제품 분석 도구 믹스패널(Mixpanel)을 활용한 뱅킹 앱 사용자 행동 데이터 분석
믹스패널을 활용한 사용자 행동 데이터 분석 시리즈 #1
서론
국내시장에서 다양한 금융앱이 출시되고 서비스가 고도화 되고 있습니다. 금융 서비스의 경쟁이 치열해지면서 사용자 행동 데이터 분석이 제품 개발에 중요한 경쟁력이 되고 있습니다. 이 글에서는 Mixpanel을 활용한 뱅킹앱 사용자 행동 데이터 분석 사례를 소개합니다.
Mixpanel 이란?
Mixpanel은 사용자 행동 데이터를 수집, 분석, 시각화하는 데 탁월한 성능을 발휘하는 프로덕트 애널리틱스(PA) 도구입니다. 실시간으로 데이터를 추적하고 인사이트를 도출할 수 있어 많은 기업들이 선호하는 도구입니다.
뱅킹앱은 분석은 어떻게 하나?
뱅킹앱은 일반적으로 계좌 조회, 이체 서비스, 카드 관리, 대출 서비스, 고객샌터, 각종 이벤트 등 다양한 기능을 제공합니다. 믹스패널과 같은 데이터 분석도구를 사용하면 뱅킹앱 기능의 사용량 또는 서비스 이용의 어려움을 손쉽게 분석 할 수 있습니다.
지금부터 뱅킹앱의 주요 KPI 를 기반으로 어떻게 데이터 분석이 이루어지는지 살펴보겠습니다
은행 앱 사용자 행동 데이터 분석
1. 이체 서비스 분석
KPI: 이체 건수, 이체 총액, 이체 완료 시간, 이체 전환율
믹스패널로 이체 경험의 어느 단계에서 사용자들이 이탈하는지 측정하고, 사용자 경험을 개선하여 이체 전환율을 높일 수 있습니다.
2. 고객 지원 서비스 분석
KPI: 고객 문의 처리 시간, 고객 만족도, 자주 묻는 질문(FAQ) 활용률
자주 묻는 질문의 조회수가 낮다면 FAQ에 도달하기까지 사용자 경로를 분석하고 경로를 개선하여 FAQ 사용을 활성화 시킬 수 있습니다.
3. 이벤트 및 프로모션 분석
KPI: 이벤트 참여율, 프로모션 전환율, 총 매출 증가
계좌 계설 전환률이 높은 이벤트를 분석하고 확대하여 더 많은 신규 사용자가 계좌를 개설하도록 할 수 있습니다.
이처럼 제품 데이터 분석을 통해 은행 앱 서비스 의 개선 방향성을 파악하고, 사용자들의 만족도를 높일 수 있습니다.
은행 앱 분석시 주의해야할 점
1. 개인정보 보호:
금융 앱에서 개인정보 유출 사례가 발생한 경우, 이로 인해 사용자들의 신뢰가 크게 손상될 수 있습니다. 따라서 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석할 때 반드시 암호화 및 익명화를 적용하여 정보의 유출을 방지해야 합니다.
2. 데이터 편향:
앱의 개선이 특정 연령층에 적합하게 이루어졌다면, 다른 연령층의 사용자들은 앱 사용에 불편함을 느낄 수 있습니다. 따라서 다양한 사용자 층에서 충분한 양의 데이터를 수집하고 분석해야 합니다.
3. 변화하는 사용자 행동:
특정 시기에 사용자들이 자주 이용하는 금융 상품이 시간이 지남에 따라 달라질 수 있습니다 . 따라서 주기적으로 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하여 최신 사용자 행동 패턴을 파악해야 합니다.
4. 지표 설정:
은행 앱의 이체 서비스를 분석할 때, 만약 전체 이용 건수와 금액만을 지표로 설정한다면, 사용자들이 이체 시 겪는 어려움이나 불편함에 대한 정보를 얻을 수 없습니다. 은행 앱의 주요 기능과 관련된 다양한 지표를 설정하여 심층적인 분석을 해야합니다.
결론
지금까지 믹스패널을 활용한 뱅킹앱 데이터 분석에 관해서 알아봤습니다. 이렇게 제품분석 도구를 활용하면 앱 사용자의 주요 행동 데이터를 손쉽게 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 서비스를 빠르게 개선할 수 있습니다.
