실제로 기업에서 데이터 분석을 어떻게 할까요?
많은 분들이 엑셀을 주로 활용하고 계실텐데요. 데이터 분석 할 때, 먼저 제품에 관련된 기획자나 비즈니스 성과에 깊이 개입되어 있는 사람들이 주로 질문을 하게 되죠 “비즈니스 성과를 개선하기 위해서는 어떻게 해야하죠? 어떤 데이터가 있으면 도움이 될까요?” 라고요.
자 이렇게 질문을 하게 되면, 누군가는 답을 해주어야 하겠죠. 주로 데이터 분석가가 데이터를 통해 사람들이 이해가 쉬운 구조로 질문에 대한 답을 해줍니다. 이때 데이터를 전달해주는 사람이 데이터 분석가일 수도 있고 데이터 엔지니어일수도 있어요. 회사마다 역할과 구분이 다르기 때문이에요
현실적으로 모든 사람들이 데이터에 대한 질문에 답을 해주긴 어려워요. 데이터를 잘 다루는 사람들만 가능했기 때문에 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 오래 걸리고 한없이 기다려야하는 문제가 있죠. 그러나 믹스패널과 같이 데이터 분석 툴을 사용하게 되면 질문하는 사람이 클릭 몇 번만으로 바로 답까지 찾을 수 있어요! 엄청나지 않나요?
분석 하기 전 준비 운동, 트래킹 플랜 짜기
분석은 생각처럼 쉽지가 않아요. 분석을 하기 전 반드시 해야할 일이 있어요. 바로 트래킹 플랜(텍소노미)을 짜야 합니다. 어떤 이벤트를 수집해야 하고 어떤 속성 값을 부여하는 지 등을 정하는 것을 의미합니다.
트래킹 플랜을 제대로 짜지 않으면 우리가 원하는 걸 효과적으로 분석하지 못하고, 제한된 분석을 하게 됩니다. 그래서 주요 사용자 여정을 기준으로 트래킹 플랜 짜기를 추천 드려요. 이를 기준으로 이벤트를 추적하고, 이벤트에 해당되는 속성 값을 설정해주어야 하죠.
주요 사용자 여정은 과연 무엇일까요? 마켓핏랩 홈페이지로 예를 들어볼게요.
이미지 출처 – 마켓펫랩 홈페이지
사용자가 마켓핏랩 홈페이지 들어오면 마켓핏랩에서 어떤 솔루션을 제공하는지 둘러보고 데모 요청까지 가는 여정이 주로 나올거에요. 이렇게 사용자가 우리 페이지 혹은 앱에 유입 후 주로 많이 하는 행동들의 경로를 주요 사용자 여정으로 정의할 수 있어요.
추가적으로 커머스 기준의 예시를 살펴보면, 홈페이지에 들어가서 제품 PDP 페이지를 보고 장바구니에 담고 구매까지 가는 여정인거죠. 이에 대한 이벤트 플랜의 예시를 소개해볼게요.
자 이벤트를 구현하고 나면, 이제 우리가 원하는 이벤트들이 믹스패널과 같은 데이터 분석 툴에 쌓이게 됩니다. 그렇다면, 이제 믹스패널에 어떻게 데이터가 쌓이는지 조금 더 자세히 알아볼게요.
믹스패널 트래킹 어떤 원리로 데이터가 쌓이는 걸까?
믹스패널에 쌓이는 데이터의 논리 구조는 아래와 같아요. 어떤 구조로 쌓이는지 알아두면 믹스패널을 좀 더 잘 이해하실 수 있을거에요.
겨울 패션 쇼핑몰을 운영하고 있다고 가정하고, 데이터의 논리 구조를 그려볼게요.
논리적으로 보면 a,b,c 사용자가 랜딩페이지에 들어왔지만 event property는 확인되지 않네요. 바로 위의 예시로 보여드린 트래킹 플랜에 Landing Page Loaded 이벤트에는 속성값을 부여하지 않았기 때문이에요.
