행동 분석이란?: 사용자 경험 코드 크래킹 2023

'행동 분석이란 무엇인가?'에 대한 답을 알고 디지털 전략을 최적화하려는 기업에 필수적입니다. 행동 분석은 이를 위한 강력한 도구 세트를 제공합니다.

이 가이드에서는 사용자 선호도를 드러내고 사용자 여정을 시각화하는 기술을 탐색하며 행동 분석 도구의 구현에 대해 논의하는 주요 메트릭 및 지표를 자세히 살펴봅니다.

이 가이드를 마치면 '행동 분석이란 무엇인가'에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 또한 이 분석 접근 방식을 최대한 활용하기 위해 무엇을 해야 하는지 확실하게 이해하게 될 것입니다.

행동 분석이란 무엇입니까

이제 '행동 분석이 무엇인지' 궁금하시다면 바로 알아봅시다! 여기에는 사용자 행동, 행동 및 선호도와 관련된 데이터의 수집, 측정 및 분석이 포함됩니다.

페이지 조회수 및 클릭률과 같은 정량적 지표에 주로 초점을 맞추는 기본적인 웹사이트 분석을 뛰어넘습니다. 대신 다음과 같은 질문에 답하기 위해 사용자 상호 작용의 질적 측면을 탐구합니다.

• 사용자가 특정 방식으로 행동하는 이유는 무엇입니까?
• 그들의 행동에 동기를 부여하는 것은 무엇입니까?
• 디지털 경험을 어떻게 탐색합니까?

이러한 모든 질문에 답하기 위해 행동 분석은 쿠키, 픽셀 또는 사용자 식별자와 같은 추적 메커니즘으로 전환합니다. 그들의 도움으로 다양한 접점에서 사용자 상호 작용을 모니터링하고 캡처할 수 있습니다.

수집된 데이터의 일반적인 유형 중 일부는 다음과 관련이 있습니다.

• 사용자 참여: 클릭, 탭, 스크롤, 웹 사이트의 특정 페이지 또는 섹션에서 보낸 시간과 같은 사용자 작업에 대한 정보
• 전환: 가입, 구매, 양식 제출 또는 기타 원하는 사용자 작업
• 이벤트: 카트에 항목 추가, 비디오 보기 또는 소셜 미디어에서 콘텐츠 공유와 같은 작업
• 장치 및 플랫폼: 장치, 브라우저, 운영 체제 및 기타 사용자 상호 작용의 기술적 측면과 관련된 데이터입니다.
• 추천: 검색 엔진, 소셜 미디어 플랫폼 또는 특정 캠페인과 같은 추천 소스
• 인구 통계: 연령, 성별 또는 위치.

이러한 다양한 데이터 포인트를 분석함으로써 기업은 사용자 행동, 선호도 및 문제점을 이해합니다. 많은 회사가 맞춤형 소프트웨어 개발 회사와 협력하여 분석 노력을 최대한 활용합니다.

행동 분석이 무엇인지 알게 된 후 이러한 파트너십의 이점을 살펴보겠습니다.

• 기술 전문성,
• 구현 프로세스에 대한 지침,
• 맞춤형 분석 도구,
• 향상된 데이터 프라이버시 및 보안,
• 수집된 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다.

행동 분석이란 무엇입니까: 주요 지표 및 지표

'행동 분석이란 무엇인가'에 대한 답을 진정으로 이해하고 웹 사이트 성능을 최적화하려면 행동 분석이 제공하는 주요 지표와 지표에 집중하는 것이 필수적입니다. 이러한 지표는 고객 선호도, 의도 및 참여에 대해 많은 것을 알려줄 수 있습니다.

그중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

#1 반송률

이탈률이 높다는 것은 사용자가 관심을 끌거나 관련성이 높은 콘텐츠를 찾지 못하고 있음을 의미할 수 있습니다. 이를 추적함으로써 기업은 방문 페이지, 고객 경험 또는 콘텐츠 품질과 관련된 문제를 식별할 수 있습니다.

#2 세션 시간

세션 시간은 사용자가 웹사이트에서 보내는 평균 시간을 측정합니다. 콘텐츠에 대한 참여와 관심을 나타냅니다. 세션 시간이 길다는 것은 사용자가 웹사이트를 가치 있게 여긴다는 의미입니다. 세션이 짧아지면 콘텐츠 관련성을 개선해야 할 필요가 있음을 시사할 수 있습니다.

