사용자 행동 분석: 비즈니스 성공을 위한 종합 가이드

30년 전, 디지털 환경 초기에는 사용자 행동을 이해하는 방식이 달랐습니다. 문의를 위한 이메일이나 YouTube 튜토리얼이 없었고 멘토와 책이 관련된 의도적인 프로세스만 있었습니다.

오늘날에는 풍부한 정보를 손쉽게 이용할 수 있게 되면서 모든 것이 바뀌었습니다. 오늘날 분석과 통찰력은 사용자 행동을 이해하기 위한 단계를 안내합니다.

그리고 이 시대에는 사용자 행동을 해독하는 것이 비즈니스 성공에 매우 중요합니다 . UBA(User Behavior Analytics)는 클릭 추적을 넘어 고객이 참여하는 방식을 자세히 살펴봅니다. .

이 가이드는 고객 행동 분석을 마스터하기 위한 로드맵 역할을 하며 비즈니스 성공을 위해 이를 효과적으로 활용하는 방법을 보여줍니다.

기초를 다지기 위해 UBA의 기본을 파헤쳐보자.

사용자 행동 분석이란 무엇입니까?

UBA(사용자 행동 분석)에는 모니터링 시스템을 통해 사용자 데이터 및 작업을 감시하는 작업이 포함됩니다. 간단히 말해서 사용자가 제품, 전자상거래 웹사이트 또는 앱에 어떻게 참여하는지 이해할 수 있습니다.

이는 일반적인 마케팅 분석을 뛰어넘어 소비자가 제품을 적극적으로 사용할 때 나타나는 행동과 패턴에 집중합니다.

가입, 활성화율, 기능 사용, 효과, 인앱 구매에 대한 퍼널 이탈 및 유지율이 모두 이 접근 방식으로 추적되고 분석됩니다. 예를 들어, UBA는 사용자 인터페이스 디자인의 변화가 사용자 참여에 어떤 영향을 미치는지 알아보거나 특정 사용자 세그먼트의 선호도를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 사용자 행동 분석을 통해 생성된 데이터를 분석하고 이에 따라 조치를 취함으로써 더욱 제품 중심적이고 고객 경험 중심이 될 수 있습니다.

사용자 행동이 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?

획득 및 마케팅 상호 ​​작용에 주로 초점을 맞춘 Google Analytics와 같은 웹 사이트 분석 시스템과 달리 UBA는 기존 사용자에 중점을 둡니다.

UBA 기반 조치는 고객 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. , 이는 모든 비즈니스 성공의 기초입니다.

이를 통해 추측에 의존하기보다는 제품 개발 및 마케팅에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 전반적인 사용자 경험을 개선하고 비즈니스 성공을 달성하는 가장 좋은 방법입니다.

아마존의 사례

전자상거래의 거대 기업인 아마존을 생각해 보십시오. Amazon은 사용자 행동을 기반으로 플랫폼을 지속적으로 개선하여 고객의 참여와 충성도를 유지하는 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다.

Amazon의 경우 사용자 행동을 이해한다는 것은 단순히 제품을 제안하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 여기에는 품목 찾기의 용이성부터 결제 과정의 단순성까지 전체 쇼핑 여정을 간소화하는 것이 포함됩니다.

사용자가 플랫폼을 탐색하는 방법에 대한 통찰력을 활용하여 Amazon은 쇼핑 경험뿐만 아니라 다양한 고객 기반의 전반적인 만족도를 향상시킵니다.

기업의 경우 사용자 행동 통찰력을 활용하여 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

이를 통해 기업은 제품을 맞춤화하고 인터페이스를 개선하며 궁극적으로 경쟁 환경에서 눈에 띄는 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

사용자 행동 분석의 이점

사용자 행동 분석을 통해 얻은 통찰력은 브랜드를 크게 변화시킬 수 있습니다. 다음과 같은 전략적 이점을 살펴보겠습니다.

• 차별화된 차별화와 성장

  사용자 행동을 연구하면 독특하고 맞춤화된 사용자 경험을 만드는 데 도움이 됩니다. 이는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 비즈니스 성장에도 도움이 됩니다.

• 민첩한 개발 및 혁신

  사용자가 변화에 어떻게 반응하는지 이해하면 개발 및 혁신 속도를 높일 수 있습니다. 이는 귀하의 제품이나 서비스를 신선하고 역동적이며 경쟁력있게 유지합니다.

• 현명한 의사결정

  사용자의 행동 방식을 철저히 이해하면 본격적인 출시 전에 아이디어를 검증하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 잘못된 기능에 투자할 가능성을 최소화하고 혁신을 더욱 스마트하게 만들 수 있습니다.

