[디자인부트캠프] Day36 l 데이터와 그로스해킹

오늘은 오즈코딩스쿨 프로덕트 디자이너 부트캠프 2기 36일차입니다.

36일차에는 어제 배운 Google Analytics (GA4)에 대해 분석하는 시간이었습니다!

수업을 듣다보면 많은 생각이 드는 게 하나의 서비스를 위해서 참 많은 데이터 분석 기능이 있다고 생각이 들었습니다!

그만큼 사용하기 편리하고 데이터 분석이 중요하다는 말이겠죠 😊

1) 데이터 기반 그로스해킹의 중요성

💡 "왜 데이터를 분석해야 할까?"

 

🚀 "이 제품을 만들면 분명 대박 날 거야!"

어느 날, 한 스타트업 창업자가 세상에 없던 혁신적인 쇼핑 앱을 개발했습니다.
"우리 제품은 혁신적이니까, 사람들이 당연히 사용할 거야!"라고 확신하며 서비스를 런칭했죠.

처음 몇 주 동안 다운로드 수는 빠르게 증가했습니다.
하지만, 이상한 일이 벌어졌습니다.

📉 사용자들이 앱을 설치한 후 곧바로 떠나는 현상이 발생한 겁니다.
🔍 광고비는 계속 지출되지만, 실제 구매로 이어지는 고객은 거의 없음.
🤷‍♂️ "이유를 모르겠어… 도대체 뭐가 문제지?"

창업자는 고민에 빠졌습니다.
"우리 앱이 정말 문제일까? 아니면, 뭔가 데이터를 통해 개선할 수 있을까?"

 

❌ 데이터 없이 의사결정하면 생기는 문제

문제 1️⃣: 감(直感)에 의존한 마케팅 전략

• 창업자는 "젊은 층이 이 앱을 좋아할 거야!"라고 생각하며 SNS 광고에 집중했습니다.
• 하지만, 실제로 앱을 사용한 고객들의 연령대는 40~50대가 많았던 것이었습니다.

문제 2️⃣: 사용자가 어디에서 이탈하는지 모름

• 가입까지는 했지만, 구매까지 진행하는 비율이 낮았습니다.
• 앱의 어떤 단계에서 사람들이 이탈하는지 몰랐기 때문에 무엇을 개선해야 할지 불분명했습니다.

문제 3️⃣: 마케팅 비용 낭비

• 광고를 집행하고 많은 유저가 유입되었지만, 구매 전환율(Conversion Rate)이 낮아 손실이 계속 발생했습니다.

➡ 결론: 데이터 없이 단순한 추측만으로 사업을 운영하면, 많은 비용을 낭비하고 성장을 기대할 수 없다!

 

✅ 데이터 분석을 통한 성장 사례

📌 사례 1: Airbnb - 데이터 기반 UX 최적화

🛏️ 문제:

• 초기에 Airbnb는 고객이 숙소를 예약하지 않고 떠나는 경우가 많았습니다.
• 숙소 리스트는 많았지만, 사람들이 실제로 예약을 진행하지 않았죠.

📊 데이터 분석:

• 유저 행동을 분석한 결과, 숙소 사진이 매력적이지 않으면 예약율이 낮아진다는 사실을 발견했습니다.

💡 해결책:

• 숙소 호스트들에게 전문 사진작가를 보내 숙소 사진을 고품질로 개선했습니다.
• 결과적으로, 숙소 예약률이 2배 증가했습니다!

📌 사례 2: Netflix - 개인화 추천 시스템

📺 문제:

• 사용자들이 넷플릭스에 가입한 후, 어떤 콘텐츠를 봐야 할지 몰라 이탈하는 경우가 많았습니다.

📊 데이터 분석:

• 사용자의 시청 기록과 클릭 패턴을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사람들에게 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공하는 시스템을 개발했습니다.

💡 해결책:

• AI 기반 추천 알고리즘을 활용하여 개인별 맞춤 콘텐츠 제공
• 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있게 UI/UX를 개선
• 결과적으로, 사용자 유지율(Retention)이 크게 증가!

📌 정량 데이터 vs. 정성 데이터

✅ 정량 데이터 (Quantitative Data) - 숫자로 측정할 수 있는 데이터

• 방문자 수 (Pageviews)
• 클릭률 (CTR, Click-Through Rate)
• 전환율 (Conversion Rate)
• 세션 지속 시간 (Session Duration)

💡 예제:

• "A/B 테스트 결과, 파란색 버튼의 클릭률이 8%, 빨간색 버튼의 클릭률이 5%였다."
• → 파란색 버튼을 적용하면 클릭률을 60% 증가시킬 수 있음!

