잡다한기술블로그

노코드 툴

• 말그대로 코드를 치지 않고도 프로그램 제작을 도와주는 툴
  • 실제로 IT회사에서 개발자 인력이 부족한 경우 노코드 툴을 이용하여 프로그램을 만들거나 관리하는데 사용
  • 또는 IT사업을 시작하는데 개발자가 없거나 부족한 경우 빠르게 프로그램을 만들어 MVP 사업 검증하는데 사용

웹 제작 툴

• html, css, javascript를 사용하지 않고 손쉽게 웹 개발을 도우는 툴로 대표적으로 unbounce, webflow, wix 등이 있음
  • 거의 코드를 치지 않고 드래그 앤 드랍으로 색깔을 넣고 배치시킴
  • 복잡한 비즈니스 로직, 복잡한 기능 등을 구현하기 위해서는 개발자의 손이 필요하지만 간단한 랜딩페이지, 상품페이지 등의 정형적인 웹제품을 만들때는 빠르게 개발 가능
  • unbounce는 랜딩페이지 webflow, wix는 웹을 제작

앱 제작 툴

• 웹과 마찬가지로 코드를 안치고 제작을 도와주는 툴로 대표적으로 glide, AppGyver등이 있음
  • 드래그 앤 드랍으로 컴포넌트를 배치시키고 사용되는 데이터 관련된 로직도 드래그 앤 드랍으로 배치
  • 간단한 프로그래밍 원리를 이해하고 있어야 하지만 손쉽게 앱 개발이 가능
  • 복잡한 비즈니스 로직을 처리하는 것은 문제가 있지만 간단한 앱을 런칭해서 테스트하고 싶을 때 빠르게 앱 개발 가능
  • 기본적으로 안드로이드, ios 제공

클라우드 데이터베이스

• 개발자들이 아니여도 손쉽게 클라우드 형태로 데이터베이스를 다룰 수 있게 도와주는 툴로 Google Sheets, Airtable 등이 있음
  • Google Sheets는 엑셀을 클라우드 형태로 제공하여 엑셀로 데이터를 만들어 놓으면 다른사람도 접근할 수 있고 프로그래밍에 사용되는 데이터도 저장할 수 있음
    • 모든 데이터를 데이터베이스에 저장할 필요 없이 간단하게 가공하고 사용할 수 있음
  • Airtable은 Google Sheets와 유사하지만 시각화를 더 깔끔하게 제공하고 데이터를 다루는게 더 용이함

워크플로우 자동화

• 워크플로우 자동화 툴은 서비스 외부에서 사용하는 다양한 툴을 연결시켜주는 톨로 zpier, integromat 등이 있음
  • 슬랙과 같은 커뮤니케이션 툴, 웹/앱 제작 툴, 클라우드 데이터베이스 등 다양한 외부 툴을 연결시켜 여러 작업, 프로세스들을 다 노코드 툴로 연결시켜 자동화시킬 수 있음
  • 웹 제작 툴로 웹 개발 -> 구글 시트에 데이터 저장 -> 슬랙으로 메세지 전송 등의 일련의 과정 노코드 툴로 자동화

크롤링 툴

• 크롤링은 웹에 있는 데이터 중 필요한 데이터만 추출하는 것으로 크롤링 툴은 Octoparse, APIFY 등이 있음
  • Octoparse의 경우 코드를 치지 않고도 클릭을 통해 웹에 있는 데이터를 가공하여 추출하는 것을 도와줌
  • APIFY는 코드를 쳐서 데이터를 추출함

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304

제품팀 협업 툴

개발자 협업 툴

• 개발자들은 Github, Bitbucket 많이 사용

디자인 협업 툴

• 디자이너가 Zeplin, Figma를 이용하여 디자인을 하면 너비, 폰트, 칼라 등을 프론트개발자가 쉽게 확인하고 코드로 옮길 수 있음

프로젝트 관리 툴

• 개발자, 제품 디자이너, 기획자, PM, PO 등이 한팀으로 제품을 개발할 때 프로젝트를 관리하는 툴
• Jira가 대표적
  • 한 프로젝트에 대해서 개선할 점, 버그 수정 이슈 등을 전부 적을 수 있음
  • 해당 업무를 실무자에게 배정할 수 있음
  • jira를 통해 다른 팀원이 어떤 업무를 하고 있는지 확인할 수 있음
  • 깃헙 등과 같은 외부 툴들과 연동이 가능함

