[코드스테이츠 PMB 9기] CTA

W5D3 학습목표
- 사용자를 세분화하여 고객 데이터를 분석하는 방법을 활용할 수 있다.
- IT 프로덕트 제품 개선 과정에서의 A/B 테스트 중요성을 깨닫게한다.

개념 정리
- User Segmentation
- Cohort 분석
- A/B 테스트

이후 답변 가능한 질문
- 세분화된 사용자 그룹을 분석하고, 각 그룹에 대해 효과적인 제품 전략을 수립할 수 있는가?
- 기간 / 대상에 따른 데이터 변화를 분석하고, 제품의 주요 지표에 대한 성과를 측정할 수 있는가?

User Segmentation과 Cohort Analysis

지금까지는 고객 유입 분석에 대해 배웠다. 유저가 제품, 서비스에 유입되고 이탈하는 행동을 추적하여 인사이트를 도출하는 방식의 분석 기법을 통해서, 하지만 이런 방식은 '개인화'라고 불리는 최근 트렌트 마케팅 기법에 활용하기는 어렵다. 그래서 이런 '개인화' 데이터 분석을 위한 User Segmentation과 Cohort Analysis에 대해 알아보자.

User Segmentation

-'사용자 세분화'란 데이터 필터 기능으로, 1차 데이터를 하위 기준으로 분류해서 보는 것을 의미한다.

ex) 앱 사용자 전체의 데이터를 성별, 연령, 국가, 플랫폼 별로 나누어서 보는 것도 세분화에 해당한다. 이를 통해
'우리 사용자는 누구인가?'에서 더 나아가, 앱 서비스의 충성고객, 구매고객, 이탈고객 각각 특성을 파악하고 이에 맞는 비즈니스 전략을 만들 수 있다. 즉, '사용자 세분화'는 기기, 연령, 광고 채널, 등급 등으로 고객을 나누고 그들의 특징을 통해 그룹핑하여 데이터 분석하는 것을 의미한다. 사용자 세분화를 통해 단순히 신규방문 / 재방문의 수치 / 비율, 각 연령대 구성과 같은 개인 정보 파악 등이 가능하다.

Cohort Analysis

-특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 분석한다.
ex) 단순히 고객의 특징만 구분하는게 아니라, 같은 기간동안 실제 유저가 A액션 (기능 추가, 기능 삭제, 이벤트, 관고 등) 을 하기 전과 후로 나눴을 때 차이점이 발생한 부분을 토대로 그룹화 하거나, 동일한 경험을 한 사람들의 특징을 분석하는 것 등을 말한다.
-유사한 특성을 공유한 집단으로 유저를 잘게 쪼개는 코호트는 특정 기간, 특정 속성, 특정 경험 등을 기중으로 분석한다.

	User Segmentation	Cohort Analysis
	고객군의 개인 특징(성별, 나이, 기기, 연령 등)을 통해 비교	제품 내에서의 기간별 특성, 경험 차이점에 따른 그룹화 비교
우리 제품을 3회 이상 구매하는 고객 특징 알고 싶을 떄	O	X
사용자 세분화를 통해 나온 결과를 기간으로 나누고, 각 기간 별 데이터 통해 특성, 경험, 차이점 비교	X	O
주의 할 점		시즌의 특성 고려 기념일, 공휴일 등 특이점 확인
		'우리가 잘 하고 있나?'

 

고객의 행동을 알아채기 위해서 해야할 일은?

-제품 개선 후, 고객의 만족도와 지표 변화를 알기 위해 일반적으로 '설문조사' 또는 '인터뷰'이다.
정성적인 지표의 경우 원하는 결과를 얻지 못할 경우 많은 시간과 비용을 날릴 수 있다. 이와 같은 이유로 정량적인 분석 기법인 '데이터 분석'이 왜 필요한지, 그 방법론적으로 어떤 것들이 있을까? 그리고 데이터 분석 한 후 어떤 액션을 취해야하고, 그 액션에 대한 판단 기준은 어떻게 세워야 할까? 가가의 단계에서 전환율을 어떻게 개선하는지에 대해
A /B 테스트를 통해 알아보자.

 

A / B 테스트란?

정의된 지표와 관련하여 여러가지 버전의 기능이나 체이지를 평가하는 실험이다. 쉽게 말해 두 그룹의 사용자들에게 서로 다른 페이지나 기능을 보여준 뒤 어떤 그룹에서 더 좋은 성과가 나타나는지, 긍정적인 UX를 제공할 수 있는지 여부를 지속적인 시험을 통해 정량적으로 평가할 수 있는 테스트 기법이다.
AARRR 분석으로 통해 어떤 경로에서 많은 사람들이 나가고, 어떤 경로에서 많은 전환율이 일어나는지 발견했으면, 그 전환율을 유지하기 위한 액션을 취해야 한다. 그때 나오는 아이디어들을 구체화하고 시도하는 일련의 실험 과정을 A / B테스트를 통해 정량적으로 평가 가능하다.

