#UX디자인 #데이터분석_실무사례 🍁
안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다. 긴 추석 연휴 잘 보내셨나요? 연휴가 지나니 벌써 10월 중순이네요.
이번 달에도 데이터리안 뉴스레터를 찾아주셔서 감사합니다.
오늘 뉴스레터는 데이터 분석의 실제 활용 사례를 중심으로 준비했어요. 데이터라는 게 막상 다가가려면 어렵게 느껴지지만, 다른 회사들은 어떻게 활용하고 있는지 들여다보면 의외로 실마리를 찾을 수 있답니다. 이번 뉴스레터가 구독자님께도 새로운 시각을 전해드릴 수 있기를 바랍니다.
다음 11월 뉴스레터는 첫 번째 화요일이 아닌 수요일(11/5)에 찾아올 예정입니다. 남은 10월도 즐겁게 보내시길 바라며, 저는 다음 달에 다시 찾아뵐게요 :)
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1. 블로그 | 데이터는 답이 아니라 인간에게 던지는 질문이다
2. 세미나 | 데이터 분석가 없이 데이터 드리븐 디자인하기
3. 블로그 | 사용자의 클릭, 어떻게 유도할 수 있을까?
4. 블로그 | 실무자들이 가장 많이 묻는 GA4 질문답변 모음!
5. 블로그 | 카피바라도 할 수 있다고? SQL 기초 세미나 직접 가봤습니다
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🎯 데이터는 답이 아니라 인간에게 던지는 질문이다
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안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다.
“데이터 분석은 했는데, 인사이트는 어떻게 도출할 수 있을까요?”라는 질문을 자주 듣습니다. 사실 인사이트는 데이터 자체에서 바로 나오지 않습니다. 오늘 뉴스레터에서 소개할 아래 글의 내용처럼, 데이터와 사용자에 대한 이해가 결합할 때 비로소 의미 있는 통찰로 이어집니다.
만약 숫자만 바라보며 답을 찾기 어렵게 느껴진다면, 그 수치가 왜 나타났는지, 사용자는 어떤 경험을 하고 있을지를 함께 고민해 보세요. 사용자의 관점에서 그 여정을 따라가다 보면 데이터가 지닌 의미를 더 선명하게 이해할 수 있고, 우리가 앞으로 나아가야 할 방향도 자연스럽게 보일 거예요.
* 이 글의 원문은 이미진(란란)님 브런치에 업로드된 “데이터는 답이 아니라 인간에게 던지는 질문이다”입니다.
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데이터는 답이 아니라 질문이다
데이터를 활용하는 것이 막막하고 두려운 이유가 이 데이터를 어렵게만 생각해서는 아닐까요? 데이터는 정제되지 않은 정보의 나열일 뿐입니다. 마치 우리들 냉장고에 있는 쓰다 남은 당근과 어제 산 양파, 그리고 3알 정도 있는 계란과 같은 정보인 것이죠. 냉장고를 보고 있으면 자연스럽게 질문이 떠오릅니다.
🤔 아, 이걸로 오늘 저녁 뭐해먹지?
UX 디자인에서 데이터를 활용한다는 것도 이와 같습니다. 서비스 출시를 준비하고 있다면 오늘 우리 집 집들이 저녁으로 새로운 요리를 준비하는 것과 같습니다. '오늘 저녁 집들이에 누가 오지?'를 먼저 질문하고 '대학 동기들은 와인을 좋아하는데 그럼 어떤 요리를 하지?'를 질문하고 '그에 맞는 재료는 뭐가 있지?'를 찾아본 뒤 그 재료들을 사 와 요리를 하겠죠. '우리 서비스의 사용자가 누구지?'를 먼저 질문하고 '그들은 출, 퇴근길에 쇼핑하는 것을 좋아하는데 그럼 어떤 가치를 제안하지?'를 질문하고 '그에 맞는 기능이 뭐가 있지?'를 정의하겠죠.
이 과정 동안 데이터가 질문을 할 수 있게 도와주고 있는 것입니다. 그렇기에 사실 중요한 것은 '데이터' 자체가 아닌 '좋은 질문'이에요. 좋은 질문에 좋은 답이 나오겠죠. 결국 데이터를 잘 쓴다는 건 좋은 질문을 던지는 것입니다.
