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게시글: 315
등록: 2026년부터

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[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
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[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
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[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
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[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
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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
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[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
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[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
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[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
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[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
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[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
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[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
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[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
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[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 – (2) 분석 대상 설정
본 글은 데이터 분석 프로세스 중 '분석 대상 설정' 단계에 대해 다룹니다. 분석 대상 설정은 정해진 목표 달성을 위해 분석할 구체적인 대상을 정하는 과정으로, 특히 고객 여정을 중심으로 설명합니다. 고객 여정은 사용자가 서비스를 인지하고, 탐색하며, 구매 및 재방문에 이르는 일련의 과정을 의미합니다. 이 여정 단계별로 사용자의 행동 패턴과 니즈를 파악하는 것이 중요합니다. 글에서는 의도한 여정과 실제 고객 여정 간의 차이를 분석하여 개선점을 도출하는 방법을 제시합니다. 데이터 분석의 효율성을 높이기 위해 명확한 분석 대상을 설정하는 것이 핵심임을 강조합니다.
데이터 분석분석 대상 설정고객 여정
뷰저블·2026년 2월 25일
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[분석리포트 작성 가이드] 데이터 분석 프로세스 – (1) 분석 목표 선정하기
본 글은 뷰저블을 활용한 데이터 분석 리포트 작성 가이드의 첫 번째 편으로, 분석 목표 선정 방법에 대해 다룹니다. 인사이트 있는 분석을 위해서는 명확한 목표 설정이 필수적이며, 글에서는 모니터링, 성과 비교, 사용성 점검, A/B 테스트의 네 가지 분석 목표 유형을 제시합니다. 각 유형별로 분석 목적, 활용 방법, 산출물 예시를 설명하며, 특히 모니터링은 서비스 현황 진단 및 문제점 파악, 성과 비교는 개선 전후 사용자 경험 비교, 사용성 점검은 특정 기능의 사용자 이용 패턴 분석, A/B 테스트는 개선안 의사 결정을 위한 용도로 활용될 수 있음을 설명합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 분석 목적에 맞는 목표를 설정하고 효과적인 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터 분석분석 목표뷰저블
뷰저블·2026년 2월 20일
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[기능 활용] #2 여정 내에서 한눈에 패턴을 확인하자! “Group” 기능 활용편
이 글은 Beusable 팀에서 제공하는 'Group' 기능의 활용법을 소개합니다. 'Group' 기능은 페이지를 태그와 컬러로 묶어 사용자의 탐색 패턴을 시각적으로 파악하는 데 도움을 줍니다. 특히 고객 여정 분석 시, 구매 관련 페이지나 서비스/상품 관련 페이지 등을 그룹화하여 사용자의 흐름을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 분석 기간에 따른 구매 패턴 변화 확인, 이커머스 프로덕트 디자이너의 개선점 파악, 마케터의 신제품 출시 효과 측정, 기획자의 다수 서비스 방문 패턴 분석 등 다양한 시나리오에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 페이지 관리 모드에서 그룹을 생성하고, 목적에 맞는 태그와 컬러를 지정하여 관련 페이지들을 그룹핑하는 구체적인 설정 방법도 안내합니다.
BeusableGroup 기능사용자 여정 분석
뷰저블·2026년 2월 19일
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데이터를 기다리는 조직과 실시간으로 대응하는 조직의 차이
이 글은 사용자 경험과 데이터 분석 사이의 시차 문제를 다루며, 실시간 데이터 분석의 중요성을 강조합니다. 기존의 사용자 행동 데이터 분석은 수집 및 가공에 30분 이상 소요되어 사용자의 불편을 즉시 파악하고 대응하기 어렵다는 한계가 있습니다. 아마존 프라임데이 사례처럼 실시간 대응의 부재는 큰 비즈니스 손실로 이어질 수 있습니다. 뷰저블 실시간 히트맵과 같은 도구를 활용하면 1초 단위로 사용자의 행동 데이터를 시각화하여 이상 신호를 즉시 감지하고, Rage Click과 같은 사용자 불편 신호를 빠르게 파악하여 문제 해결 및 손실 최소화에 기여할 수 있습니다. 실시간 데이터 분석은 서비스 오류를 빠르게 감지하고 사용자 경험을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
사용자 경험데이터 분석실시간 데이터
뷰저블·2026년 2월 19일
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[기능 활용] #3 최적의 마케팅 타이밍은 언제일까요? “일별 시간 세그먼트”기능으로 찾아보세요.
