이 글은 지난 1년간 수십 개의 조직이 믹스패널을 도입하게 된 배경에 대한 통계를 기반으로 작성되었습니다.
2023년에도 많은 기업이 마켓핏랩 솔루션즈(이하 마켓핏랩)를 통해 믹스패널을 도입하였습니다.
이글에서는 각 기업이 믹스패널과 같은 프로덕트 분석 도구를(Product Analytics Tool) 어떤 배경에서 도입하는지 공유합니다. 실제 기업들이 어떤 이유로 믹스패널을 도입하는지 알면, PA 도구의 활용성을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 믹스패널 도입을 고민하는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.
마켓핏랩은 믹스패널 도입을 돕는 온보딩 프로그램을 제공하고 있습니다. 이때 각각의 고객사가 어떤 이유로 믹스패널을 도입하는지 배경을 면밀하게 살핍니다. 그동안 축적한 자료를 기반으로 믹스패널 도입 목적을 집계해 보았습니다. 집계 결과 도입 목적은 크게 5가지로 분류되었습니다.
대부분의 조직에서 데이터 접근성 개선, 유입 분석, 그리고 실시간 지표 모니터링을 기대하고 있었습니다. 그 외 다양한 집단을 만들고 싶다거나 아하 모먼트를 찾고 싶다는 조직도 일부 있었습니다. 기존 GA를 사용하거나 직접 쿼리를 짜서 데이터를 확인하고 있는 경우가 많았고, 이것에 한계를 느끼고 더 고도화된 도구로 옮겨온 사례가 대부분이라고 볼 수 있습니다.
항목별로 자세히 살펴보겠습니다.
1. 믹스패널을 통한 데이터 접근성 개선 사례
“쿼리 못 치는 사람들도 데이터를 볼 수 있게 하고 싶어요.”
믹스패널과 같은 PA 도구를 도입하기 이전 실무자들은 제품에 관한 주요 수치를 뽑아 보려면 데이터 팀 또는 엔지니어에게 요청하는 과정을 거칩니다. 이렇게 특정 인원에게 데이터 관련 업무가 집중되면, 병목이 생길 가능성이 커집니다. 또한 단 한 번 데이터 추출로는 기대하는 수치를 얻기 힘듭니다. 계속 데이터를 뽑아보며 다듬는 과정을 거쳐야 합니다. 이때 중간 단계를 거치면 시간이 상당히 지체되고, 이러한 지체는 조직의 의사결정의 속도와 질에 큰 영향을 미칩니다.
믹스패널은 직관적인 인터페이스를 제공하여 데이터 분석이 생소한 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다. 클릭 몇 번이면 원하는 수치를 뽑아 볼 수 있죠. 쉽게 말해 원하는 데이터를 보는 데 걸리는 시간이 3주에서 3분으로 줄어드는 것이죠. 이렇게 데이터 접근이 간편해지면 예전이라면 보지 않았을 수치도 검토할 여유가 생깁니다. 이는 데이터 기반 의사결정을 더 많이 자주 하게 만듭니다.
2. 믹스패널을 통한 유입 분석 (마케팅 분석)
“광고 채널별 유입 유저의 고객 여정을 파악하고 싶어요”
믹스패널 도입을 주도하는 주체는 다양했는데 그중에 특히 마케팅팀이 주도하는 경우가 많았습니다.
아무래도 마케팅 도구에 데이터 관련 도구가 많다 보니 관련 업무를 맡게 되는 것 같습니다. 현재 다수의 고객사가 믹스패널을 통해서 유입 채널별, 마케팅 캠패인별 전환율 및 리텐션 등을 보고 있습니다. 그리고 플로우 차트를 통해 유입 집단별 플로우 분석을 합니다.
나아가서 전환에 대한 마케팅 캠패인의 복합적인 기여도(multi touch attribution)를 분석하기도 합니다.믹스패널에서는 웹에서 수집하는 UTM 파라미터를 자동으로 읽어 들여 해당 유저가 어떤 마케팅 채널의 어떤 캠패인으로 유입되었는지 표현합니다. 또한 어떤 웹사이트를 통해 유입되었는지를 자동으로 추적합니다.
