 시스템에서 오류가 발생하거나 예상치 못한 동작이 일어날 때, 로그를 통해 오류의 원인과 발생 위치를 파악할 수 있다.

실무 엿보기 : 리디북스 서비스 장애 복구 후기🔗

사용자 행동 분석

❗사용자 행동을 추적하고, 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 필요한 정보를 제공한다. 사용자들이 어떻게 앱을 사용하는지, 어떤 페이지에서 이탈하는지 등을 파악할 수 있다.

비즈니스 전략 수립

❗서비스 이용 패턴, 매출, 주문량 등을 추적하여 비즈니스 전략을 세우는 데 유용한 데이터를 제공한다.

 

2️⃣ 로그의 종류

❗다양한 종류의 로그가 있지만, PM으로서 알아야 할 대표적인 로그에는 클라이언트 로그가 있다.

클라이언트 로그란? 사용자 장치(예: 웹 브라우저, 모바일 앱 등)에서 발생하는 이벤트를 기록한 로그

 

3️⃣ 로그 설계 방법

❗로그 설계는 단순히 "무엇을 기록할지"가 아니라 "왜 기록할지", "어떻게 기록할지"에 대한 전략적 접근이 필요하다. PM은 이 설계를 통해 개발 팀이 실제로 필요한 데이터를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 문제를 빠르게 파악하거나 서비스를 개선할 수 있도록 해야 한다.

 

1. 로그 설계 목표 정의

PM은 로그 설계의 첫 단계로, 로그의 목적과 필요성을 정의해야 한다. 로그는 여러 가지 목적으로 사용될 수 있으므로, 프로젝트에서 로그가 해결하고자 하는 문제를 명확히 파악하는 것이 중요하다.

2. 로그 항목 정의 및 설계

로그에 기록할 항목들을 정의하는 단계다. PM은 중요한 데이터 포인트를 파악하고, 이를 로그로 기록할 수 있도록 설계한다. 이 과정에서는 개발팀과 협업하여 어떤 데이터를 어떤 방식으로 기록할지 명확히 해야 한다.

3. 로그 전송 및 테스트

개발에서 로그를 전송한 후, 실제 시스템에 로그를 심기 전에 테스트 환경을 설정하여 로그가 정상적으로 기록되고 전송되는지 확인한다.

 

챕터 1-3 숙제 설명 (완료)

첨부된 스파르타 코딩클럽 웹페이지에서 클릭로그로 정의 할 수 있는 항목들을 적어보세요

 

✅ 클릭 로그로 정의할 수 있는 항목 

 

🔹 상단 네비게이션 바

• AITC, 스터디 클럽, 전체 강의, 게시판, 블로그, 이벤트, 수강생 작품 클릭
• 고객센터, 마이페이지(프로필 아이콘) 클릭

🔹 중간 영역 (카테고리별 진입)

• 스터디클럽 아이콘 클릭
• IT 자격증 아이콘 클릭
• 국비 강의 (90% 할인) 클릭
• 국비 취업 (전액무료) 클릭
• 개발 / AI·GPT / 데이터 / 취업·자격증 등 각 주제 카테고리 클릭

🔹 CTA (Call to Action) 요소

• “문의하기” 버튼 클릭 (오른쪽 하단 캐릭터)

💡 로그 수집 목적

• 관심 콘텐츠 파악: 사용자가 어떤 카테고리를 자주 클릭하는지
• UI/UX 개선: 메뉴 위치나 디자인이 클릭률에 미치는 영향 확인
• 이탈 분석: 클릭 없이 이탈하는 유저가 많은 영역 파악
• 전환 흐름 분석: 메인 진입 → 세부 카테고리 → 강의 상세 → 결제의 흐름 중 어느 단계에서 많이 이탈하는지 분석

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5. 챕터1-4: 데이터 분석 방법

 

PM으로서 데이터 분석을 진행하는 순서는 어떻게 될까?

❗문제 정의 → 데이터 수집 → 분석 수행 → 결과 해석 및 인사이트 도출 → 결과 적용

 

데이터 분석 방법론

 

퍼널 분석 (Funnel Analysis)

데이터 라이즈 : https://blog.datarize.ai/퍼널분석

 

퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 가입, 구매 등)에 도달하기까지의 여정을 추적하는 방법이다.

퍼널 분석을 통해 각 단계에서 사용자가 이탈하는 지점을 파악하고, 이탈률을 줄이기 위한 개선점을 찾을 수 있다.

