전략적 사용자 행동 분석

이 책이 필요한 독자
- 제품 및 서비스를 기획하고 개선해야 하는 관련 담당자들
- 데이터 분석을 처음 접하는 서비스 기획자
- 우리의 제품 및 서비스에 사용자 분석이 필요하다고 느끼는 프로덕트 오너
- 매니지먼트와 사용자 분석에 관한 실제적인 기술을 습득하고 싶은 저연차 프로덕트 매니저
- 사용자 수, 매출액 등의 숫자 너머 사용자의 행동에 관한 분석을 원하는 마케터
- 데이터 역량을 바탕으로 제품 및 서비스 관련 분야로의 취업 또는 직무 전환을 준비하는 분
- 프로덕트 매니저, 서비스 기획자, 디지털 마케터라는 직업에 대해 궁금한 분

노다지 같은 노하우만 모아서 술술 읊어주는 책입니다. 거기에 그치지 않고 현장에서 겪는 고민에 공감하고, 여러 상황과 예시를 제시해 상상과 몰입을 도우며, 프로덕트 분석을 시작하고 지속할 수 있게끔 이끌어줍니다.
CJ 올리브영 프로덕트 오너 홍선아

이 책은 프로덕트와 데이터 분석의 간극을 메우는 실무자를 위한 안내서입니다. 특히 구글 태그 매니저와 믹스패널을 활용한 실제적 분석 방식은 독자들이 즉시 현업에 적용할 수 있는 지혜를 전달합니다.
코멘토 대표 이재성

늘 불안했습니다. 이렇게 분석하는 게 맞는지, 수집한 데이터에 오류는 없을지. 그런데 이제야 그 고민을 해결해줄 책을 만났습니다. 단순히 '이것을 설정하면 된다'라는 기술적 가이드가 아니라, 데이터를 통해 무엇을 어떻게 분석할 것인지 계획하고 설계하는 사고의 과정까지 짚어줍니다.
기획자 인스타툰 작가 카카 @caca_ice

기술적인 방법론은 챗GPT에게 물어보면 누구나 쉽게 힌트를 얻을 수 있습니다. 하지만 사용자를 이해하고 그들에게 더 큰 효용을 제공하기 위해 고민해온 현직자의 경험은 여전히 찾기 어렵고 그래서 더 귀합니다. 이 책이 성장을 바라는 모든 분께 좋은 사수이자 동료가 되어주리라 기대합니다.
데이터야놀자 커뮤니티 리드 이일섭

사용자 데이터를 프로덕트의 성공에 연결하는 통찰이 담겨 있습니다. 프로덕트 분석의 근본적인 목적과 이유를 되새기게 하며, 실무에서 발생하는 문제에 어떤 식의 접근이 필요한지 체계적으로 안내합니다.
왓타임(되는시간) 프로덕트 매니저 임현태

Chapter 01 프로덕트 분석이 필요한 순간
_1.1 프로덕트란 무엇인가
_1.2 프로덕트 업무의 사이클
_1.3 프로덕트와 사용자의 관계

Chapter 02 프로덕트 데이터와 이벤트 및 프로퍼티
_2.1 데이터와 분석이란 무엇인가
_2.2 프로덕트 데이터란 무엇인가
_2.3 프로덕트 데이터를 기록하는 두 가지 방법
_2.4 프로덕트 분석의 핵심, 이벤트와 프로퍼티
_2.5 사용자를 설명하는 유저 프로필

Chapter 03 이벤트와 프로퍼티의 설계 및 관리
_3.1 트래킹 플랜과 택소노미
_3.2 이벤트와 프로퍼티의 설계 예시 및 노하우
__3.2.1 무엇을 측정할 것인가
__3.2.2 뭐라고 부를 것인가
__3.2.3 얼마나 자세하게 측정할 것인가
__3.2.4 어느 시점에 기록할 것인가
__3.2.5 어디에 기록할 것인가
__3.2.6 어디부터 어디까지 측정할 것인가
__3.2.7 무엇을 측정하지 않아도 되는가
_3.3 이벤트와 프로퍼티 실전 설계
__3.3.1 신규 프로덕트 출시
__3.3.2 신규 기능 출시
_3.4 유저 프로필 실전 설계
__3.4.1 사용자를 식별하는 고유 ID
__3.4.2 유저 프로필의 설계 방식
_3.5 이벤트와 프로퍼티를 관리하는 구글 태그 매니저 이해하기
_3.6 구글 태그 매니저로 이벤트와 프로퍼티 세팅하기
__Step 1 구글 태그 매니저 방문하기
__Step 2 계정 및 컨테이너 생성하기
__Step 3 템플릿 설치하기
__Step 4 트리거 만들기
__Step 5 변수 만들기
__Step 6 태그 만들기
__Step 7 제출하기
_3.7 구글 태그 매니저로 유저 프로필 세팅하기
__3.7.1 사용자 식별 태그 만들기
__3.7.2 유저 프로필 태그 만들기 (1) - increment
__3.7.3 유저 프로필 태그 만들기 (2) - set_once
__3.7.4 유저 프로필 태그 만들기 (3) - set
_3.8 데이터 수집 이상 여부 확인하기

