[🧐 설문조사의 아쉬운 점] 상품이나 서비스를 제공하고 나면 우리는 피드백을 받고자 설문조사를 활용하는데요. 정성적, 정량적 데이터가 잘 드러나는 설문조사를 하면 좋겠지만 생각보다 그런 데이터를

[🧐 설문조사의 아쉬운 점] 상품이나 서비스를 제공하고 나면 우리는 피드백을 받고자 설문조사를 활용하는데요. 정성적, 정량적 데이터가 잘 드러나는 설문조사를 하면 좋겠지만 생각보다 그런 데이터를 얻기에는 어렵습니다. 피드백을 주지 않는 이들이 많기 때문이죠. [ 📌 한 단계 발전을 위한 유의미한 데이터 분석법] 그래서! 우리는 피드백을 하지 않는 중간 유저들을 위해 데이터를 바탕으로 한 사용자들의 행동 패턴을 연구해야만 합니다. 1. A/B 테스트 이메일 마케팅, 어플 등에서 다양하게 쓰이고 있는 A/B 테스트는 두 가지 다른 모양이나 기능을 다수의 사람들에게 테스트해서 더 좋은 결과를 얻어내는 기법입니다. 앱 아이콘, 문구, 쇼핑몰의 상품사진, 결제방법 등 다양한 곳에서 테스트해보고 더 나은 결과값을 보여주는 안으로 채택하게 되죠. 스티비와 같은 이메일 마케팅 플랫폼에서는 레터를 보내면서 A/B 테스트를 할 수 있어요. 2. 퍼널 분석(funnel analysis) 제품이나 서비스를 이용하는 과정에서 첫 이용부터 충성고객으로 전환되는 비율을 살펴보는 분석 기법입니다. 깔때기 분석이라고도 하죠. 예컨대, 쇼핑몰은 운영한다면 첫 클릭부터 구매까지 이어지는 각 단계에 이탈과 지속성을 분석할 수 있게 됩니다. 각 단계별로 10%의 이탈율만 막아도 큰 성장율을 보일 수 있습니다. 퍼널은 여러가지 모델을 만들어두고 실험해봐야 합니다. 3. 잔존율 분석(retention analysis) 잔존율은 고객들이 얼마나 자주 또는 오래 제품이나 서비스를 이용하는지 확인해보는 분석 기법입니다. 이는 단골고객, 충성고객과도 연관이 있습니다. 한 달에 몇 번 이용을 하고, 이번 달에 몇 번을 이용하면 다음 달에 몇 번을 이용할 지 예측해볼 수 있습니다. 잔존율 분석이 이뤄지면 LTV(Life Time Value) 계산도 가능하겠지요! 임정민, 中