이커머스에서 고객 여정 단계와 데이터, 그리고 PM의 역할

1. 주요 사용자 여정

 

1) 사용자 여정이란?

(1) 사용자가 제품이나 서비스를 인지하고 구매하며, 이후까지의 모든 단계를 포함하는 프로세스.

(2) 일반적으로 이커머스에서의 사용자 여정은 다음과 같이 구성.

 

(https://www.sitecentre.com.au/blog/customer-journey-mapping)

• 인지
  • 사용자가 광고, 검색, 소셜 미디어 등을 통해 제품이나 서비스를 처음 알게 되는 단계
• 고려
  • 사용자가 웹사이트나 앱을 방문하여 제품 정보를 탐색하고 비교하는 단계
• 장바구니
  • 사용자가 제품을 장바구니에 담고 구매를 고려하는 단계
• 구매
  • 사용자가 원하는 제품을 선택하고 결제하는 단계
• 사후 서비스
  • 제품 사용 후 리뷰 작성, 고객 서비스 이용, 반품 또는 교환 등의 활동이 이루어지는 단계

(3) 이러한 사용자 여정을 시각적으로 표현한 것을 고객 여정 지도라고 함.

 

2) 고객 여정 지도의 활용

(1) 퍼널 분석(funnel analysis)

• 고객 여정지도 사용하여 단계가 넘어갈 때 유저가 어떤 행동을 하는지를 분석.
• PM은 각 퍼널에서 전환율이 왜 올라가지 않는지 가설을 세움
  • 가설 확인 실험을 통해 전환율을 높이는 방향으로 실험을 진행하게 됨.

(https://clevertap.com/blog/funnel-analysis/)

(https://clevertap.com/blog/funnel-analysis/)

 

2. 서비스 흐름 및 데이터 흐름

 

1) 사용하는 데이터 총 정리(이것 말고도 상황에 따라 더 다양한 데이터 활용)

(1) 사용자 행동 데이터

(2) 구매데이터

(3) 데모그래픽(인구통계학적) 데이터

(4) 소셜 데이터

(5) 디바이스 및 기술 데이터

(6) 실시간 사용자 데이터

(7) 사용자 만족도 데이터

 

2) 사용자 행동 데이터

(1) 클릭 데이터: 사용자가 클릭한 링크, 버튼, 배너 등을 추적하여 관심사와 선호도를 파악.

(2) 페이지 뷰 데이터: 사용자가 방문한 페이지와 체류 시간 분석. 관심 있는 상품군과 이탈 구간 식별.

(3) 검색 기록: 사용자가 검색한 키워드 분석으로 인기 상품, 트렌드, 관련 키워드 추천 가능.

 

User_ID	Session_ID	Timestamp	Page_Viewed	Product_ID	Click_Action	Duration_Seconds	Search_Keyword	Device_Type	Location
101	S001	2024-12-16 10:00:00	Home		View	120		Mobile	Seoul
102	S002	2024-12-16 10:05:00	Product	1001	Add to Cart	300		Desktop	Busan
103	S003	2024-12-16 10:10:00	Search		Search	90	Smartphone	Mobile	Incheon
104	S004	2024-12-16 10:15:00	Cart	1002	Checkout	180		Tablet	Seoul
105	S005	2024-12-16 10:20:00	Home		View	150		Mobile	Daejeon

 

(https://www.geckoboard.com/dashboard-examples/marketing/web-analytics-dashboard/)

 

3) 구매데이터

 

(1) 구매 이력: 사용자가 구매한 상품의 유형, 빈도, 금액 등을 분석해 개인화된 추천 제공.

(2) 장바구니 데이터: 추가했지만 구매하지 않은 상품을 기반으로 리마케팅 진행.

(3) 반품 데이터: 반품 사유를 분석하여 품질 개선, 사용자 만족도 향상.

 

User_ID	Order_ID	Order_Date	Product_ID	Quantity	Unit_Price	Total_Price	Payment_Method	Delivery_Status	Delivery_Location
201	O001	2024-12-15 15:30:00	1001	1	150.0	150.0	Credit Card	Delivered	Seoul
202	O002	2024-12-15 16:00:00	1002	2	300.0	600.0	PayPal	In Transit	Busan
203	O003	2024-12-15 16:30:00	1003	1	100.0	100.0	Debit Card	Delivered	Incheon
204	O004	2024-12-15 17:00:00	1004	3	200.0	600.0	Credit Card	In Transit	Daejeon
205	O005	2024-12-15 17:30:00	1005	1	50.0	50.0	Cash	Pending	Daegu
206	O006	2024-12-15 18:00:00	1006	2	400.0	800.0	PayPal	Delivered	Gwangju

 

 

4) 데모그래픽 데이터

(1) 연령, 성별, 위치: 사용자 세그먼트화로 지역별 맞춤 프로모션, 사용자 특성에 맞는 콘텐츠 제공.

(2) 소득 수준: 적절한 가격대의 제품 추천 및 프로모션 전략 수립.

 

User_ID	Age	Gender	Location	Income_Level	Occupation	Marital_Status	Children	Education	Preferred_Shopping_Category
301	25	Female	Seoul	High	Student	Single	0	Bachelor	Electronics
302	34	Male	Busan	Medium	Engineer	Married	2	Master	Fashion
303	29	Female	Incheon	Medium	Teacher	Single	0	PhD	Books
304	42	Male	Daejeon	Low	Freelancer	Married	1	Diploma	Groceries
305	31	Female	Daegu	High	Nurse	Single	0	Bachelor	Fashion
306	27	Male	Gwangju	Low	Designer	Single	0	Master	Home

5) 소셜 데이터

(1) 리뷰 및 평점: 제품 개선과 사용자 신뢰 형성. 리뷰 데이터를 분석하여 제품 부족점 파악.

