*이 글은 프로덕트 데이터 분석(Product Data Analysis)을 시작하시는 분들께 트래킹 플랜(Tracking Plan)의 개념과 올바른 작성법에 대해 알려드립니다.
이런 분들께 도움이 될 거예요
✅ 프로덕트 데이터 분석 주요 개념이 생소한 PM/PO/마케터
✅ 프로덕트 분석 툴을 도입을 고민 중인 PM/PO/마케터
✅ 프로덕트 분석 툴을 도입했지만 잘 사용하지 못하고 있는 PM/PO/마케터
안녕하세요. 프로덕트 데이터 분석(Product data analysis) 초보자 시리즈 두 번째 글입니다. 이번엔 트래킹 플랜 Tracking Plan (이벤트 텍소노미 Event Taxonomy라고도 부릅니다)에 대해서 알려드리겠습니다. 트래킹 플랜은 제품 데이터 분석을 위해서 수집할 이벤트를 선별하는 작업을 말합니다. 트래킹 플랜의 주요 용어와 개념, 트래킹 플랜이 왜 필요하고, 어떻게 작성해야 하는지 초보자도 알기 쉽게 알려드리겠습니다.😃
*프로덕트 데이터 분석이라는 주제가 생소하신 분은 프로덕트 데이터 분석 소개글을 읽어보세요.
1. 주요 용어와 개념 설명
프로덕트 데이터 분석이란 사용자가 제품을 어떻게 사용하는지 파악해서 제품 개선을 돕는 일을 말합니다. 데이터 분석을 하기 위해는 사용자의 행동 데이터를 수집해야 합니다. 각각의 사용자가 제품을 사용하면서 특정 행동을 했을 때 해당 정보를 서버로 전송하여 행동 정보를 기록합니다. 일반적으로 이벤트와 이벤트 속성이라는 형식으로 데이터를 저장합니다. 트래킹 플랜은 제품 내의 수많은 이벤트 중에 어떤 이벤트와 속성을 수집할지 계획하는 작업입니다. 지금 부터 이벤트 데이터를 정의하는 주요 용어를 설명하겠습니다.
1) 이벤트 Event
이벤트란 제품 내에서 일어난 사건을 지칭하는 용어입니다. 주로 사용자 행동을 나타냅니다. 예를 들어 장바구니 담기 버튼 클릭, 결제 페이지 진입, 검색어 입력처럼 사용자가 제품을 조작했을 때 해당 이벤트가 발생했다고 합니다. 이벤트를 선별한다는 것은 어떤 사건은 추적하고 어떤 사건은 추적에서 제외할 것인지 결정하는 활동입니다.
2) 이벤트 속성 Event property
이벤트가 발생했을 때 이벤트와 관련된 상세 정보를 말합니다. 예를 들어 장바구니 담기 버튼을 클릭했을 때 장바구니에 담은 제품 이름, 가격, 종류 등이 이벤트 속성입니다. 이벤트 속성은 각각 이벤트에 종속됩니다. 이벤트 속성을 선별한다는 것은 얼마나 자세히 정보를 추적할 것인지 정하는 활동이라고 할수 있습니다.
3) 사용자 속성 User property
하나의 이벤트에 종속되지 않고 사용자가 일으킨 전체 이벤트와 관계된 속성을 사용자 속성이라고 부릅니다. 사용자 나이, 성별, 회원등급 등이 대표적입니다. 이런 속성은 사용자가 제품 내에 일으킨 모든 이벤트에 상세 정보를 제공합니다. 장바구니 담기를 분석하는데도 사용할 수 있고 검색어 입력 이벤트를 분석하는데도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 장바구니 담기를 많이 하는 연령대는 얼마인지 분석할 수 있습니다.
이해를 돕기 위해 장바구니 담기라는 사건을 사례로 설명해 보겠습니다
골드 등급 회원 20대 남성 A는 2023년 5월 21일 오후 2시 35분에 270 사이즈 흰색 나이키 에어 포스(DV0788-100) 신발을 장바구니에 담았다. A가 지금까지 총 구매한 상품은 3개이고 총 구매 금액은 25만 원이다.
여기서 이벤트는 장바구니 담기입니다.
장바구니 담기 이벤트의 속성은 다음과 같습니다.
유저 A의 사용자 속성은 다음과 같습니다.
이처럼 제품 내에서 일어나는 사건들을 정해진 형식에 맞춰 믹스패널과 같은 분석 도구로 전송합니다. 이렇게 쌓인 데이터를 기반으로 다양한 반식으로 제품 데이터 분석을 할 수 있게 됩니다.
2. 트래킹 플랜을 작성하는 이유
이벤트를 수집하는 이유는 프로덕트 데이터 분석을 하기 위해서 입니다. 그러므로 트래킹 플랜은 데이터 분석을 계획하는 활동이라고도 할 수 있습니다. 따라서 트래킹 플랜을 잘 못 짜면 데이터 분석이 어려워집니다. 어떤 사건이 왜 많이 일어났는지 분석하고 싶어도 그 이벤트나 상세 정보를 제대로 수집하지 못했다면 원하는 분석을 할 수 없습니다. 예를 들어 장바구니 담기 이벤트는 수집했지만 상품 종류 속성을 수집하지 않았다면 어떤 종류의 상품이 장바구니에 많이 담겼는지 확인할 수 없습니다.
