UI 하나 바꿨을 뿐인데

안녕하세요 모카클래스 서비스를 만들어 가고 있는 레디킨즈의 우디입니다 :)

3일 전 모카클래스 서비스에 아래의 변경을 포함한 업데이트가 있었습니다.

업데이트에 따른 유저 체류 시간과 이탈률 변화를 측정해 보았습니다. 장기적으로는 구매 전환율과 구매 건수 등도 측정해 보아야 할 것입니다.

업데이트 전

업데이트 후

여기서 2번의 경우 업데이트 시점이 약 3주 전으로 해당 업데이트 이후 크게 지표의 변화는 없었고, 1번의 업데이트가 25일에 있었고 해당 변화로 인해 주요하게 유저 이탈률이 평균 80%에서 19%로 감소 했다고 볼 수 있을 것 같습니다.

해당 업데이트를 하며 이러한 변화를 예상하지는 못했지만, 업데이트 이후 주요 지표 변화에서 특히 이탈률이 크게 감소하였기에 분석이 필요하다고 생각이 들었습니다.

우선 이탈률을 GA에서는 다음과 같이 정의하고 있습니다.

구글애널리틱스에서 이탈(bounce) 의 가장 쉬운 정의는 ‘누군가 웹사이트를 방문했다가 아무 일도 하지 않고 떠났다’ 는 뜻 입니다. 이 “이탈”은 사이트에서 발생한  단일 페이지 세션 을 말하는데요, 예를 들어 첫번째 페이지 뷰 이후 다른 페이지를 조회하지 않았거나 아무런 상호 작용이 없었다는 것 입니다.

즉, 메인페이지에서 아래의 수정으로 이탈률이 1/4로 감소한 것으로 볼 수 있을 것 같습니다. 해당 기능들을 통해 유저들이 클래스 검색 페이지로 많이 넘어 간 것으로 보입니다.

앞으로 메인페이지 - 검색 - 결제 - 클래스 등록 등과 같이 주요한 위치에서의 UXUI 테스트를 더 많이 진행해봐야 할 이유를 발견하였습니다.

위와 같은 UXUI 테스트를 잘하기 위해서는 Amplitude, GA와 같은 애널리틱스 서비스에 데이터를 잘 쌓는 것이 중요하고,

또 유저 히트 맵 및 유저 사용성 분석 툴들을 잘 활용하는 것은 큰 도움이 될 것입니다.

최근 저희는 히트 맵 분석 툴을 찾다 Hatjar 라는 서비스를 추천받아 서비스에 적용하였습니다.

유저들이 우리 서비스에서 주로 어떤 부분들을 클릭하며, 스크롤은 주로 어디까지 하는지를 살펴 볼 수 있었습니다.

그리고 접속한 유저들의 개인 정보를 제외하고 실시간으로 관찰 할 수 있도록 돕는데요. 개인프라이버시에 문제는 없는 것인지 조금 의문이 있었지만 민감한 정보들은 모두 서비스에서 자체 필터링을 해주고 있었습니다.

앞으로의 유저 사용성 테스트에 많은 도움이 될 것 같았습니다.