✅ 정성 데이터 (Qualitative Data) - 사용자의 감정과 경험을 측정하는 데이터

• 사용자 리뷰
• 고객 피드백
• 설문조사
• 감정 분석 (소셜미디어 댓글, 고객 문의 내용)

💡 예제:

• "사용자 피드백을 보니, 회원가입 절차가 너무 복잡하다는 의견이 많았다."
• → 회원가입 절차를 간소화하면 이탈률을 낮출 수 있음!

🚀 결론: 데이터 기반 그로스해킹은 필수다!

❌ 데이터 없이 감으로만 비즈니스를 운영하면, 손실이 커진다!
✅ 데이터를 기반으로 사용자의 행동을 분석하면, 성장 기회를 찾을 수 있다!

💡 그로스해킹을 위한 첫 단계는?
➡ 정량 데이터 + 정성 데이터를 함께 분석하는 것!

2) 그로스해킹에서 자주 사용하는 핵심 용어

💡 "숫자로 비즈니스의 건강 상태를 파악하라!"

스타트업 대표 민수 씨는 최근 새로운 모바일 쇼핑 앱을 출시했습니다.
"이제부터 마케팅을 적극적으로 진행해야지!"라고 생각했지만, 문제는 데이터였습니다.

👨‍💼 민수 씨의 고민:

• "광고를 하고 있는데, 사람들이 정말 우리 앱을 많이 보고 있는 걸까?"
• "방문자 수는 많은데, 왜 구매까지 이어지지 않는 거지?"
• "고객들이 우리 서비스를 떠나지 않고 계속 이용하게 만들려면 어떻게 해야 할까?"

➡ 이 문제를 해결하려면, 그로스해킹에서 자주 사용하는 핵심 지표를 이해해야 합니다!

 

📌 유입(유저 획득) 관련 용어

🚀 "사람들은 우리 서비스를 어떻게 발견할까?"

스타트업의 성장은 사용자가 얼마나 유입되는지(획득)에 따라 결정됩니다.
이때 가장 중요한 지표가 바로 CTR과 CAC입니다.

✅ CTR (Click-Through Rate) - 클릭률

• 정의: 광고나 링크를 본 사용자 중에서 실제로 클릭한 비율
• 계산식:

  

   
• 예제:
  • 인스타그램 광고를 10,000명이 봤는데, 500명이 클릭했다면
  • CTR = (500 / 10,000) × 100 = 5%

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ CTR이 낮다면? → 광고 카피나 이미지 변경
✔ CTR이 높다면? → 유입은 잘 되고 있으니 다음 단계(전환) 최적화 필요

 

✅ CAC (Customer Acquisition Cost) - 고객 획득 비용

• 정의: 한 명의 고객을 확보하는 데 드는 평균 비용
• 계산식:

  

   
• 예제:
  • 광고비 100만 원을 사용해 200명의 고객을 확보했다면
  • CAC = 1,000,000 / 200 = 5,000원

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ CAC가 너무 높다면? → 마케팅 비용 최적화 필요
✔ CAC를 낮추려면? → 자연 유입(SEO, 바이럴) 증가 전략 고려

🚀 "고객들은 우리 서비스를 얼마나 자주 이용할까?"

유입된 사용자가 얼마나 자주, 얼마나 오래 머무는지가 중요합니다.

✅ DAU/WAU/MAU - 일간/주간/월간 활성 사용자 수

• DAU (Daily Active Users): 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수
• WAU (Weekly Active Users): 일주일 동안 방문한 사용자 수
• MAU (Monthly Active Users): 한 달 동안 방문한 사용자 수

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ DAU가 높다면? → 매일 방문하는 충성 고객 많음
✔ DAU는 낮고 MAU가 높다면? → 가끔 방문하는 유저 많음 → 리텐션(유지) 전략 필요

✅ Bounce Rate (이탈률) - 첫 화면만 보고 떠나는 비율

• 정의: 방문자가 첫 페이지만 보고 바로 떠나는 비율
• 계산식:

  

 

• 예제:
  • 하루에 1,000명이 방문했는데 700명이 첫 페이지만 보고 떠났다면
  • 이탈률 = (700 / 1000) × 100 = 70%

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ 이탈률이 높다면? → 첫 화면의 콘텐츠를 매력적으로 개선해야 함

✅ Session Duration (세션 지속시간) - 사용자가 머무는 시간

• 정의: 사용자가 웹사이트나 앱에서 머문 평균 시간
• 예제:
  • A/B 테스트 결과,
  • → 새로운 페이지가 더 효과적임을 확인!