• 향상된 사용자 신뢰와 충성도

  사용자 행동 통찰력은 단순히 만족도를 높이는 것이 아닙니다. 그들은 신뢰와 충성심을 구축합니다. 사용자가 자신의 경험이 자신에게 맞게 개인화되고 맞춤화되었다고 느끼면 계속 머물며 브랜드의 장기적인 팬이 될 가능성이 더 높습니다.

• 성능 지표의 전반적인 개선

  고객 행동을 분석하면 주요 성과 지표가 전반적으로 향상됩니다. 더 많은 돈, 더 행복한 고객, 향상된 고객 충성도 등 더 나은 결과를 위해 전략을 미세 조정합니다.

이러한 중요한 이점 외에도, 사용자 행동 분석이 판도를 바꾸는 이유를 자세히 살펴보세요.
• 적극적인 고객 지원

  사용자 행동을 이해하면 문제를 해결하고 예방하는 데에도 도움이 됩니다. 사용자 행동으로 인해 부각되는 잠재적인 문제를 적극적으로 해결하면 뛰어난 고객 지원이 촉진되고 긍정적인 브랜드 이미지가 형성됩니다.

• 의사결정의 편견 줄이기

  마케터에게 행동 분석은 현실 점검의 역할을 하여 인지 편향을 극복하는 데 도움이 됩니다. 이는 사용자 행동에 대한 보다 객관적인 이해를 장려하고 선입견을 없애며 데이터 기반 의사 결정을 보장합니다.

• 향상된 전환율 및 수익 흐름

  사용자가 어려움을 겪는 부분을 파악하면 비즈니스 방식을 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 전략적 조정이 가능해지며 전환율이 향상되고 수익원이 증가하여 보다 수익성 있고 효율적인 운영이 보장됩니다.

• 디자인과 사용자 경험을 위한 지속적인 반복

  새로운 것을 추가할 때마다 사용자 행동을 통해 사용자가 새로운 기능이나 변경 사항과 상호 작용하는 방식을 알 수 있습니다. 제품이나 서비스를 개선하는 과정은 결코 멈추지 않습니다. 이를 통해 디자인 및 사용자 경험 개선에 대한 반복적인 접근 방식이 가능해졌습니다.

• 마찰점의 신속한 식별 및 해결

  사용자 행동 정보는 문제를 조기에 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 고객 만족을 유지하고 기업의 평판을 보호할 수 있습니다.

이러한 모든 이점을 통해 사용자 행동 분석은 비즈니스 성장의 핵심이 되지만, 먼저 주목해야 할 주요 지표가 무엇인지 알아야 합니다.

사용자 행동 데이터 수집을 위한 주요 지표

포괄적인 통찰력을 얻기 위해 포착하고 분석할 주요 지표는 다음과 같습니다.

• 이탈률 – 특정 기간 동안 손실된 사용자의 비율입니다. 사용자 이탈은 당연한 현상이지만, 이탈률에 따른 효과적인 관리를 통해 피해를 최소화할 수 있습니다.
• MRR(월간 반복 수익) 및 ARR(연간 반복 수익) – MRR 및 ARR은 각각 제품에서 생성된 월간 및 연간 반복 수익입니다. 이러한 지표를 모니터링하면 다양한 기간에 걸쳐 제품의 재무 상태를 명확하게 파악할 수 있습니다.
• 재방문 고객 – 반복적인 상호 작용을 위해 다시 돌아온 고객 수입니다. 이는 사용자 기반의 만족도와 충성도 수준을 나타냅니다.
• 고객 평생 가치 – CLTV 또는 CLV는 제품과의 전체 관계 전반에 걸쳐 고객으로부터 기대되는 총 수익입니다. 이를 통해 고객이 비즈니스에 제공하는 장기적인 가치를 평가하고 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.
• 유료 사용자당 평균 수익(ARPPU) – ARPPU는 제품 또는 서비스 비용을 지불하는 사용자당 생성된 평균 수익입니다. 이 지표는 유료 사용자의 평균 기여도를 강조하여 가격 책정 및 마케팅 전략을 지원합니다.
• AOV(평균 주문 값) – 이 주요 지표는 각 거래 또는 주문의 평균 값을 알려줍니다. 이는 지출 패턴을 나타내며 가격 및 판촉을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

그러나 이러한 측정항목을 더 자세히 살펴보기 전에 기업이 프로세스에서 발생할 수 있는 일반적인 실수를 인식하는 것이 중요합니다.

사용자 행동 분석 시 흔히 저지르는 실수

사용자 행동 분석에 착수할 때 다음과 같은 함정을 피하세요.

