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게시글: 315
등록: 2026년부터

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AI
[CX Data Trend] 다음 방문자는 사람이 아닐 수 있다
이 글은 2026년 하반기부터 웹사이트 방문자의 상당수가 AI 에이전트가 될 것이라는 전망을 제시하며, 이에 대비해야 하는 이유를 설명합니다. AI 에이전트가 사용자를 대신하여 검색, 비교, 결제까지 수행하는 '에이전틱 커머스' 시대를 맞아, 기업들은 전환율이 높은 트래픽 소스를 놓치지 않기 위해 준비해야 합니다. Google과 Shopify가 발표한 UCP(Universal Commerce Protocol)와 Gartner의 2026년 10대 전략 기술 트렌드 선정 사례를 통해 에이전틱 커머스의 개념을 소개하고, 한국 시장에서의 초기 현황을 분석합니다. 또한, 인간 중심의 UX에서 AI 에이전트 경험을 포함하는 MX(Machine Experience)로 지표를 재정의할 필요성을 제기하며, 진단부터 실행까지 가능한 로드맵을 제시합니다.
AI 코딩 에이전트에이전틱 커머스Gartner
뷰저블·2026년 4월 29일
Frontend
파라미터로 흩어진 URL들을 모아보는 가장 쉬운 방법
이 글은 URL의 파라미터가 데이터 분석에 미치는 영향을 설명하고, 파라미터로 인해 흩어진 URL들을 효과적으로 통합하여 분석하는 방법을 제시합니다. 파라미터는 사용자의 유입 경로 파악 및 페이지 상태 구분에 유용하지만, 동일 페이지라도 파라미터에 따라 URL이 달라져 데이터 분석을 복잡하게 만드는 양날의 검과 같습니다. 특히 광고 성과 분석 시 다양한 파라미터로 인해 데이터가 분산되는 문제를 해결하기 위해, 글에서는 구글 애널리틱스(GA)와 UTM(Urchin Tracking Module) 파라미터를 활용하여 광고 채널별 성과를 정확하게 측정하고 통합 분석하는 실전적인 방법을 소개합니다. 이를 통해 웹사이트 분석의 효율성을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다.
URL파라미터데이터 분석
뷰저블·2026년 4월 24일
Etc
[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 – (4-2) 분석 진행 – UX Heatmap 분석
이 글은 뷰저블에서 제공하는 분석 리포트 작성 가이드의 마지막 편으로, UX Heatmap을 활용한 데이터 분석 방법에 대해 설명합니다. UX Heatmap은 페이지별, 콘텐츠별 사용자 행동을 분석하여 문제점을 파악하고 개선 효과를 측정하는 데 유용합니다. 특히 스크롤 분석을 통해 사용자의 콘텐츠 도달 여부와 탐색 중단율을 파악하고, 노출 분석을 통해 동적인 인터랙션이 필요한 콘텐츠의 실제 도달률을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 소비 현황을 정확히 이해하고 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
UX Heatmap데이터 분석리포트 작성
뷰저블·2026년 4월 20일
Etc
[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 – (4-1) 분석 진행 – Journey Map 분석
이 글은 뷰저블의 데이터 분석 프로세스 중 (4-1) Journey Map을 활용한 분석 방법에 대해 설명합니다. Journey Map은 페이지 간 고객 여정을 시각화하여 서비스 모니터링에 활용되는 도구로, 예상치 못한 성과 구간 확인, 고객 탐색 흐름 파악, 이탈 과정 확인 등에 유용합니다. 주요 지표로는 기간별 트래픽 추이와 서비스 개요 확인이 있으며, 기간별 트래픽 추이에서는 월별, 주별, 일별, 시간별 트래픽 패턴을 분석하여 마케팅 효율을 높일 수 있습니다. 서비스 개요 확인에서는 세션당 페이지 수, 평균 체류 시간 등을 통해 서비스 현황을 파악하고 다른 지표들의 긍정/부정을 판단하는 데 활용됩니다. 이를 통해 사용자의 방문 패턴과 탐색 활동을 이해하고 서비스 개선에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석Journey Map뷰저블
뷰저블·2026년 4월 20일
AI
AI 도슨트로 데이터 분석을 100% 자동화하는 방법
본 글은 ChatGPT의 'Data Analyst' 버전과 같이 데이터 분석을 자동화하려는 AI의 등장에도 불구하고, 여전히 데이터 수집 단계에서 사람의 개입이 필요하다는 점을 지적합니다. 사용자는 특정 기간의 퍼널 데이터를 수집하고, AI가 도메인 맥락 없이 분석하므로 결과 해석에 어려움을 겪습니다. 이에 대한 해결책으로 뷰저블 AI 도슨트를 소개하며, 이 도슨트가 질문을 해석하여 필요한 데이터를 직접 조회, 수집, 가공하는 Agentic AI로서 작동함을 설명합니다. 이를 통해 복잡한 데이터 준비 과정 없이 질문만으로 서비스 맞춤형 인사이트를 얻는 방법을 제시합니다.
