시계열 데이터에서 브랜드 성장 소스 찾기

 

이런 그래프를 보면 어떤 생각이 드시나요?

 

지금 주식을 사는 게 비싸게 사는 것인가?

변동폭을 보면 앞으로 오를 것 같은데… 그러면 살까?

아니야 옛날이랑 비교하면 떨어졌잖아? 그렇다면 올라도 많이 못 오르고 떨어질 거야.

 

시간의 순서대로 데이터가 쌓이는 것 이것을 우리는 시계열 데이터라고 부릅니다. 가장 대표적인 예로는 위에서 보여드린 주식 그래프가 대표적이지요. 주식도 전문가들이 보면 살 때와 팔 때를 유추할 수 있을 텐데 … 

그래서 영화 같은 것을 보면 작전세력?을 넣어 앞으로의 주가를 바꾸기도 하던데 저는 주식에는 워낙 재능이 없어서요 ^^a

 

주식에는 재능이 없는 UX디자이너이지만, 데이터를 보고 UX라는 무기로 브랜드의 미래(충성고객으로의 전환, 구매수 증가 등)는 어느정도 바꿀 수 있답니다.

 

미래를 바꾸는 UX 개선하기 5단계

 

1. 한눈에 시간의 변화에 따른 데이터를 바라볼 수 있는 시계열 그래프를 만들자!

  위와 같은 시계열 그래프가 있다고 해 봅시다. 이 그래프는 특정 사이트에서 일어나는 거래수를 날짜별로 표기한 거예요. 어때 보이시나요? 거래가 들쑥 날쑥한 구간이 있고, 일반적으로 유지되는 거래수 구간이 있습니다. 아마 들쑥 날쑥한 구간은 주로 캠페인(광고)을 하는 시기인 것으로 유추할 수 있거나, 구매 주기가 1달 정도가 되는 소모재라고 생각할 수도 있겠죠?

 

1. 추세선으로 거래가 증가 추세인지, 감소 추세인지 확인하자.

 

추세선은 그냥 임의로 끝부터 끝까지 그리는 것은 아니고요. excel이나 datastudio 등 툴에서 자동으로 계산해 주니 시계열 그래프를 그린 이후에 추세선에 체크만 해 주시면 됩니다.

안타깝게도 이 그래프에서는 미세하지만 내려가는 추세를 가진 그래프라는 것을 확인 할 수 있었습니다. 변동폭이 있었음에도 불구하고요.

 

1. 구매 패턴에는 특별한게 없을까?

이 그래프에서는 3개의 봉우리를 가진 산 모양이 일정한 주기로 포착이 되었습니다. 아무래도 예상대로라면 다음 주기에 동일한 산이 만들어져야 할 텐데요. 이러한 형태를 계절성이라고 부르고 있습니다. 

*사실 이 부분도 광고에 의해 이런 3개 봉우리의 산이 만들어 지는 것이라면 주기라고 말씀드리는 것이 맞을 것 같고, 해당 제품이 소모제이고 소모시기마다 구매가 올라온다면 계절성이라고 부르는 것이 더 가까울 것 같아요. 

 

[깊이 들어가 봐요] 시계열 그래프를 이루는 것들.

전문적인 설명을 위해 R에서 기본적으로 제공하는 데이터를 가져와 보았습니다. 이 그래프는 항공기 이용 승객수의 변화를 1950년부터 1960년까지 연도별로 보여주는 시계열 그래프입니다.

흥미롭게도 이 그래프를 쪼개면 observed가 원본형태, trend가 앞서 말씀드린 추세, seasonal은 같은 형태의 빈도가 나타나죠. 그리고 계절성을 거르고 나온 그 오차값이 random으로 나오는데 이런 요인에는 이번 코로나사태 같은 자연재해 등이 있을 수 있습니다. 즉 시계열 그래프를 이루는 요인으로 추세+계절성+오차가 있다고 이해하시면 됩니다.

1. 미래를 예측해서 UX를 바꾸자

자 이제 그래프를 분석하는 것이 끝났다면 미래를 예측할 차례입니다.

우리의 미래의 그래프는 어떨까요? 만약 이 패턴이 계절성의 패턴이라면 글을 쓰는 1월 20일 시점이 첫 번째 봉우리가 만들어지는 시점이겠죠? = 거래가 늘어난다.

• 액션 1 : 거래의 주요 퍼널에 A/B TEST

A/B TEST는 새롭게 설계한 사이트의 경험을 검증해 주는 좋은 전략이에요. 거래가 늘어나기 때문에 사용자들은 거래를 위한 페이지들에 머물 텐데요. 이때 더 나은 경험을 설계해 이전보다 거래폭이 늘어나는지 확인하는 방법입니다.

예시로는 구매가 완료되는 페이지에 ‘이런 상품은 어떠세요?’로 다른 상품을 추가로 추천한다거나, 상세페이지에 좋은 리뷰를 상단에 노출하는 등의 페이지 UI개선 방법이 있을 것 같아요.

 

• 액션 2 : 구매한 사람에게 기간 내에 사용할 수 있는 쿠폰을 발급한다.

구매자가 늘어나기 때문에 바로 구매로 연결할 수 있는 전략인데요. 만약 쿠폰을 받을 경우 같은 사이트의 다른 제품을 구매하기 위해 사용할 수 있고, 만약 친구한테 쿠폰을 줄 수 있다고 홍보한다면 신규 사용자를 유치할 수 있겠죠? 

 

1. 다시 시계열 그래프 들여다보기

 

실행한 액션이 그래프에 영향을 미쳤는지 확인합니다. 

우리는 단순히 시계열 그래프를 본 것이라고 생각하지만 

1. 날짜와 거래수 데이터를 시계열 그래프로 시각화하고, 

2. 추세를 통해 미세한 감소 추세라는 것을 인지했습니다. 그렇다면 증가 추세로 꾸준히 바꿀 수 있는 전략을 고민해 봐야겠죠. 

3. 패턴이 있나 파악해 보니 구매 패턴이 주기적으로 급속도로 증가하는 구간이 한 달 간격으로 있다는 것을 찾았습니다. 그러면 증가 추세로 바꾸기 위해 

4. 다음 상승 구간에서 파도를 타듯 사용자들의 구매 흐름을 타서 액션을 만들어 보기로 했습니다. 이렇게 그래프와 맞춰가면서, (조금 더 명확한 의사결정을 위해서는 다른 데이터도 함께 보는 것을 추천합니다.) 전략을 짠 것이라면 액션 후에 우리의 전략이 맞았는지 확인해 보아야 합니다.

5. 결론적으로 5단계에 걸쳐 말씀드리고 싶은 것은… 미래를 바꿔보자라는 것입니다. (하핫)

 

시계열 그래프는 이렇듯 추세나 패턴으로 현상태 파악을 할 수 있는 것으로 보이지만 사실은 미래를 예측할 수 있는 도구가 되기도 합니다. 여기에 보완할 수 있는 데이터를 같이 본다면 미래가 예상대로 될 가능성도 높아지죠. 때문에 시계열 데이터를 만들었다는 것에 만족하는 것이 아닌 우리가 바꿀 수 있는 미래를 설계해 가면 어떨까요?

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