고객의 모든 흔적을 읽는 데이터 설계법 | 쉽게 시작하는 데이터 분석(6)

클릭에서 구매까지, 데이터로 보는 고객 여정

지난 캠페인은 왜 잘됐지? 

이번엔 뭐가 달라서 전환이 낮았을까? 

이 제품은 장바구니까진 가는데, 왜 안 팔릴까? 

마케팅이나 서비스 기획을 하다 보면 이런 질문을 자주 던지게 됩니다. 그런데 그 질문에 대한 답은 보통 이렇죠. 

지난 캠페인은 왜 잘됐지? 

→ 지난번엔 카피가 좀 강렬했잖아. 

이번엔 뭐가 달라서 전환이 낮았을까? 

→ 이번엔 배너 이미지가 별로였던 것 같아. 

이 제품은 왜 장바구니까진 가는데 안 팔릴까? 

→ 이 제품은 왠지 가격대가 애매한 듯? 

이런 대답은 모두 '느낌'입니다. 물론 실무에서 직관은 중요하죠. 문제는 그 직관이 재현되지 않는다는 데 있습니다. 이번에는 잘된 것 같았는데, 다음 캠페인에서는 똑같이 해도 결과가 다릅니다. 즉, 감에만 의존해서는 반복 가능한 성과를 만들기 어렵다는 뜻이죠. 

그래서 우리는 데이터를 봅니다. 하지만 막상 데이터를 열어 보면 당황스럽습니다. '뭔가 이상하긴 한데, 정확히 뭐가 문제인지 모르겠다'는 상황에 부딪히죠. 

• 방문자 수는 많은데 왜 구매는 안 되는지
• 이탈은 많은데 어디서 나갔는지
• 가입은 됐는데 왜 다음 행동이 없는지

이런 문제는 데이터가 없어서가 아니라 어떻게 구조화하는지에 달려 있습니다. 사용자의 행동은 페이지 조회, 버튼 클릭, 스크롤, 장바구니 담기, 구매 등 수많은 작은 조각으로 흩어져 있습니다. 이걸 하나하나 관찰하고, 이벤트(event)라는 단위로 구조화해서 기록해 두지 않으면, 아무리 많은 데이터를 모아도 제대로 된 인사이트를 얻기 어렵습니다. 

지금부터 이야기할 내용이 바로 그 구조화의 기술, 즉 이벤트 설계와 택소노미(Taxonomy)*입니다. 이 과정을 제대로 이해하면 고객의 흔적들이 데이터라는 언어로 바뀌고, 그 안에서 행동의 패턴을 읽을 수 있습니다. 

* 데이터를 분류하는 특정한 체계 

이제부터 감에 의존한 분석에서 벗어나, 고객의 진짜 행동을 데이터로 구조화해서 읽는 방법을 함께 알아봅시다. 

고객 행동을 데이터로 바꾸는 이벤트 데이터

고객이 웹사이트나 앱에서 어떤 행동을 할 때, 우리는 이런 식으로 말하곤 합니다.

• 고객이 클릭했어요.
• 장바구니에 담았어요.
• 결제까지 갔는데 이탈했어요.

맞는 말이죠. 하지만 이런 표현만으로는 데이터 분석이 불가능합니다. 이유는 간단합니다. 말 자체가 너무 모호하고, 구체적으로 기록되지 않기 때문입니다. 예를 들어, 누군가 상품을 클릭했다고 해볼게요. 그럼 질문이 이어져야 합니다.

• 어떤 상품을 클릭했죠?
• 언제 클릭했나요?
• 어떤 기기에서 클릭했나요?
• 어디에서 유입된 사용자인가요?
• 클릭 이후 어떤 행동을 했나요?

이 모든 질문에 답하려면 단순히 '클릭했다'는 액션만으로는 부족합니다. 이 행동을 분석 가능한 형태로 바꿔야 해요. 그래서 필요한 게 '이벤트'입니다.

이벤트는 고객 행동을 데이터로 기록하는 최소 단위입니다. 예를 들어, 클릭하기, 장바구니 담기, 결제 완료하기 같은 각각의 행동들이 모두 하나의 이벤트가 됩니다. 

하지만 '클릭'이라는 행동 자체만으로는 여전히 불완전하죠. 클릭한 대상이 무엇인지, 언제, 어디서 발생했는지 같은 추가 정보가 필요해요. 이 추가 정보를 '프로퍼티(Property)'라고 부릅니다. 

• 이벤트는 클릭하기, 장바구니 담기, 결제 완료하기 등의 고객 행동을 데이터로 기록하는 최소 단위고,
• 프로퍼티는 클릭한 대상이 무엇인지, 언제, 어디서 발생했는지 같은 추가 정보입니다.

예를 들어 설명해 볼게요. 친구에게 지하 주차장에서 내 차를 찾아달라고 부탁할 때 "내 차는 자동차야"라고만 말하면 차를 찾는 데 아무런 도움을 줄 수 없겠죠. 정보가 더 필요합니다. 

내 차는 흰색 테슬라고, 차 번호는 1234야. F4 구역에 주차했어.