*APP 서비스일 경우에는 유입경로 분석을 하려면 별도의 MMP 도구를 연동해야 합니다.
3. 믹스패널을 통한 실시간 지표 모니터링
“프로젝트 의사결정에 필요한 지표를 실시간으로 보고 싶어요”
대부분의 조직은 주요 지표를 믹스패널을 통해서 실시간으로 모니터링하길 바랐습니다.
현재 믹스패널을 통해서 MAU, DAU, 유저 활성화율(Activation), 유저 리텐션(Retention)등 공통적인 KPI 지표에서부터 제품에 특화된 지표까지 다양한 지표를 모니터링하고 있습니다. 다양한 이해관계자들이 정기 미팅 등을 통해서 KPI를 비롯한 주요 지표를 보며 소통하는 일이 빈번하게 일어나고 있습니다. 믹스패널에서 제공하는 대시보드 기능을 사용하면 사용자 각자의 목적에 맞는 지표를 모은 대시보드를 손쉽게 생성하고 공유 할 수 있습니다.
4. 믹스패널을 통한 코호트 분석 (집단 분석)
“서비스 이용 고객군을 다양하게 정의하고 싶어요”
코호트 분석은 사용자 유형을 다양하게 나누어 분석할 때 많이 활용합니다. 일반적으로 사용하는 기준 중 하나가 유저 라이프 사이클입니다. 새로운 유저, 기존 유저, 이탈 유저, 휴면 유저 등으로 집단을 만들고 추이를 모니터링하는 거죠. 프로덕트의 성격에 따라 다양한 기준의 집단 분석이 필요해집니다. 따라서 그만큼 강력한 코호트 생성 기능이 필요하게 됩니다.
믹스패널은 리포트 상에서 2~3번의 클릭만으로 집단을 만들 수 있는 간편하면서 강력한 기능을 제공합니다. 다양한 집단을 쉽게 만들고 비교함으로써 이전에는 할 수 없었던, 더 깊이 있는 분석을 할 수 있게 됩니다.
5. 믹스패널로 아하모먼트 발견
“고객이 언제 아하모먼트를 느끼는지 알고 싶어요”
아하 모먼트 발견에 관심 있는 조직도 있었습니다. 특히 PMF 단계인 조직이 관심을 많이 보였습니다. 제품의 아이디어를 검증하는 단계여서 사용자가 어디서 가치를 느끼는지 파악할 필요가 있었던 거죠. 그리고 PMF 단계가 아닌 조직도 비즈니스 성장을 위해 아하모먼트를 찾는 경우도 있었습니다.
믹스패널에서는 다양한 방법으로 아하모먼트를 탐색 할 수 있습니다. 퍼널, 리텐션을 깊이 있게 분석하여 찾을 수도 있고, 믹스패널이 제공하는 별도의 고급 기능을 사용할 수도 있습니다.믹스패널에서는 시그널 리포트로 이벤트 간의 상관관계를 계산하여 아하모먼트 탐색을 돕습니다.
6. 끝마치며
이렇게 PA 도구를 도입하는 주요 배경을 살펴봤습니다. 아마 믹스패널이 아닌 다른 PA 도구를 사용하는 조직도 대부분이 비슷한 배경을 가지고 있을 것입니다. 여러분의 조직은 어떤 유형이신가요? 조직의 필요에 맞게 적절한 도구를 도입하는 것은 중요한 일입니다. 이글이 도움 되셨길 바랍니다.
이러한 툴을 처음 도입하는 조직이라면 기대하는 요구사항을 충족하기 위해 셋업 과정이 필요합니다. 마켓핏랩 솔루션즈에서는 현업에서 실제로 데이터 분석을 하던 실무자들이 믹스패널 도입을 돕는 온보딩 프로그램을 제공하고 있습니다. 처음 도입하는 조직이라면 온보딩 지원 받는것을 추천드립니다. 관련하여 궁금한점이 있으시다면 mixpanel@mfitlab.com 으로 문의 부탁드립니다.
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