사용자 온보딩은 결코 끝나지 않으며 항상 진행 중인 작업입니다. 사용자 온보딩을 개선하는 데 도움이 되는 한 가지는 바로 데이터입니다. 사용자가 문제를 겪고 있는 위치와 떠나는 이유를 정확하게 지적합니다.

이 블로그에서는 데이터 분석을 활용하여 사용자 온보딩 경험을 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보고, 일부 사용자가 이탈하는 이유와 유지율을 높이기 위해 구현할 수 있는 전략을 이해하는 데 도움을 줍니다.

1— 사용자 행동 추적

사용자 행동 추적은 온보딩 프로세스 개선의 기본 측면입니다.

사용자 행동 추적에는 신규 사용자가 온보딩 프로세스와 상호 작용하는 방식을 모니터링하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 클릭 수, 탐색 경로, 각 단계에서 소요된 시간, 종료 또는 중단 지점 관찰이 포함됩니다.

사용자 작업을 추적하면 사용자가 어려움이나 혼란에 직면하는 부분을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 상당수의 사용자가 특정 단계에서 프로세스를 포기하는 경우 이는 해당 시점에 문제가 있음을 나타냅니다.

다양한 사용자 세그먼트는 SaaS를 다르게 사용할 수 있습니다. 행동을 추적하면 이러한 다양한 요구 사항과 선호도를 이해하는 데 도움이 되며 보다 개인화된 온보딩 경험을 제공할 수 있습니다.

사용자 행동을 추적하면 온보딩이 어떻게 향상되나요?

• 향상된 사용자 경험: 사용자가 어려움을 겪는 부분을 이해함으로써 지침 단순화, 인터페이스 조정 또는 중요한 지점에 대한 추가 지원 제공과 같은 목표 개선을 수행할 수 있습니다. 이는 더욱 원활하고 사용자 친화적인 온보딩 경험으로 이어집니다.
• 완료율 증가: 행동 추적을 통해 개선된 간소화되고 직관적인 온보딩 프로세스는 일반적으로 완료율이 더 높습니다. 사용자가 프로세스가 간단하고 매력적이라고 ​​생각하면 이탈할 가능성이 줄어듭니다.
• 데이터 기반 결정: 가정에 의존하는 대신 사용자 행동을 추적하면 실제 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 추측을 줄이고 구현하는 모든 변경 사항의 효율성을 높입니다.
• 문제의 조기 식별: 지속적인 모니터링은 새로운 문제가 발생할 때 신속하게 식별하고 해결하여 온보딩 프로세스를 최신 상태로 효과적으로 유지할 수 있음을 의미합니다.
• 개인화 기회: 개별 사용자 행동을 이해함으로써 온보딩 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 기능에 더 많은 시간을 소비한다면 해당 기능과 관련된 더 자세한 정보나 고급 팁을 제공할 수 있습니다.

2— 사용자 피드백 수집

사용자 피드백은 모든 SaaS 회사에게 특히 온보딩 프로세스 중에 귀중한 리소스입니다. 여기에는 일반적으로 설문조사, 피드백 양식 또는 인앱 프롬프트와 같은 대화형 도구를 통해 사용자의 경험과 기대에 대한 통찰력을 직접 수집하는 것이 포함됩니다.

해석되는 행동 데이터와 달리 피드백은 사용자의 직접적인 의사소통입니다. 이는 사용자가 온보딩 프로세스에 대해 어떻게 생각하고 느끼는지에 대한 직접적인 통찰력을 제공합니다.

사용자는 행동 추적을 통해 즉시 드러나지 않는 문제나 과제를 강조할 수 있습니다. 예를 들어 특정 용어에 대한 혼동을 표현하거나 이해에 도움이 될 수 있는 추가 기능을 요청할 수도 있습니다.

사용자 피드백이 온보딩을 개선하는 방법

• 맞춤형 개선: 사용자의 불만과 과제를 이해함으로써 목표에 맞는 개선을 이룰 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 특정 단계에 대해 혼동을 자주 보고하는 경우 더 명확한 지침을 추가하거나 프로세스의 해당 부분을 다시 설계할 수 있습니다.
• 사용자 참여 강화: 피드백을 통해 사용자가 온보딩 프로세스에서 무엇을 좋아하는지 알 수 있습니다. 이는 이러한 긍정적인 측면을 강조하여 프로세스를 더욱 매력적이고 즐겁게 만드는 데 도움이 됩니다.
• 신뢰 구축: 사용자 피드백을 적극적으로 찾고 이에 따라 조치를 취하는 것은 사용자의 의견을 소중히 여기며 훌륭한 경험을 제공하기 위해 최선을 다하고 있음을 보여줍니다. 이는 신뢰를 구축하고 사용자와의 긍정적인 관계를 조성합니다.