커뮤니케이션 툴

• 개인 대 개인으로 채팅, 그룹 채팅 등 업무에 관련된 커뮤니케이션이 가능한 툴
  • 대표적으로 슬랙, 한국에서는 잔디 등이 있음

사내 위키 툴

• 문서 등을 관리할 수 있는 툴로 노션, 컨플루언스가 대표적
  • 다양한 회의 기록, 개인의 자료 등을 보관할 수 있으며 간단한 데이터베이스 또한 지원함
  • 컨플루언스는 지라를 개발한 아틀라시안에서 개발한 툴로 지라와 연동하여 사용할 수 있음
  • 노션은 지라와 같은 테스크 매니징 기능도 제공함

클라우드 저장소

• 사내 위키 툴에는 문서, 텍스트 위주의 데이터가 저장이 되었다면 용량이 큰 것들은 클라우드 저장소에 저장
  • 회사 팀원들은 클라우드 저장소에서 용량이 큰 파일을 다운받아 공유하고 사용
  • 대표적으로 구글드라이브, 드랍박스를 많이 사용

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304

랜딩페이지 제작 툴

• IT 회사가 수익을 내기 위해선 고객들을 본 서비스로 유입시켜야 하는데 이 때 랜딩페이지를 이용하면 효과적으로 고객들을 모을 수 있음
  • 랜딩 페이지를 통해 고객들에게 회원가입 페이지나 상품 결제 페이지로 유도할 수 있음
  • 랜딩 페이지에는 보통 회사의 제품을 맛깔나게 소개할 수도 있고, 특정 상품을 홍보하는 페이지로 만들 수도 있음
  • 이 때 중요한 점은 랜딩페이지의 제작 의도에 맞게 고객들이 반응하는 지를 테스트할 수 있어야 함
• 랜딩페이지는 복잡한 기능이 들어가지 않고 주로 이미지와 카피라이팅 텍스트가 주를 이루므로 개발자가 아니더라도 손쉽게 랜딩페이지를 제작할 수 있는 툴들이 많이 있음
  • 대표적인 랜딩페이지 제작 툴은 unbounce와 instapage가 있음
  • 이들은 단순히 랜딩페이지를 제작하는 것을 넘어 랜딩페이지의 전환율을 파악할 수 있고 A/B 테스트 등 랜딩페이지에서 할 수 있는 다양한 분석 기능을 제공함

unbounce

• unbounce는 대표적인 랜딩페이지 제작 및 분석 툴 중 하나
  • 요금제는 월 80$부터 시작하며, 등급별로 가격이 다름
  • 주간 무료 사용이 가능하며, 사용 전에 카드를 등록해야함

• unbounce는 랜딩페이지 뿐만 아니라 팝업, Sticky 헤더 등 다양한 콘텐츠 타입을 쉽게 제작하도록 도와줌
  • 각 콘텐츠마다 다양한 템플릿들을 제공해주기에 손쉽게 제작이 가능

• 제작된 랜딩페이지에서 A/B 테스트를 진행하거나 Smart Traffic(AI가 전환율이 높을 것 같은 고객에게 맞춤 랜딩페이지를 제공)을 이용할 수 있음

• unbounce의 장점 중 하나는 외부 서비스, 그 중에서 Zapier와 쉽게 연동 된다는 점
  • 랜딩페이지에서 얻을 수 있는 데이터들을 Zapier tool을 사용해서 손쉽게 다른 툴들(Google sheets, Slack 등)로 옮길 수 있음
  • Zapier는 코딩 없이도 프로그램들을 서로 연결시켜 자동화해주는 서비스
    • 예를 들면 'Google Sheets에 유저 데이터가 추가되면 입력된 유저에게 메일을 보낸다' 같은 기능을 코딩 없이 zapier로 구현할 수 있음

instapage

• unbounce와 마찬가지로 랜딩페이지 제작 & 분석 툴
  • 기본 요금은 월 199$ 부터 시작하며 2주간 무료 사용이 가능
  • 비싼만큼 unbounce보다 더 많은 기능들을 지원

