#광고 #Databricks #컨퍼런스 🌸
안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
이제 완연한 봄 날씨가 되었네요. 이번 봄, 나들이 계획이 있으신가요?
오늘 4월 뉴스레터에는 다양한 직무에서 데이터가 활용되는 방법을 알 수 있도록 구성했어요. 여기어때의 데이터 기반 UX 디자인 사례와 영어 교육 플랫폼의 UI/UX 디자이너 인터뷰, 무료 컨퍼런스 소식, 그리고 CRM 마케터 채용 공고 속 데이터 역량까지 준비했습니다. 오늘 뉴스레터에는 Databricks의 유료 광고가 포함되어 있어요.
다음 5월 뉴스레터는 첫 번째 화요일이 아닌 첫 번째 수요일(7일)에 발송될 예정입니다. 즐거운 4월 보내시고, 5월에 또 뵙겠습니다 :)
|
|
|
1. 블로그 | 로그인 화면은 왜 바뀌었을까?: 데이터로 UX 개선하기
2. 인터뷰 | 데이터 분석도 하고 개발도 하는 UI/UX 디자이너입니다
3. 세미나 | (광고) 데이터 및 AI 무료 컨퍼런스에 초대합니다: Databricks Data Intelligence Day 한국 이벤트 2025
4. 유튜브 | CRM 마케터에게 필요한 데이터 역량 살펴보기 |
|
|
🔎
로그인 화면은 왜 바뀌었을까?
: 데이터로 UX 개선하기 |
|
|
안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다. 자주 들어가는 웹사이트의 화면이 바뀌었을 때, '이게 왜 바뀌었을까' 생각해 보신 적 있나요?
웹사이트의 UI/UX를 디자인할 때도 데이터를 중요하게 활용합니다. 오늘 뉴스레터의 첫 글로, 여행·여가 플랫폼 여기어때의 데이터 기반 UX 디자인 사례를 준비했어요. 로그인 전환율이 27%가 개선되고, VOC가 동일 기간 대비 14% 정도 감소한 여기어때의 UX 개선기를 소개합니다.
* 이 글의 원문은 여기어때 기술 블로그에 업로드 된, UX 디자이너 최정인(Sherry)님의 “UX Designer가 데이터를 만나면?”입니다.
⋯⋯⋯
데이터로 날카롭게 문제 발라내기
‘로그인/회원가입’ 페이지 개선은 VOC(Voice of customer)에서 시작되었어요. 여기어때는 현재 여러 로그인 방식을 제공하고 있는데요. 기존 사용자가 다시 로그인할 때, 로그인 정보가 기억나지 않는다는 VOC가 계속해서 인입되었어요. 추가로 회원 탈퇴 사유를 살펴보니 ‘다른 계정이 있어서 계정 정리를 위해’ 탈퇴하는 비율이 22%나 되었죠.
우선, 이메일과 비즈니스 로그인 비율은 각각 5% 미만임에도 화면에서 가장 많은 공간을 차지한다는 문제가 있었어요. 반면, 카카오 로그인은 75%가 넘는 압도적인 사용 빈도에 비해 자그마한 버튼으로 제공되고 있었죠. 또한, 신규 가입 안내 UX가 명확하지 않아 혼동을 주고 있었습니다. 신규 가입자가 꾸준히 유입되고 있는 ‘여기어때’에 지금의 로그인/회원가입 UX는 알맞지 않았죠. 그래서 직접 데이터를 뜯어보며 분석한 내용을 토대로 PO에게 페이지 전체 UX를 개선해 보자고 역제안했습니다.
|
|
|
목적부터 분명하게 설정하기
이번 개선 목적은 사용자가 망설임 없이 다음 단계로 넘어가게 만드는 데 두었어요. 다시 말해, 로그인 전환율에 초점을 두고 의사결정이 진행됐습니다.
먼저 PO와 함께 JTBD(Jobs to be done)부터 정의했어요.
📝 JTBD
- 기존 사용자 : 빠르게 기존 계정으로 로그인하여 서비스 이용을 이어가는 것
- 신규 사용자 : 편한 방식을 선택하여 가입 완료 후 서비스에 진입하는 것
다음으로, 목표 달성을 확인하기 위한 데이터(success metric)를 설정했습니다.