피드백을 수집하는 방법

• 온보딩 프로세스 중에 사용자 피드백을 효과적으로 수집하는 것은 사용자 경험을 이해하고 개선하는 데 중요합니다. 이를 위한 구체적인 팁은 다음과 같습니다.
• 인앱 설문조사 통합: 온보딩 프로세스의 다양한 단계에서 짧은 인앱 설문조사를 사용하세요. 이러한 설문조사를 간단하고 집중적으로 유지하여 특정 시점의 사용자 경험에 대한 구체적인 질문을 하세요.
• 환영 이메일 활용: 사용자가 가입한 후 환영 이메일을 보내고 피드백 양식 링크를 포함합니다. 신규 사용자에게 첫 인상과 직면한 어려움을 공유하도록 권장하세요.

피드백 버튼 또는 위젯 활용: 애플리케이션 내에 피드백 버튼 또는 위젯을 삽입하세요. 이를 통해 사용자는 문제가 발생하거나 제안 사항이 있을 때마다 쉽게 피드백을 제공할 수 있습니다.

사용자 인터뷰 실시: 선택된 신규 사용자 그룹과 일대일 인터뷰를 예약합니다. 이러한 인터뷰는 사용자 경험에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 다른 방법으로는 분명하지 않을 수 있는 개선이 필요한 영역을 밝힐 수 있습니다.

피드백에 대한 인센티브 제공: 평가판 기간 연장, 할인 또는 프리미엄 기능 액세스와 같은 인센티브를 제공하여 사용자가 피드백을 제공하도록 장려합니다.

온보딩 체크포인트 활용: 주요 온보딩 단계에서 사용자에게 피드백을 요청하세요. 이는 중요한 단계를 완료하거나 애플리케이션 내에서 특정 목표를 달성한 이후일 수 있습니다.

3 - 주요 측정항목 추적

사용자 온보딩을 개선하려면 주요 지표를 추적하는 것이 필수적입니다. 이러한 지표는 온보딩 프로세스를 평가하기 위한 정량적 기반을 제공하여 병목 현상과 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 다음은 그 중요성과 함께 추적해야 할 몇 가지 중요한 측정항목입니다.

• 완료율: 전체 온보딩 프로세스를 완료한 사용자의 비율입니다. 완료율이 낮다는 것은 사용자가 프로세스가 너무 길거나, 혼란스럽거나, 충분히 참여하지 않는다는 것을 의미합니다.
• 온보딩 완료 시간: 이 측정항목은 사용자가 온보딩 프로세스를 완료하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 시간이 더 길면 프로세스가 너무 복잡하거나 직관적이지 않다는 의미일 수 있습니다.
• 중단 지점: 사용자가 중단하는 온보딩 프로세스의 특정 단계를 식별하면 너무 복잡하거나 흥미롭지 않거나 관련성이 없는 부분을 강조할 수 있습니다.
• 사용자 참여 지표: 온보딩 중에 사용자가 다양한 기능과 상호 작용하는 방식을 추적합니다. 특정 기능에 대한 참여도가 낮으면 해당 기능이 제대로 통합되지 않았거나 설명되지 않았음을 의미할 수 있습니다.
• 전환율: SaaS의 경우 이는 사용자가 무료 평가판에서 유료 요금제로 전환하는 비율인 경우가 많습니다. 이를 모니터링하면 온보딩 프로세스가 사용자에게 가치를 입증하는 데 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다.
• 피드백 점수: 이전 팁에서 언급한 것처럼 사용자 피드백을 수집하는 경우 이러한 점수를 집계하여 온보딩 프로세스에 대한 전반적인 사용자 만족도를 파악하세요.
• 지원 요청: 온보딩 중 지원 요청의 수와 성격을 통해 사용자가 추가 도움이나 정보가 필요한 영역을 강조할 수 있습니다.

• 유지율: 일정 기간 이후에도 해당 제품을 계속 사용하는 사용자의 비율입니다. 온보딩 후 유지율이 낮으면 온보딩 프로세스가 사용자의 장기적인 사용을 위해 얼마나 잘 준비되는지에 대한 문제가 있을 수 있습니다.

4— A/B 테스트

사용자 온보딩에서 A/B 테스트에는 온보딩 경험의 두 가지 버전(A와 B)을 만드는 것이 포함됩니다. 이러한 변형에는 다양한 단계, 콘텐츠, 레이아웃 또는 대화형 요소가 포함될 수 있습니다.

사용자는 온보딩 프로세스를 시작할 때 버전 A 또는 B에 무작위로 할당됩니다. 이러한 무작위화는 테스트 결과가 외부 요인에 의해 편향되지 않도록 보장합니다.

어떤 변화가 온보딩 프로세스를 개선할 수 있는지에 대한 명확한 가설부터 시작하세요. 예를 들어 "튜토리얼 비디오를 추가하면 완료율이 향상됩니다."

충분한 사람들이 온보딩을 거치면 분석할 수 있는 데이터 포인트는 다음과 같습니다.