데이터 분석의 시작은 '사용자'에 대한 궁금증이어야 한다
많은 UX 디자이너들이 데이터를 보면 처음에는 막막해해요. 이 많은 숫자들, 이 많은 정보를 가지고 무엇부터 해야 할지 감이 오지 않는 거죠. 반대로 어떤 정보, 어떤 숫자를 수집해야 할지 자체를 모르는 경우도 많고요.
데이터를 기반으로 UX 디자인을 할 때 가장 먼저 해야 할 일은 '사용자를 궁금해하는 것'입니다. UX를 설계하고 디자인하는 많은 분들이 '왜 이 버튼 클릭률이 낮지?'와 같이 화면 안에서의 사용자 발자취를 궁금해하죠. 하지만 우리가 가장 먼저 궁금해해야 하는 부분은 이보다 더 범위가 큰 '사용자' 그 자체여야 합니다.
- 사용자는 왜 많은 커머스 중에 우리 서비스를 이용하는 거지?
- 사용자는 왜 반려동물을 키우기 시작한 걸까?
- 사용자는 이 구간에서 왜 나가 버리는 걸까?
- ...
이렇게 사용자의 모든 행동을 궁금해하는 것이죠. 화면 밖을 벗어나 '사용자' 자체에 질문을 던지다 보면 수집할 데이터는 무궁무진해져요.
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블로그 글 전문에서는 가상의 서비스, 냥냥북스의 사례를 만나보실 수 있습니다. 냥냥북스팀이 리뷰 작성 기능을 40%로 올린 방법, ''잠시 눈을 쉬게 만들어 주세요'라고 알림을 주는 기능'을 넣은 이유를 확인해 보세요.
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‘감이 아니라 데이터로 이야기하라’는 말, 어디서든 듣지만, 막상 어떻게 해야 할지 막막하신가요? 이전 글의 저자이자, 17년 경력의 프로덕트 디자이너 이미진님과 함께 진행하는 온라인 세미나 소식을 공유합니다. 이번 세미나에서는 데이터 분석가도 없고 유저 리서처도 없는 작은 스타트업을 일곱 군데나 다니며 다양하게 삽질을 해본 미진님의 생생한 경험을 들으실 수 있어요. 브런치북 대상작 '데이터 삽질 끝에 UX가 보였다' 에서는 미처 공개하지 못한 생생한 실제 사례를 이번 세미나에서 만나보세요!
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이런 분들께 11월 세미나를 추천합니다
- 위에서 데이터 분석하라는데 뭐부터 시작해야 할지 모르겠는 실무자
- 데이터를 활용한 디자인 사례가 궁금한 기획자, 디자이너
- 데이터를 기반으로 문제 해결을 하고 싶은 누구나
- 요즘 채용 공고에 '데이터 기반'으로 일하라는 말이 많은데 구체적으로 어떻게 하는 건지 모르겠는 취준생, 실무자
- '데이터'라는 단어가 무서운 사람
11월 세미나는 이렇게 진행돼요
🗓️ 일정: 11/4(화) 저녁 7시 ~ 9시
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1부 강연 다시 보기를 제공해요
이번 라이브 세미나를 신청한 분께는 1부 강연 다시 보기를 제공합니다. 세미나 다음 날 오전에 이메일, 문자로 안내해 드릴게요. 라이브 세미나는 정가 대비 70% 할인된 로그인 전용 특별 할인가, 1만 원에 신청하실 수 있어요. 📍연사 Q&A와 2부 패널 토크는 Live-only 세션으로, 다시 보기가 제공되지 않아요. Live-only 세션에서는 라이브 참여자들만 들을 수 있는 더 실무적이고 최신 정보에 관해 얘기합니다. 내용이 궁금하다면 세미나 당일, 놓치지 말고 참여해 주세요!
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📢 이번 세미나에 관심 있을 것 같은 동료, 친구, 지인이 있다면, 세미나 소식을 공유해 주세요.
11월 4일 화요일 저녁 7시, 줌에서 뵙겠습니다!
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세 번째 글에서는 애니메이션 전문 OTT 서비스 '라프텔'의 실무 사례를 소개합니다.