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ 세션 지속시간이 짧다면? → 유저가 흥미를 잃고 빠져나가는 요소 분석 필요

 

 

📌 전환과 수익 관련 용어

🚀 "고객들이 실제로 구매(전환)하고, 서비스에 계속 머물까?"

✅ Conversion Rate (전환율)

• 정의: 방문자가 실제 가입/구매로 이어지는 비율
• 계산식:

  

 

• 예제:
  • 1,000명이 방문했는데 50명이 회원가입을 했다면
  • 전환율 = (50 / 1000) × 100 = 5%

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ 전환율이 낮다면? → 회원가입 절차 간소화, 프로모션 추가

✅ LTV (Lifetime Value) - 고객 생애 가치

• 정의: 한 명의 고객이 서비스에서 발생시키는 총 매출
• 계산식:

  

 

• 예제:
  • 평균 구매 금액 5만 원 × 연 3회 구매 × 2년 이용
  • LTV = 30만 원

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ LTV가 낮다면? → 재구매 유도 전략 필요 (멤버십, 할인 쿠폰 제공 등)

✅ Churn Rate (이탈률)

• 정의: 기존 고객이 서비스를 떠나는 비율
• 계산식:

  

 

• 예제:
  • 한 달 동안 1,000명의 고객 중 200명이 서비스 사용을 중단
  • Churn Rate = (200 / 1000) × 100 = 20%

💡 민수 씨의 고민 해결
✔ 이탈률이 높다면? → 재방문 유도(리마인드 이메일, 푸시 알림) 필요

🚀 결론: 핵심 지표를 활용해 비즈니스 성장 전략을 세워라!

✔ 유입이 중요하다! (CTR, CAC 최적화)
✔ 유저 행동을 분석하라! (DAU, 이탈률, 체류 시간 체크)
✔ 전환과 수익을 높여라! (전환율, LTV, Churn Rate 개선)

💡 이제 데이터를 활용해 우리의 서비스 성장을 직접 추적해봅시다!

3) 데이터 분석 도구 소개

💡 "어디에서 문제가 발생하는지 알고 싶다면, 데이터를 추적하라!"

📌 스타트업 대표 민수 씨의 고민

민수 씨는 최근 자사의 이커머스 웹사이트를 운영하면서 광고를 집행하고 있습니다.
광고비를 꽤 많이 썼지만, "정말 광고 효과가 있는 걸까?"라는 의문이 들었습니다.

💰 내가 투자한 광고비가 실제로 매출 증가로 이어지고 있는 걸까?
👀 어떤 채널에서 유입된 고객이 가장 많이 구매를 할까?
📉 사람들이 우리 웹사이트를 방문하긴 하는데, 왜 구매까지 연결되지 않을까?

➡ 이 질문에 대한 답을 찾기 위해, 우리는 데이터를 추적해야 합니다!

📌 Google Analytics: 웹사이트 방문자 분석

🚀 "우리 웹사이트에는 어떤 고객이 오고 있을까?"

✅ Google Analytics로 확인할 수 있는 핵심 데이터

✔ 유입 경로 분석

• 사용자가 어디서 왔는지(광고, 검색, SNS 등)를 확인
• 예: "네이버 광고를 클릭하고 들어온 사람과 인스타그램 광고를 클릭한 사람 중 누가 더 많이 구매할까?"

✔ 방문자 행동 분석

• 방문자가 사이트에서 어떤 페이지를 보고, 얼마나 머무르는지 확인
• 예: "어떤 페이지에서 이탈률이 높은가?" → UX/UI 개선 필요

✔ 전환(Conversion) 분석

• 방문자가 최종적으로 회원가입 또는 구매를 했는지 추적
• 예: 방문자의 몇 %가 실제로 구매까지 이어지는가?

📌 Google Analytics 주요 기능

🚀 "GA4를 활용하면 이런 것들을 분석할 수 있어!"