• instapage는 많은 랜딩 페이지 템플릿 & 직관적인 UI 에디터 제공 뿐만 아니라 다른 분석, 광고 툴과 쉽게 연동이 가능
  • Google Analytics, Google Ads, Facebooke Ads 등 대중적인 툴을 쉽게 붙일 수 있음

• instapage에서는 A/B 테스트 등의 실험과 더불어 히트맵도 제공
  • 즉 랜딩페이지에서 다양한 실험과 분석을 동시에 할 수 있도록 환경을 제공
  • 이 외에도 Pesonalization(고객 맞춤형 페이지 제공), 다양한 관점의 분석 환경 등을 제공

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304

A/B 테스트 툴

• 보통 IT 서비스를 제공하는 회사는 목표를 달성하기 위해 다양한 방법들을 시도함
  • 여기서 목표는 결제 횟수가 될 수도 있고 회원가입 횟수가 될 수도 있음
  • 목표 수치를 달성하기 위해 보통 회사에선 가설을 세우고 이를 검증하려고 함
• A/B 테스트: 가설을 검증하는 대표적인 방법으로 유저에게 같은 페이지에서 다른 경험을 주는 실험을 의미
  • 기존에 잘 동작하는 페이지는 대조군이라고 하며 새롭게 실험해보고 싶은 페이지는 실험군이라고 부름

• 예를 들어 회사에서 회원가입을 늘리는 걸 목표로 세웠다고 가정
  • 목표를 달성하기 위한 여러 아이디어 중 상품페이지에 회원가입 이벤트를 강조하자는 아이디어 채택
  • 그래서 상품페이지의 결제하기 버튼 위에 회원가입 이벤트 배너를 넣기로 결정
  • 이 때 대조군은 아무것도 넣지 않은 기본 상품페이지, 실험군은 회원가입 배너를 추가한 화면으로 설정
  • A/B 테스트를 진행한 후 결과적으로 어떤 화면에서 더 많은 회원가입 수가 일어났는지를 확인
  • 실험군(배너를 넣은 화면)에서 더 많은 사람이 회원가입을 했다면, '상품페이지에 회원가입 배너를 넣으면 회원가입을 더 많이 할 것이다' 라는 가설이 검증됨
  • 결국 목표(회원가입, 결제 등)로 전환되는 횟수를 서로 비교해서 가설을 검증
• A/B 테스트라고 해서 꼭 A와 B로 테스트하진 않으며 대조군(원본)과 실험군을 2개로 해서 총 3개의 화면을 실험으로 돌릴 수도 있음

Google Optimize

• Google Optimize는 구글에서 지원하는 서비스로 Google 시리즈(Google Analytics, GTM 등)와 마찬가지로 무료임
  
  • 기본적으로 A/B 테스트를 할 수 있는 에디터와 테스트 환경(실제 적용하기 전 환경) 제공
  • 실험보고서 또한 받을 수 있음
• Google Optimize는 A/B 테스트 뿐만 아니라 Redirect test(한 페이지로 들어갔을 때 서로 다른 페이지로 랜딩시켜주는 테스트), Multivariate test(A/B 테스트처럼 페이지를 기준으로 실험을 하는게 아닌 화면 요소들을 조합해서 실험하는 방식)를 제공함

• Google Optimize의 장점은 Google Analytics와 연동이 가능하다는 점
  • Google Analytics에서 목표를 설정할 수 있으므로 Google Optimize에서 Google Analytics의 목표를 설정할 수 있고, 또 Google Optimize의 실험 결과를 Google Analytics에서 확인이 가능함

