[PMB 18기] W6 어글리어스 플로우차트, 데이터 분석하기
이번 6주차는 사용자 경험을 이해하고 개선하기 위해, 플로우 차트를 작성하고, 관련 데이터를 수집하여 가설을 검증하는 것을 목적으로 하는 과제를 진행했다. 데이터 분석과 시각화를 직접 체험해보면서 데이터 기반 의사결정 능력을 향상시키기!
어글리어스 '구독'단계 플로우 차트
나는 어글리어스의 '구독'단계를 플로우 차트로 그려보았다. 지금껏 과제를 진행하면서 현재 어글리어스의 구독 단계가 굉장히 매끄럽고, 개선할 점을 찾기 어렵다고 말했었는데 그래도!!! 계속 끊임없이 찾아야 하는 것이 예비 PM의 올바른 마음가짐이 아닐까...:> 싶어 플로우 차트를 그려보며 다시 확인해보고자 하였다.
PPT의 유혹이 강렬했지만 피그마를 좀 더 익히고 싶어 해당 툴을 사용하였고, 코드스테이츠에서 제공해 준 Sample 파일을 일부? 상당 부분 활용하였다. 과제 안내사항으로 UI, 클라이언트, 서버, DB가 각각 어떻게 보이고 작동할지 예상하여 표현하라고 나와있었는데, 플로우차트 안에 클라이언트/서버/DB를 어떻게 녹여내야 하는지 감히 잡히지 않아 DB만 추가 하였다. (그렇다고 DB도 적절하게 추가한 것 같지는...) 클라이언트와 백엔드/프론트엔드는 다음주차 강의를 통해 학습할 수 있다고 하니 꼭 수정을 해보도록 하겠습니다!
동기가 알려준 범례 관련 자료와 제공받은 샘플 파일을 통해 내가 설정한 범례는 아래와 같다.
플로우차트를 그리며 발견한 점
- 어글리어스 구독 단계중, 선택을 해야할 때 다수가 선택하는 옵션이 기본으로 선택되어 있다. 옵션을 변경하지 않는다면 바로 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 따라서 경고 메세지가 출력되는 경우가 굉장히 적다.
- 구독 단계를 ‘채소플랜 → 배송정보 → 결제 방법’으로 3단계로 표시하는데, 실제로 구독에 필요한 페이지 이동횟수는 훨씬 많다. 그러나 상단의 UI에서도 3단계로 인지하게끔 하여 고객 입장에서 구독단계를 실제보다 더 짧게 느껴지게 만들었다.
- 구독 단계별로 고객이 궁금할 만한 내용은 이미지, 안내문구, 아이콘 터치시 메세지 노출 등의 다양한 방법을 통해 해당 페이지 안에서 정보를 해결할 수 있도록 했다. 단계별 이탈률을 낮추는데 영향을 미쳤을 것이라 생각한다.
- 구독 완료시 바로 공식 채널의 카카오 알림톡이 발송되어, 채널 추가 전환율을 높였다.
이번에도 UI 관련 개선점(이것도 취향의 문제)을 제외한 문제점은 발견하지 못했다. 그렇지만 생각 없이 프로덕트를 훌훌 둘러볼 때와 달리, 페이지 하나, 버튼 하나를 뜯어보면서 발견한 점은 꽤 있어서 피그마랑 끙끙 싸운 보람은 느낄 수 있었다.
데이터 수집과 가설 설정
우선 앞서 플로우 차트를 작성했던 내용과 직접적인 연관성이 있는 CSV데이터 파일을 찾지 못하여, 위의 내용과는 아예 다른 데이터로 진행 했다는 점을 밝힙니다. (연계성 없음!)
나는 식품/온라인상거래 관련 데이터를 위주로 찾아보았고, 그 중 한국농촌경제연구원에서 진행한 ‘2022년 식품소비행태조사’ 라는 설문조사 데이터를 발견하여, 프로덕트와 관련하여 매번 ‘~할 것 같은데?’라고 짐작하던 나만의 생각을 데이터로 확인해보기로 했다. 6천여명을 대상으로 진행한 설문조사 응답이 전부 기록되어 있는 (내 기준) 정말 어마어마한 데이터였는데, 다행히 해당 데이터를 분석한 요약 보고서가 있었다. 물론 이것도 702페이지에 달하지만(…). 설문조사 응답지에 필터를 걸어 상관관계/인과관계를 직접 분석하고자 시도했으나 과제 기한 이내 분석 완료에 처참히 실패하여, 보고서로 요약된 내용 중 일부 데이터를 활용하여 가설을 설정하였다.