#3 전환율

전환율은 구매 또는 뉴스레터 구독과 같은 원하는 작업을 완료한 웹사이트 방문자의 비율을 측정합니다. 웹 사이트의 전반적인 효율성을 반영합니다. 이를 모니터링함으로써 기업은 최적화 영역을 식별하고 마케팅 전략의 성공을 추적할 수 있습니다.

#4 클릭률(CTR)

클릭률은 링크, 버튼 또는 배너와 같은 특정 요소를 클릭한 사용자의 비율을 나타냅니다. 웹 사이트의 다양한 요소에 대한 고객 관심 및 참여에 대한 통찰력을 제공합니다. 기업은 CTR을 분석하여 클릭 유도 문안, 프로모션 캠페인 또는 탐색 요소의 효과를 평가할 수 있습니다.

#5 스크롤 깊이

스크롤 깊이는 웹 페이지를 아래로 스크롤하는 정도를 나타냅니다. 사용자가 초기 보기를 넘어 콘텐츠에 참여하고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 추적함으로써 기업은 페이지에서 가장 매력적인 섹션을 식별하고 콘텐츠 배치를 최적화할 수 있습니다.

#6 종료 페이지

종료 페이지는 웹 사이트를 떠나기 전에 마지막으로 방문한 페이지를 나타냅니다. 이들의 분석은 중요한 전환 페이지의 높은 종료율과 같은 우려 영역을 드러낼 수 있습니다. 사용자 이탈의 이유를 이해함으로써 기업은 이러한 페이지를 최적화하여 청중을 유지할 수 있습니다.

#7 페이지 로드 시간

페이지 로드 시간은 웹 페이지가 완전히 로드되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 느린 페이지 로드 시간은 고객 경험에 큰 영향을 미치고 반송률을 높일 수 있습니다.

사용자 여정 분석

'행동 분석이란 무엇입니까?'에 대한 답을 알았으니 이제 최적화할 시간입니다! 사용자 경험을 최적화하고 의미 있는 전환을 유도하려면 기업은 고객 여정을 이해해야 합니다.

사용자 여정을 매핑하면 초기 터치포인트에서 원하는 전환까지 웹사이트와 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

주요 터치포인트 및 작업 식별

사용자 여정을 매핑하려면 사용자가 수행하는 주요 터치포인트와 작업을 식별해야 합니다. 이러한 접점에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 웹 사이트에 착륙,
• 제품 또는 서비스 탐색,
• 카트에 항목 추가,
• 양식 작성,
• 구매 완료.

잠재적 문제점 식별

사용자 여정 매핑의 주요 이점 중 하나는 고객 경험 내에서 잠재적인 문제점 또는 마찰 영역을 식별하는 기능입니다. 따라서 기업은 사용자가 진행을 방해하는 어려움, 혼란 또는 장애물에 직면하는 특정 단계 또는 상호 작용을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

이러한 문제점에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 복잡한 내비게이션,
• 긴 형태,
• 불분명한 지시,
• 개인화 된 권장 사항이 부족합니다.

사용자 여정 최적화

문제점과 개선 영역이 식별되면 기업은 전환율 최적화를 계획할 수 있습니다. 여기에는 사용자 흐름 간소화, 탐색 간소화, 페이지 로드 시간 개선, 양식 필드 최적화 또는 콘텐츠 추천 개인화 등이 포함될 수 있습니다.

사용자 여정 시각화 기술

지금쯤이면 '행동 분석이 무엇인지' 이미 알고 계실 것입니다. 그럼 기술을 배워봅시다! 기업은 다양한 시각화 기술을 사용하여 문제점을 보다 효과적으로 발견할 수 있습니다. 이를 위해 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 검토해 보겠습니다.

#1 사용자 흐름 다이어그램

사용자 흐름 다이어그램은 웹 사이트를 탐색할 때 사용하는 경로를 시각적으로 보여줍니다. 이러한 다이어그램은 일반적으로 화살표를 사용하여 서로 다른 페이지 또는 화면 간의 흐름을 나타냅니다. 사용자 여정을 방해할 수 있는 잠재적인 병목 현상, 하차 지점 또는 우회로를 강조 표시할 수 있습니다.

