사용자 행동 분석이란 무엇입니까? 중요한 이유 및 2024년 최고의 도구

성공적인 온라인 입지를 구축하려면 방문자가 웹사이트에서 행동하는 방식을 이해하고 최적화하는 것이 중요합니다. 많은 사이트 소유자는 데이터 분석을 사용하여 페이지 조회수 및 반송률과 같은 수치를 추적합니다. 그러나 이러한 측정항목은 전체 내용을 알려주지 않습니다. 누군가가 특정 행동을 취한 이유나 궁극적으로 전환으로 이어진 요인이 무엇인지 설명하지 않습니다.

UBA(사용자 행동 분석)가 필요한 곳입니다. UBA는 숫자를 넘어 사람들이 사이트와 상호 작용하는 방식을 보여줍니다. 데이터 분석과 UBA를 결합함으로써 기업은 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 더 중요한 것은 왜 일어나는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

사용자 행동 분석(UBA)이란 무엇입니까?

UBA(사용자 행동 분석)는 사람들이 웹사이트에서 취하는 행동을 추적하고 분석하는 방법입니다. 방문자가 버튼을 클릭하거나 링크 위에 마우스를 올리거나 페이지를 스크롤하는 등 방문자가 다양한 요소와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 중점을 둡니다.

기존 분석에서는 페이지 방문이나 사이트에 머문 시간 등의 구체적인 수치를 제공하지만 UBA는 특정 사용자 활동을 관찰하여 더 심층적인 정보를 제공합니다. 이러한 통찰력은 사이트의 사용자 경험을 개선할 수 있는 패턴, 문제점 및 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. UBA는 또한 사람들이 특정 행동을 취하는 이유와 콘텐츠에 참여하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 더 많은 컨텍스트를 제공합니다.

UBA는 사용자 참여의 숨겨진 추세를 찾는 데 도움이 되는 행동을 살펴봅니다. 예를 들어, 사람들이 흥미를 잃거나 탐색에 어려움을 겪는 경향이 있는 부분을 보여줄 수 있습니다. 시간 경과에 따른 행동을 관찰함으로써 UBA는 사이트를 최적화하여 사용하기 쉽고 방문자의 관심을 끌 수 있도록 도와줍니다.

사용자 행동 분석의 주요 구성 요소

1. 행동 이벤트

행동 이벤트는 사람들이 웹사이트에서 취하는 핵심 행동입니다. 이러한 이벤트에는 클릭, 마우스 오버, 페이지에서 보낸 시간 및 탐색 경로가 포함될 수 있습니다. 이러한 각 행동은 방문자가 사이트에 어떻게 참여하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 클릭은 사용자가 가장 많이 상호작용하는 위치를 보여주고, 호버 데이터는 관심을 끄는 요소가 무엇인지 보여줄 수 있지만 반드시 추가 작업으로 이어지는 것은 아닙니다. 페이지나 특정 섹션에서 보낸 시간을 통해 방문자가 어떤 콘텐츠를 가치 있고 혼란스럽게 생각하는지 알 수 있습니다. 이러한 이벤트를 추적하면 사이트에서 무엇이 작동하고 있고 무엇이 개선이 필요한지 이해할 수 있습니다.

2. 사용자 여정

사용자 여정은 방문자가 사이트를 방문하는 순간부터 사이트를 떠날 때까지 방문자 상호 작용의 전체 흐름을 나타냅니다. UBA는 이러한 경로를 매핑함으로써 사람들이 웹 사이트를 탐색할 때 수행하는 일반적인 단계를 확인하는 데 도움을 줍니다.

방문자가 구매나 양식 작성과 같은 특정 작업을 완료하는 데 방해가 될 수 있는 장애물을 식별하려면 이러한 여정을 추적하는 것이 중요합니다. 이러한 여정을 시각화하면 사람들이 사이트를 통해 어떻게 이동하는지, 어떤 영역이 가장 효과적인지, 잠재적인 문제가 발생할 수 있는 위치를 더 잘 이해할 수 있습니다.

3. 히트맵

히트맵은 사람들이 어디에 관심을 집중하고 있는지 보여주는 시각적 도구입니다. 사이트에서 가장 많은 상호 작용이 이루어지는 영역을 추적하고 표시하며 일반적으로 색상 그라데이션으로 표시됩니다.

