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사용자 유입 데이터 퍼널 분석

개요

당시 일하고 있던 조직에서 출시한 프로덕트(SaaS)의 첫 3개월간의 사용자 유입 데이터에 대해 퍼널 분석을 수행하였습니다. 분석을 실시한 목표는 프로덕트의 현 상황에 대해 파악하고 전사적으로 공유하기 위함이었습니다. 큰 태스크는 아니었지만, 데이터 분석부터 결과 표현까지 논리적으로 진행되어야 했던 중요한 태스크였습니다.
당시에 설계되었던 해당 프로덕트의 사용자 유입 시나리오는 아래와 같습니다.
🙋🏻‍♂️
회원가입 → 트라이얼 신청 → 사용자 등록 및 프로덕트 사용 → 유료 상품 구매

팀원의 분석

설계된 유입 시나리오에 맞게 퍼널 분석이 수행되었습니다. 담당자로 배정되었던 팀원이 데이터 확보 후 분석을 하였고, 그 결과로 아래와 같은 분석 결과표를 제출하였습니다.
저는 결과표가 잘 읽히지 않으며 잘못 작성되었다고 생각하였습니다. 그 이유는 아래와 같습니다.
🙅🏻‍♂️
1. 수치가 비율만 사용되어 실제 유입 유저 수를 알 수 없다. 2. 이탈율을 연속으로 보여주고 있어 유입량의 크기를 연속적으로 파악하기 어렵다. 3. 유저의 99%가 첫번째 퍼널에서 이탈한다는 문제점이 강조되어있지 않다. 4. 프로덕트의 목표였던 유료 상품 판매에 대한 데이터를 확인할 수 없다. 5. 수치만이 아니라 그래픽을 사용하여 정확한 의도를 전달해야 한다.

나의 분석

팀원의 결과표에서 느낀 점을 바탕으로 아래와 같은 퍼널 분석 방향성을 정하였습니다.
💁🏻‍♂️
1. 실제 유입 유저 수를 비율과 함께 제시하여 신뢰도를 높인다. 4. 유입량의 크기를 쉽게 전달하기 위해서 각 퍼널 간 전환율을 보여준다. 3. 99%가 이탈하는 첫번째 퍼널을 다른 퍼널보다 더 큰 비중으로 다룬다. 5. 프로덕트의 목표인 유료 상품 판매 데이터에 분석을 최종적으로 수렴시킨다. 2. 퍼널 분석으로 전달하려는 목적이 드러나게 그래픽을 사용한다.
그리고 Azure Data Studio를 통해 직접 유입량 데이터에 접근 및 쿼리문으로 데이터를 산출하여 아래와 같은 분석 결과 로직을 구성하였습니다.
📄
첫번째 퍼널 - 웹사이트 유입 3개월간 총 7942건 두번째 퍼널 - 3개월간 회원가입 계정 72개 - 유입량 대비 회원가입 전환율 약 1% (72/7942) 세번째 퍼널 - trial 및 프로모션 상품 신청 계정 56개 - 회원가입 수 대비 상품 신청 전환율 약 78% (56/72) - Remote 사용 계정 19개, 사용 비율 약 34% (19/56) - Create 등록 계정 6개, 사용 비율 약 11% (6/56) 네번째 퍼널 - 유료 상품 신청 계정 0개 - trial 및 프로모션 상품 신청 대비 유료 상품 신청 전환율 0% (0/56)

나의 분석 결과표

위의 분석 결과 로직을 시각화한 결과표입니다. 시각화 작업은 다른 팀원이 작업해주었습니다.
위에 있는 다른 팀원이 작업한 분석 결과표와 비교해봤을 때 프로덕트 웹사이트에 유입된 사용자들이 어느 단계에서 얼마나 이탈하는지 시각적으로, 수치적으로 쉽게 이해할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
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