Amplitude
디지털 프로덕트 분석의 역할과 중요성 - 프로덕트 성장을 위한 길
2023-06-22
By
Jieun Kim
Amplitude
디지털 프로덕트 분석의 역할과 중요성 - 프로덕트 성장을 위한 길
June 22, 2023
By
Jieun Kim

*원문 : Amplitude - What Is Digital Analytics? Definition, Examples, & Tools

디지털 프로덕트 분석을 통해 프로덕트 개선 전략을 수립하고 마케팅의 방향성을 찾을 수 있습니다. 

디지털 프로덕트 분석(Digital Analytics)은 프로덕트와 관련한 데이터를 다양한 디지털 소스에서 수집하고 분석하는 과정을 의미합니다. 아마존(Amazon), 넷플릭스(Netflix)와 같은 글로벌 기업들은 디지털 프로덕트 분석을 기반으로 기능을 개선하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 하지만 다양한 규모의 조직에서도 디지털 프로덕트 분석을 통해 고객 이탈률 최소화, 실험하는 문화 조성, 기존 고객 가치 향상 등의 목적을 달성할 수 있습니다. 

핵심 요약

  • 디지털 프로덕트 분석은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집, 분석하고 이를 기반으로 행동하는 프로세스 전반을 의미합니다. 
  • 기업들은 고객의 이탈을 최소화하고 기존 고객의 가치를 높이기 위해 디지털 프로덕트 분석을 활용합니다. 
  • 수집된 고객 데이터를 활용하려면 앰플리튜드(Amplitude)와 같은 디지털 프로덕트 분석 플랫폼이 필요합니다.
  • 시장에서 앞서 나가기 위해서는 데이터 분석 기반의 프로덕트 개선 전략을 빠르게 도입해야 합니다.

어떤 기업이 디지털 프로덕트 분석을 활용할 수 있을까요?

넷플릭스와 아마존은 어떻게 고객에게 맞춤형 콘텐츠나 상품을 추천할 수 있을까요? 이들은 고객 데이터와 디지털 프로덕트 분석을 기반으로 한 개인화 추천 엔진을 활용해 고객별 최적의 옵션을 추천합니다. 

빅데이터 시대, 더이상 IT 대기업들만 고객 데이터를 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 대부분의 기업은 이제 고객 데이터라는 고유하고 귀중한 자산을 활용할 수 있습니다. 고객이 매일 디지털 프로덕트를 사용하며 만들어내는 데이터를 통해 마케터나 PM은 무엇이 효과가 있거나 없는지 파악하고, 나아가 미래에 무엇이 효과가 있을지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

MicroStrategy의 최근 조사에 응한 기업 중 94%가 ‘데이터 분석’이 프로덕트 성장 및 디지털 전환에 필수적인 요소라고 응답했습니다. 그러나 30%의 기업만이 데이터 전략을 수립 및 유지하는 것으로 나타났습니다. 데이터를 적극적으로 활용하는 기업들은 아날로그적인 방식으로 전략을 수립하고 있는 기업들보다 앞서나갈 수밖에 없습니다.

디지털 프로덕트 분석을 위한 데이터는 어디에서 수집할 수 있을까요?

웹사이트 데이터

웹사이트에서 수집된 데이터를 활용하면 사람들이 사이트를 방문해서 어떤 행동을 하는지 파악할 수 있습니다. 웹사이트 데이터는 어떤 인구통계 집단이 특정 상품이나 기능을 좋아하는지, 어떤 광고 채널이 유저 유입에 효과적인지 알아내는 데에 도움이 됩니다.

웹사이트 데이터는 방문자의 페이지 간 이동경로를 파악할 때도 유용하게 사용할 수 있습니다. 고객의 여정 분석을 분석해서 회사 블로그를 통한 전환 발생율이나 사이트 내 페이지별 방문율 등 다양한 성과를 측정할 수 있습니다. 