히트맵을 사용하면 페이지에서 가장 관심을 끄는 부분과 무시되는 부분을 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 페이지 레이아웃이 사용자를 올바른 방향으로 안내하고 있는지 또는 조정이 필요한지 이해하는 데 도움이 됩니다. 히트맵은 버튼이나 클릭 유도 문구와 같은 핵심 요소의 디자인과 배치를 최적화하는 데 특히 유용합니다.

4. 세션 녹음

세션 녹화를 통해 사람들이 사이트와 상호 작용하는 방식을 실시간으로 다시 볼 수 있습니다. 이러한 기록에는 스크롤부터 클릭까지 방문자의 모든 움직임이 표시되므로 행동을 직접 관찰하는 데 도움이 됩니다.

이는 사람들이 막히거나 좌절할 수 있는 부분과 같은 문제점을 이해하기 위한 많은 맥락을 제공할 수 있습니다. 세션 녹화를 통해 사용성 문제를 더 잘 식별하고 실제 사람들이 사이트를 어떻게 경험하는지 확인할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 정보를 바탕으로 변경하여 사용자 경험과 전반적인 사이트 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

사용자 행동 분석이 중요한 이유

사용자 여정의 문제점 이해

사용자 행동 분석(UBA)을 통해 방문자가 사이트에서 정체되는 위치를 명확하게 볼 수 있습니다. 불분명한 행동 촉구이든 혼란스러운 레이아웃이든 UBA는 이러한 문제점을 강조할 수 있습니다.

방문자가 어떻게 탐색하는지, 어디에서 주저하거나 이탈하는지 추적함으로써 마찰을 일으키는 정확한 순간을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 사용자 여정을 쉽게 하고 방문자가 구매나 서비스 가입 등 원하는 작업을 완료하도록 돕는 목표 개선을 수행할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 탐색 및 디자인 개선

UBA는 웹 사이트의 레이아웃과 흐름을 최적화하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 히트맵과 세션 기록은 사람들이 다양한 요소에 어떻게 참여하는지 보여주므로 가정이 아닌 실제 행동을 기반으로 디자인을 조정하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 사용자가 클릭할 수 없는 요소를 자주 클릭한다면 이는 더 명확하게 디자인을 조정하거나 요소를 클릭 가능하게 만들라는 신호입니다. 이러한 통찰력을 통해 탐색을 미세 조정하고, 유용성을 개선하고, 전환으로 이어질 가능성이 높은 디자인 결정을 내릴 수 있습니다.

전환으로 이어지는 행동 분석

어떤 행동이 전환을 유도하는지 이해하는 것은 온라인 비즈니스 성장에 필수적입니다. UBA는 원하는 결과로 이어지는 특정 행동을 식별하는 데 도움이 됩니다. 사용자 여정을 분석하면 방문자가 구매를 하거나 양식을 작성하기 전에 거치는 단계를 확인할 수 있습니다.

이 데이터를 사용하면 이러한 경로를 강화하여 미래의 사용자가 동일한 전환 경로를 더 쉽게 따를 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 웹사이트의 효율성이 향상되고 궁극적으로 수익이 증대될 수 있습니다.

이탈 패턴을 확인하여 이탈률 감소

UBA는 사용자가 어디에서 성공했는지 보여줄 뿐만 아니라 사용자가 어디에서 관심을 잃고 떠나는지 보여줍니다. 이탈 패턴을 추적하면 어떤 페이지나 기능이 좌절감을 유발하거나 피로감을 유발할 수 있는지 식별하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 많은 방문자가 특정 페이지에서 사이트를 떠나는 경우 이는 콘텐츠나 레이아웃이 방문자의 요구 사항을 충족하지 않는다는 신호일 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 유지율을 높이고 고객 이탈을 줄여 사람들의 참여를 더 오래 유지하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

비정상적이고 사기적인 행위 식별

UBA는 사기나 기타 악의적인 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 탐지하는 역할도 할 수 있습니다. 관련되지 않은 여러 페이지를 빠르게 탐색하거나 반복적으로 로그인 시도에 실패하는 등의 비정상적인 동작은 잠재적인 보안 문제를 나타낼 수 있습니다.