가구원 수가 많을수록 더 자주 장을 볼 것이다.
가구원 수 별 장을 보는 횟수 응답질문을 통해 해당 가설을 설정하였다. 현재 어글리어스는 스탠다드 박스(1~2인용)와 점보 박스(3~4인용)으로 채소박스 종류가 설정되어 있다. 해당 가설 검증과 더불어 채소박스 종류 별로 설정된 구독주기 비율을 확인한다면, 박스 크기별 프로모션이나 구독 주기를 좁히기 위한 이벤트/기능을 추가함에 있어 근거가 될 수 있을 것이라고 생각했다. 또한 식료품 판매의 특성상 더 많은 양을 한번에 판매하는 것이 이율이 높기 때문에 해당 가설 검증을 기반으로 또 다른 유의미한 가설들을 세워볼 수 있다고 생각했다.
다만 현재 어글리어스에서는 고객 정보 중 ‘고객의 가구 수’를 수집하고 있지는 않기 때문에, 3인 이상의 가구이더라도 ‘스탠다드 박스’를 구독 중일 수 있으므로 추후 가설 설정시에는 해당 지표를 확실하게 하기 위한 사전 작업이 필요할 것 같다. 또한 데이터의 경우 온라인 장보기가 아닌 일반적인 장보기에 해당되므로 추가적으로 다른 설문지의 응답도 함께 볼 필요가 있을 것 같다.
가구원이 적을수록 '한달에 2회 이상 온라인에서 식품을 구입하는 비율'이 더 높을 것이다.
이건 사실 설문조사 질문지를 보고 설정한 가설인데, 가구원이 적을수록 장보기 주체자가 연령대가 낮을 것이라는 주관적인 의견도 들어간 가설이다. (벌써 싸하죠?) 정확한 데이터는 나와있지 않지만, 어글리어스의 페르소나는 '1~2인 가구'라고 밝힌 인터뷰로 미뤄보아 스탠다드 박스의 판매 비율이 훨씬 높을 것으로 예측했다. 페르소나와 해당 프로덕트를 제외하더라도 더 적은 가구원일수록 온라인 장보기 횟수와의 상관관계를 확인해보고자 하였다.
연령대가 낮을수록 건강한 식생활을 위한 중요사항 중 '채소 중심의 식생활'에 응답한 비율이 높을 것이다.
... 이 가설이야 말로 데이터에서 가설을 뽑아내기 위한 억지성이 참 높지만, '채소' 구독 서비스인만큼 연령대와의 상관관계를 한번 확인해보면 좋지 않을까요? :> (아잉)
데이터 시각화
위에 올려둔 것처럼 우선 설문조사 응답자의 비율을 엑셀로 먼저 정리를 하였고, 이를 가설 확인을 위해 각각 약간의 가공을 거쳤다. 가공이라기 보다는 설문조사의 응답 선택지가 많아서 그걸 줄였다고 말하는게 양심에 덜 찔리겠네요. 이후 시각화 단계에서는 엑셀 파일을 연동하여 파워포인트로 디자인했습니다.
가구원 수가 많을수록 더 자주 장을 볼 것이다.
기존 데이터로 만든 그래프는 데이터가 한눈에 들어오지 않았다. 이에 설문 응답지를 주 1회 이상/주 1회보다 드물게 2개의 지표로 나누었고, 그 중 내가 보고 싶은 '주 1회 이상' 응답 비율을 더 진하게 시각화하였다.
그리고 가설은.. 기각 당했다. 1인 가구가 가장 자주 장을 본다고 합니다. 전 자주 안보는디요.(ㅋㅋ) 대형마트에서 와구와구 장을 보기 때문일까요? 헉 근데 냉장고(특히 냉동실)가 커서 그럴 수 있겠다는 생각도 듭니다.
가구원이 적을수록 '한달에 2회 이상 온라인에서 식품을 구입하는 비율'이 더 높을 것이다.