프로덕트 데이터 

이 글을 읽고 있는 순간에도, 고객들은 모바일 앱과 같은 여러분의 디지털 프로덕트를 사용하면서 행동 데이터를 만들어내고 있습니다. 고객이 프로덕트를 사용하는 방식에서 서비스의 잠재력과 한계점에 대한 핵심적인 인사이트를 얻을 수 있다는 점을 염두해야 합니다. 프로덕트 데이터를 분석하면 다음과 같은 사실을 알 수 있습니다:

  • 인기 있는 기능과 인기 없는 기능
  • 핵심 전환 이벤트
  • 고객이 프로덕트에서 이탈하는 지점
  • 생애가치(LTV)가 높은 고객들의 공통점

디지털 프로덕트 데이터 분석을 통해 프로덕트 개선 전략 수립 시 모호한 부분을 줄일 수도 있습니다. 데이터 분석은 고객들이 실제로 프로덕트를 이용하며 생성한 데이터를 활용하는 것이기 때문입니다. 고객들이 여러분이 의도한 대로 프로덕트를 사용하지 않을 때에도, 프로덕트 데이터를 주의 깊게 살펴보면 사용자 여정에서 무엇을 개선해야 하는지 알아낼 수 있습니다. 

디지털 마케팅 데이터

디지털 마케팅 데이터에서 잠재 고객과 관련한 정보를 얻을 수 있습니다:

  • 키워드 데이터: 키워드 분석을 통해 시장 트렌드를 파악할 수 있습니다. 가장(또는 덜) 성공적인 PPC(Pay-Per-Click) 캠페인에서 잠재 고객의 관심을 끌 수 있는 메시지에 관한 단서를 발견할 수 있습니다.
  • 소셜 미디어: 미국인의 82%는 적어도 하나의 소셜 미디어 계정을 사용한다는 조사 결과가 있습니다. 소셜 미디어 이용자들이 모든 회사의 계정을 팔로우하는 것은 아니지만, 소셜 미디어로 그들과 상호작용 할 수는 있습니다. 소셜 미디어 데이터를 통해 어떤 콘텐츠 유형이나 메시지가 이용자들의 참여를 이끌어내는지 알 수 있습니다.

내부 고객 데이터

내부 고객 데이터를 분석하면 고객의 멤버십 등급이 언제 무엇으로 변경될지에 대한 추세 등 고객의 생애주기나 가치를 파악하는 데에 도움이 됩니다. 

내부 고객 데이터는 고객가치에 따라 사용자 집단을 분류하는 데에도 도움이 됩니다. 고객가치가 낮은 사용자 집단의 참여도를 높이기 위해 리워드를 제공하거나, 더 높은 가치를 가진 고객들에게 집중해서 마케팅 캠페인을 운영하도록 프로덕트 전략을 조정할 수 있습니다.

다음과 같은 다양한 내부 데이터를 활용할 수 있습니다:

  • 고객 불만
  • 고객 계정 세부정보
  • 고객의 구매 내역

디지털 프로덕트 분석이 비즈니스에 필요한 이유

디지털 프로덕트 분석 플랫폼이 사용되기 전에 PM과 마케터는 직감이나 과거 경험에 기반하여 결정을 내리는 경우가 많았습니다. 프로덕트 전략 수립에 사용하는 유일한 데이터는 고객별 선호도를 가늠할 수 있는 과거 구매이력 정보였습니다. 고객이 프로덕트에 대해 어떻게 생각하는지 알고 싶다면 인터뷰, 설문 조사 및 심층 집단 면접을 통해서 고객에게 직접 물어봐야 했습니다.

고객들은 그 어느때보다 많은 온라인 데이터를 제공하고 있고, 여기서 고객들의 사고과정이나 행동에 관한 충분한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 분산된 데이터를 모아 하나의 흐름으로 합쳐서 데이터의 진정한 가치를 발견해야 합니다. 

여러 소스의 데이터 통합

다양한 소스에서 수집된 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하면 사용자 전체적인 여정을 파악할 수 있습니다. 웹사이트 데이터는 고객이 어떤 광고를 접했는지 보여주고, 프로덕트 데이터는 고객이 광고를 통해 프로덕트에 유입된 후 온보딩을 성공적으로 완료하기까지 수행한 이벤트나 행동을 보여줍니다.

