손님이 어디서 멈추는지를, 데이터를 밖으로 내보내지 않고 고객사 안에서 잽니다.
MAXY Analytics는 사용자의 유입부터 전환까지 전체 행동 여정을 분석해 이탈 구간과 전환 저해 요인을 파악하는 솔루션입니다. 다른 분석 도구와 다른 점은 둘입니다. 데이터가 고객사 내부에 적재되고, MAXY Mobile·Web과 같은 SDK로 수집돼 같은 콘솔에서 열립니다. 모니터링을 쓰고 있다면 분석을 위해 SDK를 새로 심지 않아도 됩니다.
다음 중 하나라도 해당한다면 MAXY Analytics가 필요한 시점입니다.
어디서 이탈하는지를 재고, 이탈한 뒤 어디로 갔는지까지.
단계별 이탈을 수치로
주요 서비스의 이용 과정을 단계로 나누어 각 단계의 전환율과 이탈률을 확인합니다. 손님이 어느 단계까지 진행하다가 멈추는지가 수치로 드러나면, 어느 화면을 먼저 개선해야 하는지에 대한 판단 근거가 생깁니다.
단계마다 이탈률이 나란히 놓이므로 어디서 가장 많이 빠져나가는지를 비교할 수 있고, 개선 과제의 우선순위를 근거를 갖고 정할 수 있습니다.
누가 남고 누가 떠나는가
사용자를 가입 시점이나 특정 행동 기준으로 그룹화해 재방문 유지율(리텐션)을 비교합니다. 어떤 그룹이 서비스에 계속 남고 어떤 그룹이 이탈하는지, 특정 시점의 변화가 이후 이용에 어떤 영향을 주었는지를 확인할 수 있습니다.
캠페인이나 서비스 개편의 효과를 집행 시점의 클릭 수가 아니라, 그 이후 몇 주간의 실제 이용 행동으로 확인하는 기준이 마련됩니다.
실제로 지나간 경로
화면 이동과 이벤트 이력을 기반으로, 기준으로 삼은 행동의 앞뒤에서 손님이 실제로 어떤 경로를 지나갔는지 확인합니다. 기획 단계에서 설계한 여정과 실제 이용 경로가 다른 경우가 많고, 그 차이가 전환 저해의 원인인 경우도 많습니다.
코드를 고치지 않고 콘솔에서 정의
이미 수집되고 있는 페이지 · 클릭 · 통신 · 커스텀 로그에 조건을 걸어, 서비스에 필요한 이벤트를 콘솔에서 정의합니다. 특정 버튼의 클릭이나 특정 조건의 달성처럼 기본 지표로는 잡히지 않는 것을 앱 코드 수정 없이 측정하고, 등록한 이벤트는 퍼널 단계와 코호트 기준, 경로 분석의 기준점으로 바로 씁니다. 연결한 시점 이후에 수집된 데이터부터 반영됩니다.
앱이 직접 남기는 커스텀 로그(커스텀 태그)도 조건으로 쓸 수 있고, 분석뿐 아니라 결함 탐지에도 쓰입니다. GLN International은 특정 버튼 터치 시 장애가 발생한다는 민원에 대해 커스텀 태그로 해당 버튼의 이벤트 데이터를 분석했고, 버튼이 이중으로 작동해 결과값이 중복 호출되던 결함을 확인해 즉시 수정했습니다.
따로 도입하지 않아도
행동 데이터는 MAXY Mobile·Web이 쓰는 SDK가 함께 수집합니다. 앱 관리에서 마케팅 대상 앱으로 지정하면 되고, 분석용 태깅 SDK를 따로 심지 않습니다. 데이터는 모니터링 데이터와 같은 고객사 인프라에 적재됩니다.
화면도 따로 있지 않습니다. MAXY 콘솔의 '마케팅' 메뉴로 열리고, 선택한 앱과 로그인을 그대로 씁니다. 퍼널 · 코호트 · 경로 분석이 모니터링 화면과 같은 콘솔 안에 있습니다.
성능 지표를 퍼널 화면에 겹쳐 보여주는 기능은 아니고, 모니터링 화면으로 넘어가는 링크도 없습니다. 같은 SDK로 수집하고 같은 콘솔에서 연다는 것, 그리고 데이터가 고객사 안에 머문다는 것이 이 제품이 약속하는 범위입니다.
서버가 정상이어도 손님이 불편했던 이유를 데이터로 설명합니다. iM뱅크는 MAXY Mobile과 Analytics를 함께 도입해 품질과 행동을 하나의 기준으로 봅니다.
