사용자를 위한 분석 전략 아이디에이션과

믹스패널, 구글 태그 매니저, 생성형 AI를 통한 실전 활용

프로덕트 분석에는 대부분 프로그래밍 언어나 SQL, 믹스패널(Mixpanel), 앰플리튜드(Amplitude) 등을 사용합니다. 하지만 시간이 흐르면 분명 더 나은 도구들이 등장할 것입니다. 따라서 어떤 환경에 놓이든 적응할 수 있도록 핵심을 관철해야 합니다. 따라서 『전략적 사용자 행동 분석』은 프로덕트 분석의 핵심인 사용자의 행동에 대해 무엇을 어떻게 질문할 수 있는지 그 사고방식을 중점적으로 다룹니다.

 

제품 및 서비스 관련 종사자지만 데이터에 관해서는 처음 접하는 분들을 위해, 반대로 데이터 역량을 바탕으로 제품 및 서비스 관련 분야로의 취업 또는 직무 전환을 준비하는 분들을 위해 ‘프로덕트’와 ‘사용자 행동’만을 위한 데이터 분석 용어와 기본 개념을 설명합니다. 그리고 여러 상황과 예시를 제시해 상상과 몰입을 도우며 데이터를 통해 무엇을 어떻게 분석할 것인지 계획하고 설계하는 사고의 과정까지 살펴봅니다. 이벤트와 프로퍼티 설계는 물론 믹스패널, 구글 태그 매니저, 생성형 AI를 통한 실습 과정까지 한 단계씩 자세하게 안내하기에, 차근차근 따라가다 보면 누구보다 빨리 원인을 짚어내고 문제를 해결하며 사용자를 보는 시야를 넓힐 수 있을 것입니다.

[목 차]
  

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