• 보통 A/B 테스트를 만들 때는 원본(실험이 들어가지 않은) 페이지를 기본으로 하고 디자인(CSS), 간단한 기능(Javascript) 등을 추가하거나 수정하는 방향으로 실험을 만듬
  • 이때 Google Optimize는 CSS 혹은 Javascript를 어느정도 알고 있어야 이용이 가능함
  • 반면 Opimizely같은 경우는 비개발자도 충분히 실험을 세팅할 수 있는 에디터를 제공함
• A/B 테스트를 가볍게 사용해보기엔 Google Optimzie이 적합

Optimizely

• Optimizely는 전세계적으로 많은 IT 기업들이 사용하는 A/B 테스트 툴로 Google Optimize처럼 무료 플랜도 있지만 제대로 사용하려면 유료 플랜을 사용해야 함

• Optimizely는 비개발자도 A/B 테스트 설정을 쉽게 할 수 있는 에디터를 제공
  • 대부분 A/B 테스트를 설정할 때는 복잡한 코딩이 필요하지 않고 HTML, CSS, 간단한 javascript가 필요한데, Optimizely에서는 코딩없이 작업할 수 있도록 에디터를 지원해줌

• Optimizely는 웹 뿐만 아니라 모바일도 실험을 지원
  • 요새같은 모바일 퍼스트(Mobile-First) 시대에서 대부분 A/B 테스트 툴이 웹만 제공하는 걸 고려하면 굉장히 매력적인 부분
• 이 외에도 타겟 오디언스(실험 대상)들을 정교하게 설정할 수 있음
  • 예를 들어 '장바구니에 상품이 2개 이상 들어있는 모바일 유저'에게는 A 화면을, 그 외 유저에겐 B 화면을 제공할 수 있음
• Optimizely는 다양한 분석 툴(Google Analytics도 가능)과 연동이 가능하고 풍부한 분석 결과를 제공하는등 좋은 기능이 많지만 비용이 만만치 않음

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304

Google Tag Manager (GTM)

• Google Tag Manager(GTM): 분석용 툴들을 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 관리형 서비스

• Google Analytics, Amplitude, Facebook Pixel 같은 분석 툴을 이용하기 위해서는 분석을 할 웹 혹은 앱 서비스에 특정 코드를 추가해야 서비스에서 분석 툴로 데이터를 전송할 수 있음
  • 원하는 이벤트(결제하기, 회원가입 등)를 추가하기 위함
  • 여기서 조그만 코드를 스니펫 코드라고 함
  • 유저가 웹,앱 서비스를 이용할 때 만들어진 행동 데이터를 분석 툴에 전송하는 코드를 트래킹 코드라고 함
• 분석툴이 여러개일 경우 각각의 분석 툴에게 이벤트를 보내주는 코드를 따로 만들어줘야 하는데 여기서 크게 2가지의 문제 발생
  • 새로운 이벤트를 만들 때마다 개발자가 직접 코드를 작성해야 함
    • 예를 들어 회사에서 이벤트를 한다면 유저의 행동 데이터를 얻기 위해 '이벤트 상세페이지 전환', '회원가입 버튼 클릭' 등에 이벤트 전송 코드를 작성해야 하는데 보통 마케터, PO는 개발자에게 이벤트 코드를 작성해달라고 요청함
  • 코드 관리가 복잡해짐
    • 개발자들이 웹, 앱을 개발할 때는 코드를 효율적으로 관리하기 위해 열심히 노력하는데 이 때 임시로 쓰이는 트래킹 코드, 테스트하려고 붙이는 분석 툴 코드 등이 남아있다면 나중에 관리해야할 포인트가 늘어나게 됨

• GTM을 통해 코드를 분산시켜 문제들을 손쉽게 해결할 수 있음
  • GTM을 이용하기 위한 설정 코드만 작성해두면 Google Analytics, Amplitude 같은 분석 툴을 사용하기 위한 코드를 따로 심을 필요가 없음
    • 분석 툴을 사용하기 위한 코드를 프로젝트에 작성하는 대신 GTM에 코드를 작성할 수 있기 때문
  • 즉 코드를 작성하는 공간을 GTM으로 분리시키므로 GTM에서 코드를 아무리 작성해도 프로젝트 코드에는 영향을 끼치지 않게 되어 개발자는 신경쓰지 않아도 되고, 개발 이외의 직군은 개발자에게 요청하지 않고 GTM에서 직접 코드를 작성할 수 있음
• 비개발자를 위한 서비스라고 많이 알려져 있지만, GTM을 제대로 사용하기 위해선 GTM 관련 코드들을 개발자가 계속 관리해야 함