• 완료율: 각 변형의 온보딩 프로세스를 완료한 사용자 수를 추적합니다.
• 소요 시간: 사용자가 각 버전의 온보딩 프로세스에 소요한 시간을 측정합니다.
• 이탈 지점: 사용자가 온보딩 프로세스를 중단하거나 떠나는 단계를 식별합니다.
• 사용자 피드백: 각 버전에 대한 사용자 경험에 대한 정성적인 피드백을 수집합니다.
• 전환율: 해당하는 경우 무료 평가판에서 유료 구독으로의 전환 또는 온보딩 후 기타 주요 작업을 모니터링합니다.

A/B 테스트 데이터 분석

• 통계적 중요성: 통계 분석을 사용하여 두 버전 간의 성능 차이가 중요한지, 우연으로 인한 것이 아닌지 확인합니다.
• 사용자 행동 분석: 온보딩 프로세스의 다양한 요소가 사용자 참여에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 행동 데이터를 살펴보세요.
• 피드백 종합: 정량적 데이터와 정성적 피드백을 결합하여 각 버전의 사용자 경험에 대한 전체적인 관점을 얻습니다.

테스트 성능을 주시하고 문제가 발생하면 개입할 준비를 하십시오(예: 결과를 왜곡할 수 있는 기술적 문제). 테스트에서 확실한 승자가 나타나면 점차적으로 모든 사용자에게 성공적인 변형을 출시합니다.

5— 예측 분석

예측 분석은 과거 데이터, 머신 러닝, 통계 알고리즘을 사용하여 미래의 사용자 행동과 선호도를 예측합니다.

여기에는 기존 사용자의 데이터를 분석하여 신규 사용자의 행동 방식과 필요한 것이 무엇인지 예측하는 작업이 포함됩니다.

기본적으로 예측 분석은 기존 사용자 데이터에 대한 철저한 분석에 의존합니다. 여기에는 온보딩 프로세스 중 사용자 상호 작용, 피드백 및 결과 추적이 포함됩니다. 이 데이터를 분석하면 패턴과 상관관계가 나타나고 사용자 행동에 대한 통찰력이 드러납니다. 예를 들어, 특정 기능은 지속적으로 사용자의 관심을 끌 수 있지만 다른 기능은 혼란이나 이탈을 초래할 수 있습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 예측 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 모델은 신규 사용자가 직면할 수 있는 잠재적인 문제나 요구 사항을 예측하도록 설계되었습니다. 예를 들어 사용자가 특정 단계에서 자주 어려움을 겪는다는 데이터가 표시되면 모델은 신규 사용자에 대해 이를 예측하고 적시에 지침이나 추가 리소스를 제공할 수 있습니다.

온보딩에 예측 분석을 적용하면 각 사용자의 여정을 동적으로 맞춤화할 수 있습니다.

사용자가 원활하게 진행되는 경우 온보딩 프로세스가 특정 단계를 가속화하거나 건너뛸 수 있습니다. 반대로, 사용자가 어려움을 겪는 것처럼 보이면 추가 지원이나 안내가 자동으로 제공될 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화를 통해 온보딩 프로세스는 직관적일 뿐만 아니라 각 사용자의 고유한 요구 사항 및 선호도와 관련성이 높습니다.

예측 분석의 구현은 반복적인 프로세스여야 합니다. 모델의 정확성과 관련성을 유지하려면 실제 사용자 데이터를 기준으로 모델을 지속적으로 테스트하고 개선하는 것이 중요합니다. 사용자 행동과 선호도가 진화함에 따라 예측 모델도 그 효과를 유지해야 합니다.

이 접근 방식의 중요한 이점 중 하나는 사용자 경험이 향상된다는 것입니다. 사용자 요구 사항을 예측하고 이에 적응하는 온보딩 프로세스는 매력적이고 만족스러울 가능성이 더 높습니다. 이는 사용자 유지율을 높이고 플랫폼에 대한 긍정적인 인식을 높입니다.

마무리

우리가 살펴본 것처럼 사용자 온보딩에서 데이터 분석의 힘은 부인할 수 없습니다. 이를 통해 사용자 상호 작용과 선호도를 더 깊이 이해할 수 있으므로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 사용자 경험이 향상됩니다. 여기서 중요한 점은 작게 시작하여 한 번에 한 영역에 집중하고 점차적으로 데이터 기반 통찰력을 기반으로 보다 포괄적인 접근 방식을 구축하는 것입니다.

이제 당신이 행동할 차례입니다. 현재 온보딩 문제에 가장 잘 맞는 팁 중 하나를 선택하여 시작하세요. 이를 구현하고, 결과를 측정하고, 수집한 피드백과 데이터를 기반으로 반복합니다. 완벽한 사용자 온보딩을 위한 여정은 지속적이고 끊임없이 진화하지만 올바른 도구와 접근 방식을 사용하면 사용자 만족도와 유지율을 높이는 데 큰 진전을 이룰 수 있습니다.

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• 출처: https://www.inturact.com/blog/improving-user-onboarding-through-data-analysis