기획자에게 필수적인 데이터 분석 스킬 | 매거진에 참여하세요

데이터 분석은 제품 관리자의 업무에서 필수적인 부분입니다.

이는 제품이 영향을 미치게 만드는 데 도움을 줍니다. 이 글에서는 제품 관리자를 위한 데이터 분석에 대해 깊이 다룹니다.

데이터 기반 제품 관리란 무엇인가요?

• 데이터 기반 제품 관리란 제품 결정을 직관이나 추측, 경쟁사의 행동보다는 실제 데이터를 분석하여 주로 결정하는 방법을 의미합니다.

• 이를 통해 사용자 이해, 제품 경험 최적화, 궁극적으로 핵심 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

제품 관리자가 데이터 분석을 해야 하는 이유

데이터 분석은 제품 관리자가 원시 데이터를 의미 있는 인사이트로 변환하여, 팀이 제품 생애 주기 전반에 걸쳐 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

다음은 제품 관리에서 데이터 분석이 중요한 이유입니다:

• 제품 개발 방향 제시

• : 데이터 분석을 통해 시장 동향, 고객의 니즈 및 현재 제품의 부족한 부분을 파악할 수 있습니다.

• 사용자가 진정으로 원하는 것을 이해함으로써 기능을 우선시하고 자원을 더 효율적으로 배분할 수 있습니다.

• 영향력 있는 제품 개선

• : 사용자 참여도를 지속적으로 모니터링하고 분석하면 어떤 기능이 가장 중요한지, 개선이 필요한 부분은 무엇인지를 알 수 있습니다.

• 데이터 기반 인사이트를 통해 업데이트가 실제 문제를 해결하고 제품 가치에 중요한 기여를 하도록 만듭니다.

• 사용자 경험 개선 및 고객 충성도 증가

• : 데이터 분석은 사용자 경험을 개선할 수 있는 방법을 제시합니다.

• 더 나은 사용자 경험은 신규 고객을 유치할 뿐만 아니라 기존 고객의 충성도를 높이며, 그들이 피드백을 가치 있게 여긴다고 느끼게 만듭니다.

데이터 분석을 통해 정보에 입각한 결정을 내리는 방법

다음 구조적인 절차를 따르면 원시 데이터를 유용한 인사이트로 변환할 수 있습니다.

2. 1) 분석 목표 정의
   분석을 통해 달성하고자 하는 목표를 명확히 정의합니다.

3. 예를 들어, 사용자 행동을 이해하거나, 참여도를 개선하거나, 새로운 기능의 성공을 측정하는 등의 목표가 될 수 있습니다.

5. 2) 관련 지표 지정
   목표에 맞는 제품 분석 지표를 선택합니다.

6. 예를 들어, 앱 참여도를 높이려는 제품 관리자는 세션 평균 시간, 기능 사용도, 고객 생애 가치를 추적할 수 있습니다.

8. 3) 여러 출처에서 사용자 행동 데이터 수집
   하나의 데이터 출처만으로는 사용자 행동과 니즈에 대한 포괄적인 이해를 얻기 어렵습니다.

9. 여러 양적 및 질적 데이터 출처를 결합하면 더 나은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

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   4) 사용자 데이터를 분석하여 데이터 기반 인사이트 도출
   이제 포괄적인 사용자 데이터를 확보했으므로 이를 분석하여 실행 가능한 결론을 도출합니다.

2. 데이터 분석 도구를 사용하여 패턴과 트렌드를 찾아 인사이트를 얻고, 이를 바탕으로 사용자 경험을 개선하는 변화를 구현할 수 있습니다.

5) 제품 관리자가 활용해야 할 데이터 분석 유형
제품 관리자가 사용할 수 있는 데이터 분석 유형은 다음과 같습니다:

• 6) 퍼널 분석:

• 퍼널 분석은 사용자가 원하는 행동(예: 가입 완료, 계정 갱신, 특정 사용 마일스톤 도달)을 완료하기까지의 단계를 시각화합니다. 사용자가 각 단계에서 이탈하는 지점을 파악할 수 있습니다.

• 7) 트렌드 분석:

• 시간에 따른 데이터를 분석하여 일관된 패턴이나 트렌드를 식별합니다. 이를 통해 고객 행동과 선호도가 어떻게 변화하는지 추적할 수 있습니다.

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• 8)코호트 분석

• : 비슷한 특성을 가진 사용자를 그룹화하여 시간에 따른 행동을 추적합니다. 이 분석을 통해 어떤 사용자 그룹이 가장 충성도가 높은지 파악할 수 있습니다.

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  9)고객 피드백 분석: 고객의 감정과 의견을 분석하여 사용자 행동의 이유를 이해합니다. 이를 통해 제품 개선을 위한 우선순위를 설정할 수 있습니다.

• 분석 대시보드: 여러 데이터 출처를 집계하여 중요한 지표와 통계를 한눈에 볼 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다.

• 10) A/B 테스트: 두 가지 이상의 사용자 인터페이스 요소 또는 기능을 테스트하여 어떤 버전이 더 효과적인지 확인합니다.

데이터 분석 툴

Google Analytics

• - 최고의 활용: 정량적 데이터 및 마케팅 인사이트 제공.

• - 경로 분석(Path Analysis): 방문자가 웹사이트를 탐색하는 과정을 파악해 경로를 최적화.

• - 코호트 분석(Cohort Analysis): 유입 채널이나 기타 기준에 따라 방문자 행동을 세분화하여 성장 전략 수립.

• - 퍼널 분석(Funnel Analysis): 주요 전환 단계의 전환율을 분석하여 성과 개선.

• - 이벤트 분석(Event Analysis): 버튼 클릭 등 특정 사용자 상호작용을 추적해 참여도와 전환율 향상.

예시: 마케팅 팀이 제품 랜딩 페이지의 전환율을 최적화하기 위해 방문자 행동을 분석.

Hotjar

• - 최고의 활용: 정성적 데이터 분석 및 제품 관리자 지원.

• - 히트맵(Heatmaps): 사용자 클릭, 스크롤 및 마우스 이동을 시각화하여 주요 관심 영역과 혼란 지점을 파악.

• - 세션 녹화(Session Recordings): 실제 사용자 세션을 관찰해 제품 상호작용과 문제점을 이해.

• - 사용자 피드백(User Feedback): 제품이나 서비스에 대한 사용자 의견을 수집해 경험 개선.

예시: 제품 팀이 사용자 피드백과 세션 녹화를 통해 웹사이트의 사용 편의성을 개선.

위의글은 원문을 해석 및 재가공한 글로서, 원문은 아래에서 확인하실 수 있습니다.

https://userpilot.com/blog/data-analysis-for-product-managers/