1. 목표 정의
2. 단계 정의
3. 이탈률 분석
4. 문제점 식별 및 개선책 제시

예시)
목표 : 웹사이트에서 사용자 가입을 목표로 할 때

단계 1 - 방문 : 사용자가 웹사이트에 방문
단계 2 - 회원가입 페이지 진입 : 사용자가 회원가입 페이지에 접근
단계 3 - 회원가입 폼 작성 : 사용자가 폼을 작성
단계 4 - 회원가입 완료 : 사용자가 최종적으로 가입을 완료

단계 1에서 1000명이 방문
단계 2에서 800명이 회원가입 페이지에 진입 (20% 이탈)
단계 3에서 400명이 폼을 작성 (50% 이탈)
단계 4에서 200명이 회원가입을 완료 (50% 이탈) 

단계	방문자 수	이탈자 수	이탈 비율
단계1 (방문)	1000명	-	-
단계2 (회원가입 페이지 진입)	800명	200명	20%
단계3 (폼 작성)	400명	400명	50%
단계4 (회원가입 완료)	200명	200명	50%

분석 결과 : 단계3, 4에서 가장 많은 사용자가 이탈 확인. 이탈 이유가 폼 작성의 복잡성이나 불필요한 필드 때문일 수 있음
개선 방안 : 회원가입 폼을 간소화하고, 필수 항목만 요구

 

AARRR 프레임워크

AARRR은 사용자의 행동을 5단계로 나누어 분석하고, 각 단계에서의 성과를 측정하는 프레임워크

1. Acquisition (사용자 유입) : 사용자가 어떻게 제품이나 서비스를 알게 되었는지.
2. Activation (활성화) : 사용자가 첫 경험에서 긍정적인 반응을 보였는지 (예: 회원가입, 첫 거래).
3. Retention (사용자 유지) : 사용자가 지속적으로 돌아오는지.
4. Revenue (수익) : 사용자가 실제로 결제를 하거나 수익을 창출하는지.
5. Referral (추천 및 공유) : 사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하는지.

AAARRR 예시
Acquisition (사용자 유입)
사용자는 소셜 미디어 광고나 친구의 추천으로 게임을 다운로드
Activation (활성화)
사용자가 첫 번째 레벨을 클리어하고, 보상을 받으며 게임의 재미를 느낌
Retention (사용자 유지)
매일 로그인하여 일일 미션을 완료하고, 꾸준히 게임을 플레이함. 게임 내 알림이나 보상이 유지의 중요한 요소가 됨
Revenue (수익)
사용자가 게임 내 아이템을 구매하거나, VIP 플랜에 가입하여 수익이 발생
Referral (추천 및 공유)
사용자가 친구에게 추천 코드를 보내고, 친구가 게임을 다운로드하면 두 사람 모두 보상을 받음

 

A/B 테스트

A/B 테스트는 두 가지 이상의 변수를 실험하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 실험적 방법

1. 변수 정의 : 테스트할 두 가지 이상의 버전을 정의
2. 그룹 분할 : 사용자 집단을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 노출
3. 결과 측정 : 테스트가 끝난 후, 각 그룹의 성과를 비교하여 어떤 버전이 더 나은 결과를 가져왔는지 분석
4. 결과 적용 : 더 나은 성과를 보인 버전을 적용하고, 지속적으로 개선

예시) 사용자 가입유도 문구 A/B 테스트
목표 : 사용자 가입 유도를 위해 문구 A/B 테스트 진행

버전 A: 지금 가입하여 30% 할인 혜택을 받으세요!
버전 B: 한정 할인! 지금 가입시에만 30% 절약 할 수 있습니다! 

실험 결과 :
버전 A: 가입 전환율 4%
버전 B: 가입 전환율 10%

분석 : 버전B의 문구는 긴박감을 불러일으키기 때문에, 가격 페이지에서 이를 사용하면 더 많은 사용자들이 가입을 진행할 것으로 예상할 수 있다.

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🎯 결론

6. 마치며

이번 챕터를 통해 데이터에 대한 기본 개념부터 지표의 정의, 로그 설계, 분석 방법까지 전반적인 이해를 넓힐 수 있었다. PM으로서 데이터를 단순히 수치로 보는 것이 아니라 '문제를 정의하고 인사이트를 도출하는 도구'로써 활용하는 시각이 중요하다는 것을 느꼈다.📊

또한 퍼널 분석과 AARRR 프레임워크, A/B 테스트와 같은 분석 방법론을 접하면서, 실무에서 사용자의 행동을 정량적으로 추적하고 개선 방향을 수립하는 방법을 배웠다. 단순히 '데이터를 보는 법'이 아닌, '데이터를 통해 문제를 발견하고 개선하는 사고방식'을 기르기에 의미 있는 시간이었고, 이후 과제와 실무 사례를 통해 더 깊이 있게 적용해보고 싶다.🚀