AI 도슨트데이터 분석ChatGPT
뷰저블·2026년 4월 15일
AI
[CX Data Trend] 같은 100명, 2배의 전환 - AI가 데려온 고객이  다른 이유
이 글은 AI 추천을 통해 유입된 고객이 자연 검색을 통해 유입된 고객보다 전환율이 2.15배 높다는 데이터 분석 결과를 제시합니다. 동일한 예산으로 더 많은 전환을 이끌어낼 수 있는 AI 추천의 잠재력을 강조하며, 이러한 격차가 2026년에는 더욱 벌어질 것으로 예측합니다. 글은 이러한 전환율 격차의 크기와 원인을 분석하고, AI가 고객을 추천하게 만드는 실행 전략을 제시하여 기업들이 미래 채널 전략을 재설계하도록 돕습니다. 특히, AI 추천 유입 고객이 더 높은 전환율을 보이는 이유와 이를 활용한 비즈니스 성장 방안에 대한 인사이트를 제공합니다.
AI 추천전환율CX Data
뷰저블·2026년 4월 15일
Etc
[CX Data Trend] 이 숫자를 믿지 마십시오. 2025 H1 데이터의 5가지 왜곡과 보정법
본 글은 2025년 상반기 CX 데이터 분석에서 발생할 수 있는 5가지 주요 왜곡 현상과 이에 대한 보정 방법을 제시합니다. 정치적 불안, 저성장, 이커머스 성장 정체, EAA 시행, AI 채널 전환 등 5가지 외생 변수가 데이터에 미치는 영향을 분석하고, 이를 간과할 경우 발생할 수 있는 수요 과소평가, 회복 속도 오판, 예산 배분 오류 등의 문제를 지적합니다. 특히 소비자심리지수(CSI) 폭락, 실질 구매력 감소, 이커머스 성장 한계, 규제 변화 대응, AI 검색 트래픽 흡수 현상을 구체적인 데이터와 함께 설명하며, 이러한 왜곡을 이해하고 보정하는 프레임워크를 통해 2026년 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공합니다.
CX Data Trend데이터 분석2025년 상반기
뷰저블·2026년 4월 1일
AI
RAG부터 JSON-LD까지
이 글은 AI 검색 시스템이 콘텐츠를 인용하는 원리를 개발자와 기술 담당자를 위해 심층적으로 설명합니다. ChatGPT, Perplexity와 같은 현대 AI 검색은 단순히 키워드를 넘어 정보의 의미와 관계를 파악하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처를 기반으로 작동합니다. RAG는 LLM이 외부 정보를 실시간으로 검색하고 활용하여 답변을 생성하며, 특히 Retrieval 단계에서 구조화된 데이터(Schema)와 Knowledge Graph가 정보의 정확성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, Schema.org와 JSON-LD를 활용하여 웹 콘텐츠를 기계가 이해할 수 있는 형태로 구조화하고, 이를 통해 AI가 콘텐츠를 정확하게 인용하고 검색 결과를 최적화하는 전략을 다룹니다. 마지막으로 실전 구현 가이드까지 제공하여 AI 인용 최적화 방안을 제시합니다.
RAGLLMKnowledge Graph
뷰저블·2026년 4월 1일
AI
뷰저블이 실무에 ‘AI 커스텀 대시보드’를 도입한 이유
뷰저블은 2026년 2월부터 3월 중순까지 겪었던 세션 트래픽 감소 문제를 해결하기 위해 AI 커스텀 대시보드를 도입했습니다. 이 도구는 최소한의 리소스로 데이터를 분석하고 해결책을 도출하는 데 활용되었습니다. AI 커스텀 대시보드는 단순히 수치를 보여주는 것을 넘어, 설 연휴와 같은 계절성 패턴을 파악하고 인스타그램 광고 캠페인이 주말 트래픽에 미친 긍정적인 영향을 분석하는 등 서비스의 맥락을 이해한 인사이트를 제공했습니다. 이를 통해 뷰저블은 데이터 변화의 원인을 정확히 파악하고 서비스에 최적화된 운영 방향을 결정하는 데 도움을 받았습니다. AI 커스텀 대시보드는 데이터 분석 환경과 서비스 특성을 종합적으로 고려하여 실무에 유용한 변화를 이끌어냈습니다.
