[아티클] 사용자 행동 데이터 분석 : 넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?

<주제>

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1588/

사용자 행동 데이터 분석: 2넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT

---

<내용 정리>

<사용자 행동 데이터 분석>

: 사용자들이 서비스 내에서 행동한 대부분의 활동을 추적하는 데이터

• 측정 행동 데이터
  • 어떤 기능을 어떤 순서로 사용하는지
  • 어떤 기능, 페이지에 관심이 많은지
  • 어디에서 이탈하는지
  • 며칠 이내에 재방문하는지 등
• 실제 사례) Netflix; 콘텐츠 기업
  • 주요 문제 정의: 어떤 콘텐츠를 수급해야 사용자들 반응이 좋을까? 제작 비용 대비 큰 이익을 줄 수 있는 콘텐츠를 찾는 것이 중요.
  • ex. 미국판 ⌜하우스 오브 카드⌟ 제작 결정 사례
    - 데이비드 핀처 감독의 ⌜소셜 네트워크⌟을 완주행한 사용자 비율이 높음.
    - 많은 사람들이 시청함.
    - 케빈 스페이시가 출연한 영화를 많이 봤음.
    ⇒ 결론: 데이비드 핀처 감독이 연출하고, 케빈 스페이시가 주연으로 나오는 작품을 만들자
    • <콘텐츠별 시청시간> 분석 지표
      CTR: 추천 콘텐츠를 클릭했는지
      Play Rate: 실제 재생까지 이어졌는지
      Watch Time: 시청 지속 시간
      Completion Rate: 완주율
    • 평점 높은 콘텐츠 <<< 지금 내 기분에 맞는 콘텐츠에 반응 → 별점 시스템X, 붐업 붐따 시스템으로 전환
    • <썸네일 UX> 분석 60초~90초 이내에 취향에 맞는 썸네일/작품을 찾지 못하면 이탈률이 높아짐
      ex. 같은 액션 영화 ⇒ personA: 폭발 장면 / personB: 배우 클로즈업
      - Thumbnail CTR
      - Hover Time: 마우스/커서가 머문 시간
      - Play Conversion Rate (썸네일 → 재생 전환율)
    • <콘텐츠 배치 순서 최적화> Scroll Depth: 사용자가 몇 번째 줄까지 내려왔는가
      - Row-level CTR
      - Session Duration: 앱 체류 시간
• 실제 사례) Amazon; 글로벌 이커머스 기업
  • 분석 결과: 웹사이트 로딩이 0.1초 지연될 때마다 판매가 1%씩 감소 분석 결론: 로딩이 길어질수록 판매가 줄어드니까,
    모든 웹페이지를 0.6초 내로 로딩되도록 개선해야 한다.
  • 로딩 시간 감소 + 사용자 맞춤형 AI 추천 서비스 진행
    ⇒ 아마존 평군 구매 전환율 약 13% 이상 (국내 온라인 쇼핑몰 전환율이 6%인 것에 비해 높은 수치)

---

<느낀 점>

1. 주요 포인트
   각 서비스의 주요 문제를 설정하고 이를 해결하기 위한 해결 방법을 고안했다. 넷플릭스의 경우 사람들이 관심이 있는 콘텐츠를 수급하는 것이 목적이지, UX가 메인이 아니었다. 아마존의 경우에도 사람들의 전환율을 높이는 것이 목적이지 검색량을 늘리는 것이 아니었다.
   문제 정의를 정확히 해서 그게 맞는 해결 방안을 생각해야 한다.
2. Tips
   데이터 QA 시, 데이터 참고할 수 있는 확장 프로그램: Omnibug 옴니버그 Google Analytics를 통해 수집할 수 있는 웹사이트 내의 사용자 행동 데이터를 볼 수 있다.
3. 알게된 것
   
   • 데이터 QA (Data Quality Assurance)
     : 데이터가 정해진 품질 기준을 충족하고 목적에 맞게 사용될 수 있도록 보장하는 체계적인 활동