1. 허영 측정항목에 의존

   명확한 실행 가능한 단계 없이 수익 증가와 같은 모호한 지표를 설정하면 진행이 방해될 수 있습니다. 수익성을 위해 특정 핵심성과지표(KPI)에 맞춰 목표를 조정하세요.

2. 가정을 검증하지 않음

   정기적으로 가정을 검증하는 습관을 들이십시오. 검증 없이 가정에만 의존하면 부정확한 분석과 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.

3. 새로운 기능으로 인한 과부하

   너무 많은 기능을 동시에 시작하면 분석이 복잡해집니다. 각 기능에는 철저한 평가가 필요하며 과도한 로드는 전체 그림을 흐리게 할 수 있습니다.

4. 부적절한 이벤트 계측

   이벤트를 계측할 때 데이터 거버넌스 규칙을 설정하고 시행하는 것이 중요합니다. 성공적인 사용자 행동 추적을 위해서는 견고한 구현이 기본입니다.

5. 처음에 너무 많은 이벤트를 추적함

   처음에는 주요 이벤트(약 20~30개)에 집중하여 영향을 측정합니다. 보다 효율적인 분석을 위해 나중에 추가 이벤트를 추가할 수 있습니다.

6. 제한된 팀 참여

   분석은 제품 팀과 데이터 과학자만의 전유물이 아닙니다. 사용자 여정을 이해하는 데 UX/UI 디자인, 마케팅, 영업, 지원 및 리더십과 같은 팀이 참여하도록 데이터 액세스를 민주화합니다.

7. 표면 수준 도구에 의존

   자동 추적 또는 마케팅 도구는 표면적인 통찰력만 제공합니다. 사용자 분석 도구는 지속적인 성장을 위한 제품 경험과 구매자의 여정에 중점을 둡니다.

마지막으로, 데이터 사일로 생성을 방지하고 효율적인 데이터 관리를 보장하려면 기술 스택 전반에 걸쳐 원활하게 통합되는 도구를 선택해야 합니다.

이 점에서 탁월한 도구는 Putler입니다. 사용자 행동을 더 잘 분석하기 위한 경로를 어떻게 촉진할 수 있는지 이해해 보겠습니다.

Putler로 사용자 행동을 분석하는 방법은 무엇입니까?

사용자 행동을 분석하는 것이 비즈니스 전략을 개선하는 데 중요한 단계라는 것을 이미 알고 계십니다.

Putler는 직관적인 기능으로 이 프로세스를 단순화합니다 . 효과적인 사용자를 위해 Putler를 활용하는 방법에 대한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
행동 분석:

구독 분석

사용자 행동 분석의 중요한 측면은 구독 분석을 올바르게 수행하는 것입니다.

그리고 이것이 바로 Putler가 큰 도움이 될 수 있는 부분입니다. 이 도구는 이탈률, ARR, MRR, 활성 구독, 유료 구독, 이탈 구독, ARPPU 및 LTV에 대한 전문 분석을 제공합니다. 이러한 분석은 최대 수익성을 위해 구독을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 통합

17개 이상의 데이터 소스를 원활하게 연결하고 한 번에 감시할 수 있습니다.

전자상거래 매장(WooCommerce, Amazon, Etsy, eBay 등), 결제 게이트웨이(PayPal, Stripe, Braintree, Razorpay 등) 또는 기타 데이터 스트림에서 고객 데이터를 집계하세요. 하나의 통합 플랫폼에서 모든 관련 데이터를 손쉽게 통합하고 모니터링할 수 있습니다.

전용 대시보드

데이터 혼란으로 인한 골치 아픈 일을 잊어버리세요.

판매, 제품, 고객, 거래, 구독, 대상, 예측, 통찰력, 웹 분석을 위한 Putler의 8개 전용 대시보드 와 올인원 홈 대시보드를 활용하세요. 이러한 대시보드는 데이터를 구성하고 실제로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있는 영역을 강조합니다.

실시간 보고서

실시간 보고서에 즉시 액세스하여 최신 동향과 사용자 활동을 파악하세요.
Putler는 정보에 입각한 사용자 행동 분석 기반 의사 결정을 위해 고객에 대한 최신 정보를 제공합니다.

RFM 세분화

Putler의 RFM 세분화 기능은 구매 행동을 최대한 활용하는 데 필요한 모든 것입니다.

Putler는 자동으로 고객 데이터를 분류하고 이를 다양한 세그먼트로 제공하여 사용자의 구매 행동을 핵심까지 이해할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 이 기능을 사용하면 다양한 사용자 그룹 간의 패턴을 쉽게 식별하여 전략을 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.