사용자 행동을 실시간으로 모니터링하면 이러한 위협을 신속하게 식별하고 대응하여 웹사이트와 사용자를 위험으로부터 보호할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 귀하의 사이트를 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

사용자 행동 분석 도구의 예

마이크로소프트 클래리티

Microsoft Clarity는 사용자 행동에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 무료 도구입니다. 히트맵, 세션 기록, 클릭 추적 등의 기능을 제공하여 사용자가 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

또한 이 도구는 사용자가 응답하지 않는 요소를 반복적으로 클릭할 때 발생하는 '분노 클릭'에 플래그를 지정합니다. 이는 주의가 필요할 수 있는 불만 사항을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. Microsoft Clarity의 대시보드는 탐색하기 쉽기 때문에 웹 사이트 소유자는 기술 전문 지식 없이도 중요한 행동 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

핫자르

Hotjar는 히트맵과 세션 기록을 통해 사용자 상호 작용을 시각화하는 기능으로 잘 알려진 또 다른 인기 있는 UBA 도구입니다. Hotjar를 사용하면 사람들이 어디에서 클릭하고, 스크롤하고, 가장 많은 시간을 소비하는지 추적할 수 있습니다.

주요 강점 중 하나는 피드백 수집입니다. Hotjar를 사용하면 현장 설문 조사를 설정하여 사람들에게 자신의 경험에 대해 직접 물어볼 수 있습니다. 이러한 행동 데이터와 사용자 피드백의 조합은 사람들이 귀하의 사이트에 어떻게 참여하는지에 대한 종합적인 시각을 제공할 수 있습니다. Hotjar는 또한 다양한 플랫폼과 쉽게 통합되므로 모든 규모의 기업에 적합한 다목적 옵션입니다.

크레이지 에그

Crazy Egg는 스크롤 맵, 클릭 추적, A/B 테스트와 같은 도구를 사용하여 사용자 행동을 가시화하는 데 중점을 둡니다. 스크롤 지도는 방문자가 페이지를 얼마나 아래로 스크롤하는지 보여주므로 콘텐츠 참여를 이해하는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트를 실행하여 레이아웃이나 콘텐츠의 변경이 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수도 있습니다. 이는 새로운 디자인이나 기능을 모든 사람에게 출시하기 전에 테스트하는 데 특히 유용합니다. Crazy Egg는 사용자 데이터의 시각적 표현에 중점을 두어 복잡한 행동을 신속하게 이해하고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

풀스토리

FullStory는 고객 여정과 세션을 자세히 파악해야 하는 기업을 위해 설계되었습니다. 방문자가 사이트를 처음부터 끝까지 탐색하는 방법을 볼 수 있는 사용자 세션 재생을 제공합니다. 이 기능은 사람들이 어려움을 겪을 수 있는 잠재적인 문제점이나 영역을 찾아내는 데 도움이 됩니다.

FullStory는 또한 고객 여정 통찰력을 제공하여 다양한 접점이 어떻게 함께 작동하는지 더 명확하게 보여줍니다. 전반적인 사용자 경험 개선에 주력하는 팀의 경우 FullStory의 상세한 추적 및 재생 기능은 강력한 자산이 될 수 있습니다.

마우스플로우

Mouseflow는 깔때기 분석에 초점을 맞춘 점이 눈에 띕니다. 클릭 수를 추적하고 히트맵을 생성하는 것 외에도 Mouseflow의 유입경로 분석 도구는 구매 또는 양식 제출과 같은 전환 과정에서 방문자가 이탈하는 위치를 확인하는 데 도움이 됩니다.

이는 개선이 필요할 수 있는 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 또한 사용자 행동을 실시간으로 관찰할 수 있는 세션 녹음 기능도 제공합니다. Mouseflow는 전환 최적화에 중점을 두어 판매 및 리드 생성 프로세스를 세부적으로 조정하려는 기업에 특히 유용합니다.

산업 전반에 걸친 UBA의 실제 적용

사이트 성장을 위한 간단하면서도 강력한 통계

Jetpack Stats를 사용하면 사이트 성능을 확인하기 위해 데이터 과학자가 될 필요가 없습니다.

Jetpack 통계 가져오기

1. 전자상거래

제품 탐색 및 결제 동작 이해

전자상거래에서는 사용자가 제품을 탐색하고 결제 프로세스를 진행하는 방법을 이해하는 것이 판매 개선의 핵심입니다. UBA는 어떤 제품이 관심을 끄는지, 사용자가 가장 많이 방문하는 페이지는 무엇인지, 결제 과정에서 사용자가 이탈하는 위치를 보여줄 수 있습니다.

