<사용자 행동 데이터 분석법 : 넷플릭스와 아마존> 🌎 사용자 행동 데이터란? 사용자 행동 데이터는 사용자들이 서비스 내에서 행동한 활동을 추적하는 데이터이다. - 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 변화 등 🌎 사용자 행동 데이터 활용 사례 : 넷플릭스 넷플릭스는 콘텐츠 제작에 큰 비용이 들기 때문에 비용 대비 큰 이익을 줄 수 있는 콘텐츠를 찾기 위해 다양한 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하고 있다. - 사용자가 각 콘텐츠를 어디서부터 어디까지 시청하는지 - 사용자가 언제 시청을 멈추는지, 뒤로 돌려보는지, 앞으로 돌려보는지 - 어떤 기기를 통해 시청하는지 - 언제 일시정지를 하는지 - 어느 정도 시간이 지난 후에 다시 콘텐츠를 시청하는지 (ex. 넥플릭스는 여러 데이터를 기반으로 데이비드 핀처가 감독하고, 케빈 스페이시가 주연으로 나오는 미국판 하우스 오브 카드를 만들면 사람들이 재밌게 시청할 것이라는 인사이트를 얻고 실제 제작하면서 큰 성과를 이루어 냈다.*아래 기사 참고) 🌎 사용자 행동 데이터 활용 사례 : 아마존 아마존은 웹사이트 로딩이 0.1초 지연될 때마다 판매가 1퍼센트씩 감소하는 연관성을 찾게 되면서 모든 웹페이지가 0.6초 안에 로딩되는 것을 목표로 개선을 진행하였다. 사용자 행동 데이터를 바탕으로 AI를 학습시켜 사용자 행동 패턴과 관심사에 맞게 맞춤형 페이지를 구성하여 보여주기 시작하였다. 이후 평균 구매 전환율이 현재 13% 달성했다고 한다. 🌎 사용자 행동 데이터를 이용한 맞춤 광고 광고를 집행할 때, 사용자 행동 데이터를 분석하여 적절히 반영하면 더 좋은 효과를 낼 수 있다. 예를 들어 유모차를 광고한다고 하면, 20-30대의 엄마만을 타겟으로 하는 것보다 강아지를 데리고 다니는 40-60대에게 광고를 노출하는 것도 좋은 효과를 가져올 수 있다. 이 외에 뉴스레터에서 사용자 행동 패턴을 분석한다고 하면 - 날짜별로 페이지뷰 대비 클릭이 많은 콘텐츠를 확인하고, 스크롤을 끝까지 내린 콘텐츠, 10초(유효한 시간 범위) 이상 머무르며 글을 읽은 사람이 많은 콘텐츠를 파악하는 것도 좋은 방법이다. 🌝 사용자 행동 데이터를 직접 보고싶다면? 데이터 QA를 할 때 사용하는 확장 프로그램으로 Omnibug 프로그램을 사용하는 방법이 있다. 해당 툴을 이용하면 Google Analytics를 통해 수집할 수 있는 웹사이트 어느 곳이든 사용자 행동 데이터를 어떻게 쌓고 있는지 확인할 수 있다.