트리거

• 보통 이벤트가 있다면 발생해야 되는 시점이 있음
  • '회원가입 완료' 이벤트를 GA에 보내기 위해선 회원가입 완료 버튼을 클릭해야 이벤트가 전송, 페이지에 접속했을 때 보내는 이벤트가 있다면 페이지를 접속할 때 이벤트를 전송하는 코드가 실행되어야 함
• GTM은 트리거 라는 기능을 통해 특정 페이지 진입, 버튼 클릭, 스크롤 등 이벤트가 실행되어야 할 시점을 설정함
  • 기존에는 버튼이 클릭되는 코드 안에 이벤트를 전송하는 코드를 작성
  • GTM 트리거에서는 사용자가 클릭 몇 번이면 이를 가능하게 해줌

태그

• 보통 GTM을 사용하는 건 개발자가 아니므로 GTM에서 코드를 최대한 덜 칠 수 있도록 기능들을 제공함
  • 대표적으로 태그라는 기능을 통해서 이를 제공
  • 태그는 쉽게 이야기하면 수행할 기능(예: GA에 이벤트 전송, Facebook Pixel 초기 설정 등)을 정의하는 곳
• 태그라는 공간에 이벤트를 전송하는 코드를 작성할 수도 있고 GTM에서 제공해주는 기능을 사용할 수 있음
  • Google Analytics나 Google Ads 같이 Google 라인업 툴들 같은 경우, 코드를 치지 않고도 쉽게 이벤트를 전송할 수 있도록 지원함
  • 지원해주지 않는 분석 툴, 대표적으로 Amplitude같은 툴은 직접 코드를 작성해야 함
  • 태그에서 코드를 작성할 수 있기 때문에 이벤트를 전송하는 것 이외에도 다양한 코드를 칠 수 있음
• 정리하면 설정한 트리거(Trigger)가 동작했을 때 태그가 실행됨
  • 태그에는 GA 실행하기, GA에 이벤트 보내기 같은 기능들이 존재
  • 또한 직접 코드를 쳐서 Amplitude 실행하기, Amplitude에 이벤트 보내기 등을 수행할 수 있음
• 이 외에도 태그, 트리거를 사용할 때 필요한 중복되는 내용들(예를 들어 웹 페이지 URL, 유입 경로 등)은 변수라는 기능을 통해 간편하게 관리할 수 있음

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304

개요

• 오프라인과 다르게 온라인에선 고객의 방문이 따로 눈에 보이지 않기에 IT 서비스(웹, 앱)에서 유저의 행동을 데이터로 추출하는 과정이 중요
• 얼마나 많은 사람들이 상품 페이지에 들어왔는지 그리고 버튼을 얼마나 클릭했는지 등을 수치로 파악할 수 있게 되면 데이터들을 바탕으로 정량적 분석이 가능해짐
  • 정량적인 분석이 가능하다는 건 수치를 바탕으로 눈에 보이는 목표를 세울 수 있고 값을 비교할 수 있다는 걸 의미

행동 분석 툴

• 유저가 보통 웹, 앱에서 하는 행동은 '페이지를 들어가거나 버튼을 클릭하는 행위' 등을 예로 들 수 있음
  • 이렇게 유저가 행동할 때 심어져있는 코드가 동작하면서 '이 유저는 페이지를 봤다', '이 유저는 스크롤을 50%까지 내렸다', '이 유저는 장바구니를 클릭했다' 를 의미하는 데이터를 만들어냄

• 만들어진 데이터는 클라이언트에서 통신을 통해 설정한 분석 툴로 전송되며 쌓여있는 데이터를 바탕으로 회사에서는 사용자의 행동을 분석하게 됨
• 유저의 행동을 파악하는 대표적인 데이터로 페이지 뷰와 이벤트가 있음
  • 페이지뷰: 페이지를 접근했을 때 생성되는 데이터
  • 이벤트: 클릭, 스크롤, 결제하기 등과 같이 맞춤형으로 만들어진 데이터

