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[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (4-1) 분석 진행 - Journey Map 분석

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[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (4-1) 분석 진행 - Journey Map 분석

안녕하세요. 뷰저블입니다 :)

 

데이터 분석 4번째 시간으로 본격적인 분석에 들어가볼텐데요, 

뷰저블의 2가지 서비스 중 Journey Map을 활용한 분석 예시를 먼저 소개해드릴게요!


[목차]

 

데이터 분석 프로세스

  • (1) 분석 목표 선정
  • (2) 분석 대상 설정
  • (3) KPI 설정
  • (4) 분석 진행
    • (4-1) 분석 진행 - Journey Map 분석
    • (4-2) 분석 진행 - UX Heatmap 분석

데이터 분석 프로세스 - (4-1) 분석 진행 - Journey Map 분석

 

Journey Map은 페이지 간 고객 여정을 확인하는 도구로 서비스 모니터링을 위해 활용됩니다. '예상 외의 성과 구간 확인, 고객 탐색 흐름 파악, 목표 도달 이전 이탈 과정 확인'을 하실 때, 활용하시면 좋습니다.

 

 

1. 주요 지표

 

1-1. 기간별 트래픽 추이 확인

[1-1 그림 1] Journey Map > 대시보드 > Weekly[1-1 그림 2] Journey Map > 시계열 그래프
1-1-1. 목적
  • 사용자의 방문 패턴 확인
  • 마케팅 효율이 높은 기간 확인

 

1-1-2. 위치
  • Journey Map > 대시보드 > Weekly
  • Journey Map > 시계열 그래프

 

1-1-3. 확인 내용
지표확인 내용
M , W , D , H기간별(월,주,일), 시간별 패턴 확인
Session고객이 페이지에 진입 후 종료한 하나의 고객 여정
PV페이지 방문 수

 

1-1-4. 인사이트
  • 기간별, 시간별 트래픽 패턴을 확인하여 효과적인 마케팅 활용 가능
  • 세션이 많은 시간 = 세션이 시작된 시간을 집계하므로 서비스 최초 유입이 많은 시간으로 해석 가능
  • PV가 많은 시간 = 페이지 방문이 가장 많은 시간이므로 사용자 탐색이 가장 활발한 시간으로 해석 가능 

1-2. 서비스 개요 확인

1-2-1. 목적
  • 서비스 현황 파악
  • 기간별 세션 탐색 패턴 확인
  • 평균(대표)값을 통한 다른 지표 긍정/부정 판단

 

1-2-2. 위치
  • Journey Map > Ranking

 

1-1-3. 확인 내용
지표확인 내용
Session Summary1세션 당 페이지 수, 세션당 평균 체류시간
PV Top 20 Summary지표별 평균 값 확인

 

1-1-4. 인사이트
지표확인 내용
Session Summary1세션당 페이지 수
  • 사용자가 서비스에 진입해서 평균적으로 살펴보는 페이지 수로 해석 가능
  • 사용자가 소비하는 페이지 수를 확인하여 퍼널 설계 필요
세션당 평균 체류시간
  • 사용자가 서비스 진입 후, 평균적으로 서비스에 머무르는 시간 확인을 통해 콘텐츠 설계 필요
PV Top 20 Summary지표 평균 값
  • 여정 내 지표의 높고 낮음을 판단할 수 있는 기준으로 활용하여 긍정적/부정적 변화를 판단
  • 기간별 평균값 등락을 비교하여 활동 추이 확인

1-3. 대표 페이지 확인

1-3-1. 목적
  • 개선 효율이 좋은 페이지 확인
  • 사용자의 방문 목적 및 관심 파악

 

1-2-2. 위치
  • Journey Map > Ranking

 

1-1-3. 확인 내용
  • Ranking > 전체 PV, 상위 20위 페이지 PV

 

1-1-4. 인사이트

페이지 PV / 전체 PV = 서비스 전체 트래픽에서 해당 페이지 트래픽이 차지하는 비중

  • 문제점 개선 효과가 가장 좋은 페이지 확인
  • 고객의 관심이 높은 주요 페이지 확인

2. 여정 분석

 

2-1. 랜딩 페이지 분석

2-1-1. 목적
  • 서비스 주요 랜딩 페이지 확인
  • 여정의 시작 확인

 

2-1-2. 위치
  • Journey Map > Journey 

 

2-1-3. 확인 내용
  • 여정의 1번째 순서 & 1~6순위까지 조회

 

