기획자의 서비스 분석

DT(Data Technology) 시대, 기획자에게 데이터 주도적(Data-Driven) 기획이나 서비스 분석이 중요하다는 이야기는 이미 귀에 닳도록 들어왔을 것이다.

그런데 막상 데이터 주도적 기획을 하고 서비스 분석을 해야 한다고 하면 무엇을 어떻게 해야 할지 막막해 하는 기획자가 많은 것 같다.

그리고 데이터 분석은 퍼포먼스 마케터나 데이터 사이언티스트가 해야 하는 일이지 않으냐며 자신은 그냥 서비스와 관련된 사용자 지표만 보고 있으면 된다고 생각하는-생각은 아니더라도 실제 그렇게 행동하는- 기획자도 많은 것 같다.

'나는 단지 숫자만 보고 숫자가 늘고 줄고에 의미만 부여할 뿐 그 숫자가 왜 이렇게 되었는지 그 이유에는 관심이 없다.'
뭐 이런 건가?

물론 실상은 퍼포먼스 마케터와 데이터 사이언티스트는 인터넷과 배너광고, 그리고 트위터에만 존재하는 사람들일 뿐 내 옆자리에는 존재하지도 않을뿐더러 데이터 분석을 공부하거나 실제 들여다 볼 시간적 여유가 없어 그 누구도 쌓아놓은 데이터를 제대로 분석하지 못하고 있을 것이다.

그리고 데이터와 관련해 퍼포먼스 마케터와 데이터 사이언티스트, 기획자, 그로스해커가 모두 한 장면(회사)에 등장하는 것을 보면 각자의 업무와 역할이 다르다는 것을 알 수 있다.
퍼포먼스 마케터는 마케터로서 다양한 마케팅 채널을 통해 서비스에 인바운드로 유입되는 트래픽을 살펴보고 이를 통해 마케팅 채널을 최적화하고 그 효과를 극대화하는 역할을 담당한다. 때문에 퍼포먼스 마케터는 마케팅 활동을 통한 인바운드 중심의 데이터를 주시하고 마케팅의 효과를 확인하기 위해 사용자 지표를 본다.
데이터 사이언티스트는 서비스를 통해 쌓인 데이터 속에서 비즈니스 문제를 모델링하고 기업과 사용자들에게 유의미한 인사이트를 도출(일명 모래사장에서 진주찾기)하여 기획자들이 전략을 세우고 기획을 하는 데 도움을 주는 사람들이다. 때문에 데이터 사이언티스트는 주로 서비스를 통해 쌓인 내부 데이터에 집중한다.

반면, 기획자는 서비스 기획과 고도화에 필요한 사용자의 서비스 사용성을 분석하기 위해 사용자와 서비스 중심의 데이터, 즉 사용자 지표와 A/B 테스트에 의한 퍼널 분석 지표 등을 주시한다.
물론 서비스 기획 중심의 기획자가 아닌 프로덕트 매니저로서의 기획자라면 퍼포먼스 마케터와 데이터 사이언티스트를 통하건, 아니면 이들이 없어서 직접 하건 모든 데이터를 주시하고 이 데이터의 의미를 이해하며 무엇이 문제이고 무엇을 해야 하는지 판단하고 결정할 수 있어야 한다.
그리고 데이터를 다루는 이 모든 이들이 서비스의 성장을 위해 그로스 해킹을 하는 것이다. 때문에 그로스 해커는 이들을 모두 통칭하는 표현으로 사용하는 게 바람직하다고 생각한다.

그렇다면 기획자는 어떻게 데이터 주도적 기획을 하고 서비스 분석을 해야 할까?
구글 애널리틱스나 분석 툴을 사용하여 스크립트를 삽입하고 그 리포트를 보고 있어야 하는 것인지,
개발자에게 부탁해 로그를 뽑아달라고 하거나 어드민에 대시보드나 통계 기능 등으로 보고 싶은 데이터를 기획하여 표시해 봐야 하는 것인지,
MySQL을 공부해 직접 셀렉트를 해야 하는 것인지,
해야 한다는 건 알겠는데 무엇을 어떻게 해야 분석이 가능하고 어떤 분석을 해야하는지에 대해 너무 막연해 하는 것 같다. 
그런데 안타깝게도 할 수만 있다면 이 모든 것을 해야 한다.

나 또한 웹사이트에는 구글 애널리틱스를, 모바일에는 파이어베이스의 트랙킹 태그 즉 스크립트를 서비스에 삽입하여 서비스 지표를 살펴보고 A/B 테스트 및 퍼널 분석을 하고 있으며, 어드민에 대시보드와 통계 기능을 기획하여 나를 포함한 유관 부서의 담당자들이 주요 서비스 지표를 쉽게 확인할 수 있도록 제공하고 있고, 직접 MySQL 워크벤치에서 셀렉트를 하고 있으며, 스토어 및 마켓에서 제공하는 지표를 살펴보고 있고, 다양한 경로를 통해서 수집된 사용자 리뷰를 포함하여 기타 여러 부서에서 수집된 데이터를 받아보고 있다.
그래도 각 툴을 충분히 활용하지 못하고 있는 데다 모든 구성원이 확인할 수 있도록 산출물을 만들어내지 못하고 있고 설령 산출물이 나온다 해도 조직 내에서 효과적으로 활용하지 못하고 있어 매번 아쉽고 안타깝다.

 

그래도 기획자라면 서비스 지표를 확인하는 것에 더하여 서비스 기획시 데이터를 중심으로 문제를 찾아내고 설득하고 결정할 수 있도록 최소한 A/B 테스트 및 퍼널 분석은 꼭 했으면 한다.

 

 

 

 

구글 파이어베이스를 활용하여 A/B 테스트 및 퍼널 분석을 진행하기 위해 기획서 작성 이후 기획서를 중심으로 페이지와 버튼에 삽입할 트랙킹 코드명을 생성하고 이를 실서비스에 삽입하기 위해 모바일 개발자에게 전달한다. 

 

 

 

나를 포함하여 여러 사람들이 쉽게 퍼널 분석이 가능하도록 플로우 차트를 그린다. 이 플로우 차트가 있어야 필요에 따라 퍼널 분석을 위한 플로우를 빠르게 생성할 수 있고 모든 이들이 분석 결과를 이해할 수 있기 때문이다.

 

 

 

 

그리고 작성한 플로우를 참고로 측정하고 싶은 퍼널 구조를 만든다.

 

 

 

 

그럼 아래와 같이 퍼널 분석이 가능해진다.
A/B 테스트와 함께 퍼널 분석을 하면 기본적인 데이터 주도적 기획이 가능하다.

 

 

중간에 수치가 급감하는 이유는 한 페이지의 동일 레벨의 버튼(UserSearchActivity와 QrcodeScanActivity)을 따로 빼서 측정하지 않고 함께 퍼널 구조에 넣어놨기 때문이다.

 

 

이렇게 A/B 테스트 및 퍼널 분석을 진행하며 서비스의 로드맵을 정하고 고도화하는 것이 데이터 기반의 기획이며 데이터 시대의 기획자로서 꼭 필요한 역량이다.

 

기획자라면 자신이 기획한 서비스의 성장을 위해 필요한 지표가 무엇인지 판단하고 이를 어떻게 측정할지 고민을 해야 한다. 그리고 그렇게 측정된 데이터를 서비스에 끊임없이 반영하며 정책을 결정하고 서비스를 고도화할 수 있어야 데이터 시대의 기획자다. 감에 의존해 서비스를 고도화하는 건 너무 올드하지 않은가.

 

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