또 트래킹 플랜은 데이터 분석할 때 소통 도구가 됩니다. 팀원들은 트래킹 플랜 체계를 기반으로 데이터 분석을 하고 서로 소통합니다. 이해하기 어렵게 작성되어 있으면 데이터 분석에 어려움이 생깁니다. 트래킹플랜은 모두가 이해하기 쉽도록 작성되어야 합니다.
마지막으로 트래킹 플랜은 제품에 이벤트 추적 코드를 심는 활동 즉 구현 Implementation의 로드맵이 됩니다. 개발자는 트래킹 플랜을 바탕으로 제품 내에 추적 코드를 심습니다. 트래킹 플랜이 잘 작성되어야 동일한 이벤트를 중복 수집하거나 엉뚱한 정보를 수집하는 일을 피할 수 있습니다.
3. 간편 트래킹 플랜 작성 가이드
트래킹 플랜을 잘 짜기 위해서는 여러 가지 고려해야 할 것이 많습니다. 이 글은 초보자를 대상으로 하기 때문에 가장 기본적인(하지만 중요한) 사항만 설명드리겠습니다.
트래킹 플랜은 크게 1. 무엇을 분석할지 정하기, 2. 사용자 여정 User Journey을 기반으로 이벤트 정의하기, 3. 핵심 이벤트를 중심으로 사용자 속성 정의하기 순으로 작성합니다.
1) 무엇을 분석할지 정하기
먼저 무엇을 분석할 것인지 정합니다. 이는 어떤 이벤트를 수집할지 결정하는 기준이 됩니다. 분석하는데 필요한 정보는 수집하고 필요 없는 정보는 제외하는 거죠. 이 단계가 부실하면 필요 없는 데이터를 과도하게 수집하는 일이 일어납니다. 트래킹 플랜 초보자들이 흔히 하는 실수로, 어떤 이벤트를 수집할지 결정하지 못해서 제품 내의 모든 이벤트를 수집하려고 합니다. 이러면 제품팀의 인적/물적 자원이 의미 없는 데이터를 추적하는데 낭비됩니다. 또한 의미 없는 데이터가 중요한 데이터를 보는 것을 방해해서 데이터 분석을 어렵게 만들기도 합니다. 이 단계에서 분석 리스트를 만들고 중요한 분석 항목을 선별해야 합니다. 우선순위는 제품의 목적이나 시기에 따라 달라집니다.
2) 사용자 여정을 기반으로 이벤트 정하기
그다음으로 각 분석 주제별로 사용자 여정을 파악하고 여정에 속하는 이벤트들을 정의합니다. 예를 들어 회원가입 여정에서는 최종 이벤트는 회원가입 완료입니다. 여정의 시작 이벤트는 회원가입 버튼 클릭입니다. 다음으로 사용자 인증, 상세 정보 입력 등이 올 수 있습니다.
정리하면 회원가입 여정의 이벤트는
회원가입 버튼 클릭(여정 시작) → 사용자 인증 → 사용자 정보 입력 → 회원가입 완료(여정 끝)가 됩니다.
이처럼 사용자 여정을 면밀히 파악해서 빠짐없이 각각의 이벤트를 정의합니다.
3) 핵심 이벤트를 중심으로 이벤트 속성 정하기
마지막으로 이벤트 속성을 정의합니다. 사용자 여정은 사용자를 최종 이벤트에 도달하는 걸 목표로 설계됩니다. 회원가입 여정은 회원가입을 시도하는 사용자를 최종 이벤트인 회원 가입 완료 까지 효과적으로 도달시켜야 합니다. 우리는 이 여정이 그 목적을 효과적으로 수행하고 있는지 분석해야 하고요. 그러므로 이벤트 속성은 그 마지막 이벤트가 왜 일어났는지 혹은 왜 일어나지 않았는지 분석하는데 도움되는 정보를 제공해야 합니다.
위 예시처럼 회원가입 완료와 관계된 속성값은 인증 방식의 차이 일수도 있고 세부정보 입력에 어려움(이름 중복 문제)을 겪고 있을 수 있습니다. 이벤트 속성은 이런 세부 맥락을 제공하도록 정의해야 합니다. 제품팀은 수집한 세부 정보를 바탕으로 사용자 여정을 개선하게 됩니다.
4. 끝 마치며
지금까지 트래킹 플랜의 주요 용어와 작성하는 이유 그리고 간단한 작성법까지 살펴봤습니다.
제품 개발과 마찬가지로 트래킹 플랜은 한 번에 완성되는 것이 아닙니다. 제품과 같이 지속적으로 관리/개발된다고 볼 수 있습니다. 꾸준히 관심을 갖고 관리하지 않으면 처음에 잘했던 데이터 분석도 어려워질 수 있습니다. 제품 개발을 계획할 때 트래킹 플랜도 같이 관리해야 합니다.
프로덕트 데이터 분석 경험이 적은 경우에는 트래킹 플랜 짤 때 많은 분석을 하려고 하기보다는 가장 중요한 것 위주로 소수의 이벤트만 수집하고 점진으로 확장하는 것을 추천드립니다.
마켓핏랩 솔루션즈는 믹스패널 도입 컨설팅을 하면서 다양한 도메인의 트래킹 플랜을 작성 및 검토한 경험이 있습니다. 트래킹 플랜 작성 또는 프로덕트 데이터 분석에 궁굼한 점이 있다면 마켓핏랩 솔루션즈에(mixpanel@mfitlab.com) 문의 해보세요.
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