Article : 사용자 행동 데이터 분석 : ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?

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사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT

 

 

 

 

<아티클 내용 요약>

사용자 행동 데이터로 분석할 수 있는 것

사용자 행동 데이터는 말 그대로 사용자들이 서비스 내에서 행동한 부분의 활동을 추적하는 데이터이므로 정말 다양한 분석이 가능하다. 

 

데이터 분석을 해볼 수 있는 주제들은 아래와 같다.

• 사용자들이 우리 서비스의 여러 기능을 어떤 순서로 사용하는지
• 어느 기능(또는 페이지)에 관심이 많은지 혹은 관심이 없는지
• 어느 페이지를 마지막으로 서비스를 이탈하는지
• 결제를 한 사용자가 정확하게 어떤 페이지에서 결제 전환이 되었는지
• 평균 며칠 이내에 사용자들이 재방문하는지
• UI 변경에 따른 사용자들의 행동 변화가 있는지 

 

 

사용자 행동 데이터 활용 사례 살펴보기

실제 회사에서 사용자 행동 데이터를 분석해 어떤 비즈니스 개선을 할 수 있었는지 사례를 살펴보자

 

1. 넷플릭스

넷플릭스 같은 콘텐츠 기업들은 '어떤 콘텐츠를 제작(수급)해야 사용자들의 반응이 좋을까'를 항상 고민한다. 콘텐츠 제작에 큰 비용이 들기 때문에 비용 대비 큰 이익을 줄 수 있는 콘텐츠를 찾는 게 중요하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 넷플릭스는 아래와 같이 굉장히 다양한 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하고 있다. 

• 사용자가 각 콘텐츠를 어디서부터 어디까지 시청했는지
• 사용자가 언제 시청을 멈추는지, 뒤로 돌려보는지, 앞으로 돌려보는지
• 어떤 기기를 통해 시청하는지
• 언제 일시정지를 하는지
• 어느 정도 시간이 지난 후에 다시 콘텐츠를 시청하는지 

 

2. 아마존

아마존에서는 전 세계 사용자들의 거의 모든 클릭 데이터를 수집하고 있다고 알려져 있다. 

 

아마존이 사용자 행동 데이터를 분석해 보니 웹사이트 로딩이 0.1초 지연될 때마다 판매가 1퍼센트씩 감소한다는 연관성을 찾았다. 그래서 아마존은 모든 웹페이지가 0.6초 안에 로딩되는 걸 목표로 개선을 진행했다. 또한 사용자 행동 데이터를 바탕으로 AI를 학습시켜 사용자의 행동 패턴과 관심사에 맞게 맞춤형 페이지를 구성하여 보여주기 시작했다. 

 

이렇게 분석하고 개선한 결과 아마존의 평균 구매 전환율은 현재 13%를 달성했다. 

 

3. 사용자 행동 데이터를 이용한 맞춤 광고

특정 기업은 아니지만, 실생활에서 쉽게 접하고 있는 사용자 행동 데이터를 이용한 맞춤 광고 사례가 있다. 

 

만약, 사용자 행동 데이터가 없을 때 유모차를 광고한다면 어떤 고객들을 타겟으로 해서 광고했을까?

대략 20대에서 30대 여성들이 아이를 키우는 엄마일 가능성이 높으니까 그 나이대의 여성들에게 광고를 무작정 뿌렸을 것으로 예상된다. 그런데 요즘에는 강아지를 키우는 인구가 늘었고, 노견을 데리고 사는 분들이 많아져 강아지가 유모차를 타는 모습이 심심치 않게 보인다. 즉, 우리가 판매하려고 하는 유모차의 실제 수요자는 20대에서 30대의 여성이 아니라 나이 든 강아지를 유모차에 데리고 산책 가고 싶은 아저씨나 할아버지일 수도 있다. 

 

살면서 한 번도 유모차를 검색해 본 적도, 클릭해 본 적도 없는 미혼 20대 여성에게 유모차 광고를 노출하는 것보다 강아지 때문에 유모차를 검색해 본 적도 있고, 직접 상품을 클릭해서 들어가 본 적도 있는 아저씨에게 유모차 광고를 노출하면 살 가능성이 더 높을 것이다. 

 

회사 입장에서는 이런 광고도 다 비용이기 대문에 최대한 효율적으로 광고를 노출할 수 있으면 큰 비용을 아낄 수 있을 것이다. 

 

 

사용자 행동 데이터를 직접 보고 싶다면?

데이터 QA를 할 때 사용하는 확장 프로그램으로 Omnibug라는 프로그램이 있다. 해당 툴을 이용하면 Google Analytics를 통해 수집할 수 있는 웹사이트 어느 곳이든 사용자 행동 데이터를 어떻게 쌓고 있는지 직접 확인할 수 있다. 

 

 

 

 

<알게 된 개념>

실제로 사용자 행동 데이터 분석을 진행하고 기준을 만들어 개선했을 때 효과를 직접적으로 알 수 있어서 좋았다. 보면서 이렇게 사용되고, 이렇게 변화시킬 수 있구나!라는 감탄을 하면서 아티클을 보게 됐다.