Chapter 04 프로덕트 분석의 주요 개념
_4.1 프로덕트 분석의 주요 지표
_4.2 프로덕트 분석의 주요 단위
_4.3 프로덕트 분석의 주요 관점
__4.3.1 필터(Filter)
__4.3.2 브레이크다운(Breakdown)
__4.3.3 코호트(Cohort)

Chapter 05 믹스패널 살펴보기
_5.1 믹스패널 시작하기
_5.2 믹스패널의 주요 메뉴
_5.3 믹스패널 차트 구성
__5.3.1 데이터 조회 기간 선택
__5.3.2 데이터 시각화 방식 선택
__5.3.3 지표 선택
__5.3.4 필터링
__5.3.5 코호트 생성
__5.3.6 브레이크다운

Chapter 06 믹스패널을 통한 실전 프로덕트 분석
_6.1 인사이트(Insights)
__6.1.1 서비스의 사용자는 몇 명일까?
__6.1.2 서비스는 그간 얼마나 성장했을까?
__6.1.3 사용자의 인당 평균 사용량은 얼마나 될까?
__6.1.4 월별 총 매출액과 객단가는 얼마일까?
__6.1.5 사용자 유형마다 차이가 있지는 않을까?
__6.1.6 이 기능이 제품 성장에 도움이 될까?
_6.2 퍼널(Funnels)
__6.2.1 퍼널과 전환율을 어떻게 정의해야 할까?
__6.2.2 전환 소요 시간은 얼마나 될까?
__6.2.3 단계별 전환율과 추이는 어떨까?
__6.2.4 전환율도 사용자마다 다르진 않을까?
__6.2.5 전환율 개선에 도움이 되는 행동은 무엇일까?
__6.2.6 두 행동의 교집합은 얼마나 될까?
_6.3 리텐션(Retention)
__6.3.1 리텐션을 어떻게 정의해야 할까?
__6.3.2 리텐션의 추이는 어떨까?
__6.3.3 리텐션에도 성수기가 있을까?
__6.3.4 사용자의 생애 주기에 따른 재사용 주기는 얼마나 될까?
__6.3.5 그럼에도 더 자주 사용하게 만들 수는 없을까?
_6.4 플로(Flows)
__6.4.1 회원가입 후 가장 먼저 하는 행동은 뭘까?
__6.4.2 이탈 사용자는 어디로 향할까?
__6.4.3 첫 페이지 방문 후 결제 완료하기까지 어떤 일이 일어날까?
_6.5 핵심 사용자와 아하 모먼트 이해하기
__6.5.1 제품의 핵심 행동은 무엇일까?
__6.5.2 핵심의 적정 수준은 무엇일까?
__6.5.3 다른 사용자와의 차이를 통해 발견하는 아하 모먼트

Chapter 07 프로덕트 분석 노하우
_7.1 분석도 기획이다
_7.2 문제 정의 및 가설 수립 노하우
_7.3 서비스 지표 구조 이해하기
_7.4 지표 선택 및 설계의 노하우
_7.5 좋은 KPI 설정의 노하우
_7.6 좋은 코호트 설계의 노하우
_7.7 데이터를 깊고 다양하게 살펴보기 위한 노하우
_7.8 데이터를 바라보는 마음
__7.8.1 완벽함을 내려놓기
__7.8.2 생각보다 속도는 중요하다
__7.8.3 개떡과 찰떡 사이
__7.8.4 기획과 개발 사이
__7.8.5 약이 되고 독이 되는 호기심
__7.8.6 답이 있고 또 답이 없다
__7.8.7 AI 시대의 분석

Chapter 08 더 알아보기
_8.1 생성형 AI를 활용한 이벤트 및 프로퍼티 설계
__Step 1 역할 부여하기
__Step 2 제품 설명하기
__Step 3 분석 질문 도출하기
__Step 4 이벤트와 프로퍼티 설계하기
__Step 5 문서로 완성하기
_8.2 실무에 유용한 믹스패널의 부가 기능
__8.2.1 이벤트(Events)
__8.2.2 유저(Users)
__8.2.3 얼럿(Alerts)
_8.3 믹스패널 데이터 관리하기
__8.3.1 렉시콘(Lexicon)
__8.3.2 데이터에 이상이 있을 때
_8.4 유저 프로필을 활용해 RFM 집계하기

맺음말

오세규 공부든 커리어든 무엇이든지 직접 겪어봐야만 알 수 있다는 생각에, 통번역을 전공한 뒤 대학원부터 미국의 글로벌 NGO, 공공기관과 교직원, 소셜벤처와 스타트업 등을 넘나들며 활발한 커리어 사춘기를 겪었습니다. 얕고 넓은 지식과 경험을 살려 프로덕트 매니저로 근무하다 어느새 데이터에 빠져들어 현재는 프로덕트 분석가로 일하고 있습니다.
회사 밖에서는 '플래터'라는 이름으로 관련 지식도 경험도 없던 시절의 고충을 떠올리며 누구나 쉽게 데이터를 분석할 수 있도록 프로덕트와 분석에 관한 지식과 경험, 노하우를 나눕니다. 무엇이든지 숫자로 측정하고 들여다보는 일을 좋아합니다.

- 브런치 brunch.co.kr/@539insight