💪 Success Metrics
- 로그인 전환율: 증가
- 탈퇴 수 & 탈퇴 사유 중 다계정 정리 목적의 비중: 감소
- 로그인 관련 VOC: 감소
⋯⋯⋯
목표 달성을 위해 어떤 솔루션을 고안했는지, 그리고 UX 디자인에 데이터를 사용하면 좋은 3가지 이유를 아래 블로그 글에서 확인해 보세요!
|
|
|
😯
데이터 분석도 하고 개발도 하는
UI/UX 디자이너입니다 |
|
|
여기어때의 사례처럼 디자인할 때도 데이터를 활용하면 좋다는 것을 알고는 있지만, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 분들도 계실 것 같습니다.
그런 분들을 위해 데이터로 일하는 UI/UX 디자이너 혜인님의 인터뷰를 소개해 드리려고 해요. 패션 MD로 일하다가 UI/UX 디자이너로 직무 전환하신 혜인님이 데이터에 관심을 가지게 된 계기는 무엇인지, 어떤 툴로 데이터를 보고 계시는지 이번 인터뷰에서 만나보세요 :)
⋯⋯⋯
Q. 안녕하세요 혜인님, 자기소개 부탁드려요.
영어교육 플랫폼에서 UI/UX 디자이너로 근무 중인 이혜인입니다. 현재는 웹사이트 유지 보수와 리뉴얼, 그리고 프로모션 이벤트 페이지를 디자인하는 일을 하고 있습니다. 프로모션 결과 데이터를 마케팅 팀과 함께 보면서 어떻게 하면 성과를 개선할 수 있을지도 고민하고 있어요.
Q. 혜인님은 데이터에 관심을 가진 계기가 있으셨나요?
데이터에 관심을 가지게 된 건 MD 업무를 할 때부터였어요. 주로 상품 기획을 많이 했는데, 같은 상품을 올려도 데이터를 분석해서 좋은 키워드를 찾는 게 중요했어요.
예를 들면, 겨울에 목폴라를 사람들이 많이 찾는데요. 같은 목폴라를 팔더라도 단순히 ‘목폴라 이벤트’라고 하는 게 아니라 사람들의 니즈를 조금 더 파고드는 거예요. 겨울에 사람들이 목폴라를 많이 입는 이유를 생각해 보니까, 레이어드해서 예쁘게 입으려고 목폴라를 많이 입더라고요. 그래서 ‘레이어드 목폴라'로 키워드 하나만 바꿔줬는데 20%였던 클릭률이 60%까지 개선된 적이 있었어요.
Q. 현재 일하고 계신 회사의 이야기를 한번 들어볼게요. 팀 구성이라든지, 업무하시는 방식이 어떤지도 이야기를 듣고 싶어요.
편집 디자인 팀과 IT 디자인 팀이 있고, 저는 IT 디자인 팀에 속해서 일하고 있어요. 저는 예쁜 디자인도 중요하지만, UI/UX 디자이너라면 사용성의 편의를 증진시키는 게 더 맞는 길이라고 생각해요. 그런데 사용자들을 한 명씩 다 만나볼 수는 없으니까, 데이터를 보는 게 가장 효율적인 방법 같더라고요. 사실 큰 회사라 직무 구분이 확실하게 나눠져 있어서 저는 디자인만 해도 괜찮은 상황인데요. 더 좋은 디자인을 위해 직접 데이터를 보기 시작했습니다.
처음에 사이트 UI/UX를 좀 더 개선하기 위해서 이탈률을 파악하고 싶었어요. 마침, 회사에 GA4의 예전 버전인 UA가 설치되어 있어서 독학했습니다. GA4로 전환하고 나서 책도 많이 읽어보고 자료도 많이 찾아봤는데, 맞춤 이벤트를 만드는 방법이나 탐색 분석 보고서 설정 방법 등 실무적인 내용은 GA4 데이터 분석 캠프에서 많이 배울 수 있었어요.