디지털 프로덕트 분석 플랫폼 없이는 마케팅을 통해 얻은 고객 데이터를 프로덕트에서 고객이 생성한 데이터와 연결할 수 없습니다. 고객의 여정을 하나로 이을 수 있다면 비즈니스에 다방면에서 도움이 됩니다. 디지털 프로덕트 분석을 활용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

고객 이탈 최소화

마케팅을 통해 프로덕트에 기대를 갖고 유입된 고객이 프로덕트의 기능을 경험하게 해서 그 기대를 충족하도록 하는 방향으로 프로덕트를 개선할 수 있습니다. 원활한 음악 감상 경험을 소구하는 광고를 본 고객이 음악 스트리밍 앱에 유입되었다고 가정해봅시다. 이때 많은 고객들이 앱을 설치하고 첫 번째 곡을 다운로드해보기 전에 이탈한다면, 고객 데이터 분석을 통해 고객 온보딩 중 어떤 단계에서 문제가 발생하는지 확인할 수 있습니다.

커뮤니케이션 플랫폼인 8×8은 고객 리텐션을 높이기 위해 앰플리튜드의 디지털 프로덕트 분석 기능을 사용했습니다. 고객들의 프로덕트 사용량이 적은 것을 알아낸 뒤에 컨버전 드라이버(Conversion Drivers)를 분석한 결과, 많은 사용자들이 프로덕트 사용에 필수적인 Chrome 브라우저 확장 프로그램을 다운로드하지 않는다는 점을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위한 여러 시도 끝에 8×8은 결국 7일차 리텐션을 두 배로 높일 수 있었습니다.

디지털 프로덕트 분석을 통해 마케팅 캠페인의 타겟을 최적화하는 것도 이탈율 개선을 위한 효과적인 방안입니다. 수집된 데이터를 분석하면 높은 가치를 가진 고객들의 인구통계 및 행동 특성을 알 수 있습니다. 구매액이 높거나 프로덕트에 오래 머무르는 고객을 파악한 후, 동일한 특성을 보이는 집단을 대상으로 하는 마케팅 캠페인을 운영해야 장기적으로 고객들의 가치를 높일 수 있습니다.

실험을 통한 새로운 기회 발견

‘개선’만이 프로덕트의 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 기업의 46%가 디지털 프로덕트 분석을 기반으로 새로운 수익을 창출할 기회를 찾고 신규 기능 및 전략을 만들어 냅니다. 데이터를 분석해서 음악 스트리밍 앱의 ‘플레이리스트 생성 기능’ 사용량이 매우 높다는 사실을 알게 될 수 있습니다. 이러한 발견은 관련 기능을 추가로 개발하거나 새로운 프로덕트를 출시하는 근간이 됩니다.

‘실험’은 프로덕트 마케팅 영역으로 확장될 수 있습니다. 플레이리스트 생성 기능을 사용하는 고객이 그렇지 않은 고객보다 프로덕트 사용 첫 해에 앱을 이탈할 가능성이 10배나 낮다는 사실을 알아낸다면, 플레이리스트 생성 기능을 사용해보지 않은 고객을 대상으로 기능 사용을 유도하는 이메일을 발송할 수 있습니다. 이때 앰플리튜드와 같은 디지털 분석 솔루션을 사용해서 다양한 버전의 이메일을  A/B 테스트하고, 가장 높은 전환율을 보이는 이메일 캠페인이 무엇인지 파악할 수 있습니다.

개인화를 통한 고객 가치 증대

개인화는 마케팅의 중요한 요소입니다. 고객의 80%는 개인화된 커뮤니케이션을 활용하는 브랜드에서 상품을 구매할 가능성이 더 높습니다. 이러한 고객 선호도는 실제 수익 발생과 직결되며, 기업의 80%가 개인화된 마케팅 콘텐츠를 활용해서 판매량이 증가했다고 이야기합니다.

좋은 프로덕트 분석 플랫폼을 사용하면 고객의 이전 구매 내역, 계정 정보 및 행동을 조합하여 고객이 다음에 무엇을 원하고 필요로 하는지 예측할 수 있습니다. 추천 기능은 개인화된 고객 경험(CX) 제공에 기여할 뿐만 아니라 상향 판매나 교차 판매를 위한 기회를 열어줍니다. 아마존은 이미 전체 매출의 35%가 추천 엔진에서 발생하고 있습니다.

