제품 개발에 사용자 데이터 분석이 중요하다는 이야기를 많이 합니다. 많은 조직들이 믹스패널, GA4, 앰플리튜드와 같은 프로덕트 데이터 분석 도구를 도입하고 있고요. 이 글은 프로덕트 데이터 분석이 중요하다는 이야기는 들었지만 구체적으로 어떤일을 하는지 알고 싶은 초보자를 대상으로 합니다. 프로덕트 데이터 분석(Product data analysis)이 무엇인지, 분야별로 어떤 분석을 하는지, 그리고 데이터 분석 업무는 어떻게 진행되는지 설명합니다.
1. 프로덕트 데이터 분석이란?
프로덕트 데이터 분석(Product data analysis)은 제품과 관련된 데이터를 수집, 분석하여 제품 개발 및 마케팅 전략을 결정하는 활동을 말합니다. 프로덕트 관련 데이터란 사용자가 앱이나 웹 서비스상에 일으키는 일들을 말합니다. 흔히 이벤트event 또는 사용자 행동user behavior 데이터라고 부릅니다. 이러한 데이터를 통해 기업은 사용자와 제품에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 많은 기업이 이러한 높은 이해를 바탕으로 제품을 개선하고, 마케팅 전략을 최적화하여 경쟁력을 키우고 있습니다.
2. 서비스별 데이터 분석을 어떻게 할까?
서비스 영역별로 어떻게 분석을 하는지 사례를 소개하겠습니다.
1) 소셜 미디어 앱
소셜 미디어 서비스는 많은 사용자들이 서로 콘텐츠를 공유하며 서로 연결되는 것이 중요합니다. 이를 분석하기 위해 사용자들이 가장 많이 공유하는 콘텐츠 파악하기, 연결이 많이 일어나는 조건 파악하기, 그 외 콘텐츠별 반응을 파악하기 등을 분석하고, 이를 통해 소셜 미디어 앱의 사용성을 개선하는 전략을 효과적으로 수립할 수 있습니다.
2) 전자상거래 웹사이트
전자상거래 웹사이트에서는 제품 검색 및 구매 패턴을 파악하는 것이 중요합니다. 이를 바탕으로 사용자들의 선호도에 맞는 상품을 추천하거나, 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 사용자들의 리뷰와 평가 데이터를 수집하여 제품 품질 및 만족도를 파악하고, 이를 바탕으로 제품 개선 전략을 수립할 수 있습니다.
3) 음악 스트리밍 앱
음악 스트리밍 앱에서는 얼마나 음악을 많이 듣게 할까가 주된 관심사입니다. 즉 사용자들이 가장 많이 듣는 음악 장르나 아티스트, 사용자들의 플레이리스트 생성 패턴 등을 파악하는 것이 중요합니다. 이를 바탕으로 사용자들에게 맞는 추천 음악을 제공하거나, 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
제품 종류에 따라 데이터 분석의 방법과 목적이 달라지며, 적절한 분석 방법을 선택하여 제품 개발과 마케팅 전략 수립하는 것이 중요합니다.
3.프로덕트 데이터 분석 업무 방식
앞에서 살펴본 데이터 분석을 위해 기업에서는 어떤 일을 하고 있을까요? 제품 데이터 분석을 위해서 해야하는 일은 크게 데이터 수집, 데이터 분석(시각화), 전략 수립 단계로 나눌 수 있습니다.
1) 데이터 수집
제품의 주요 행동 기록을 수집합니다. 데이터는 분석하기 적합한 형태로 가공하여 수집합니다. 엔지니어와 믹스패널과 같은 도구의 도움이 필요합니다.
2) 데이터 분석
데이터 분석 단계에서는 수집된 데이터를 다양한 방식으로 분석합니다. 특정 이벤트의 빈도 분석, 트랜드 분석, 퍼널 분석, 리텐션 분석 등 다양한 방법의로 데이터를 해석합니다.
3) 전략 수립
데이터 분석 결과와 시각화된 데이터를 바탕으로 전략을 수립합니다. 예를 들어, 제품 개선 방안, 마케팅 전략, 고객 유치 전략 등을 수립할 수 있습니다.
이 과정 서로 긴밀히 연결되어 있고, 제품을 서비스하는 동안 계속 반복됩니다. 이 과정을 효과적으로 수행하도록 도와주는 도구를 제품 데이터 분석 도구라고합니다. 믹스패널, 앰플리튜드, 구글애널리틱스가 대표적인 도구입니다.
지금까지 제품 데이터 분석의 개념, 서비스 분야별 사례, 그리고 업무 방식에 대해 살펴보았습니다. 아직 제품 데이터 분석을 시도해보지 않았다면, 바로 활용해보시길 추천드립니다.
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