이 글은 Beusable 서비스의 '일별 시간 세그먼트' 기능을 활용하여 마케팅 집행에 최적의 시간대를 찾는 방법을 다룹니다. 카드사 이벤트 페이지를 예시로, 사용자의 접속률이 높은 시간대를 분석하여 전환율을 높이는 전략을 제시합니다. 과거 이벤트 페이지의 일자별 시계열 그래프를 분석하여 점심시간(오전 11시-13시)이나 늦은 밤(21시-23시)에 사용자의 접속률이 높다는 것을 확인했습니다. 또한, Tap Heatmap 기능을 통해 사용자의 행동 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 캠페인의 효율을 극대화하는 방안을 모색합니다. 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정을 통해 마케팅 성과를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
UX데이터 분석마케팅
뷰저블·2026년 2월 11일
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[기능 활용] #2 재방문이 많고 적음에 따른 고객 행동 차이를 알고 싶어요! “일별 시간 세그먼트” 기능 활용편
이 글은 Beusable 팀에서 제공하는 '일별 시간 세그먼트' 기능의 활용법을 설명합니다. 특정 일자의 시간대별 방문자 수, 구매 전환율, 페이지 탐색 패턴 등을 분석하여 마케팅 효율을 높이는 방법을 제시합니다. 특히, 재방문이 많은 고객과 적은 고객의 행동 차이를 분석하고, 시간대별 히트맵 데이터를 통해 구매 전환율이 높은 시간대를 파악하여 최적의 광고 배포 시간대를 결정하는 구체적인 예시를 보여줍니다. 이를 통해 Data-Driven UX 도서 구매 페이지의 방문 패턴을 분석하고, 콘텐츠 제공 사이트의 마케팅 효율화를 위한 CRM 마케팅 최적 시간대를 결정하는 과정을 상세히 다룹니다.
일별 시간 세그먼트고객 행동 분석데이터 분석
뷰저블·2026년 2월 10일
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[기능 활용] #1 방문 시간대별 고객 특징을 알고 싶다면? “일별 시간 세그먼트” 기능 소개편
Beusable 팀은 UX Heatmap 플러스 플랜에서 제공하는 '일별 시간 세그먼트' 기능을 소개합니다. 이 기능은 사용자가 특정 일자의 페이지 방문 시간에 따라 데이터를 세분화하여 분석할 수 있도록 지원합니다. 특정 시간대의 사용자 방문 수와 행동 데이터를 파악하고, 히트맵을 시간 단위로 조회하여 해당 시간대에 방문한 사용자의 데이터를 확인하거나 시간별 비교 분석에 활용할 수 있습니다. 이를 통해 방문 PV가 적거나 많은 시간대의 특징을 분석하여 매출 상승 포인트를 찾는 등 다양한 활용이 가능합니다. 특히, 브라우저 사이즈에 따라 막대 그래프 또는 히트맵 형태로 시각화하여 제공됩니다.
UX Heatmap일별 시간 세그먼트고객 분석
뷰저블·2026년 2월 9일
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[기능 활용] #3 객단가가 높은 이커머스의 “방문빈도 기능” 활용해보기
본 글은 객단가가 높은 이커머스 사이트에서 '방문 빈도' 기능을 활용하여 고객 행동을 분석하고 개선 방향을 설정하는 방법을 다룹니다. 분석 목표는 객단가가 높은 페이지에서 방문 빈도에 따른 사용자 페이지 소비 현황의 차이를 파악하는 것입니다. 이를 위해 데스크톱 환경에서 방문 빈도, 스크롤 히트맵, 탭 히트맵 기능을 주로 활용합니다. 분석 방법으로는 실제 객단가가 높은 페이지를 방문 빈도에 따라 1회 방문 그룹과 2-4회 방문 그룹으로 나누어 스크롤 히트맵을 분석하는 과정을 설명합니다. 이를 통해 구매를 망설이는 고객층을 이해하고 효과적인 UX 개선 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이커머스방문 빈도UX
뷰저블·2026년 2월 6일