4. 데이터로 분석하는 UX 라이팅 / 포그리트 - 엄지연 팀장

사용자 경험을 데이터로 분석한다는 것은, 기업 비즈니스의 흥망성쇠를 결정하는 만큼 매우 중요한 일입니다. 실제로 요즈음 비즈니스에서 성공과 실패를 크게 좌우하는 것은 “사용자를 깊게 이해하려는 행동 데이터를 활용한 비즈니스 전략의 유무”라고 합니다. 그치만 UX를 분석한다는 것이 누구에게나 쉬운 일은 아닙니다. 데이터를 분석하는 데에 어려움을 겪고 계신 분들의 말을 조합해보자면..

사용자 데이터의 데이터 베이스를 다루는 것은 개발자같이 소위 말하는 ‘컴터 잘하는 사람들의 영역’으로,

데이터에 접근할 수 있다 한들 디자이너, 기획자, 마케터들이 쓰기 위한 데이터를 수집하는 것은 쉽지 않았져 1…

옆부서에 똑똑 협조를 요청해야하고, 수집된 데이터를 들여다 봐도 복잡하기 일수…

실무자가 활용하기엔 쉽지 않았져 2…

보편적으로, ‘고객데이터=방문자의 속성을 나타내는 데이터’라고 이해하고 계실텐데요, 어떤 매체를 통해 들어왔는지, 신규인지 or 재방문인지, 성과를 기간별 조회수나 활성 유저수, 전환율 위주 등 숫자로만 표현되는 약간은 고리타분한 것만 분석하고 계셨을 터.

때문에 뷰저블은 누구에게나 쉽고, 직관적인 데이터를 다를 수 있는 툴을 만들고자 했습니다. 또한 기업이 활용해야 하는 데이터는 사용자의 속성 데이터가 아닌, 사용자의 경험 데이터라고 강조합니다. 광고 매체나, 성별 연령대, 접속 지역 등등 ‘프로필’ 적인 속성 정보는 우리의 주요 타겟층만 파악 될 뿐, 그 자체가 기업이 나아가야 하는 전략적 브랜딩 요소를 대변하기엔 부족하다는 것이죠.

점점 멀티퍼소나 되어가는 유저들은 같은 속성을 장착하고 있더라도 서비스를 이용하는 사용자의 경험치 한도에 의해 콘텐츠의 본 의도와 맥락을 이해하는 격에 미세한 차이가 발생한다고 합니다. 그래서 뷰저블은 다양한 사용자들이 콘텐츠마다 느낀 순간의 감정 데이터들, 진짜!의 순수한 경험 데이터를 모아모아 평균을 제시하여, 사용자와 브랜드 간의 친밀도를 쌓는 방향성을 터줍니다

이윽고 축적된 경험데이터를 통해 콘텐츠가 우리의 의도대로 받아들여지고 있는지와 더불어, 사용자 관점에서 분석하여 발생하는 차이를 줄이는 것이 중요하다는데요, 오늘은 UX라이팅이 주제이니만큼, 텍스트로써 발생할 수 있는 여러가지 경험들을 우리 뷰저블이 어떻게 분석하여 쓸모의 데이터를 선사하는지 설명하겠습니다.

① 마우스 스크롤 히트맵으로 콘텐츠의 주목도와 전달율 알아보기

상황 ▶ 우선, 텍스트가 사용자 경험에 미치는 영향에 대해 알고 싶습니다. 공을 들여 만든 컨텐츠를 과연 사용자가 소비하고 있을까요?

문제 ▶ 웹사이트에서 사용자가 어디서부터 어디까지 살펴보는 지, 또 주요한 배너들을 탐색하는 지 알 수가 없습니다. 또 특정 배너까지 도달한 사용자은 전체 사용자 중 몇%를 차지하는지, 어떻게 알 수 있을까요?

제안 ▶ 사실, 텍스트가 어디에 위치해 있는지에 따라 소비의 정도가 다릅니 다. 아래 이미지를 보시면 홈페이지의 상단 부분은 페이지에 접속하자마자 보이는 구간이니 붉게++, 반대로 홈페이지 하단 부분은 스크롤이 닿지 않는 부분이니 푸르게- - 나타나는 것을 볼 수 있죠. 여기서, 텍스트 콘텐츠도 전달이 얼마나 되었는지 알 수 있는데요, 상단일수록 자동으로 눈에 들어오니 노출도가 100% 자연스럽게 높고, 하단일수록 읽을 확률은 낮아지니 주목도는 낮아집니다. 그럼 그 중 사용자의 주목을 끄는 콘텐츠는 어느 영역일까요?