2-1-4. 인사이트
지표인사이트
이탈률이 낮은 랜딩 페이지 확인
  • 전환 효율이 좋은 페이지로 유입이 증가할 수 있도록 마케팅 진행
  • 해당 페이지에서 시작하는 주요 여정을 개선하여 퍼널 개선
랜딩 페이지의 체류시간 확인
  • 랜딩 페이지에서의 체류시간이 긴 경우, 콘텐츠를 이해하기 어려워하거나 다음 탐색 여정을 발견하기 어려울 수 있으므로 개선 필요
  • 랜딩 페이지의 체류시간이 짧은 경우, 브릿지 역할로써 다음 페이지로의 빠른 전환을 유도하는 긍정적 신호일 수 있으나, 이탈이 높다면 고객의 주목을 끌만한 콘텐츠가 제공되지 않는 것으로 해석되어 개선이 필요

2-2. 과업별 패턴 분석

 

2-2-1. 목적
  • 여정의 패턴 분석
  • 목적별 여정 분석

 

2-2-2. 위치
  • Journey Map > Journey 

 

2-2-3. 확인 내용
  • Journey > Group : 여정에 그룹 별로 컬러/태그가 입력되어 목적에 따라 빠르게 여정을 식별할 수 있음

 

2-2-4. 인사이트
  • 과업별로 그룹을 구분하여 조회하는 경우, 고객의 인입 목적 ,주요 관심사를 확인하여 해당 여정 강화 및 콘텐츠 개선이 가능함
  • 과업의 최종 목표를 고객이 도달/수행하는 지 확인하여 KPI 측정 가능함 (예시: 검색을 통해 특정 페이지에 도달하는지, 구매 완료 페이지까지 도달하는지, 콘텐츠 페이지를 의도한 N개 이상 조회하는지 등)

2-3. 도달 전/후 여정 분석

[2-3 그림 1] Target > 도달 이전 여정[2-3 그림 2] Target > 도달 이후 여정
2-3-1. 목적
  • 목표 페이지 도달 전/후 여정에서 목표 달성을 방해하는 구간 점검

 

2-3-2. 위치
  • Journey Map > Journey > Targets

 

2-3-3. 확인 내용
  • 도달 이전 여정: 어떤 경로를 통해 페이지에 도달하는 지 과정을 확인함
  • 도달 이후 여정: 타겟을 거쳐간 사용자가 어떤 콘텐츠에 관심을 갖고 여정을 진행하는 지 확인함

 

2-3-4. 인사이트
  • 기대한 여정과 다르다면, 실제 사용자가 거쳐가는 여정과 비교하여 사용자의 실제 관심사를 확인하고 여정 내 페이지를 개선할 수 있음 (예시: CTA, 레이아웃, 콘텐츠 내용 등)
  • 타겟으로 전환을 증가시키고 싶다면, 이전 여정 중 트래픽이 높은 페이지에서 타겟으로 전환하는 CTA 개선을 통해 효과적인 전환 상승을 기대해볼 수 있음
  • 타겟에서 다음 페이지로의 전환을 증가시키고 싶다면, 실제 사용자의 관심이 높은 +1 단계 페이지들로 향하는 CTA를 강화하여 전환 상승을 기대해볼 수 있음

Journey Map을 활용한 데이터 분석, 어떠셨나요?

이번 시간에는 세그먼트를 활용한 심화분석이나 교차분석은 제외하고, 비교적 쉽게 적용해볼 수 있는 분석방법을 선정해서 소개해드렸어요. 위 예시를 활용해보시다가 여정 분석에 익숙해지시면 차근차근 뷰저블의 다양한 기능들을 활용해보시면 더 좋을 것 같습니다. ☺️

 

위 예시를 적용해보시는 것도 중요하지만, 무엇보다도 고객의 전체 여정 속 유의미한 인사이트를 발견하기 위해서는 명확한 분석 목표와 기준이 있어야 해요! 앞선 목표 설정, 대상 설정, KPI 설정부터 차근차근 따라오시길 추천드려요. 지난 글은 아래 '시리즈 이어서 보기'에서 확인하실 수 있습니다.

 

그럼 다음은 페이지/콘텐츠를 분석할 수 있는 'UX Heatmap' 분석편으로 돌아올게요! 감사합니다.


시리즈 이어서 보기

► [분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (1) 분석 목표 선정하기
https://forum.beusable.net/ko/post/2075 

►[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (2) 분석 대상 설정
https://forum.beusable.net/ko/post/2076 

►[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (3) KPI 설정
https://forum.beusable.net/ko/post/2077 

▷ [분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 - (4-1) 분석 진행 - Journey Map 분석

►데이터 분석 프로세스 - (4-2) 분석 진행 - UX Heatmap 분석
https://forum.beusable.net/ko/post/2077 


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