이러한 행동을 분석하면 조정을 통해 전반적인 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 사람들이 배송비를 본 후 장바구니를 버리는 것을 발견한 경우 프로세스 초기에 무료 배송 제공 또는 해당 비용 표시를 테스트할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 장바구니 이탈을 줄이고 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.

행동 통찰력을 통해 장바구니 포기 감소

장바구니 포기는 온라인 상점에서 흔히 발생하는 문제입니다. UBA는 결제 과정에서 방문자가 구매를 완료하지 않고 떠나는 경향이 있는 부분을 식별하는 데 도움이 됩니다. 각 페이지에서 보낸 시간, 사용자가 망설이는 부분, 상호 작용하는 요소 등의 행동을 추적하여 마찰 지점을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

예를 들어, 사람들이 결제 페이지에서 자주 나가는 경우 보안이나 신뢰에 대한 우려가 있다는 신호일 수 있습니다. 이 정보를 사용하면 더 많은 결제 옵션을 제공하고, 양식 필드를 단순화하거나, 신뢰 신호를 추가하여 포기율을 줄이는 방식으로 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

2. SaaS 및 기술 제품

기능 사용 및 제품 참여 추적

SaaS 비즈니스의 경우 사용자가 어떤 기능에 가장 많이 참여하는지 아는 것이 제품 개발을 개선하는 데 중요합니다. UBA를 사용하면 사람들이 제품과 상호 작용하는 방식, 어떤 기능이 사용되고 있는지, 어떤 기능이 무시되고 있는지 확인할 수 있습니다.

이 정보는 가장 인기 있는 기능을 향상하는 데 집중하는 동시에 더 나은 가시성이나 개선이 필요한 기능을 식별하는 데 도움이 됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 행동을 추적하면 업데이트, 기능 출시 및 고객 성공 전략을 알리는 데 도움이 됩니다.

고객 온보딩 흐름을 모니터링하여 이탈을 줄입니다.

온보딩은 SaaS 기업에게 중요한 순간입니다. 신규 사용자가 제품을 이해하는 데 어려움을 겪거나 초기에 장애물에 부딪히면 이탈할 가능성이 훨씬 더 높습니다. UBA는 사람들이 온보딩 프로세스를 통해 어떻게 이동하는지 정확하게 보여주고 혼란이나 좌절이 있는 영역을 강조 표시할 수 있습니다.

단계를 단순화하거나 더 많은 지침을 추가하는 등 이 흐름을 최적화하면 온보딩 경험을 더욱 원활하고 직관적으로 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 이탈이 줄어들고 장기적으로 고객을 유지하는 데 도움이 됩니다.

3. 디지털 마케팅

행동 데이터를 기반으로 랜딩 페이지 최적화

랜딩 페이지는 모든 디지털 마케팅 전략의 필수적인 부분입니다. UBA는 방문자가 클릭하는 요소까지 스크롤하는 정도부터 이러한 페이지와 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

이 데이터를 분석하면 랜딩 페이지의 디자인, 레이아웃, 콘텐츠를 최적화하여 참여도를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 클릭 유도 문구에 참여하지 않는 경우 더 많은 클릭을 유도하기 위해 다양한 배치나 문구를 실험할 수 있습니다.

패턴을 분석하여 마케팅 퍼널 개선

마케팅 퍼널은 구매, 뉴스레터 가입 등 원하는 작업을 향한 일련의 단계를 통해 사용자를 안내하는 데 의존합니다. UBA는 유입경로의 각 단계에서 사용자가 어떻게 행동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 이탈, 망설임 지점 및 성공적인 완료를 추적할 수 있습니다.

사용자 행동에 대한 이러한 세부적인 보기를 통해 퍼널을 개선하고 불필요한 단계를 제거하거나 메시지의 명확성을 향상시킬 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 전환율이 높아지고 마케팅 프로세스가 더욱 효율적으로 이루어집니다.

UBA가 Jetpack Stats 및 유사한 분석 도구를 보완하는 방법

데이터 분석은 기초 데이터와 통찰력을 제공합니다.

Jetpack Stats와 같은 기존 데이터 분석 도구는 웹사이트 성능에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 도구는 페이지 조회수, 이탈률, 추천 소스와 같은 측정항목에 중점을 둡니다. 이 데이터는 귀하의 웹사이트가 전반적으로 어떻게 작동하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공하기 때문에 중요합니다.

