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.
- 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.
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 |
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 | 1200 | 8.5 | 12 | #tech | 2018-05-10 | Images | Evening | Active | |
| 402 | 500 | 5.0 | 8 | #fashion | 2015-09-20 | Videos | Afternoon | Inactive | |
| 403 | 800 | 7.0 | 10 | #news | 2017-03-15 | Text | Morning | Active | |
| 404 | 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.
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