우리 고객들이 어떻게 자사 서비스를 이용하는지 다들 알고 계신가요?
고객의 행동을 파악한다면 조금 더 고객 입장에서 그들을 이해하고, 서비스를 개선하는데 효과적일텐데요!
이를 위한 분석으로 ‘프로세스 마이닝’ 기법을 활용할 수 있습니다.
프로세스 마이닝을 통해 고객이 서비스를 이용하는 프로세스를 그려본 후, 그에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
이번 콘텐츠에서는 프로세스 마이닝이 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있는지 함께 알아보도록 하겠습니다.
프로세스 마이닝이란?
프로세스 마이닝은 로그 데이터 기반으로 ‘프로세스’가 어떻게 전개되는지를 파악하는 데이터 분석 기법입니다. 로그 데이터란 이벤트가 발생할 때마다 기록되는 모든 데이터를 의미합니다. 프로세스 마이닝은 고객 행동 분석 뿐만 아니라 프로세스를 파악하고자 하는 모든 분야에서 활용할 수 있는데요. 즉, 로그 데이터가 존재하는 그 어떤 분야에서도 활용이 가능합니다.
이를 고객 여정 파악에 활용하게 된다면, N명의 고객이 우리 서비스 내에서 어떠한 행동을 하는지, 어떤 여정을 거치는 지 등의 자사 서비스를 이용하면서 거친 전반적인 여정에 대해 파악할 수 있습니다.
이를 통해 확인할 수 있는 것은 구매에 이르기까지 어떤 페이지를 거쳐갔는지, 고객 여정 중 반복되는 구간이 있는지, 병목 현상이 발생하는 구간이 있는지 등으로 고객의 여정에 대해 연속적으로 파악이 가능합니다.
퍼널 분석과 다른 점이 뭔가요?
고객의 전반적인 서비스 사용 여정을 분석한다는 점에서 고객 퍼널 분석과 어떻게 다른 것인지 궁금하실 수도 있는데요!
가장 큰 차이점은, 퍼널은 각 단계에서의 이탈율/전환율을 파악하는 것이 목적이라면, 프로세스 마이닝은 각 단계에서의 행동 흐름을 전반적으로 파악하고 병목이 발생하는 구간을 파악하는 것으로, 퍼널 분석과는 그 목적이 다릅니다.
아직 감이 오지 않으신다구요?
그럼 아래 프로세스 마이닝을 통한 분석 사례를 통해서 함께 알아보도록 해요!
프로세스 마이닝 활용
1. 분석 목표 및 데이터 선정
프로세스 마이닝을 위해서는 먼저 비즈니스에 맞는 분석 목표에 대한 명확한 설정이 아주 중요합니다.
분석 목표가 선정되어야, 분석 대상이 되는 프로세스가 명확해지기 때문인데요.
다음과 같은 분석 목표 예시에 따라 어떤 프로세스를 분석해야 하는지 확인해보겠습니다.
- 무의미한 고객 반복 프로세스 파악
- 특정 페이지를 얼마나 경유하는지 파악
- 고객들이 예상하는 유저 플로우맵에 따라 행동하는지 파악
2. 데이터 파악 및 프로세스 마이닝 실행
분석 목표를 선정하였다면 해당 로그 데이터가 알맞게 수집되고 있는지 확인해봐야 합니다. 프로세스 마이닝의 로그 데이터에서 ‘ID’, ‘Activity’, ‘Timestamp’ 3가지 항목은 필수적입니다.
즉, ‘누가 (ID)’, ‘무엇을 (Activity)’, ‘언제 (Timestamp)’ 에 대한 데이터만 있다면 프로세스 마이닝을 진행할 수 있습니다.
예를 들어 분석 목표를 ‘A 제품 구매자’의 ‘구매 프로세스 분석’으로 가정해보겠습니다.
- 누가 : A 제품을 구매한 고객
- 무엇을 : 유입부터 구매까지 어떤 페이지를 확인했는지
- 언제 : 최근 6개월
이를 바탕으로 프로세스 마이닝을 실행해보려고 하는데요, 분석의 정확도를 위해 대표성을 가진 고객들만 추출하여 분석하려 합니다. 따라서 구매 고객들의 전체적인 데이터를 기반으로 평균 행동을 아래와 같이 정의하여, 해당하는 고객 272명만 추출하여 프로세스 마이닝을 진행했습니다.
- 프로모션 페이지 방문 이력 있는 고객
- 방문 횟수가 1회 이하인 고객
- 평균 페이지뷰가 30회 미만인 고객
- 방문당 평균 체류시간이 10분 이상인 고객
3. 프로세스 마이닝 분석
이제 프로세스 마이닝을 바탕으로, 해당 고객들이 어떤 프로세스를 통해 구매를 진행하게 되었는지 확인하면 됩니다.
초록색은 유입, 주황색은 이탈을 뜻합니다. 그리고 각 박스는 고객이 경유한 페이지를 뜻하고, 각 숫자는 경유한 횟수를 뜻하는데요. 페이지 옆 () 안의 숫자는 경유한 전체 횟수, 화살표 방향과 숫자는 이동한 횟수를 의미한다고 보시면 됩니다.
프로세스 마이닝을 분석하기에 앞서, 예상되는 고객의 구매 프로세스는 다음과 같았습니다
- 유입 – 홈페이지 – 프로모션 페이지 – 장바구니 – 체크아웃 – 체크아웃 완료 – 이탈
프로세스 마이닝 분석 결과, 대부분의 고객들이 예상 구매 프로세스를 따라서 구매를 진행했지만 다음과 같은 특이점을 발견했습니다.
1. 인당 평균 1.1회 B 상품 프로모션 페이지를 조회
2. 구매 고객들은 평균 9회 정도 홈페이지를 반복 탐색
이를 바탕으로 다음과 같은 가설을 세울 수 있었습니다.
1. A 상품을 구매하는 고객들은 B 상품에도 관심도가 높을 것이다.
2. 메뉴 바의 최적화 상태가 높지 않아서 홈페이지 반복 탐색이 이뤄지는 것이다.
위와 같이 프로세스 마이닝을 통한 가설을 바탕으로 홈페이지의 사용자 경험을 개선할 수 있는 인사이트를 도출할 수 있었습니다. 프로세스 마이닝 진행 전에 모집단을 선정하는 과정에서도 대표성을 지닌 고객들을 선정하여, 데이터에 대한 신뢰도도 높일 수 있었습니다.
지금까지 프로세스 마이닝에 대해 알아보았습니다. 프로세스 마이닝은 고객이 어떤 여정을 거치는지 프로세스를 가시화해줌으로 비즈니스 개선을 위해서는 필수적인데요.
프로세스 마이닝을 진행하기 위해선 데이터에 대한 이해도, 분석력이 전문적으로 필요합니다. 그러나 현실적으로 기업에 해당 리소스가 부재하다면 진행하는 것조차 막막하실 것입니다.
이때, 비즈스프링과 함께하여 데이터 컨설팅으로 손쉽게 프로세스 마이닝을 진행해보세요.