1️⃣ 실시간 방문자 분석 (Real-Time Report)

📊 "지금 이 순간, 몇 명의 고객이 웹사이트에 접속해 있을까?"

• 실시간으로 웹사이트에 몇 명이 방문 중인지 확인
• 현재 방문자의 유입 경로와 행동 추적 가능
• 특정 마케팅 캠페인(광고, 프로모션) 실행 후 즉각적인 반응을 확인하는 데 유용

📌 예제:
✔ 인스타그램 광고를 집행했는데, 지금 당장 몇 명이 유입되고 있는지 확인하고 싶어!

2️⃣ 유입 경로 분석 (Acquisition Report)

📊 "사람들은 어디서 우리 웹사이트에 들어오는 걸까?"

• 방문자의 유입 채널을 분석 (유료 광고, SNS, 이메일, 직접 방문 등)
• 어떤 채널에서 가장 많은 트래픽이 발생하는지 확인 가능

📌 예제:
✔ 네이버 검색 광고 vs. 인스타그램 광고 중에서 어떤 게 더 효과적인가?
✔ 이메일 마케팅을 보냈는데, 클릭 후 방문한 사용자가 몇 명인가?

3️⃣ 사용자 행동 분석 (Behavior Report)

📊 "방문자들은 웹사이트에서 어떤 행동을 하고 있을까?"

• 방문자가 가장 많이 보는 페이지는 어디인가?
• 어느 페이지에서 가장 이탈률(Bounce Rate)이 높은가?
• 평균 세션 지속 시간은 얼마나 되는가?

📌 예제:
✔ 상품 상세 페이지에서 이탈률이 높다면, 구매를 방해하는 요소가 있는지 점검해야 해!
✔ 체류 시간이 긴 페이지는 고객이 관심을 갖고 있는 콘텐츠일 가능성이 높아!

4️⃣ 전환 분석 (Conversion Report)

📊 "방문자가 실제로 구매까지 이어지는가?"

• 방문자의 전환율(Conversion Rate)을 측정
• 어떤 페이지에서 전환율이 높은지, 어떤 페이지에서 이탈하는지 확인 가능

📌 예제:
✔ 100명이 방문했는데 5명이 회원가입을 했다면 전환율은 5%
✔ 장바구니 페이지에서 30%의 사용자가 이탈한다면, 결제 과정에 문제가 있는 것일 수 있음!

📌 데이터 트래킹 방법: UTM 파라미터 활용하기

🚀 "각 채널의 효과를 세부적으로 추적하는 방법!"

UTM 파라미터란?

• Google Analytics에서 특정 광고나 마케팅 캠페인의 효과를 측정하기 위해 사용하는 URL 태그
• 특정 링크가 어떤 채널에서 얼마나 클릭되었는지 정확하게 분석 가능

📌 예제:
민수 씨가 네이버 블로그, 인스타그램, 카카오톡 등 여러 곳에 링크를 공유할 때, UTM을 활용하면 각 채널의 효과를 비교할 수 있음

 

📊 GA4에서 분석 가능해지는 데이터

✔ 어떤 광고 캠페인이 가장 효과적인지 비교 가능

✔ SNS, 이메일, 검색 광고 중 어느 채널에서 고객이 가장 많이 유입되는지 확인 가능

💡 민수 씨의 데이터 분석 전략

1️⃣ Google Analytics를 활용해 주요 지표를 추적
✔ 실시간 방문자 수, 유입 경로, 전환율 분석

2️⃣ 문제가 되는 부분을 발견
✔ 이탈률이 높은 페이지를 찾아 UX/UI 개선
✔ 광고 효율이 낮은 채널을 파악해 마케팅 비용 최적화

3️⃣ UTM 파라미터를 활용해 각 마케팅 채널 효과 측정
✔ 어떤 캠페인이 가장 효과적인지 데이터 기반으로 판단

🚀 결론: 데이터 분석 없이 마케팅하지 마라!

 

✔ 광고를 집행했다면, 반드시 효과를 추적하라!

✔ GA4를 활용하면, 사용자의 행동을 파악하고 전략적으로 개선할 수 있다!

✔ UTM 파라미터를 사용하면 마케팅 채널별 성과를 정확하게 비교할 수 있다!

 

DAY 36 과제

구글 데모 계정 데이터 스터디

: 구매 수익 분석에 유용한 구글 애널리틱스 분석

아직 데이터가 없어 강사님의 데이터 분석을 같이 봤답니다!