AI 커스텀 대시보드데이터 분석트래픽 감소
뷰저블·2026년 3월 31일
Etc
[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 – (3) KPI 설정
본 글은 데이터 분석 프로세스의 세 번째 단계인 KPI 설정에 대해 다룹니다. 효과적인 데이터 분석을 위해서는 분석 목표와 대상 설정 후, 핵심 성과 지표(KPI)를 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 글에서는 뷰저블 서비스에서 활용할 수 있는 KPI 설정 예시를 두 가지 주요 영역으로 나누어 소개합니다. 첫째, '여정 KPI'는 사용자의 서비스 내 활동 지표(위치, 기준, 측정 방안)와 세션 지표를 측정합니다. 둘째, '페이지 KPI'는 페이지 방문 분석 및 페이지 전환과 이탈을 측정하는 지표를 포함합니다. 이러한 KPI 설정을 통해 서비스 성과를 정량적으로 파악하고 개선 방향을 도출할 수 있습니다.
데이터 분석KPI 설정뷰저블
뷰저블·2026년 3월 25일
Etc
클릭 한 번으로 히트맵을 교차분석 하는 방법
이 글은 웹사이트의 특정 구간에서 발생하는 사용자 이탈 문제를 해결하기 위해 히트맵 교차분석의 중요성을 강조합니다. 다양한 지표를 함께 분석해야 사용자 행동의 맥락을 정확히 파악할 수 있지만, 기존 방식은 시간과 노력이 많이 소요됩니다. 이를 해결하기 위해 '히트맵 통합 AI 리포트'라는 도구를 소개하며, 이 도구가 스크롤 히트맵과 클릭 히트맵을 통합하여 사용자의 도달, 주목, 관심, 행동 단계를 분석함으로써 웹사이트 성과 판단 및 개선 가능성 예측을 돕는다고 설명합니다. 궁극적으로 이 리포트를 활용하여 전환율 저조와 같은 실질적인 문제를 데이터 기반으로 해석하고 개선하는 방법을 제시합니다.
UX Heatmap교차분석웹사이트 분석
뷰저블·2026년 3월 20일
AI
히트맵 데이터를 AI로 교차 분석해야, 비로소 이탈의 원인이 보입니다
이 글은 스크롤 히트맵, 클릭 히트맵, 어텐션 히트맵 세 가지 데이터를 AI로 교차 분석하여 사용자 경험(UX)의 구조적 문제를 파악하는 방법을 제시합니다. 기존에는 각 히트맵 데이터를 개별적으로 분석하여 이탈 원인을 명확히 파악하기 어려웠지만, 데이터를 결합하면 방문자가 특정 요소에 도달하기까지의 과정과 그 과정에서의 문제점을 정확히 진단할 수 있습니다. 특히, 클릭률이 낮은 경우 버튼 자체의 문제인지, 아니면 해당 버튼 영역에 도달하는 방문자 자체가 적은 것인지 구분하는 '전제조건 진단'의 중요성을 강조합니다. AI 기반의 데이터 결합 분석을 통해 사람이 놓치기 쉬운 이탈의 근본 원인을 발견하고 효과적인 개선 방안을 도출할 수 있음을 실제 사례를 통해 보여줍니다.
UX HeatmapAIUX 분석
뷰저블·2026년 3월 18일
Etc
[CX Data Trend] 당신 사이트의 DNA가 업종 평균과 다른 이유
이 글은 웹사이트의 구조적 특징을 '사이트 DNA'라고 정의하고, MPTI(Multi-Page Type Index) 지표를 활용하여 10대 업종별 사이트 구조의 평균적인 특징을 분석한 벤치마크 리포트입니다. MPTI는 웹사이트 내 페이지 유형별 트래픽 비율을 측정하여 업종별로 지배적인 페이지 유형(예: 이커머스의 상세 페이지, SaaS의 로그인 페이지)을 파악합니다. 글은 IT, 소비/라이프스타일, 헬스케어 등 다양한 업종의 상세 프로파일을 제시하며, 자사 웹사이트의 MPTI를 업종 평균과 비교함으로써 의도적인 차별화인지 구조적 결함인지를 진단할 수 있는 기준선을 제공합니다. 이를 통해 기업은 자사 사이트의 구조적 이상치를 발견하고 개선 방향을 모색할 수 있습니다.