• 유저의 행동 데이터를 잘 만들어두면 아래와 같은 흐름을 수치로 파악하고 분석할 수 있음

1. 우리가 팔고 있는 상품에 얼마나 많은 사람들이 들어왔는지 
2. 그 중에서 결제하기를 얼마나 눌렀는지 
3. 최종적으로 결제를 했는지

• 보통 IT 회사에서는 데이터를 한 곳에만 보내서 분석하지 않고 여러 분석 툴에 데이터를 보내서 목적에 맞게 사용

정량적 분석

Google Analytics

• 유저의 행동을 분석하는 대표적인 툴
  • 설정하는 방법이 간편해서 보통 초기 스타트업도 데이터를 당장 분석하지 않더라도 Google Analytics는 미리 설정해두는 편

• 보통 고객들이 운영하는 서비스에 들어왔을 때 들어오게 된 경로가 있음
  • 대표적으로 검색엔진(네이버, 구글 등)에서 검색해서 들어온 경우, 페이스북 광고를 통해 들어온 경우, 링크를 직접 클릭해서 들어온 경우 등
• Google Analytics에서는 획득이라는 기능에서 고객들이 어떻게 유입되었는지를 확인
  • 보통 획득경로는 URL에 붙어있는 UTM 이라는 정보를 바탕으로 파악

• 세그먼트 - 서비스를 이용하는 고객들의 데이터는 자연스럽게 Google Analytics에 쌓이며 원하는 기준(성별, 모바일, 장바구니를 1번 이상 담은 유저 등)에 맞게 고객군을 분류할 수 있음
  • GA는 세그먼트 별로 데이터를 볼 수 있게 최적화되어 있음

• GA에서는 사용자 행동의 흐름을 분석할 수도 있음
  • 위에서 언급한 바와 같이 상품 페이지에서 결제 페이지로 넘어가는 흐름, 찜하기 버튼을 클릭하고 결제하기 버튼을 클릭한 이벤트 흐름 등을 예로 들 수 있음
  • 흐름을 보게 되면 얼마나 많은 고객들이 이 과정에서 이탈했는지를 확인할 수 있음
  • 위 이미지에서는 메인 페이지에서 예약페이지로 가는 과정에서 494명 → 79명으로 뚝 떨어지는데 이를 통해 약 85%가 이탈을 했고 이탈율을 줄이기 위해 액션 플랜을 세울 수 있음

• GA에서 목표를 설정하고 목표를 얼마나 이뤘는지 확인할 수 있음
  • 원하는 목표(회원가입, 결제하기)를 설정하고 실제로 고객들이 목표를 달성한 횟수를 파악할 수 있음
  • 이 목표를 세그먼트별로 나눠서 볼 수도 있고 획득된 경로를 바탕으로도 볼 수 있음
  • 위 이미지에서는 목표를 예약완료로 설정했으며 모든 사용자와 모바일의 세그먼트를 나눠서 데이터를 따로 분석할 수 있게 됨
• Google에서 나온 여러가지 서비스와도 쉽게 연결할 수 있음
  • Google Optimize, Google Ads, Google Search Console, Google Tag Manager 등 다양한 서비스와 편하게 연동
• GA는 무료로 강력한 기능들 대부분을 사용할 수 있음
  • 위에 언급된 기능들은 기본적으로 무료
  • 웬만한 트래픽이 나오지 않는 이상 과금이 없음