예를 들어 Jetpack Stats는 트래픽 추세, 사용자 위치 및 사이트에서 가장 인기 있는 콘텐츠에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 기본 지표는 성장을 추적하고 핵심성과지표(KPI)를 모니터링하는 데 필수적입니다.

그러나 데이터 분석은 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주지만, 왜 그런 일이 일어나는지 항상 알려주는 것은 아닙니다. 이것이 바로 UBA가 중요한 역할을 하는 곳입니다. 데이터 분석 위에 UBA를 계층화하면 사용자 행동을 더 깊이 파고들 수 있습니다.

사용자가 사이트를 통해 어떻게 이동하는지, 어떤 요소와 상호 작용하는지, 문제가 발생할 수 있는 위치를 확인할 수 있습니다. 이러한 도구 조합은 큰 그림과 그 그림을 이끄는 세부 작업을 모두 제공합니다.

UBA는 사용자가 상호 작용하는 방식에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

Jetpack Stats는 방문자 수와 가장 인기 있는 페이지를 알려주는 반면, UBA는 숫자 뒤에 숨겨진 "이유"를 설명하는 데 도움을 줍니다. UBA 도구는 클릭, 호버, 스크롤 패턴과 같은 특정 동작을 추적합니다.

예를 들어, Jetpack Stats는 특정 블로그 게시물의 이탈률이 높다는 것을 표시할 수 있지만 UBA는 클릭 유도 버튼이 작동하지 않아 사용자가 떠나고 있음을 표시할 수 있습니다. 이렇게 추가된 컨텍스트 계층은 사용자 참여 및 전환에 영향을 미치는 근본적인 문제를 이해하는 데 도움이 됩니다.

UBA는 또한 실시간 동작을 캡처하여 사용자가 콘텐츠를 경험할 때 콘텐츠와 상호 작용하는 방식을 알려줍니다. 세션 기록, 히트맵, 사용자 여정 추적은 모두 Jetpack Stats에서 제공하는 수치 데이터를 보완하는 통찰력을 제공합니다.

이러한 도구를 함께 사용하면 사용자 행동의 "무엇"과 "이유"에 대한 포괄적인 이해를 제공하여 실제 사용자 요구에 따라 사이트를 더 쉽게 개선할 수 있습니다.

UBA와 데이터 분석이 함께 작동하는 예시 시나리오

Jetpack Stats와 함께 UBA를 사용하면 의사 결정을 향상할 수 있는 시나리오가 많이 있습니다. 예를 들어 Jetpack Stats 데이터에 따르면 주요 방문 페이지의 참여도가 갑자기 감소했다고 가정해 보겠습니다. UBA 도구는 사용자가 페이지와 상호 작용하는 방식을 정확하게 보여줌으로써 조사에 도움을 줄 수 있습니다. 방문자가 새로운 레이아웃 변경으로 인해 혼란스러워하거나 중요한 링크가 끊어진 것을 발견할 수 있습니다. UBA가 없으면 원인을 추측할 수 없게 됩니다.

또 다른 경우에는 Jetpack Stats에 제품 페이지 방문이 급증했지만 전환율은 증가하지 않았다고 가정해 보겠습니다. UBA를 사용하여 세션 녹화를 보거나 히트맵을 검토하면 사용자가 결제 프로세스에 어려움을 겪고 있는지 또는 제품에 대한 중요한 세부 정보가 누락되었는지 확인할 수 있습니다. 이러한 도구를 조합하면 문제를 더 빠르고 정확하게 진단할 수 있습니다.

간단히 말해서, Jetpack Stats와 같은 데이터 분석 도구와 함께 UBA를 사용하면 사람들이 웹 사이트를 어떻게 경험하는지에 대한 더 완전한 그림을 얻을 수 있습니다. 정량적 데이터와 행동 통찰력을 결합하면 사용자 만족도와 비즈니스 결과를 모두 향상시키는 더 많은 정보를 바탕으로 선택할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

UBA는 기존 데이터 분석과 어떻게 다릅니까?

UBA는 클릭, 스크롤, 한 페이지에서 다른 페이지로 이동 등 웹 사이트와 상호 작용하는 동안 사용자가 취하는 특정 작업을 이해하는 데 중점을 둡니다. Jetpack Stats와 같은 기존 데이터 분석 도구는 총 페이지 조회수, 트래픽 소스, 이탈률과 같은 측정항목을 제공합니다.