MPTI사이트 구조업종 평균
뷰저블·2026년 3월 18일
Etc
[CX Data Trend_mini] 로그인 페이지가 사이트의 42%를 지배하는 이유
이 글은 IT/SaaS 업종의 고객 경험(CX) 데이터를 분석하여 사이트의 독특한 DNA와 사용자 행동 패턴을 조명합니다. 3,960개 사이트 분석 결과, IT/SaaS 사이트 트래픽의 42%가 로그인 관련 페이지에 집중되어 있으며, 이는 "로그인 전후" 전환이 핵심임을 시사합니다. 사용자들은 "Deep Diver" 아키타입을 보여주며, 긴 체류 시간과 높은 페이지 탐색 깊이를 특징으로 합니다. 특히 기술 문서, API 레퍼런스, 가격 페이지 탐색이 중요하며, 이는 3~5회의 방문을 통해 확신을 쌓는 구매 과정과 관련이 있습니다. 또한, 재방문자의 탐색 깊이가 신규 방문자보다 낮은 경향이 있지만, IT/SaaS 신규 방문자도 깊이 탐색하는 편입니다. 핵심 리텐션 지표는 로그인 빈도와 기능 사용 깊이이며, 7일 내 3회 이상 로그인 및 핵심 기능 2개 이상 사용 시 유료 전환 확률이 4배 높아지는 것으로 나타났습니다. 궁극적으로 로그인 경험의 품질과 사용자에게 필요한 정보 제공이 CX와 전환율에 결정적인 영향을 미칩니다.
IT/SaaSCX로그인 페이지
뷰저블·2026년 3월 11일
Etc
[CX Data Trend_mini] 은행 고객의 절반이 모바일로 떠났다
본 글은 3,960개의 금융권 웹사이트 데이터를 분석하여 현재 금융 업종의 고객 경험(CX) 현황을 진단합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 은행권에서 데스크탑 기반 이용률이 61%에서 30%로 급락하며 모바일 전환이 가속화되고 있습니다. 둘째, 보험 업종의 새로고침 비율(Reload Rate)이 11.88%로 높아 복잡한 폼, 다단계 인증, 느린 로딩 등 UX 마찰이 심각함을 보여줍니다. 셋째, 재방문 고객의 페이지 도달률이 신규 고객의 2.1배에 달해, 재방문 유도 장치가 금융 CVR의 핵심임을 강조합니다. 마지막으로, AI 추천을 통한 유입의 전환율이 자연 검색보다 2.15배 높아 금융 상품 추천에 AI 활용의 중요성을 시사합니다. 전반적으로 금융 업종은 모바일 중심의 UX 개선과 재방문 유도 전략, 그리고 AI 기술 도입을 통해 고객 경험을 혁신해야 할 필요가 있습니다.
금융 CX디바이스 전환UX 마찰
뷰저블·2026년 3월 11일
Etc
[CX Data Trend_mini] 신규 방문자 5명 중 4명은 두 번째 페이지를 보지 않는다
이커머스 사이트 3,960개의 데이터를 분석한 결과, 신규 방문자의 80%가 첫 페이지만 보고 이탈하는 심각한 CX 문제를 진단했습니다. 특히 소비재 업종의 2페이지 도달률은 21.4%에 불과하며, 생활편의 업종은 44초 안에 이탈하는 패턴이 나타났습니다. 이는 상품 상세 페이지(PDP)의 중요성이 그 어느 때보다 커졌음을 시사합니다. 또한, 트래픽 피크 시간대가 주중 점심에서 저녁으로 이동하는 추세와 함께, 짧은 체류 시간에도 불구하고 빠른 구매 결정을 내리는 'Speed Shopper' 유형의 증가가 관찰되었습니다. AI 추천을 통한 유입의 전환율이 자연 검색보다 2.15배 높아, AI가 이커머스 매출 증대에 가장 큰 기회가 될 수 있음을 강조합니다.