Amplitude

• Google Analytics로 웬만한 행동 데이터 분석은 할 수 있지만 GA를 사용하다 보면 불편한 부분들이 있음

1. 대표적으로 GA에서는 페이지 뷰와 이벤트를 통해 유저의 행동을 분석하지만 이 둘을 따로 분석해야 함, 예를 들면 상품페이지( = 페이지 뷰)에 들어온 후 장바구니 버튼을 클릭(= 이벤트)하는 흐름을 분석할 수 없음
2. GA는 데이터들을 시각화해서 보여주는 기능이 부족함, 보통 수치를 바탕으로 파악하는 경우가 많음
3. 데이터를 분석할 때는 사용자의 입맛에 맞는 다양한 조건에 맞게 데이터를 추출한 후 분석해야 함, GA에서는 세그먼트를 나누거나 유입한 경로를 기준으로 행동 데이터를 분류할 수도 있지만 더 다양하고 복잡한 조건(예를 들면 모바일로 인스타그램으로 유입했고 특정 페이지에 스크롤을 50%이상한 유저)으로 데이터를 분류하는 건 힘듬

• 위의 문제들을 해결해줄 수 있는 툴이 바로 Amplitude

• Amplitude는 GA와 마찬가지로 대중적인 분석 툴로 사용하는 기업의 범주가 넓고, 일정 트래픽(월 1000만 이벤트)까지는 무료로 기능을 사용할 수 있음
• 기본적으로 Amplitude는 이벤트를 바탕으로 유저의 행동 흐름을 분석
  • 페이지를 봤다는 이벤트, 버튼을 클릭했다는 이벤트 등 사용자가 맞춤형으로 이벤트를 설정하고 이벤트를 바탕으로 유저의 행동 흐름을 분석

• Amplitude의 강력한 기능 중 하나로 퍼널 분석을 손쉽게 할 수 있음
  • 퍼널은 유저가 진입해서 최종 목표까지 달성하기까지의 과정을 뜻함
  • 예를 들면 사용자가 광고페이지를 보고 최종적으로 결제로 전환된 과정, 사용자가 친구 초대 페이지에 들어와서 최종적으로 회원가입으로 전환되는 등을 퍼널도 만들 수 있음
  • GA로도 퍼널 분석을 할 수는 있지만 Amplitude는 퍼널 분석을 아예 핵심 기능으로 넣을 만큼 더 많은 기능들과 한눈에 볼 수 있는 시각화를 제공함

• 앰플리튜드는 다양한 조건으로 이벤트들을 나열하고 차트를 통해 시각화를 해줌
  • 위의 예처럼 모바일로 인스타그램에 유입했고 이벤트 페이지를 방문해서 스크롤을 50%이상 했던 유저를 세그먼트로 분리해서 어떤 이벤트들을 수행했는지 분석할 수 있음
  • 세밀한 조건으로 이벤트를 분석할 때 편함
  • 이외에도 대시보드를 만들어서 보고싶은 차트, 퍼널 등을 모아서 한눈에 볼 수 있음
• Facebook Pixel도 GA, Amplitude와 같은 유명한 행동 분석 툴 중 하나로 Facebook Pixel은 보통 Facebook 광고와 같이 결합해서 사용했을 때 큰 시너지를 발휘함

정성적 분석

Hotjar

• Google Analytics와 Amplitude 같은 데이터의 수치를 통해서 정량적인 분석을 도와주는 툴은 '얼마나' 유저가 데이터를 쌓았는지에 초점을 맞췄다면, Hotjar는 '어떻게' 에 초점을 맞춘 정성적 분석 툴

• Hotjar는 모바일이나 데스크탑 특정 화면을 기준으로 유저가 어느 곳에 터치를 했는지 그리고 스크롤을 어디까지 했는지를 확인할 수 있음

• 또한 유저가 화면에서 하는 행동을 녹화해서 동영상으로 확인 가능
• Hotjar를 이용하면 웹 화면에서 사용자가 어떻게 행동하고 있는지를 파악할 수 있음
  • '상품 페이지에서 스크롤해서 상품 이미지를 접하고 이미지를 클릭 또는 확대할 수 있으며 다시 올라가서 주문하기 버튼을 누른다'와 같은 이런 행동들을 시각화된 결과물로 확인하게 되면 원하는 목표(결제, 회원가입)를 달성할 수 있도록 화면 구성을 바꿀 수 있음

Reference

https://www.inflearn.com/course/it-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%A7%80%EC%8B%9D#

https://www.grabbing.me/IT-A-to-Z-By-1e1fbc981b7c4c03ac44943085ac8304