마찬가지로 설문 응답지를 월 2회이상 / 월 2회보다 드물게 2개의 지표로 나누었다. 월 2회로 기준을 잡은 이유는 어글리어스의 구독 주기 중 2주에 1회가 가장 높기 때문이다. 마찬가지로 내가 확인하고 싶은 '월 2회 이상' 지표를 눈에 띄게 시각화 하였다.
네 기각입니다. 이로써 가구원 수로 데이터를 보는 것은 그만해야겠다는 생각이.. 들기도 합니다. 가구원의 수는 같을지언정 그 구성은 상당히 다양성을 띄고 있을 수 있잖아요...? 가설을 설정하기 전에는 왜 이런 생각이 들지 않는 것인가 ! 충분한 리서치와 신중한 가설 설정의 중요성을 다시 한번 경험합니다.
온라인 장보기와 관련된 데이터를 찾아보니 위와 같은 데이터를 발견했다. 오프라인 장보기보다 더 쉬운 온라인 장보기 경험을 제공하면 2030 직장인 고객을 늘릴 수 있을 것이다! 라는 가설이 좀더 프로덕트 연관성이 더 있었을까 싶네요.
연령대가 낮을수록 건강한 식생활을 위한 중요사항 중 '채소 중심의 식생활'에 응답한 비율이 높을 것이다.
이 데이터는 그래프로 시각화 해보긴 했지만, 응답자의 비율 자체가 상당히 낮아서 유의미한 데이터로 보기에는 어렵다고 판단을 내렸습니다. 그 뿐만 아니라 각 연령별로 응답자 수가 차이가 많이 나기 때문에 더더욱 어렵다고...
해당 과제와 관련하여 짧게 회고하자면, CSV파일로 찾아야만 한다는 어떤 강박(?)에 의해 유의미한 가설을 세울 수 있는 데이터셋을 찾지 못하였다. 지난 A/B테스트와도 비슷한 맥락인데, 멘토님께서 말씀해주신 것처럼 내가 이러한 데이터를 분석하고 시각화 하는 것도 사실… 다 돈이다! (그것도 내 돈 아니고 회사 돈) 이걸 가지고 개발자와 디자이너와 소통 혹은 요청을 드린다고 생각하면 정말 약한 근거에 해당된다고 느꼈다. 하지만 6주차 Day1의 PM님께서 말씀해주신 것처럼, 한 번 해봤다는 것도 중요하다는 말씀을 귀담아(PM님 이거 보시면 어이없으실듯ㅎ) 데이터를 엑셀로 정리하고 차트를 뽑아냈다. 변수도 많지 않은 아주 간단한 데이터였음에도, 엑셀로 정리하고, 차트의 모양을 결정하는데도 꽤 쉽지 않았으니 '해보는 것'의의는 달성했다고 생각한다…:)
데이터 추가조사! 키워드 분석
멘토님도, PM님도 데이터의 중요성을 정~말 강조해주셔서, 어글리어스와 직접적인 연관이 있는 데이터를 추가로 조사한 내용도 기록해보려 한다. 이번에 찾은 데이터는 블랙키위 홈페이지에서 제공하는 네이버의 어글리어스 키워드 검색 관련 내용이다. (갑자기 외람되지만 참 좋은 세상이다…이런것도 무료로 보여주고… 거기다 광고 피로도도 낮은 나 자신 참 복받았어요.)
데이터를 보면서 '왜 이런 결과가 나왔을까?' 라는 주관적인 의견입니다.
그러고보니 블랙키위는 어떻게 시각화를 했나!도 볼 수 있으니 과제랑 연관이 아예 없지는 않은 것 같다.(^^) 콘텐츠 발행량 중 블로그를 보면, 내가 확인한 날을 기준으로 한달간 470건의 블로그 글이 발행되었으니, 하루 평균 15건의 블로그가 발행되고 있다는 것을 알 수 있다. 참고로 어글리어스는 현재 ‘친구코드’를 제외하고는 블로그 후기와 관련된 보상이 따로 주어지지 않고 있다. 다만 어글리어스는 앱 프로덕트를 운영하지 않아 유저 수를 알기 어려워, 이 수치가 높은 편의 바이럴 지수에 해당되는지 알 수 없었다.