A / B 테스트가 필요한 이유?

- A / B 테스트를 통해 정량적인 테이터 기반의 의사결정으로 리스크를 줄일 수 있다.
-상관관계로부터 인과관계(+액션 리스트)를 찾아낼 수 있다.

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1. 앱 서비스(혹은 웹 서비스) 1가지를 선택하여 랜딩 페이지를 분석해주세요.
EX) - 해당 서비스는 총 몇 단계로 나눠져 있는지 - 어떤 구조로 되어있는지
(ex) CTA-설명1-설명2-유도-설명3-보충-CTA 등) - 어떤 카피문구를 포함하고 있는지 (CTA를 유도하는 대표 카피 1개, 마이크로 카피 3개 이상) - 제품 및 프라이싱이 나와있는지 (나와 있다면 상세히 작성) - CTA는 어디에 배치되어 있고 어떻게 전환을 유도하고 있는지
2.현재 랜딩 페이지에서 개선해야 할 부분과 그 이유에 대하여 이야기해주세요. (최소 2가지 이상)

 

 

핀트는 모바일 1:1 맞춤형 간편투자 서비스로 자체 개발한 투자 운용 플랫폼 프레퍼스와 AI 간편투자 엔진 아이작으로 고객님의 자산을 관리해 드려요.

 

랜딩 페이지 1단계 (CTA : 앱 다운로드 -구글 플레이, 앱 스토어)

'AI help you?' 핀트 광고 속 전지현의 대사다.
이 짧은 대사 한마디가 '핀트' 서비스의 많은 것을 한번에 보여줬다고 느꼈다.
'May I help you?' 내가 도와드릴까요? 라는 이 영어 문장이 'AI help you?'라는
말장난을 통해 핀트 서비스의 핵심인 'AI가 여러분들의 어려운 투자를 도와드려요.'라는 속 뜻이 단번에 전달됐다. 이 광고를 보니까 예전에 무한도전에서 진행한
'면접의 신' 편이 생각이 났다. 양세형이 배달의 민족에서 면접을 보는 장면이었다.
(아래의 사진 참고)

내 기억 속 '배달의 민족'은 재치있는 광고를 많이 하는 회사였다. '배민신춘문예' 명예의 전당을 통해 사람들의 재밌고 중의적인 말들을 공모전을 통해 상을 주기도 하고, 버스나 티비 속 광고에서도 '짜장면 식히신 분~?' 같은 말로 눈길을 끌기도 했다. '무한도전'에서 양세형에게 '슬리퍼를 통해 행복을 줄 수 있는 방법'을 생각해보라는 말에 양세형은 이렇게 답한다. '똑똑똑 실내홥니다.' 짧고 장난스럽지만 머릿속에 확 꽂히는 이런 말... 그래서 이걸 '핀트' 랜딩 페이지에도 접목하면 어떨까? 라는 생각에 아래처럼

'AI help you?

를 메인 카피로 변경해보았다.

 

우측 확대샷

 

랜딩 페이지 2단계 (설명 가이드)

 

우측 확대샷

- 2단계에 있는 현재 '핀트' 서비스를 사용하는 고객의 수, 평균 투자액은 기존 글씨체 크기에서 좀 더 키웠다.
숫자가 눈에 가장 잘 들어와야 하는 것도 맞지만, 그 숫자가 무얼 의미하는지도 중용하기 때문이다.

메인 카피 : 투자는 핀트에 맡기고, 일상을 즐기세요.
서브 카피 : 모바일로 간편하게, AI가 알아서, 개인 맞춤 포트폴리오, 생활 속 투자

랜딩 페이지 3단계 (기능 설명)

- 3단계의 경우 기능설명을 하기 위해 각각 기능들을 사진으로 설명하고 있다.
각 사진의 메인 카피나 서브 카피는 사진과 봤을 때 이질감 없고 이해하기 쉬웠다.
하지만, 배치가 심심할 수 있는 부분이 있어 좌, 우 방향으로 배치하여 눈의 피로감도 덜고, 정보 전달도 더 잘되게 해주면 좋을 것 같다.

랜딩 페이지 4단계 (CTA : 앱 다운로드 - 구글 플레이, 앱스토어