(2) 소셜 미디어 활동: 사용자가 선호하는 콘텐츠 스타일, 유행 상품, 브랜드 이미지 파악.

 

User_ID	Social_Platform	Follower_Count	Post Engagement Rate	Average Posts_Per Month	Most_Used_Hashtag	Platform_Join_Date	Content_Type	Primary_Activity_Time	Account_Status
401	Instagram	1200	8.5	12	#tech	2018-05-10	Images	Evening	Active
402	Facebook	500	5.0	8	#fashion	2015-09-20	Videos	Afternoon	Inactive
403	Twitter	800	7.0	10	#news	2017-03-15	Text	Morning	Active
404	LinkedIn	600	6.0	5	#jobs	2016-11-25	Professional	Evening	Active
405	YouTube	2000	10.0	15	#vlog	2019-06-01	Vlogs	Afternoon	Active
406	TikTok	1500	9.0	14	#trend	2020-08-18	Shorts	Morning	Active

 

6) 디바이스 및 기술 데이터

 

(1) 접속 디바이스 유형: 모바일, 데스크톱, 태블릿 등 기기 별 최적화된 사용자 경험 제공.

• 브라우저 및 네트워크 속도: 페이지 로딩 최적화로 이탈률 감소.

User_ID	Device_Type	Operating_System	Browser	Screen_Resolution	App_Version	Session_Length_Minutes	Network_Type	Login_Method	Last_Active
501	Mobile	iOS	Safari	1080x1920	2.1.0	15	WiFi	Biometric	2024-12-14 14:00
502	Desktop	Windows	Chrome	1440x2560	1.5.3	25	4G	Password	2024-12-14 15:30
503	Tablet	Android	Firefox	1280x800	3.2.1	10	5G	Biometric	2024-12-14 16:00
504	Mobile	Android	Chrome	720x1280	2.0.5	20	WiFi	Password	2024-12-14 16:30
505	Desktop	MacOS	Safari	1080x1920	1.9.9	30	4G	Password	2024-12-14 17:00
506	Tablet	iOS	Edge	1440x2560	3.0.0	12	WiFi	Biometric	2024-12-14 18:00

 

7) 실시간 사용자 데이터

 

(1) 위치 데이터: 근처 매장 재고 정보 제공, 지역 특화 프로모션 가능.

(2) 실시간 행동 데이터: 세션 중 사용자 행동에 따라 즉각적인 할인 코드 제공, 교차 판매 전략 실행.

 

User_ID	Current_Page	Session_ID	Time_Spent_Seconds	Geo_Location	Device_Type	Browser	Current_Action	Cart_Items	Active_Status
601	Home	S011	120	Seoul	Mobile	Chrome	Browsing	0	Active
602	Product	S012	300	Busan	Desktop	Safari	Adding to Cart	2	Active
603	Search	S013	95	Incheon	Tablet	Firefox	Searching	0	Inactive
604	Cart	S014	180	Daejeon	Mobile	Edge	Checkout	3	Active
605	Checkout	S015	150	Daegu	Desktop	Chrome	Payment	4	Active
606	Home	S016	90	Gwangju	Mobile	Safari	Browsing	1	Active

 

8) 사용자 만족도 데이터

(1) 설문 조사 및 피드백: 사용자가 직접 제공한 경험과 개선 사항을 서비스 품질 향상에 반영.

(2) NPS(Net Promoter Score): 고객 충성도를 측정하고, 불만 고객의 문제를 해결.

 

User_ID	NPS_Score	Feedback	Support_Response_Time_Minutes	Website_Ease_of_Use	Delivery_Satisfaction	Product_Quality	Loyalty_Program_Rating	Likelihood_to_Recommend	Overall_Satisfaction
701	9	Great service	5	5	5	5	5	5	5
702	8	Good prices	10	4	4	4	3	4	4
703	10	Excellent experience	3	5	5	5	5	5	5
704	7	Slow delivery	20	3	3	4	4	3	3
705	6	Average	15	4	4	3	4	3	4
706	9	Very satisfied	7	5	5	5	5	5	5

 

 

3. PM의 역할

(사용자 여정의 관점에서 PM이 사용자 여정의 어느 단계에 영향을 미치겠는가?)

 

1) 프로덕트 기획 단계

(1) 기획을 할 때, PM은 사용자가 어떤 경험을 하게 할지 설계

• PM은 프로덕트 전반에 걸쳐 모두 관여하기 때문에, 사용자 여정의 관점에선 각 단계마다 모두 깊게 관여한다고 할 수 있다.
• 사용자가 경험할 프로덕트의 구조와 기능을 설계.
• 그 과정에서 서비스 흐름이나 데이터 흐름도 결정됨

2) 프로덕트 개선 단계

(1) 사용자 행동 데이터 및 다양한 데이터를 모니터링

• 이 과정에서 문제 발견 및 문제 정의
• 그 후 가설을 만들고 실험을 진행하여 개선 사항을 도출해 냄.
• 이렇게 하여 사용자 여정의 특정 단계에서의 문제를 해결
• 특정한 단계를 결정해놓지 않고 문제가 있는 것 같은 단계에 모두 관여.