이러한 측정항목은 매우 유용하지만 사람들이 사이트의 개별 요소와 상호 작용하는 방식을 보여주지는 않습니다. UBA는 사용자 행동을 더욱 심층적으로 분석하여 특정 패턴이 발생하는 이유를 이해하도록 돕습니다. 두 접근 방식은 서로를 보완하며, UBA는 데이터 분석에서 볼 수 있는 더 광범위한 추세를 이해하는 데 도움이 되는 컨텍스트와 세부 정보를 제공합니다.

UBA 구현이 복잡합니까?

UBA 구현은 일반적으로 간단하며, 특히 현재 사용 가능한 다양한 도구를 사용하면 더욱 그렇습니다. 많은 UBA 플랫폼에는 사용자 친화적인 대시보드가 ​​제공되며 최소한의 설정만 필요합니다. 또한 대부분의 도구는 웹 사이트와 통합하는 데 도움이 되는 단계별 가이드를 제공합니다.

UBA 도구를 사이트에 통합하는 것은 플러그인을 설치하거나 사이트에 작은 코드 조각을 추가하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 일단 설정되면 도구가 즉시 데이터 수집을 시작하므로 사용자 행동을 실시간으로 검토할 수 있습니다.

UBA 도구를 사용하여 어떤 유형의 사용자 작업을 추적할 수 있습니까?

UBA 도구는 다양한 사용자 작업을 추적합니다. 여기에는 클릭, 스크롤 동작, 각 페이지에 소요된 시간, 탐색 경로, 양식 또는 버튼과의 상호 작용이 포함됩니다. 또한 많은 도구를 사용하면 사용자가 관심이나 혼란을 나타낼 수 있는 특정 요소 위로 마우스를 가져가는 방식을 확인할 수 있습니다.

일부 고급 UBA 도구는 전체 사용자 방문을 볼 수 있는 세션 녹화와 참여도가 높은 영역을 시각적으로 나타내는 히트맵을 제공합니다. 이러한 작업을 통해 방문자가 사이트를 어떻게 경험하는지 자세히 확인할 수 있습니다.

세션 녹화와 히트맵의 차이점은 무엇인가요?

세션 기록과 히트맵 모두 사용자 행동에 대한 통찰력을 제공하지만 그 방식은 서로 다릅니다.

세션 기록은 웹 사이트를 탐색하는 개별 방문자의 전체 상호 작용을 캡처하여 페이지 이동 방법, 클릭 위치, 각 섹션에 머무는 시간을 정확하게 보여줍니다.

반면에 히트맵은 사용자가 주의를 집중하는 위치에 대한 시각적 요약을 제공하며 일반적으로 더 따뜻한 색상으로 참여도가 높은 영역을 표시합니다. 세션 기록은 단일 사용자의 상세한 단계별 동작을 제공하는 반면, 히트맵은 여러 사용자의 데이터를 집계하여 사이트 전반의 추세에 대한 더 넓은 시각을 제공합니다.

UBA가 사이버 보안을 지원할 수 있습니까?

예, UBA는 잠재적인 보안 문제를 탐지하는 역할을 할 수 있습니다. UBA는 사용자 행동을 추적함으로써 사기 또는 악의적인 행동을 암시할 수 있는 비정상적인 활동을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 반복되는 로그인 시도 실패, 비정상적인 탐색 패턴 또는 사이트의 관련 없는 섹션을 통한 빠른 클릭은 보안 위협의 징후일 수 있습니다. UBA가 전용 사이버 보안 도구를 대체할 수는 없지만 인식 및 보호에 추가 계층을 추가한다고 말하는 사람들도 있습니다.

UBA와 예측 분석은 어떻게 함께 작동합니까?

UBA는 예측 분석 모델에 제공할 수 있는 자세한 행동 데이터를 제공합니다. 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세를 예측하고 UBA는 사용자 행동에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 고객이 사이트와 상호 작용하는 방식을 보여줍니다.

이 두 가지 접근 방식을 결합하면 사용자가 향후 어떻게 행동할지에 대한 보다 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 UBA에서 사용자가 특정 단계에서 장바구니를 자주 버리는 것으로 나타나면 예측 분석을 통해 이러한 추세가 판매에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 결합된 접근 방식을 통해 문제를 보다 적극적으로 해결하고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.