디지털 프로덕트 분석 플랫폼의 필수 구성요소

수집된 데이터를 잘 활용하기 위해서는 효과적인 디지털 프로덕트 분석 플랫폼이 필요합니다. 방대한 데이터로부터 실행 가능한 전략을 수립하는 것이 쉬운 일은 아닙니다. 슬랙(Slack)과 같은 큰 기업은 매일 수백만 명의 고객들이 생성하는 데이터를 수집하고 있습니다. 이보다 작은 규모의 기업들도 수천 명의 잠재 고객 및 고객 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 고심하고 있습니다.

고객 데이터를 활용하려면 데이터를 잘 관리할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다. 디지털 프로덕트 분석 솔루션 도입 시 중요하게 고려해야 하는 요소는 다음과 같습니다:

데이터 통합

디지털 프로덕트 분석 솔루션은 분산된 데이터 소스를 연결할 수 있어야 합니다. 우리가 수집하는 고객 데이터는 이제 ‘스프레드시트나 데이터베이스’라는 오래된 방식으로 활용하기에는 그 규모와 양이 너무 많아졌습니다. 

스프레드시트나 데이터베이스에 어떻게든 데이터를 옮기더라도, 데이터를 직접 정렬하거나 계산해서 이해하는 것은 어렵습니다. 웹사이트, 모바일 프로덕트 및 내부 고객 데이터를 개별적으로 분석할 수 있는 플랫폼은 이미 존재합니다. 결국 다양한 소스의 데이터를 한데 모아야 진정한 디지털 프로덕트 분석이 가능해집니다.

프로덕트 개선에 도움을 주는 기능

데이터를 저장하기만 하는 프로덕트 분석 플랫폼은 그럴 듯 하게 꾸민 데이터베이스일 뿐입니다. 디지털 프로덕트 분석 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공해야 합니다:

  • 실험 및 A/B 테스트 수행
  • 고객 여정 추적
  • 데이터 기반의 예측 및 추천 기능
  • 과거 데이터 및 예상되는 행동을 기반으로 한 사용자 분류
  • 고객 리텐션 및 가치 향상을 위한 액션을 수행하기에 가장 적합한 시기 발견

확장 가능성 및 접근성

성장하는 비즈니스에는 증가하는 데이터 로드를 처리할 수 있는 강력한 프로덕트 분석 플랫폼이 필요합니다. 고객에 대한 이해도를 높이기 위해서는 대용량의 데이터를 처리하고 새로운 데이터 소스와 연동할 수 있는 프로덕트 분석 플랫폼의 기능이 중요합니다.

회사가 디지털 프로덕트 분석에서 더 많은 인사이트를 얻고자 할수록, 프로덕트 분석 도구를 사용하려는 인원도 늘어납니다. 디지털 시스템이 성장하고 새로운 기능이 추가됨에 따라 시스템이 느려지거나 복잡해지는 경우가 있는데, 이는 사용자들에게 큰 불편을 초래할 수 있습니다. 조직의 다양한 팀에 속한 사람들이 원활히 사용하기 위해서는 확장성이 큰 디지털 프로덕트 분석 솔루션이 필요합니다.

디지털 프로덕트 분석 도구의 예

고객 데이터 관리에 도움을 주는 디지털 프로덕트 분석 솔루션은 다양합니다. 고객 데이터를 어떻게 사용하려고 하는지에 따라 여러분의 회사에 적합한 프로덕트 분석 솔루션이 달라질 수 있습니다.

앰플리튜드

앰플리튜드는 데이터를 다양한 방식으로 활용하고자 하는 조직에게 알맞은 디지털 분석 플랫폼입니다. 앰플리튜드에서 제공하는 서비스들(Amplitude Analytics, Amplitude Experiment 및 Amplitude Recommend)은 다음과 같은 기능을 제공합니다:

  • 여러 채널 및 플랫폼에서 발생한 데이터 통합 및 분석
  • A/B 테스트와 실험 수행 및 이에 대한 실시간 결과 분석
  • 개인화를 위한 고객별 추천 및 예측 기능
  • 고객 여정 전반에 걸친 고객 행동에 대한 깊이있는 인사이트 제공

방대한 데이터에서 인사이트를 발견해내는 것은 누구에게나 어려운 일입니다. 앰플리튜드는 프로덕트팀, 마케팅팀을 비롯한 모든 디지털 조직이 데이터를 통해 프로덕트 개선을 위한 액션 아이템을 도출하고 더 높은 고객 가치를 만들어낼 수 있도록 도와줍니다.