그러나! 하우에버! 블랙키위가 알려준다. '콘텐츠 포화 지수'라고, 키워드에 대한 관련 콘텐츠의 포화정도를 나타내는 블랙키위만의 지표인데, ‘매우 낮음’에 해당되었다. 이로써 나는 앞으로 '어글리어스 유저는 블로그를 자발적으로 많이 올리는 편이다!' 라고 말할 수 없는 것일까? 마켓컬리를 검색해 보았는데, 마켓컬리도 ‘매우 낮음’단계이다. 수치상으로 마켓컬리는 0.78%, 어글리어스는 2.19%. 어글리어스가 3배에 달하는 수치이다. 마켓컬리도 ‘친구코드’만 운영하는 것에서 동일하다. 그렇다면 어글리어스의 미션과 비전이 다른 식품 커머스와 비교하여 콘텐츠를 발행에 영향을 미치고 있다는 가설을 세워볼 수 있을 것 같다!
어글리어스의 '미션/비전'을 강화하면, 유저의 자발적 콘텐츠 발행률이 더 높아질 것이다.
이번에는 연관 키워드와 관련된 내용이다. 눈에 띄는 내용은 ‘예스어스’인데 첫 주 시장분석을 할 때 알게된 프로덕트인데 오랜만에 뵙습니다..(?) 프로덕트의 주요 서비스에 대한 내용과 미션, 비전은 거의 동일하다. 어떤 나의 직관..에 의해 예스어스가 어글리어스에 한창 못미친다고 판단(육감 PM은 처음이시죠?)했었는데 검색량을 통해서 데이터를 비교해보면 되겠네요!
블랙키위의 어글리어스 검색 결과에는 ‘어글리어스’ 블로그 누적 발행량이 보이지 않아 ‘예스어스’를 검색하여 확인했다. (티스토리 표 에디터 자유도가 너-무 낮아요!!!)
| 월간 검색량(Total) | 블로그 누적 발행량 | |
| 어글리어스 | 21,510 | 8,120 |
| 예스어스 | 1,630 | 6,370 |
어글리어스의 월간 검색량이 예스어스의 10배가 넘었다. 내 육감..굿? 그러나 월간검색량과 비교하여 블로그 누적 발행량은 1.5배도 미치지 않는다. 그런데 이것도 느낌이 왔다.(? 어이없을 무) 예스어스의 게시물을 연도별로 여러 개 확인해 보았는데, 콘텐츠 하단에 ‘레뷰’를 통해 제공받아 작성된 글이라는 표시가 많았다. 예스어스는 콘텐츠 발행을 위해 체험단 서비스를 오랜시간 꾸준히 활용해왔던 것 같다. 단순히 ‘검색량’ 자체는 허수지표가 될 수도 있지만, 유사 프로덕트와 상대적인 데이터 비교는 조금 유의미하다고 볼 수 있지 않을까!
블랙키위에서 제공하는 워드 클라우드. 기업 리뷰 페이지에서도 많이 보았던 데이터 시각화 방법인데, 검색량 키워드에도 유용하게 적용되는 것 같다. 내가 PM이라면 해당 데이터 시각화를 보면서 전체적으로 긍정적인 키워드, 프로덕트와 직접적인 연관성이 높은 키워드로 채워갈 수 있도록 방향성을 잡는데 도움을 얻을 것 같다.
검색 트렌드를 월별로, 그래프로도 보여주고 있다. 다이어트처럼 ‘새 해’의 영향이 조금은 있을 줄 알았는데, 1월 12월~1월 사이의 증가량만을 보면 없나봐요..(?) TMI인데 가장 높은 트렌드를 나타냈던 2023년 2월이 저의 첫 구독 월이네요…:) 나 어글리어스 페르소나/타겟고객 그 잡채…? 당시 친구코드와 더불어 추가로 첫구독 쿠폰 이벤트도 진행했던 것으로, 해당 마케팅 성과가 아닐까 유추해본다.
요일별 검색 비율 중 ‘월요일’이 가장 높은 이유는 현재 어글리어스가 구독관련 알림톡을 월요일에 발송하고 있는 것으로 유추해 본다. 키워드 검색 데이터만으로도 이렇게 다양한 정보를 확인할 수 있다니! 설문조사 응답 데이터를 붙잡고 이틀동안 검색한 것이 무색해졌지만, 그래도 다양한 종류의 데이터를 봤다는데 의의를 둡시다!
누구씨는 왜이렇게 마켓컬리에 집착하나요?
