B2C 웹/앱 데이터 분석 기법 및 이론 상세 정리

요즘 서비스를 출시하고 나서 GA4 및 GTM를 사용하면서 데이터 분석에 대해 공부하고 있다.

 

데이터 분석 기법 및 이론이 무엇이 있을지 조사해 보고 적용해보고 있다.

 

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주요 데이터 분석 기법 및 이론

 

A/B 테스트 (A/B Testing)

 

A/B 테스트는 웹사이트나 앱의 두 가지 이상 버전을 무작위로 나눈 사용자 그룹에게 노출하여 성과를 비교하는 실험 방법입니다. 일반적으로 한 번에 하나의 요소만 변경하여 해당 요소의 성과를 명확히 파악합니다. 예를 들어, 전자상거래 웹사이트에서 기존 결제 버튼과 새 디자인의 버튼을 각각의 사용자 집단에 노출하고, 클릭률이나 구매율 같은 주요 성과 지표를 측정하여 더 나은 디자인을 선택할 수 있습니다. 모바일 앱에서는 Feature Flag나 서버 제어를 이용해 실시간으로 실험을 설계할 수 있습니다.

 

퍼널 분석 (Funnel Analysis)

 

퍼널 분석은 사용자가 특정 목표(예: 상품 구매)에 도달하는 과정을 단계별로 나누어 각 단계에서의 사용자 전환율을 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 이커머스 서비스에서 상품 조회→장바구니 추가→결제 정보 입력→결제 완료의 단계별 전환율을 측정하고, 어느 단계에서 사용자가 많이 이탈하는지 파악하여 해당 단계의 UX 개선점을 도출할 수 있습니다. 웹은 페이지뷰 단위로, 모바일 앱은 화면 전환 이벤트를 기준으로 분석하며, 사용자 흐름에서의 병목 구간을 찾아 최적화합니다.

 

코호트 분석 (Cohort Analysis)

 

코호트 분석은 특정 시기나 특성을 가진 사용자 집단을 설정하여, 시간의 흐름에 따라 이 집단의 행동 변화를 추적하는 방법입니다. 예를 들어, 특정 달에 가입한 사용자의 일간·주간 유지율을 분석하여 서비스의 장기적인 사용 패턴을 평가합니다. 앱에서는 신규 사용자의 리텐션(D1, D7 등)을 중심으로 살펴보고, 웹에서는 마케팅 캠페인별 사용자 재방문율 등을 분석하여 서비스 충성도를 높일 전략을 마련할 수 있습니다.

 

고객 세분화 (Customer Segmentation)

 

고객 세분화는 고객의 특성에 따라 그룹을 나누어 각 그룹의 특성과 행동을 분석하는 방법입니다. 인구통계학적 세분화(연령, 성별 등), 행동적 세분화(구매 빈도, 충성도), 심리적 세분화(가치관, 라이프스타일 등) 등을 통해 고객 그룹별 특성을 명확히 파악하고, 세분화된 그룹별 맞춤형 마케팅 전략을 펼칠 수 있습니다.

 

핵심 지표 및 지표 프레임워크 (AARRR, 북극성 지표)

 

서비스의 성장을 체계적으로 관리하기 위해 KPI(Key Performance Indicator)를 설정합니다. 주요 프레임워크로 AARRR(획득→활성화→유지→추천→수익)을 활용하여 단계별 핵심 지표를 설정하고 관리합니다. 북극성 지표(North Star Metric)는 서비스의 핵심 가치를 반영한 단 하나의 지표로, 장기적으로 조직 전체가 집중할 수 있는 목표로 활용됩니다.

 

사용자 행동 및 경로 분석 (User Journey & Path Analysis)

 

사용자가 제품을 이용하며 거치는 경로를 시각화하여 분석합니다. GA4와 같은 도구를 통해 사용자의 페이지 이동 경로를 시각적으로 확인하고, 이탈 지점이나 예상치 못한 흐름을 발견하여 UX 개선 및 최적화에 활용합니다.

 

히트맵 분석 & 세션 리플레이 (정성적 UX 분석)

 

히트맵 분석은 사용자의 클릭이나 스크롤 빈도를 시각화하여 주목받는 영역과 그렇지 않은 영역을 직관적으로 보여줍니다. 세션 리플레이는 개별 사용자의 세션을 실제로 재현하여 사용자가 경험한 문제점을 명확히 파악할 수 있게 도와줍니다. 이 두 가지 정성적 분석은 UX를 정량 데이터만으로는 파악하기 어려운 세부적인 문제들을 발견하고 개선하는 데 도움을 줍니다.

 

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보조적이거나 드물게 활용되는 고급 기법

 

다변량 테스트 (Multivariate Testing, MVT)

 

다변량 테스트는 여러 요소의 다양한 조합을 동시에 실험하여 최적의 조합을 찾는 방법입니다. 각 요소의 독립적 효과뿐만 아니라 요소 간 상호작용 효과를 평가할 수 있지만, 실험 설계가 복잡하고 필요한 트래픽도 많아져 일반적으로 제한적으로 활용됩니다.

 

고급 실험 기법 (베이즈 최적화 & 멀티암드 밴딧)

 

멀티암드 밴딧과 같은 고급 실험 기법은 실험 진행 중 성과가 좋은 옵션에 더 많은 트래픽을 할당하여 효율을 높입니다. 복잡성과 실험 설계 난이도 때문에, 실험으로 인한 비용이 높을 때 주로 사용됩니다.

 

예측 분석 및 머신러닝 활용 (Churn Prediction, LTV)

 

사용자 이탈이나 생애가치를 예측하는 모델을 활용하여 서비스 유지 및 고객 가치 증대 전략에 활용합니다. 머신러닝 모델을 통해 사용자 행동 데이터를 분석하여 미래 행동을 예측하며, 제품 및 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다.

 

개인화 추천 시스템 (Recommendation Systems)

 

사용자의 과거 행동 데이터를 바탕으로 개인화된 콘텐츠와 상품을 추천합니다. 협업 필터링이나 콘텐츠 기반 필터링 등 다양한 알고리즘을 활용하여 사용자의 참여도와 전환율을 극대화합니다.

 

멀티터치 어트리뷰션 분석 (Multi-touch Attribution)

 

전환 과정에서 여러 마케팅 채널이 어떻게 기여했는지 정확히 평가하여 마케팅 예산을 효율적으로 배분합니다. 다양한 어트리뷰션 모델을 활용해 채널별 ROAS를 정확히 평가합니다.

 

통계 모델링 및 기타 고급 분석 기법

 

회귀 분석, 생존 분석, 군집 분석 등 다양한 통계적 분석 방법을 통해 심층적인 인사이트를 얻습니다. 프로젝트 단위의 심화된 분석에서 전략적 통찰을 제공하여 제품 전략 수립을 강화합니다.

 

 

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주로 사용되는 기법들은 최대한 적용해보고 있고, 고급 기법들은 기회가 있을때 한번 적용해 볼 예정이다.