💡더 알아보기

앰플리튜드에서 단 6번의 클릭으로 디지털 프로덕트 분석하기

그 외 디지털 프로덕트 분석 도구

아래와 같은 디지털 프로덕트 분석 도구를 사용할 수도 있습니다.

G2와 같은 리뷰 사이트에서 각 디지털 프로덕트 분석 도구에 대해 자세히 알아보세요.

새로운 디지털 프로덕트 분석 도구 활용 전략 세우기

디지털 데이터를 온전하게 활용하려면 몇 가지 중요한 단계를 거쳐야 합니다.

1. 현재 사용하고 있는 디지털 프로덕트 분석 시스템의 한계 파악하기

이미 디지털 프로덕트 분석 시스템을 사용하고 있다면, 새로운 프로덕트 분석 도구에 필요한 것이 무엇인지 명확히 파악해야 합니다. 기존에 사용 중인 시스템은 고객 행동 예측 및 추천 기능을 제공하지 않을 수 있습니다. 또는 기존 시스템에 없는 A/B 테스트 기능이 필요할 수 있습니다. 데이터 분석 솔루션을 처음으로 도입하는 경우에도, 데이터 분석 도구로 무엇을 하고 싶은지에 대해 충분한 논의를 거쳐야 합니다.

2. 목표 세우기

디지털 프로덕트 분석 전략을 통해 팀과 회사에서 달성하고자 하는 목표를 세워야 합니다. 많은 기업들이 아래와 같은 목표를 가지고 있습니다:

  • 프로덕트 개선 및 신기능 개발
  • 고객 여정의 개인화
  • 고객 이탈 지점 파악을 통한 이탈률 최소화
  • 사용자 온보딩 경험 최적화

3. 적합한 프로덕트 분석 솔루션 선택

모든 프로덕트 분석 솔루션이 앞서 설정한 목표를 달성할 수 있는 기능을 제공하는 것은 아닙니다. 디지털 프로덕트 분석은 비즈니스의 성공을 위한 중요한 요소이므로, 어떤 프로덕트 분석 솔루션을 사용할지 결정하기 전에 시간을 내서 솔루션에 대해 조사하는 것이 좋습니다.

대부분의 디지털 프로덕트 분석 솔루션이 데모, 웨비나 또는 무료 체험판을 제공하고 있습니다. 앰플리튜드는 솔루션을 직접 체험할 수 있는 60분 간의 대화형 워크숍인 AmpliTour를 제공합니다. 다양한 방법을 동원해서 프로덕트 분석 솔루션에 대해 꼼꼼히 알아보세요.  

디지털 프로덕트 분석 시작하기

각 기업이 디지털 프로덕트 분석을 시작하는 과정에서 겪는 어려움은 모두 다릅니다. 데이터 기반 의사결정이 디지털 프로덕트 성장에 핵심적 역할을 한다는 것은 자명한 사실이지만, 이를 활용하는 데 있어 많은 기업들이 어려움을 겪고 있습니다. 프로세스를 언제, 어떻게 새롭게 전환할지 논의만 거듭하다 실패하는 사례도 있습니다. 한편으로, 데이터를 활용해 프로덕트 개선 전략을 세우고 성장하고 있는 기업들도 존재합니다.

머지않아 대부분의 기업들이 디지털 프로덕트 분석 솔루션 도입을 시작할 것입니다. 아직 프로덕트 분석 전략을 세우지 않은 기업들도 곧 데이터 분석을 시작하거나, 또는 이미 도입한 기업이 이들을 대체할 수 있습니다. 디지털 프로덕트 분석의 중요성을 인지하고 적극 활용하는 기업들은 앞서 나가고 있습니다. 조직의 목표를 달성하고 시장을 이끌어가기 위해 적합한 디지털 프로덕트 분석 솔루션을 활용해보시기 바랍니다.

*원문 : Amplitude - What Is Digital Analytics? Definition, Examples, & Tools

Jieun Kim
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