추가로 어글리어스 유저가 마켓컬리 사용 유저와 많이 겹칠 것이라는 나의 가설을 검증하기 위해, ‘이에 필요한 데이터는 어떻게 찾을 수 있을까?’에 대해서도 고민해보았다. 블랙키위의 경우 연관검색어가 아니면 내가 원하는 데이터를 찾을수는 없었고… 사실 크롤링(?)을 해보고 싶었는데, 프로그램을 설치하여 확인해야 해서(오래 걸릴 것 같아서) 좀더 간단한 방법을 찾아보았다.
어글리어스와 마켓컬리 유저의 상관관계를 확인할 수 있는 데이터 찾기
내가 시도해본 방법은 ‘네이버 블로그’ 에 키워드를 검색하여 콘텐츠 건수를 비교하는 방법이다. 물론 블로그 콘텐츠 한 건이, 한명의 유저를 뜻하지는 않지만요. 아주 간단하니까 그냥 해보았습니다. 실행력 높은 예비 PM^^
| 어글리어스 | 예스어스 | 마켓컬리 | 오아시스 | 쿠팡 | 헬로네이처 | |
| 어글리어스 | 7,680건 | 1545건 | 273건 | 185건 | 208건 | 11건 |
| 2.0% | 3.5% | 2.4% | 2.7% | 0.1% |
하단의 비율은 어글리어스 단독 키워드 블로그 건수대비 비율을 백분율로 표시한 것이다. 어글리어스 단독 키워드 검색 블로그 건수는 7,680건이며 경쟁 프로덕트인 예스어스와 한 게시물안에 두 키워드가 모두 들어간 검색건 수는 154건으로 2.0%에 해당된다. 마켓컬리의 경우는 3.5%… 마켓컬리가 아닌 ‘온라인 식품 구매자’와의 연관성을 찾기 위해 다른 식품커머스의 경우도 확인해보았다. 그러나 전체적으로 중복된 콘텐츠의 절대적인 건수가 적어서 이걸로 상대적인 기준을 세우기가 어렵다는 것을 깨달았다.
그런데도 내가 왜이렇게 어글리어스와 관련하여 마켓컬리에 집착할까!
- 어글리어스 콘텐츠 중 마켓컬리와의 비교 혹은 마켓컬리랑 함께 쓰는 후기에 대한 기억이 강렬하다.
- 어글리어스 유저에게 댓글 설문조사를 했을 때, 마켓컬리를 언급해주신 유저가 20명 중 4명이었다.
- 두 프로덕트의 페르소나가 비슷하다.
- 새벽배송, 친구코드와 같은 프로덕트 주요 기능들이 비슷하다.
그런데 만약 마켓컬리 유저와의 상관관계를 찾는다고 해서 어떤 가설을 검증해보고 싶은건지에 대해서는 생각해보지 않은 것 같다. 이게 먼저겠어요… 이제 이 집착은 잠시 수납하는 걸로…
중간중간 회고가 들어있지만 아니 어쩐지 회고가 내용보다 더 많지만.. 이번 주차는 정말 여지껏 과제중 가장 어려웠다. 피그마 관련 과제는 툴이 낯설고 절대적인 시간 투자가 부족했다는 느낌이었다면, 데이터는 정말 '몰라서' 진행이 더뎠다. 다른 분들의 과제를 보면서 나의 가설이 너무나 빈약했음을 느꼈지만, 그래도! 관련해서 다양한 툴로 이것저것 시도해 본 것에 의의를 두기로 했다! 그리고 정말 이번주는 과제에 정규 학습 시간 이외에도 저녁시간과 주말에도 절대적인 시간 투자를 많이 했어요! (근데 왜 결과물이 이러냐고 물으면 할말 없음)
이 과제를 수정하던 날, 어글리어스 앱 출시 소식을 알게되었습니다! 짝짝짝 5월 말 출시라는데, 이왕이면 좀 더 일찍 나와서 앱 분석을 했으면 하는 아쉬운 마음도 있지만, 애정하는 프로덕트인 만큼 지금까지 내가 조사해온 내용들을 바탕으로 어떤 방향성을 가진 앱이 나올까 궁금하기도 하다! 그럼 끝! 그치만 개발 관련 학습듣고 플로우 차트는 수정해야 해요^^