#2 히트맵 클릭

웹사이트 히트맵은 가장 많은 클릭이나 참여를 받는 웹페이지 영역을 보여줍니다. 그들의 도움으로 기업은 어떤 요소나 기능이 가장 주목을 받고 어떤 영역이 간과되는지 이해할 수 있습니다. 클릭 유도 문안 또는 탐색 메뉴와 같은 핵심 요소의 배치 및 디자인을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

#3 세션 녹음

세션 녹화는 웹 사이트에서 상호 작용을 캡처하고 재생합니다. 사용자 행동과 여정 ​​중에 직면하는 문제에 대한 실시간 보기를 제공합니다. 기업은 이를 통해 사용자 경험을 방해하는 사용성 문제, 혼란스러운 인터페이스 또는 기술적 결함을 식별할 수 있습니다.

#4 A/B 테스트

이 테스트를 수행하려면 웹 페이지의 변형을 만들고 트래픽의 일부를 각 버전으로 보내야 합니다. 이를 통해 다양한 레이아웃, 디자인, 클릭 유도 문안 또는 콘텐츠 배치를 실험할 수 있습니다.

사용자 경험 세분화 및 개인화

행동과 특성에 따라 웹사이트 방문자를 분류하면 기업은 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 행동 데이터를 통해 기업은 다양한 고객 세그먼트의 요구에 맞게 콘텐츠와 제안을 조정할 수 있습니다.

행동 데이터를 사용하여 개인화된 경험을 만들기 위해 기업은 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 그들 중 일부를 검토해 봅시다.

동적 콘텐츠는 사용자 행동 및 특성에 따라 변경되는 웹 사이트 요소를 말합니다. 기업은 행동 데이터에 의존하여 콘텐츠 블록, 추천, 제품 제안 또는 CTA를 맞춤화할 수 있습니다.

마찬가지로 기업은 탐색 기록, 구매 행동 또는 유사한 프로필을 기반으로 사용자에게 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 교차 판매, 상향 판매 및 제품 검색을 향상시킵니다.

동작 트리거는 특정 동작에 의해 트리거되는 자동화된 작업입니다. 예를 들어, 기업은 웹 사이트와 사용자의 상호 작용을 기반으로 맞춤형 제안 또는 후속 메시지가 포함된 개인화된 이메일을 보낼 수 있습니다. 그렇게 함으로써 전환을 유도할 수 있는 시의적절하고 관련성 높은 터치포인트를 생성합니다.

사용자 행동과 선호도에 따라 기업은 무엇보다도 맞춤형 사용자 경로를 생성할 수 있습니다. 이들은 웹 사이트에서 개인화된 여정을 통해 방문자를 안내합니다. 각 세그먼트의 관심사에 따라 콘텐츠, 권장 사항 및 작업 순서를 조정하면 전환이 용이해집니다.

방문자를 세분화하면 기업은 특정 고객 세그먼트에 맞는 개인화된 랜딩 페이지를 만들 수 있습니다. 이러한 랜딩 페이지는 각 세그먼트의 고유한 문제점, 관심사 또는 동기를 해결할 수 있습니다.

행동 분석 도구 구현

이제 비즈니스에서 행동 분석을 실제로 어떻게 사용합니까? 이 섹션에서는 다양한 분석 도구를 선택하고 구현하는 프로세스를 살펴보겠습니다.

사용 가능한 도구 및 플랫폼

시장에는 다양한 유형의 행동 분석 도구 및 플랫폼이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 범주입니다.

• 웹 분석 도구: 포괄적인 데이터 추적, 보고 및 분석 기능을 제공합니다. 사용자 행동, 트래픽 소스, 전환율 등에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 이벤트 기반 도구: 특정 방문자 행동 및 행동을 실시간으로 추적하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 기업은 의미 있는 이벤트와 참여를 분석할 수 있습니다.
• 히트맵 및 세션 기록 도구: 웹 사이트에서의 사용자 상호 작용 및 행동을 시각적으로 표현합니다. 참여, 스크롤 깊이, 클릭 패턴 및 관심 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

올바른 도구 선택을 위한 고려 사항

비즈니스에 적합한 분석 도구를 선택할 때 다음 요소를 고려하십시오.