⋯⋯⋯
혜인님은 현재 업무에 어떻게 데이터를 활용하고 있을까요? 더 자세한 혜인님의 이야기는 아래 인터뷰 전문에서 확인하실 수 있습니다.
|
|
|
💌 UI/UX 디자이너 혜인님이 수강한 GA4 캠프
새로운 GA4 캠프를 사전 예약하고, 40% 할인 쿠폰 받아가세요 |
|
|
새로워진 GA4 캠프 뭐가 달라졌나요?
- 사용자, 세션 유입 경로 분석 뭐가 다를까? 이론 설명 강화
- 기존 수강생들의 질문을 반영해 실용적인 팁 & 예시 추가
- 변화하는 기능을 빠르게 이해하고 실무 적용할 수 있는 구성
|
|
|
🔥
(광고)
데이터 및 AI 무료 컨퍼런스에 초대합니다
: Databricks Data Intelligence Day
한국 이벤트 2025 |
|
|
혹시 '데이터 인텔리전스(Data Intelligence)'라는 용어를 들어보신 적 있나요? 인공지능(AI) 시스템을 사용하여 조직의 데이터를 학습, 이해 및 추론하는 과정을 말하는데요. 세부적인 활용 방법은 산업별로 다르지만, 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하여 그 인사이트를 통해 비즈니스 성장을 촉진하고 고객 경험을 개선한다는 공통적인 목표를 가지고 있습니다.
오늘 뉴스레터에는 모두를 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼을 제공하는 Databricks의 무료 컨퍼런스 소식을 준비했습니다 :)
⋯⋯⋯
AI 시대에 가장 필요한 데이터 준비
생성형 AI가 모든 산업을 10년 이상 더 빠른 속도로 발전시키고 있습니다. 데이터, AI 기업이 되려면 가장 먼저 데이터를 준비해야 하고, 특히 AI 엔터프라이즈 데이터를 위해서는 데이터 인텔리전스가 필요합니다. 그러나 정확한 데이터에 접근하는 데 어려움을 겪는 곳이 많은데요. AI의 도움으로 데이터를 더 잘 이해하고 싶다면, 이번 Databircks Data Intelligence Day 한국 이벤트 2025에 주목해 주세요.
|
|
|
🗓️ Databricks Data Intelligence Day 한국 이벤트 2025 | 4월 29일(화)
AI를 통해 기존에 겪었던 데이터 플랫폼의 어려움을 해결하고 싶은 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 데이터 아키텍트 등 데이터 및 AI 담당자라면, 4월 29일(화) 서울 파르나스 그랜드 인터컨티넨탈 호텔에서 개최되는 Databricks Data Intelligence Day 2025에 참여해 보세요. 국내외 다양한 사례는 물론, 데이터 인텔리전스를 통한 혁신과 효율을 실현할 방법을 배워갈 수 있습니다. 또, AI를 활용하여 비즈니스 가치 창출하는 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대해서 자세히 알아볼 수 있어요.
이번 행사에서 만나볼 수 있어요
- 생성형 AI 및 LLM 기술에 쉽게 접근하기 위한 AI 에이전트 활용 방법
- 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발 지원
- 데이터 인텔리전스를 통한 거버넌스, 엔지니어링, 스트리밍, 웨어하우징, 사용자 경험 간소화 실현까지 할 수 있는 데이터 인텔리전스 플랫폼
- 모두를 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼 키노트와 오후에 진행되는 3개의 세부 트랙으로 펼쳐질 8개 이상의 세부 기술 세션, 10개 고객 사례 발표, 개발자 세션
- 올해 특별히 제공되는 200 USD 상당의 핸즈온랩 트레이닝 교육 무료 체험을 포함한 다양한 프로모션 및 이벤트
행사는 이렇게 진행됩니다
1. 오전 키노트 행사
- Databricks 본사 제품담당 수석 부사장 David Meyer 를 포함한 주요 스피커의 키노트 연설
2. 핸즈온랩 트레이닝 | "SQL 분석과 BI 시작하기" 세션
3. 오후 트랙 1 | Unity Catalog로 시작하는 통합 거버넌스
- Krafton, SWING, 중고나라 고객 사례 발표
4. 오후 트랙 2 | AI Agent 구축하기
- KT&AWS 파트너 세션, KCD, Bagelcode 고객 사례 발표
5. 오후 트랙 3 | 데이터 엔지니어링에서 웨어하우징까지
- Miridih, NOL UNIVERSE, LG Electronics 고객 사례 발표
⋯⋯⋯
AI는 데이터를 학습하여 구현되는 기술인 만큼, 데이터가 부족하거나 데이터에 오류가 있다면 AI의 성능도 저하됩니다. 이처럼 AI 시대에 필요한 데이터, 그리고 AI에 관한 모든 것이 궁금하다면 이번 무료 컨퍼런스를 놓치지 마세요!
