데이터 분석 소개

데이터 분석 (Data Analytics)

핵클 데이터 분석 (Data Analytics)에 오신 것을 환영합니다!
Data Analytics는 App, Web 서비스의 고객 여정과 비즈니스 현황을 누구든지 스스로 파악할 수 있는 데이터 분석 플랫폼입니다.

개요

Data Analytics에서는 A/B 테스트 진행 여부와 관계없이 App, Web 서비스를 방문한 모든 사용자의 통합된 행동 로그를 즉시 시각화하여 분석할 수 있습니다.
쿼리를 모르는 사람이라도 기간과 상세 조건을 자유자재로 설정하여 데이터 안에 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같은 분석이 가능합니다.

  • 사용자 유입/방문 분석 (OS별, 경로별, 지역별 등)
  • 모든 전환율 추이 분석 (회원 가입, 검색, 구매 등)
  • 비즈니스 KPI 추이 (매출, 평균 구매 금액, 가입자 수 등)

Data Analytics가 필요한 팀

서비스 데이터 분석은 프로덕트 팀 뿐만 아니라, 모든 팀에게 도움이 됩니다. 모든 팀이 고객을 동일한 시각에서 이해하면, 의사결정은 빨라지고, 고객 경험은 개선됩니다.

  • 고객 여정을 이해하고, 데이터 기반 의사결정을 통해 제품 성장을 극대화하고 싶은 기획자/PM/PO
  • 다양한 유입 채널과 Web, App 프로덕트를 오가며 최고의 효율을 내고자하는 마케터
  • 단순하고 반복적인 분석 작업은 최소화하고, 고급 분석에 집중하고 싶은 데이터 분석가
  • 비즈니스 KPI 현황을 한눈에 살펴보고 데이터 기반 문화를 도입하고 싶은 임원

지원하는 분석 유형

단순한 데이터 트렌드만으로는 원하는 인사이트를 얻기 힘들때가 있습니다.
인사이트 분석에서 사용자 이벤트를 다양한 세그먼트로 나누어 분석해보세요. 리텐션 분석을 통해 사용자 잔존율을 깊이있게 분석해보실 수도 있습니다.
퍼널 분석을 포함한 다양한 분석 기능이 추가될 예정입니다.

Data Analytics는 다른 분석 툴과 비교해서 어떤 장점이 있나요?

  • vs Google Analytics : Google Anayltics는 훌륭한 웹사이트 트래픽 분석 도구입니다.
    하지만 기본적으로 페이지 URL, 세션 기반의 분석을 제공하기 때문에 Web과 App 프로덕트를 오가는 고객 행동을 통합하여 분석하기에 어려움이 있고, 특히 데이터의 양이 많은 경우 데이터 샘플링 문제로 그 분석 결과를 신뢰하기 어려운 상황이 발생하기도 합니다.
    또한 내가 원하는 데이터를 선택해서 분석하는 것이 아니라 툴에서 선택해서 제공해주는 데이터만 확인이 가능하기 때문에 다양한 조직의 니즈를 맞추어 사용하기 어렵습니다.

  • vs Amplitude : Amplitude은 대표적인 Product Data Analytics 도구입니다.
    Amplitude는 강력한 분석 기능을 제공하지만, 사용법에 익숙해지기까지 학습이 필요한 편입니다. 이벤트 세그먼트 분석에서 여러 항목을 선택하는 경우에 반드시 같은 기준으로만 선택해야하기 때문에 매출과 주문수를 한개의 차트 안에서 볼 수 없는 불편함도 있습니다.
    또한 A/B 테스트나 기능플래그 같은 실험 플랫폼의 경우 한번의 이벤트가 발생하면 분석 플랫폼, 실험 별도로 각각 청구되는 것으로 알려져있습니다.

  • vs Mixpannel : Mixpannel도 널리 쓰이는 Product Data Analytics 도구입니다.
    Mixpannel에서는 다양한 분석 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다. 데이터 분석 외에 A/B 테스트나 기능플래그 같은 실험 플랫폼 기능을 제공하지않고 있습니다.

  • Hackle Data Analytics : 핵클은 다릅니다.
    Web과 App 프로덕트의 행동 로그를 통합하여, 샘플링 없이 전체 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
    프로덕트 성장을 위한 실험 플랫폼, 데이터 분석 플랫폼을 원스탑으로 제공하고 있으며, 한번의 이벤트가 A/B 테스트, 기능 플래그 그리고 데이터 분석에 모두 사용되더라도 단 한건의 이벤트로만 청구됩니다.


What’s Next

데이터 분석 사용 방법에 대한 보다 자세한 내용은 아래 문서를 참고하세요.

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