전달율과 노출도를 파악했다면, 다음으로 주목 데이터를 주목하여라!고 말씀드리겠어요.

위의 이미지는 기간을 두고 관찰한 스크롤 히트맵 데이터인데요, 스크롤 히트맵의 ‘어텐션그래프’의 꺾기도에 따라 각 위치별로 사용자들이 얼마나 콘텐츠에 도달을 했고, 체류했는지 알 수 있습니다! 이 뜻은, 하단 콘텐츠가 적은 사용자에게 전달되기는 했지만, 반대로 적은 사용자에게 주목을 받은 구간을 어텐션 그래프로써 확인할 수 있다는 것이죠. 이로써, 전달율과 주목도는 일치하지 않더라도 데이터를 교차해서 볼 가치가 있다라고 분석할 수 있습니다.

② 마우스의 움직임을 보여주는 무브 히트맵으로 콘텐츠의 주목도와 전환율 알아보기

상황 ▶ 사용자는 과연 우리의 콘텐츠에 반응할까요? 단순히 보는 것이 아니라, 관심을 갖고 탐색하려는 의지가 있는지 살펴보고 싶습니다.

문제 ▶ 단순히 탐색에서 끝나는지, 혹은 탐색이 클릭이라는 결정까지 이어지는 지, 또 정확하게 어떤 콘텐츠에서 사용자가 가장 관심을 보이는지 알기 힘듭니다.

제안 ▶ 사용자가 메시지 키워드나 특정 이미지에 얼마나 주목했는지, 유심히 응시하는 곳은 어디인지를 무브히트맵을 통해 마우스 커서가 움직인 흔적으로 주목도를 파악할 수 있습니다.

1) 스크롤 히트맵에서 본 것처럼 어텐션그래프가 튀어나왔던 부분에 무브 히트맵이 도드라진 것을 볼 수 있죠?

상단의 예시 이미지를 보면 마우스 Hover로 접근 후 Click으로 전환을 결정하기까지 UX Heat Map을 비롯한 다른 기능은 0.1~0.2초에 머무르는 것에 비해, Report & User Analytics엔 0.4초씩이나 머물렀다는 것은, 다른 기능 대비 텍스트가 길기 때문에.. 영어가 눈에 익기까지 주저했을 수도 있다로 분석될 수 있습니다.

이와 같이 전달 > 주목으로 이어진 콘텐츠가 전환으로 바톤터치가 잘 이루어졌는지 확인해야 합니다. 이러한 부분은 사용자들이 어떤 텍스트나 이미지에 관심을 두었는지 시각적인 UI를 기반으로 클릭 수치를 분석하는 뷰저블의 특장점 중 하나입니다. 클릭 히트맵을 통해 한눈에 딱! 사용자 전환율은 물론 전환하기까지의 시간까지 파악할 수 있으니, 정말 유용하죠?

③ 저니맵으로 콘텐츠의 전환여정 알아보기

상황 ▶ 그럼 특정 콘텐츠가 고객이 전환하기까지 얼만큼의 기여를 했는지, 영양가를 알고 싶어여!

문제 ▶ 행동을 유도하는 텍스트로 우리가 처음 고안한 ‘고객 경험 설계도’대로 페이지를 이어갔는데… 그 이후의 그 이후의 그 이후까지 특정 페이지에 왜 오래 머무는지, 혹 페이지를 이탈하면 왜 나갔는지 그 행동심리를 알아야 사용자 전체 경험이 마음에 와닿을 것 같아여… 첫단추가 중요하다구 ‘전환을 유도한 콘텐츠’가 어느 단계까지 유도하는지 그 임팩트를 알고 싶슴니다!

제안 ▶ 텍스트 메시지가 구매완료까지 도달하게 만들었는지 저니맵으로 살펴볼 수 있슴니다. 예시로, 뷰저블포럼에서 사용자들이 a/b 테스트에 대한 정보를 찾기까지 어떤 페이지를 거쳤는지, 혹시 정보를 찾아 헤메진 않았는지...를 뷰저블팀도 알고 싶어서 저니맵을 들여다 보았눈데요. 아래 이미지처럼 메인페이지에서 1분 정도 콘텐츠를 탐독 → 단 몇 초 만에 a/b테스트 가이드글까지 빠르게 도달해서 → 30분 정도 오랜 시간 동안 페이지에 머문 것을 확인 = 이것은 글만 읽고 나가는 것이 아닌, 뷰저블에서 실제 기능을 활용해 보면서 오랜 시간 글을 조회하고 있지는 않을까나...로 예측하고 결론지었습니다.