이번 사례에서는 사용자의 클릭을 유도하기 위한 A/B 테스트 진행 과정을 확인할 수 있습니다. 특히 데이터가 많은 과정에서 활용되는 것이 인상 깊었는데요. '아는 만큼 보인다'라는 말이 있죠. 데이터가 서비스 개선에 기여할 수 있음을 동료들에게 더 많이 보여준다면, 데이터에 기반한 의사결정이 자연스러운 문화가 될 것이라고 생각해요. 그리고 디자인, 개발, 그로스, 운영 등 여러 팀이 A/B 테스트라는 공동의 목표를 위해 어떻게 협업하는지도 구체적으로 엿볼 수 있어 추천하는 글입니다.
* 이 글의 원문은 라프텔 팀 블로그에 업로드 된 “사용자의 클릭, 어떻게 유도할 수 있을까?”입니다.
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실험 배경 및 가설
실험 배경은 '어떻게 하면 사용자가 더 많은 작품을 클릭하고 재생할 수 있을까?'였습니다. 라프텔은 애니메이션 전문 OTT 서비스이기 때문에 사용자가 작품을 발견하고 재생하는 과정에서 작품 자체의 매력과 더불어 그 매력에 대한 흥미를 극대화하는 것 또한 UX 적으로 고민하고 있습니다. '홈 화면에 노출되는 콜렉션*의 UI에 변화를 주면, 클릭률과 재생 전환율에 차이가 있지 않을까?'라는 가설을 세워 실험을 진행했어요.
* 콜렉션이란? 같은 타이틀로 묶여 있는 작품 모음을 말합니다. (예시. ‘라프텔에서만 볼 수 있는 독점 작품!’ 등)
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실험 준비
'현재 홈 콜렉션 평균 클릭률을 상승시킬 수 있는 UI를, 실험을 통해 찾아 적용하기'라는 목표를 세우고 아이디어를 모았습니다. 테스트에 쓰일 시안 3가지를 제작하여 기준안과 비교하였습니다. 최적화된 실험을 위해 각 팀마다의 요구사항을 정리하고 작업을 요청했습니다.
1. 프로덕트 디자인팀: 시안 작업 및 정렬 고민
- 시안 작업 외에도 콜렉션을 어떤 위치에 고정하면 좋을지, 콜렉션 내 작품 순서를 어떻게 정렬하면 좋을지 등을 고민하였습니다.
2. 개발팀: 처리 방식 논의
- 앱 사이즈 및 성능 등의 이슈를 고려했을 때 가급적 서버에서 작업을 하는 게 좋겠다는 프론트엔드의 의견을 수용하여 실제 개발 시에는 백엔드의 도움을 많이 받았습니다.
3. 그로스팀: 지표 논의
- 프로덕트 디자인팀 내에서 어떤 지표를 보면 좋을지 미리 고민하고 그로스팀의 피드백을 받아 좀 더 뾰족하게 수정해나갔습니다.
4. 운영팀: 선정 작품 논의
- 천상계 애니 덕후 분들이 모여있는 운영팀의 오랜 세월 다져진 빅데이터x전자두뇌(?) 그리고 그로스팀의 정량적 데이터를 기반으로 테스트에 쓰이기 적당한 작품을 추려냈습니다.
성공 지표
1. 핵심 지표 : 콜렉션 노출 대비 클릭률
- 현재 홈 화면의 평균 콜렉션 클릭률보다 높은 15% 이상의 수치가 나오는 것을 목표로 하였습니다. 클릭률을 핵심 지표로 잡은 이유는 실험의 신뢰도 측면에서 제일 정확한 지표였기 때문입니다.
2. 서브 지표 : 재생 전환율
- 재생 전환율은 10% 이상을 목표로 잡았습니다. 비즈니스적 목표만 본다면 재생 전환율을 핵심 지표로 보는 게 맞지만, 전환에 영향을 주는 변수가 많고 그 통제 또한 쉽지 않았기 때문에 실험에 대한 신뢰도가 떨어져 서브 지표로 활용하였습니다.
