[데이터 분석 심화 개념] 데이터 기반 프로덕트 개선하기 1️⃣ (프로덕트 데이터 기반 의사결정)

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)

---

데이터 기반 의사결정

데이터 기반 의사결정은 프로덕트를 만들거나 개선할 때 객관적이고 구체적인 데이터를 활용하여 결정을 내리는 것을 의미합니다.

이 방식이 중요해지는 이유는 프로덕트와 서비스가 점점 더 다양하고 복잡해지면서, 경험이나 직관에 의존한 의사결정이 가져올 수 있는 리스크와 비용이 커졌기 때문입니다.

 

프로덕트를 만들 때 데이터를 활용하면 얻을 수 있는 주요 효과는 밑과 같습니다.

1. 프로덕트 방향성 결정: 데이터를 통해 사용자의 행동 패턴, 선호도, 니즈를 분석하여, 프로덕트의 핵심 기능이나 사용자 경험, 마케팅 전략 등을 수립할 수 있습니다.
2. 프로덕트 성과 수치화: 사용자 지표, 전환율, 매출 등 다양한 KPI를 통해 프로덕트 성과를 정량적으로 측정하고, 이를 바탕으로 프로덕트를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
3. 비용 절감 및 업무 효율성 향상: 데이터 분석을 통해 불필요한 자원 투입을 줄이고, 중요한 업무에 집중할 수 있도록 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

 

이러한 데이터 기반 의사결정은 프로덕트 매니저, 데이터 분석가뿐만 아니라 전 직군에 필수적인 역량이 되었습니다.

 

---

프로덕트 데이터 기반 의사결정

데이터 기반 의사결정에서 데이터란 관찰이나 측정을 통해 수집된 객관적인 정보를 의미합니다.

프로덕트를 만들거나 개선할 때, 데이터는 매우 중요한 자원이 되는데, 모든 프로덕트 요소들이 데이터와 연결되어 있기 때문에 의사결정에 활용할 수 있는 데이터의 범위가 매우 넓습니다.

---

 

프로덕트 데이터란?

 

프로덕트 데이터는 사용자가 프로덕트를 이용하면서 발생하는 모든 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 프로덕트의 성공적인 개발과 개선에 필수적인 자원으로, 사용자의 행동, 선호도, 사용 패턴 등 다양한 정보를 포함하고 있습니다. 프로덕트 데이터는 사용자 경험을 이해하고, 프로덕트의 성능을 평가하며, 향후 발전 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

프로덕트 데이터의 수집: 로그 데이터

 

프로덕트 데이터는 주로 로그 수집을 통해 얻어집니다. 로그는 시스템이나 애플리케이션에서 발생하는 모든 이벤트나 상태 변화를 기록한 것으로, 사용자가 어떤 기능을 어떻게 사용하는지, 어떤 경로를 통해 이동하는지를 파악할 수 있게 해줍니다.

예를 들어, 사용자가 특정 버튼을 클릭할 때마다 그 클릭 이벤트가 로그로 기록됩니다. 이러한 로그 데이터는 시간이 지나면서 쌓이게 되고, 이를 분석하면 사용자의 행동 패턴을 명확히 파악할 수 있습니다. 이 정보는 프로덕트의 성능을 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 그 원인을 진단하는 데도 중요한 역할을 합니다.

 

프로덕트 데이터의 활용 사례: 카카오톡

 

카카오톡 앱을 예로 들어, 프로덕트 데이터가 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.

1. 사용 빈도 분석: 카카오톡에서는 사용자들이 하루에 몇 번이나 앱을 실행하는지 파악하기 위해 앱 실행 로그를 수집합니다. 이 데이터를 통해 특정 시점에 사용자가 얼마나 활발히 앱을 사용하는지, 사용 빈도의 변화가 있는지 등을 분석할 수 있습니다.
2. 탭별 사용 패턴 분석: 카카오톡에는 여러 개의 탭이 있습니다. 각 탭에 대한 클릭 로그를 수집하면, 사용자가 어떤 탭을 자주 사용하는지, 특정 시간대에 어떤 탭이 더 많이 사용되는지 알 수 있습니다. 이러한 데이터는 특정 탭에 더 많은 자원을 투입하거나, 광고 배치 전략을 수립하는 데 중요한 정보가 됩니다.

프로덕트 데이터의 중요성

 

프로덕트 데이터는 단순히 사용자 행동을 기록하는 것에 그치지 않고, 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.

• 사용자 경험 개선: 프로덕트 데이터를 분석하면, 사용자가 특정 기능에서 불편함을 겪는지, 어떤 부분에서 이탈하는지를 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 사용자 경험을 개선하고, 더 나은 프로덕트를 제공할 수 있습니다.
• 프로덕트 성능 평가: 로그 데이터는 프로덕트의 성능을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자 유지율, 전환율, 매출 등 주요 지표를 통해 프로덕트가 얼마나 잘 작동하는지, 개선이 필요한 부분은 어디인지를 확인할 수 있습니다.
• 비즈니스 전략 수립: 프로덕트 데이터는 비즈니스 전략을 수립하는 데도 중요한 역할을 합니다. 어떤 기능에 더 많은 자원을 투입할지, 어디에 광고를 배치할지, 새로운 기능을 추가할지 등을 결정할 때 데이터를 기반으로 한 판단이 필수적입니다.