속성값을 별도로 부여하지 않아도 믹스패널은 Default Property 가 있어요. utm 또는 디바이스 등 기본적은 사용자의 데이터를 자동 추적하게 되죠. 그래서 a,b,c 사용자가 어떤 경로를 통해서 쇼핑몰을 방문했는지 금방 알 수가 있어요.
데이터의 논리구조를 보면 a 사용자가 구글을 통해 쇼핑몰을 방문하고, 목폴라 제품을 확인한 후 장바구니에 담아 최종적으로 주문 신청을 했다는 것을 알 수 있어요. 이게 바로 간단하지만 믹스패널에 쌓이는 데이터 논리 구조입니다.
믹스패널 데이터 집계는 어떻게 할까?
2) 11월 22일 [Item Detail Page] 이벤트를 발생 시킨 사람은 총 몇명인가요?
id를 기준으로 살펴보면 a, b, c 총 3명이에요. 이때 우리는 a, b. c를 하나씩만 카운트 했기에 유니크한 값이라고 부를 수 있어요.
3) 11월 22일 ~ 23일 동안 facebook으로 유입한 [Complete Purchase] 이벤트 수는 몇 회 인가요?
먼저 event proporty를 기준으로 source를 찾아줍니다. 그 후, event name을 통해 구매 완료한 횟수를 찾아주면 되죠. 확인해보니 b 사용자가 11월 23일에 구스 패딩을 1회 구입했네요. 노란색으로 표기해보았어요!
4.11월 22일 ~ 23일 동안 [Landing Page Loaded]에서 [Complete Purchase]로 전환한 전환율은 얼마인가요?
자, 쇼핑몰은 몇 명이 방문했나요? 먼저 방문의 사용자를 찾아줍니다 2번에서 우리는 그 답을 구했죠
그 중 결제로 전환한 사람은 누구인가요? 바로, a와 b입니다.
전환율을 구하기 위해 2/3 을 하게 되면 답은 0.6666666666666667의 굉장히 긴 값이 도출되네요
문제를 통해 수동으로 데이터 집계 방식에 대해 알아보았어요. 실제로 이런 데이터는 정말 수천 수만개가 있죠. 직접 셀 수 없을만큼요! 그래서 믹스패널에는 수동으로 셀 수 없는 데이터를 대신 세어주는 기능이 있어요.
믹스패널 인사이트 보고서를 소개합니다.
믹스패널에는 주로 인사이트 보고서에서 빈도를 확인할 수 있어요.
출처 – 믹스패널 데모 인사이트 기능
이벤트를 누르게 되면 이미 설정된 이벤트 내에서 몇 회 발생했는지 빈도를 클릭 몇 번만으로 자동 확인할 수 있어요. 우리 한번 item 상세페이지의 전체 값 트렌드를 확인해볼까요?
출처 – 믹스패널 데모 인사이트 기능
이와 같이, 이벤트(event), 필터(filter), 코호트(cohort) 등을 사용하여 선(line), 파이(pie), 테이블(table) 그래프 등 자유로운 분석이 가능해요. 덕분에 우리가 세운 가설을 아주 편리하게 검증할 수 있죠.
믹스패널은 분야별 샘플 데이터도 제공하고 있으니, 한 번은 꼭 경험해보시길 추천해요.
믹스패널과 같은 제품 분석 툴을 도입하면, 제품을 만드는 누구나 1) 쉽고 2) 빠르고 3) 깊은 수준으로 4) 유연한 분석을 할 수 있습니다.
- 모두가 같은 데이터를 보기 때문에 → 근거 기반의 의사결정이 가능하고 → 문제 해결을 위해 구체적인 실행 전략으로 이어져요.
- 또한 문제를 빠르게 파악하여 → 빠르고 효율적인 의사결정을 통해 → 성과 측정이 용이해요.
- 문제 해결을 위해 누구나 의견을 제시할 수 있기 때문에 → 합리적으로 의사결정하고 → 실무를 조직의 KPI와 면밀히 연결지어 진행할 수 있습니다.
믹스패널이 제공하는 기능에 대해 더 자세하게 알고 싶다면 여기를 클릭해주세요
이 글은 믹스패널 전문가인 조엘의 세션을 듣고 정리한 내용입니다.
에디터 : 클로이
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