수익 및 판매 추적

위에서 언급한 전용 대시보드를 사용하면 수익, 제품 및 매출을 원활하게 추적할 수 있습니다.

전체 매출에 대한 기여도를 기준으로 최고의 구매자 중 상위 20%와 최고의 제품 중 20%를 식별하여 재무 성과를 자세히 살펴보세요.

목표 추적

사전 정의된 목표를 추적하면 벤치마크와 비교하여 성과를 모니터링할 수 있습니다. 또한 진행 상황을 추적하고 목표를 달성하거나 초과하도록 전략을 조정할 수도 있습니다. 그리고 Putler의 가장 좋은 점은 홈 대시보드에서 바로 원하는 MRR 목표를 확인할 수 있다는 것입니다.

이러한 단계를 수행하면 복잡한 사용자 행동을 조사하고, 데이터 기반 결정을 내리고, 비즈니스 전략을 최적화할 수 있습니다.

결론

이제 사용자 행동의 미묘한 차이와 이것이 비즈니스 목표 달성에 있어 중추적인 역할을 한다는 사실을 알게 되었습니다.

성공적인 전략은 사용자의 행동 방식을 이해하는 데서 성공합니다. 사용자 행동 분석을 통해 얻은 통찰력은 유용한 가이드 역할을 합니다. 이는 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 고객에게 더 나은 경험을 제공하도록 지시합니다.

사용자 행동을 디코딩하는 것은 단순한 도구가 아닙니다 . 이는 지속적인 성장과 번영의 지평을 향해 기업을 이끄는 나침반입니다.

자주 묻는 질문

사용자 행동 분석은 어떻게 작동하나요?
사용자 행동 분석은 사용자가 디지털 플랫폼과 상호 작용하는 동안 생성된 데이터를 수집하고 분석하는 방식으로 작동합니다. 이 프로세스에는 일반적으로 고급 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 사용자 행동의 패턴, 이상 현상 및 추세를 식별하는 작업이 포함됩니다.

UBA 도구는 가입, 활성화 비율, 기능 사용 및 유지율과 같은 다양한 지표를 추적합니다. 이러한 통찰력을 조사함으로써 기업은 사용자 선호도를 이해하고 잠재적인 문제를 예측하며 제품이나 서비스를 최적화하여 사용자 기대에 부응할 수 있습니다.

분석에서 사용자 행동을 어떻게 측정합니까?
분석에서 사용자 행동을 측정하는 작업에는 사용자가 제품이나 서비스에 참여하는 방식을 반영하는 주요 지표를 추적하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 몇 가지 필수 측정항목은 다음과 같습니다.

• 이탈률: 특정 기간 동안 이탈한 사용자의 비율입니다.
• MRR(월간 반복 수익) 및 ARR(연간 반복 수익): 재무 건전성 지표입니다.
• 재방문 고객: 제품과 반복적으로 상호 작용하는 고객 수입니다.
• 고객평생가치(CLTV): 전체 관계에 걸쳐 고객으로부터 예상되는 총 수익입니다.
• 유료 사용자당 평균 수익(ARPPU) 및 평균 주문 금액(AOV): 사용자 지출 패턴을 나타내는 지표입니다.

이러한 지표를 분석하면 사용자 행동에 대한 포괄적인 이해가 제공되고 기업은 정보에 입각한 결정을 내려 사용자 만족도와 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

최고의 행동 분석 도구를 어떻게 선택합니까?
최고의 행동 분석 도구를 선택하려면 다음과 같은 여러 요소를 고려해야 합니다.

• 기능: 사용자 추적, 세분화, 실시간 보고 등 포괄적인 기능 세트를 갖춘 도구를 찾아보세요.
• 통합: 도구가 기존 기술 스택과 원활하게 통합되어 데이터 사일로를 방지하고 효율적인 데이터 관리를 지원합니다.
• 사용 용이성: 쉬운 탐색과 이해를 위해 직관적인 인터페이스와 사용자 친화적인 대시보드를 갖춘 도구를 선택하세요.
• 데이터 보안: 사용자 행동 데이터를 침해로부터 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 갖춘 도구의 우선 순위를 지정합니다.
• 맞춤화: 비즈니스의 특정 요구 사항을 충족할 수 있는 맞춤화가 가능한 도구를 선택하세요.
• 지원 및 교육: 구현 및 지속적인 사용을 지원하는 탁월한 고객 지원 및 교육 리소스가 포함된 도구를 선택하세요.

이러한 요소를 고려하면 비즈니스 목표에 부합하고 사용자 행동을 이해하고 최적화하는 능력을 향상시키는 행동 분석 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.