---

프로덕트 데이터 분석의 중요성

• 사용자 행동 분석 및 기능 최적화:
  • 프로덕트 데이터는 사용자가 자주 사용하는 기능과 그렇지 않은 기능을 파악하는 데 필수적입니다. 이를 통해 자주 사용하는 기능은 더 쉽게 접근할 수 있도록 개선하고, 사용 빈도가 낮은 기능은 개선하거나 제거할 수 있습니다. 예를 들어, 카카오톡의 실험실 기능 데이터를 분석해 어떤 기능을 메인 서비스에 포함시킬지 결정할 수 있습니다.
• 프로덕트 성과의 객관적 평가:
  • 데이터 분석은 프로덕트의 성과를 객관적으로 평가할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 메인 배너의 클릭률이나 전환율을 측정하여 해당 영역이 효과적인지 판단할 수 있습니다. 이를 통해 프로덕트의 성과를 정량적으로 평가하고, 개선이 필요한 부분을 명확히 할 수 있습니다.
• 비용 절감 및 업무 효율성 향상:
  • 데이터 분석을 통해 잘못된 의사결정을 방지하고, 불필요한 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기능이 사용자의 요구에 맞지 않는 경우, 이를 제거하거나 개선하는 데 들어가는 비용을 줄일 수 있습니다. 또한, 서비스 업데이트 시 데이터에 기반한 타겟팅을 통해 업데이트 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

위처럼 프로덕트 데이터 분석은 사용자 경험 개선, 성과 평가, 비용 절감 등 다양한 측면에서 프로덕트의 성공에 필수적인 역할을 합니다.

데이터를 기반으로 한 의사결정은 성공적인 프로덕트 운영의 핵심 요소입니다.

---

직군별 데이터 활용

1. 기획(PM)/디자인 직군

• 사용자 행동 데이터 분석: 기획자와 디자이너는 사용자 행동 데이터를 통해 사용자의 니즈를 파악합니다. 이를 바탕으로 프로덕트의 기능과 서비스를 기획하고 디자인합니다.
  • 사례: 온라인 쇼핑몰에서 신규 상품 페이지를 개선할 때, 기존 페이지의 사용자 행동 데이터를 분석합니다. 가장 많이 조회된 상품 정보나 이미지, 사용자가 이탈한 지점을 파악하여, 신규 페이지의 구조와 디자인, 정보 구성을 결정합니다.
  • 지속적인 모니터링: 페이지 개선 후에도 전환율, 체류 시간, 재방문율 등을 분석하여, 지속적으로 사용자 경험을 개선합니다.

2. 마케팅 직군

• 마케팅 채널 분석: 마케터는 각 마케팅 채널의 ROI(Return on Investment)를 분석하여, 어떤 채널이 가장 효과적인지 판단하고, 효과적인 채널에 집중적으로 투자합니다.
  • 사례: 광고 채널별 전환율, 고객 획득 비용 등을 분석하여, 가장 높은 전환율을 보이는 채널에 자원을 집중시킵니다.
• 마케팅 활동의 효과 측정: 배너, 프로모션, 이벤트 등의 마케팅 활동이 얼마나 효과적인지 데이터를 통해 분석합니다. 이를 바탕으로 고객 반응을 이끌어내는 메시지와 전략을 파악하고, 향후 마케팅 활동을 더 효과적으로 기획합니다.
• 유저 세그먼테이션 및 타게팅: 데이터 분석을 통해 고객의 인구통계학적 특성, 구매 패턴, 관심사를 파악하고, 이를 기반으로 타겟 고객을 세분화하여 맞춤형 마케팅 메시지를 전달합니다. 이는 마케팅 효율성과 효과성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

3. 개발 직군

• 로그 및 오류 데이터 분석: 개발자는 각종 로그와 오류 데이터를 분석하여 프로덕트의 안정성과 성능을 관리합니다.
  • 사례: 사용자 요청 처리 과정에서 발생하는 지연이나 서버 성능 이슈를 로그 데이터를 통해 발견하고, 이를 사전에 개선합니다. 예를 들어, 병목 현상이 발생하는 부분을 찾아 최적화하거나, 서버 리소스를 효율적으로 배분하는 등의 작업을 수행합니다.
• 프로덕트 안정성 관리: 오류 데이터를 분석하여 사용자가 겪는 문제의 근본 원인을 파악하고, 이를 해결하는 방안을 마련합니다. 이를 통해 시스템의 안정성을 높이고, 리소스 활용을 최적화할 수 있습니다.

이와 같이, 프로덕트 데이터 분석은 각 직군에서 매우 중요한 역할을 합니다. 기획자와 디자이너는 사용자 경험을 향상시키고, 마케터는 효율적인 마케팅 전략을 세우며, 개발자는 안정적이고 성능이 뛰어난 프로덕트를 유지하는 데 데이터를 적극 활용합니다.

---

데이터 기반 의사결정은 성공적인 프로덕트 운영의 필수 요소로, 각 직군이 이를 효과적으로 활용할 때 비로소 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터를 통해 얻은 인사이트가 더 나은 프로덕트를 만드는 밑거름이 되며, 앞으로도 이러한 접근이 지속적인 성장과 성공을 이끌 것입니다.

 

감사합니다!

---

출처 및 참고자료 : 코드잇 사이트 강의 '데이터 기반 프로덕트 개선하기' https://www.codeit.kr/topics/improving-datadriven-product?version=1