• 비즈니스 요구 사항 및 목표: 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 및 통찰력 유형을 결정합니다.
• 기능 및 기능: 다양한 도구의 기능과 기능을 평가합니다. 데이터 추적, 세분화, 퍼널 분석, 시각화 옵션, 통합 기능 및 사용 용이성과 같은 측면을 고려하십시오.
• 확장성 및 사용자 지정: 도구가 비즈니스에 맞게 확장되고 향후 성장을 수용할 수 있는지 평가합니다. 필요 및 보고 요구 사항에 맞게 도구를 조정할 수 있는 사용자 지정 옵션을 찾으십시오.
• 예산 및 비용: 무엇보다 가격 구조를 고려하십시오. 일부 도구는 무료 버전 또는 평가판 기간을 제공하는 반면 다른 도구는 사용량에 따라 구독 또는 결제가 필요할 수 있습니다.

성공적인 구현을 위한 팁

• 명확한 목표 정의

달성하려는 구체적인 목표와 성공을 측정하는 데 사용할 지표를 결정합니다. 예를 들어 목표가 웹사이트 전환율을 높이는 것이라면 추적하려는 특정 전환 액션을 정의합니다. 이것은 양식 제출에서 제품 구매에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 진행 상황을 추적하기 위해 목표에 맞게 측정 가능한 핵심 성과 지표(KPI)를 설정합니다.

• 추적 코드를 올바르게 구현

웹사이트에서 추적을 올바르게 구현하려면 선택한 행동 분석 도구에서 제공하는 지침을 따르십시오. 여기에는 일반적으로 모니터링하려는 모든 페이지에 추적 코드 스니펫을 추가하는 작업이 포함됩니다. 구현을 테스트하고 확인하여 데이터가 정확하게 수집되고 있는지 확인하십시오. 도구의 테스트 및 디버깅 기능을 사용하여 추적이 제대로 작동하는지 확인하십시오.

• 데이터 품질 및 일관성 보장

정기적으로 데이터를 검토하고 정리합니다. 분석을 왜곡할 수 있는 중복되거나 관련 없는 데이터 포인트를 제거하십시오. 데이터 수집 방법론과 명명 규칙의 일관성도 중요합니다. 이벤트 및 이벤트 속성이 서로 다른 기간 또는 세그먼트에 걸쳐 일관되게 이름이 지정되고 구조화되었는지 확인합니다.

• 교육 및 기술 개발 제공

도구의 특징, 기능 및 데이터 해석 기술을 팀원들에게 숙지시킵니다. 도구의 인터페이스를 탐색하고, 사용자 지정 보고서를 만들고, 세분화 옵션을 사용하여 더 깊은 통찰력을 얻는 방법에 대해 교육하십시오. 웨비나, 워크숍 또는 온라인 과정에 참석하여 지속적인 학습을 장려하십시오.

• A/B 테스트 수행

A/B 테스트 및 실험을 사용하여 가설을 검증하고 데이터 기반 결정을 내립니다. 웹 사이트, 콘텐츠 또는 사용자 여정의 다양한 변형을 테스트하여 가장 효과적인 것을 식별하십시오. 예를 들어 전환율을 높이려면 다양한 버전의 랜딩 페이지 또는 클릭 유도문안 버튼을 만들고 사용자 행동에 미치는 영향을 측정합니다.

• 교차 기능 협업 촉진

마케팅, 제품 개발, UX 디자인 등 서로 다른 팀 간의 협업이 중요합니다. 관련 데이터를 공유하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 격려하십시오. 예를 들어 사용자 여정 시각화 및 문제점을 UX 디자인 팀과 공유하여 클라이언트 경험을 최적화하고 전환을 유도합니다.

• 개인 정보 보호 및 규정 준수 보장

데이터 수집 및 처리 관행이 GDPR 또는 CCPA와 같은 관련 규정에 부합하는지 확인하십시오. 데이터 수집 및 사용에 필요한 동의를 얻습니다. 고객 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 구현합니다. 개인 정보 보호 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 데이터 처리 관행의 변경 사항을 반영하십시오.

마지막 생각들

이번 글에서는 '행동분석이란 무엇인가'에 대한 답을 해보았습니다. 우리는 행동 분석이 기업이 고객 선호도를 이해하고 문제점을 식별하며 전환을 유도하는 개인화된 경험을 생성할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 설명했습니다.

이 가이드를 통해 이 분석 방법의 정의와 범위를 살펴보고 이를 구현하기 위한 실용적인 팁을 제공했습니다.

이제 '행동 분석이란 무엇인가'를 알았으므로 비즈니스를 새로운 차원의 성공으로 이끄는 데 필요한 모든 것이 있습니다!