사례 읽기
행동 데이터로 무엇을 해결했는가. 하나증권과 GLN International은 MAXY Mobile에 포함된 퍼널 분석·커스텀 태그 기능의 사례입니다.
| 도입사 | 과제 | 결과 |
|---|---|---|
| iM뱅크 | 별도 마케팅 분석 솔루션이 없어 이용 경로·이탈 단계 확인 불가. 개선과 마케팅 의사결정이 경험과 추정에 의존 | 퍼널·코호트 분석으로 전환·이탈 구간을 수치화. 서비스 기획과 마케팅이 같은 데이터로 우선순위 논의 |
| 하나증권 | 시스템 중심 지표만으로는 손님이 어느 경로에서 불편을 겪었는지 확인 불가 | 거래 여정 퍼널 분석으로 이탈 구간 확인, 행동 데이터를 개인화·의사결정 자산으로 축적 |
| GLN International | 특정 버튼 관련 민원의 원인 규명 불가 | 커스텀 태그 이벤트 분석으로 중복 호출 결함 확인 및 즉시 수정 |
모바일 앱과 웹. 모니터링과 같은 SDK 하나로 연동합니다.
| 적용 대상 | 모바일 앱(Android·iOS), 웹 서비스 |
|---|---|
| 설치 방식 | SDK 연동. 모니터링 도입 시 동일 SDK 활용 |
| 수집 데이터 | 화면 이동, 세션 시작, 유입 경로, 콘솔에서 정의한 이벤트(페이지 · 클릭 · 통신 · 커스텀 로그 조건) |
| 데이터 저장 | 고객사 내부 적재(ClickHouse · PostgreSQL). 앱별 보관 기간 90일~5년 |
| 연계 | MAXY Mobile · MAXY Web과 같은 SDK · 같은 콘솔('마케팅' 메뉴) |
| 인증 | GS인증 1등급 |
| 구축 형태 | 온프레미스 / 망분리 환경 대응 |
행동 분석 도입 검토에서 가장 자주 나온 여덟 가지.
사용자가 서비스 안에서 실제로 무엇을 했는지를 데이터로 측정하는 분석 방식입니다. 방문자 수나 페이지뷰 같은 총량 지표를 넘어, 어떤 경로로 들어와 어떤 화면을 거쳐 어디에서 멈췄는지를 개인 단위 행동의 집합으로 봅니다. 퍼널 분석과 코호트 분석이 대표적인 방법입니다.
두 가지가 다릅니다. 첫째, 데이터가 어디에 저장되는지입니다. MAXY Analytics는 고객사 내부에 데이터를 적재하며 온프레미스와 망분리 환경 구축이 가능합니다. 둘째, 모니터링과의 관계입니다. MAXY Analytics는 MAXY Mobile·Web과 같은 SDK로 수집하고 같은 콘솔의 '마케팅' 메뉴에서 열립니다. 모니터링을 쓰고 있다면 분석을 위해 SDK를 새로 심지 않아도 됩니다. 성능 지표를 퍼널에 겹쳐 보여주는 기능은 아닙니다.
가능합니다. 온프레미스 구축과 망분리 환경 대응이 가능하고, 수집 데이터는 고객사 내부에 적재됩니다. iM뱅크와 하나증권이 행동 분석을 도입해 운영 중입니다. 개인정보 처리 범위와 수집 항목은 고객사의 내부 보안정책 및 관련 규정에 맞춰 도입 검토 단계에서 정의합니다.
가능합니다. MAXY Mobile 또는 MAXY Web과 함께 쓰면 같은 SDK와 같은 콘솔을 쓰므로 따로 운영할 필요가 없고, 나중에 추가하는 것도 어렵지 않습니다.
화면 이동과 세션 시작 같은 기본 행동 데이터는 SDK 연동만으로 수집됩니다. 특정 버튼의 클릭이나 특정 조건의 달성은 이미 수집되는 로그에 조건을 걸어 콘솔에서 이벤트로 정의하므로, 앱 코드를 다시 고칠 필요가 없습니다. 처음부터 모든 이벤트를 설계하기보다, 핵심 퍼널부터 정의하고 확장해 나가는 방식을 권장합니다.
분석하려는 여정의 단계를 설정하면 각 단계 간 전환율과 이탈률이 산출됩니다. 가입 여정, 상품 가입, 결제, 이체 등 서비스의 핵심 여정을 기준으로 정의하며, 유입 경로 같은 속성별로 나누어 비교할 수도 있습니다.
가입 시점이나 특정 행동을 기준으로 사용자를 묶어, 시간이 지나면서 얼마나 남는지를 봅니다. 예를 들어 온보딩 캠페인을 적용한 주에 가입한 그룹과 그 이전 그룹의 4주 후 유지율을 비교하면, 캠페인이 실제로 정착에 기여했는지를 확인할 수 있습니다. 집행 시점의 클릭 수로는 알 수 없는 부분입니다.
분석 지표와 UI가 직관적으로 구성되어 현업 부서에서도 데이터를 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. DB저축은행은 직관적인 UI와 분석 지표 덕분에 현업 부서에서도 데이터를 손쉽게 활용하고 있다고 밝혔습니다.
Mobile · Web · Analytics는 같은 SDK로 수집해 한 콘솔에서 봅니다. 각 제품이 무엇을 보는지 확인해 보세요.
도입 검토에 필요한 자료를 보내드리고, 환경에 맞는 구성을 함께 정리해 드립니다.
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