데이터란?
그냥 수집된 정보. 어떤 의미나 해석이 없는 상태.
- 정량적 데이터: 숫자로 표현 가능한 데이터
- 정성적 데이터: 숫자로 측정할 수 없는 정보
지표란?
데이터에서 중요한 정보를 뽑아낸 결과
데이터를 가공하거나 해석해서 만들어진다.
데이터의 중요성
의사결정의 근거 제공
데이터는 객관적인 사실 기반으로 의사결정을 할 수 있게 돕는다. 직관이나 경험에만 의존하면, 추측에 의한 결정을 내릴 수 있다.
객관적인 데이터가 없으면, 문제를 문제라고 보기 어려울 수 있음.
실제 문제를 파악하고 그에 맞는 해결책을 구체적으로 도출하기 위해 구체적인 데이터가 필요!
성과 측정 및 개선 기회 제공
데이터를 통해 성과를 측정하면, 목표 달성 여부를 명확히 알 수 있다.
도달하지 못한 부분은 개선할 기회를 찾을 수 있다.
사용자 경험 향상
사용자 데이터를 분석하면 사용자의 행동 패턴과 니즈를 파악할 수 있다.
비즈니스 성과 예측 및 전략 수립
과거의 데이터를 바탕으로 비즈니스 성과를 예측할 수 있다.
시장 트렌드와 소비자 행동 분석으로 효과적인 전략을 수립할 수 있다.
로그
로그란?
소프트웨어/시스템에서 발생하는 이벤트나 동작 기록 정보
로그의 용도
- 문제 해결 및 디버깅: 오류나 이상한 동작 발견 시 로그를 통해 원인과 발생 위치를 파악할 수 있다.
- 사용자 행동 분석: 사용자 행동을 추적하고 UX 개선하는데 필요한 정보를 제공한다. 앱 이용한 과정이나, 어디서 이탈하는지 파악할 수 있다.
- 비즈니스 전략 수립: 서비스 이용 패턴, 매출, 주문량 등 데이터를 확인 가능.
로그의 종류
PM이 알면 좋은 로그는 이하.
클라이언트 로그
사용자 장치에서 발생하는 이벤트를 기록한 로그
로그 설계 방법
왜, 어떻게 기록할지에 관한 전략적 접근을 세우는 게 필요하다.
이 설계를 통해 PM은 개발 팀이 실제로 필요한 데이터를 수집할 수 있도록, 이 데이터를 기반으로 문제를 빠르게 파악하거나 서비스를 개선할 수 있도록 해야 한다.
- 로그 설계 목표 정의
- 로그 항목 정의 및 설계
- 로그 전송 및 테스트
데이터 분석
데이터 분석은 어느 순서에서 하는 게 좋을까?
문제 정의 → 데이터 수집 → 분석 수행 → 결과 해석 및 인사이트 도출 → 결과 적용
데이터 분석 방법론
퍼널 분석 (Funnel Analysis)
사용자가 어디에서 이탈하는지 파악하는 분석 방법
- 목표 정의
- 단계 정의: 상황, 목적에 맞게 단계를 나누기
- 이탈률 분석
- 문제점 식별 및 개선책 제시
AARRR 프레임워크
사용자의 행동을 5단계로 나누어 분석 후 각 단계에서의 성과를 측정하는 프레임워크
- Acquisition(사용자 유입): 사용자가 어떻게 제품이나 서비스를 알게 되었는지
- Activation(활성화): 사용자가 첫 경험에서 긍정적인 반응을 보였는지(회원가입, 첫 거래 등)
- Retention(사용자 유지): 사용자가 지속적으로 돌아오는지
- Revenue(수익): 사용자가 실제로 결제를 하거나 수익을 창출하는지
- Referral(추천 및 공유): 사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하는지
A/B 테스트
두 가지 이상의 변수를 실험해 어떤 버전이 더 나은 성과인지 비교하는 실험 방법
- 변수 정의
- 그룹 분할
- 결과 측정
- 결과 적용
구글 애널리틱스
구글 애널리틱스(Google Analytics)란?
웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하는 도구
용어 정리
| 세션 (Session) |
사용자가 사이트에 방문한 기록 - 사용자가 30분 동안 아무 행동도 하지 않으면 자동 종료 - 자정(00:00)이 지나면 새로운 세션으로 기록 |
한 사용자가 오전 10시에 방문 → 10분 동안 여러 페이지를 봄 (1세션) |
| 페이지뷰 (Page Views, PV) |
페이지가 몇 번 조회되었는지 | 한 사용자가 3개의 페이지를 보면 PV = 3 |
| 순 방문자 (UV, Unique Visitors) |
중복을 제외한 "실제 방문자 수" | 같은 사람이 3번 방문해도 UV = 1 |
| 이탈률 (Bounce Rate) |
한 페이지만 보고 바로 떠난 비율 | 방문자가 홈 화면만 보고 나가면 이탈률 100% |
| 전환율 (Conversion Rate, CVR) |
특정 목표를 달성한 방문자의 비율 | 1,000명이 방문해서 50명이 구매하면 CVR = 5% |
| 트래픽 소스 (Traffic Source) |
방문자가 어디서 왔는지 | 검색(SEO), SNS(페이스북, 인스타), 광고(구글 애즈) 등 |
지표 해설
| 지표 | 설명 | 예시 |
| 활성 사용자당 평균 참여 시간 | 한 명의 활성 사용자가 평균적으로 사이트에서 머문 시간 | 활성 사용자당 평균 참여 시간이 2분 30초 → 사용자가 평균적으로 2분 30초 동안 사이트에서 활동했음을 의미 |
| 활성 사용자당 참여 세션 수 | 한 명의 활성 사용자가 일정 기간 동안 평균적으로 몇 개의 참여 세션을 시작했는지를 나타냄 *참여 세션이란? → 사용자가 10초 이상 머물렀거나, 2개 이상의 이벤트를 실행했거나, 전환이 발생한 세션 |
활성 사용자당 참여 세션 수가 1.8회 → 평균적으로 한 명의 활성 사용자가 1.8번 방문하여 적극적으로 활동했다는 의미 |
| 세션당 평균 참여 시간 | 한 세션 동안 사용자가 평균적으로 머문 시간 | 세션당 평균 참여 시간이 3분 15초 → 사용자가 평균적으로 한 번 방문할 때 3분 15초 동안 사이트에서 활동했음을 의미 |
| 활성 사용자 | 특정 기간 동안 사이트에서 활동한 고유 사용자 수 *단순 방문자가 아니라, 실제로 참여(이벤트 실행, 페이지 탐색 등)한 사용자를 의미 |
활성 사용자 수가 10,000명 → 10,000명이 실제로 사이트에서 활동했음을 의미 |
| 조회수 | 웹사이트나 앱의 모든 페이지 또는 화면이 조회된 총 횟수 *사용자가 같은 페이지를 여러 번 방문하면, 각각의 조회가 개별적으로 기록됨 |
조회수 50,000회 → 웹사이트의 모든 페이지가 총 50,000번 조회됨 |
| 이벤트 수 | 사용자가 사이트나 앱에서 실행한 모든 이벤트의 총합 *이벤트란? → 클릭, 스크롤, 동영상 재생, 다운로드, 장바구니 추가, 구매 완료 등 사용자의 행동을 의미 |
이벤트 수 30,000회 → 사용자들이 사이트에서 30,000번의 다양한 행동을 실행함 |
| 이벤트 이름별 이벤트 수 | 어떤 이벤트가 가장 많이 발생했는지 보여주는 데이터 : 페이지 조회(page_view), 클릭(click), 구매(purchase) 등의 개별 이벤트 수를 확인 가능 | page_view 25,000 click 12,000 add_to_cart 5,500 purchase 2,000 |
| 페이지 제목 및 화면 클래스별 조회수 | 어떤 페이지 또는 화면이 가장 많이 조회되었는지 분석하는 데이터 | 홈 15,000 상품 목록 페이지 10,000 결제 페이지 2,500 |
| 시간 경과에 따른 사용자 활동 | 특정 기간 동안 사용자의 활동(방문, 이벤트 실행 등)이 어떻게 변화했는지 보여주는 데이터 | |
| 사용자 재방문 | 웹사이트나 앱을 다시 방문한 사용자 비율 |