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과연 이 실험 결과는 어땠을까요? 자세한 실험 결과와, 이번 실험을 통해 배운 4가지 교훈을 블로그 글에서 확인해 보세요.
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🔥 실무자들이 가장 많이 묻는 GA4 질문답변 모음! |
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안녕하세요, 데이터 분석가 선미입니다.
데이터리안의 지난 2025년 7월 세미나, ‘처음 시작하는 사람들을 위한 GA4 핸즈온’에서는 개발 지식 몰라도 누구든 클릭만으로 간단하게 할 수 있는 GA4 설치 방법을 알려드렸습니다. 강연 중 진행된 질의응답의 일부를 공유합니다 :)
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GA4 설치 관련
- 직접 설치 방식으로 GA를 설치해 데이터 수집은 잘되고 있습니다. GTM 태그도 같이 설치된 상태인데 이렇게 되면 데이터가 2번 수집되어 문제가 될 수 있나요?
- GA4 사용 vs 직접 태깅을 통한 로그 대시보드 제작 간에 고민이 되는 경우가 많은데요. 직접 구축하는 것보다 GA4를 사용하는 것이 더 적합한 상황과, 그 이유가 궁금합니다!
- 티스토리 블로그에만 GA4를 설치할 수 있는지 궁금합니다. GA4를 네이버 블로그, 유튜브와 같은 플랫폼에는 적용하기 어려운 건가요?
- 티스토리 자체에도 데이터를 확인할 수 있는 기능이 있어서 유입 경로, 각 글의 주별/일별 조회 수, 검색어 등과 같은 데이터 조회가 가능하더라고요. GTM을 통해 GA4를 설치하면 더 자세한 내용을 조회하고 관리할 수 있을까요?
분석 사례 관련
- ‘어느 시간대에 사용자들이 많이 접속한다’와 같은 데이터를 확인하려면 어떻게 해야 하나요?
- 사용자 이탈 지점을 파악하고 싶은데 퍼널 분석은 어떤 데이터로 확인할 수 있을까요?
- 웹사이트를 한 페이지로 만들었는데, 신청하기 폼에 사용자가 거의 들어오지 않습니다. 이런 경우, 데이터로 문제를 파악하기 위해 퍼널을 쪼개는 게 좋을까요?
- GA4를 유의미하게 활용하는 실무 사례가 궁금합니다!
커리어 관련
- 연사분들도 GA4 자격증을 취득하셨는지, 취득하셨다면 어떻게 공부하셨는지 궁금합니다.
- 데이터 분석가 취업을 준비하고 있습니다. 도움이 될만한 GA4 프로젝트 주제가 있나요?
- 실무에서 활용할 수 있을 만한 능력치를 가지려면 어떤 활동까지 할 수 있어야 하는지 궁금합니다!
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📝 데이터리안 행사 스케치
카피바라도 할 수 있다고? SQL 기초 세미나 직접 가봤습니다
대시보드와 리포트를 들여다보지만, 정작 원하는 답은 잘 보이지 않아 아쉬울 때가 많죠. 그러다 보니 자연스럽게 ‘데이터를 직접 다뤄봐야겠다’라는 생각을 하는 분들이 많은 것 같아요.
지난 8월, 바로 이런 갈증을 가진 100명이 모였습니다. 비가 내리던 주말 이른 아침이었지만 강의실은 빈자리가 없을 만큼 열기로 가득했어요.
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이번 세미나는 데이터를 이해하는 법부터 시작해 SQL의 기본이 되는 SELECT와 FROM, 그리고 여러 연산자를 배운 뒤 바로 연습문제를 풀며 익힌 내용을 응용해 보는 시간을 가졌습니다. 참가자들은 더듬더듬 쿼리를 입력해 보며 SQL이 실제로 어떻게 쓰이는지 몸으로 익혔습니다. 처음에는 낯설어 다소 어색해했지만 곧 잘 따라와 주셨고, 덕분에 무리 없이 수업을 마칠 수 있었답니다!
더 자세한 핸즈온 후기와 수업 자료는 아래 블로그 글에서 만나보실 수 있어요 :) |
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✨ 구독자님! 데이터리안 콘텐츠와 함께 데이터 분석 능력을 업그레이드 해봐요
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데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
contact@datarian.io
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