💌 현재 등록 인원이 빠르게 차고 있어 조기마감 될 수 있으니, 아래 버튼을 눌러 서둘러 등록해 보세요.
|
|
|
😎
CRM 마케터에게 필요한
데이터 역량 살펴보기
|
|
|
요즘 채용 공고를 보면, 데이터 분석가 공고가 아니어도 데이터 관련 자격 요건이 적혀있는 경우가 많습니다. 그래서 오늘의 마지막 글로는 CRM 마케터에게 필요한 데이터 역량에 대해 준비했습니다.
'CRM'이란 'Customer Relationship Management'의 약자로, 이미 있는 우리의 고객들과의 관계 관리를 통해서 매출을 일으키는 일이라고 할 수 있어요. 아마 카카오톡 메시지로 브랜드 메시지를 많이 받아보셨을 것 같은데요. 그런 메세지도 CRM 마케팅의 일종입니다. 오늘은 카셰어링 서비스로 익숙할, 모빌리티 플랫폼 쏘카의 CRM 마케터 공고를 읽어보며, 어떤 데이터 분석 역량이 필요한지 이야기 나눠보았습니다.
⋯⋯⋯
주요 업무 |
|
|
이미지 출처: 쏘카 CRM 마케터 채용 공고
다양한 사업 지표들을 개선하기 위한 CRM 마케팅 기획/실행
💬 "이전에 푸시 메시지를 다듬고 개발하는 업무를 한 적이 있어요. 그때 고객의 '방문'이라는 지표를 높인 거였거든요. 조금 더 생각해 보면, '방문' 지표는 메시지를 많이 보내도 개선할 수 있어요. 그렇지만 메세지를 많이 보내면 노이즈하기 때문에, 보낼 기회를 제한해서 그 몇 번 없는 기회 안에 확실히 방문하도록 유도하는 게 중요하더라고요. 그래서 우리가 최적화해야 하는 지표는 '클릭률'인 거죠. 이렇게 CRM 마케팅을 기획하고 잘 실행하기 위해서 목표 지표에 대한 이해도 필요하지 않을까 싶습니다."
자격 요건 |
|
|
이미지 출처: 쏘카 CRM 마케터 채용 공고
엑셀, SQL등 데이터 분석 도구 활용 능력 있는 분
💬 "메시지나 푸시, 이메일 같은 걸 보낼 때, 타겟을 나누고 문구도 다르게 해서 나가는 경우가 많아요. 그래야 그 사람을 위한 메시지처럼 느껴지고 성과가 더 많이 나오더라고요. 이렇게 타겟을 추출해서 보내려면 DB에서 사용자 데이터를 추출해서 메세지를 세팅해야 하는데요. 그렇게 하려면 DB에 있는 데이터를 SQL로 추출해야 하니까, 보통은 SQL 스킬이 자격 요건에 많이 들어가 있는 것 같습니다. ' 마케터로 일하고 있는데 SQL 한번 배워보고 싶다' 하시는 분들은 SQL 캠프 | 입문반 커리큘럼 한번 확인해 보시면 좋겠습니다."
⋯⋯⋯
커뮤니케이션, 프로덕트 개선 경험 등 더 자세한 내용은 데이터리안 유튜브 채널에서 확인해 주세요👀
|
|
|
✨ 구독자님! 데이터리안 콘텐츠와 함께 데이터 분석 능력을 업그레이드 해봐요
|
|
|
데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
contact@datarian.io
|
|
|
|
|