만약... 우리가 a/b 테스트 가이드를 찾기까지 애매모호 어려운 텍스트로 안내해 놓았다면... 메인페이지로 다시 이탈하거나 창을 닫아버리거나... 그럼 우리 텍스트의 효율은 냉정하게 없었던거라구 할 수 있슴니다.

도중에 훅! 튀는 구간이 있으면 콘텐츠 효율을 점검해보고, 개선이 필요할지도!

④ UX라이팅의 효율을 검증하는 자가형 a/b테스트

효과 있는 것’과 ‘효과 없는 것’을 비교분석하여 사용자 선호도를 극명히 가려내는 뷰저블의 "a/b테스트"를 통해, 사용자 경험에 영향을 주는 타이틀, 라벨, 지시, 알림 등의 텍스트 뭉치들을 몇번의 클릭 만으로 수정할 수 있습니다.

뷰저블의 UX Writting 기능 자세한 글은 요기서 확인 UX Writing - A/B 테스트 설정하기 : Beusable Forum

영상 자료 화면도 함께 공유 드립니다! :)

A와 B 각각의 전달-주목-전환의 단계를 히트맵&저니맵으로 교차 분석해보세요.

얻어가는 분석 결과물의 질에 확연히 차이가 벌어질겁니다.

”사용자 데이터 기반으로 라이팅이 어떤 경험을 제공하는지 파악에 그치지 않고,

개선을 반복해나가는 것이 실무자 분들의 미션이 아닐까 싶습니다.

개선이 필요한 데이터가 발견되었다면, 개선 이유에 대한 가설이 설정되고,

그 가설의 맞틀 여부를 동료나 상사에게 컨펌을 받아야하는데, 컨센서스를 맞추는 것이 쉽지 않죠.

컨센서스를 맞추는 기간에 사용자 데이터들은 변화를 거듭하고,

타이밍의 찰나로 사용자에게 선택 받기가 점점 어려워집니다.

그래서 사용자 데이터들을 빠르게 확인하고 반영하는 것이 비즈니스에서는 아주 중요하죠”

— 엄지연 팀장. 230427 UX세미나에서 —

엄지연 팀장은, 사용자에게 실시간 단위로 받은 검증 결과를 서비스에 바로 반영하되, 완벽한 결과를 한번에 만드려 하기 보단, 짧고 빠르고 쉽게’를 반복해서 인사이트 개선하는 것이 바람직하다 말합니다. 복잡한 과정이나 개발팀의 다른 도움 없이 즉각 텍스트를 수정하여 반영하기만 하면 된다니. 그 무엇보다 반복적으로 테스트를 진행할 수 있는 가장 효율적인 도구가 되겠습니다.

작은 문구 하나 바꾸는 것 쯤이야 1도 연연하지 않는 뷰저블의 a/b 테스트 기능으로

신한카드도 한달동안 이렇게나 많은 테스트를 실행했다구요!

하루하루 변하는 고객의 변화를 놓치지 않고 즉각즉각 테스트를 실행하여 결과를 서비스에 즉각즉각 반영합니다.

“데이터 분석 솔루션 현업에서 서비스를 제공하고, 컨설팅을 하다보니,

완벽한 하나의 인사이트를 고집하는 것보다 고객에게 얻은 인사이트가 더 가치있더군요.

한번의 완벽한 테스트보다는 쉽고 빠르게 여러번 시행착오를 거쳐

반복적으로 진행될 수 있는 테스트 데이터야말로 길게 보아 유의미한 것이 확실합니다.

그러니 실패를 두려워하지 마세요.”

세미나는 여기서 진짜

-끗-

그동안 길고 긴 세미나 연재글을 지켜봐주셔서 감사드립니다. :)

뷰저블은 누구나 데이터를 다를 수 있는 세상을 위하여, 언제나 지금처럼 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.

[연재 5] UX라이팅 세미나가 열린 날 라스트 Part.4 : UX 퀵서비스 '뷰저블'

[연재 5] UX라이팅 세미나가 열린 날 라스트 Part.4 : UX 퀵서비스 '뷰저블'