이커머스CX데이터 분석
뷰저블·2026년 3월 11일
Etc
[CX Data Trend] 2025년이 남긴 5개의 경고와 2026년 대응법
이 글은 2025년 상반기 한국 디지털 시장의 CX(고객 경험) 데이터 트렌드를 분석하고, 2026년 상반기 전략 수립을 위한 인사이트를 제공합니다. 3,960개 기업의 실제 사이트 행동 데이터를 기반으로 트래픽 양극화, 업종별 몰입도 변화, 신규 방문자 전환율 하락 등 5가지 주요 구조적 변화를 진단합니다. 특히 Technology 및 Leisure 업종의 트래픽 급증과 Consumption/Lifestyle, Public Services 업종의 트래픽 급감 현상을 지적하며, 이는 단순한 계절성을 넘어 소비자의 관심 이동과 AI 검색 확산 등 복합적인 요인에 의한 것임을 시사합니다. 이러한 분석을 바탕으로 2026년 상반기 CX 전략 수립을 위한 데이터 기반의 기준선을 제시하며, 관성적인 예산 배분 대신 변화하는 시장 환경에 맞는 전략적 접근의 중요성을 강조합니다.
CX 데이터디지털 시장트래픽 분석
뷰저블·2026년 3월 4일
Etc
[CX Data Trend] 같은 체류시간, 전혀 다른 의미 — 4가지 디지털 바디랭귀지
이 글은 웹사이트 사용자들의 행동 패턴을 분석하여 4가지 유형의 '디지털 바디랭귀지'로 분류하고, 각 유형에 맞는 최적화 전략을 제시합니다. 224억 페이지뷰 데이터를 교차 분석한 결과, 단순히 체류 시간이나 페이지뷰 수만으로는 사용자의 의도를 파악하기 어렵다는 점을 지적합니다. 예를 들어, 체류 시간이 길면서 여러 페이지를 탐색하는 사용자는 'Window Shopper' 유형으로, 이들에게는 탐색 경험을 돕는 전략이 필요합니다. 반면, 짧은 시간 안에 한 페이지만 보고 떠나는 'One-and-Done' 유형 사용자에게는 즉각적인 전환을 유도하는 전략이 효과적입니다. 이처럼 사용자의 숨겨진 의도를 파악하고 유형별로 맞춤화된 최적화를 수행하는 것이 전환율 향상에 필수적임을 강조합니다.
CX디지털 바디랭귀지사용자 행동 분석
뷰저블·2026년 3월 4일
Etc
[CX Data Trend] 같은 시장, 다른 현실 — 10개 업종 교차 진단
이 글은 Beusable CX Analytics에서 제공하는 2025년 상반기 10개 업종별 웹사이트 사용자 경험(CX) 데이터를 분석합니다. 금융, 소비재, 엔터테인먼트 등 각 업종이 직면한 고유한 현실을 '새로고침 마찰', '첫 페이지 이탈', '도달 격차' 등의 핵심 지표를 통해 교차 진단합니다. 224억 페이지뷰 데이터를 기반으로 한 이 대시보드는 업종별 주요 문제점을 시각화하여 제시하며, 예를 들어 금융업은 높은 새로고침 마찰과 낮은 도달률을, 소비재 업종은 높은 첫 페이지 이탈률과 큰 도달 격차를 겪고 있음을 보여줍니다. 글은 이러한 데이터를 통해 각 업종이 어떤 부분에 집중해야 할지 가이드라인을 제공하며, 웹사이트 성능 개선을 위한 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다.
CX Analytics업종별 지표대시보드
뷰저블·2026년 3월 4일
AI
GEO 완벽 가이드, AI 검색 시대의 새로운 SEO
이 글은 AI 검색 시대에 새롭게 등장한 'GEO(Generative Engine Optimization)'에 대해 다룹니다. ChatGPT와 같은 AI 기반 검색 엔진의 부상으로 정보 검색 패러다임이 변화했으며, 웹사이트는 더 이상 링크 클릭을 통한 트래픽 확보가 아닌 AI 답변에서의 '인용'이 중요해졌습니다. GEO는 기존 SEO를 보완하며, AI가 정보를 수집하고 답변을 생성하는 방식에 맞춰 웹사이트를 최적화하는 전략입니다. 특히 구조화된 데이터와 스키마 마크업의 중요성을 강조하며, AI 인용 출처와 검색 순위의 연관성이 증가하고 있음을 데이터로 제시합니다. GEO는 AI 검색 시대에 웹사이트의 가시성과 영향력을 유지하기 위한 필수적인 전략으로 분석됩니다.
GEOSEOAI 검색
뷰저블·2026년 3월 2일