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이탈 지점 분석 + 원인 교차 확인 중심으로 푸는 결
판매자 경험을 개선하기 위한 데이터 분석은 판매자가 어디서 막히는지를 먼저 찾는 것에서 시작한다고 생각합니다. 이커머스 플랫폼 인턴 때 판매자 온보딩 완료율이 낮다는 문제를 분석한 경험이 있습니다. 단계별 이탈률을 보니, 상품 등록 첫 단계에서 약 40%가 이탈하고 있었습니다. 이탈한 판매자 ID를 기준으로 CS 문의 데이터와 교차했더니, 상품 카테고리 분류가 어렵다는 내용이 가장 많았습니다. 이 분석을 토대로 카테고리 선택 단계에 검색 기능과 예시 상품 표시를 추가하는 개선안을 제안했습니다. 판매자 경험 분석에서 중요한 건 전환율만 보는 게 아니라 어떤 행동 이후 이탈했는지를 함께 보는 것입니다. 숫자가 줄어든 이유를 행동 로그에서 찾지 않으면, 대증 처방만 반복하게 된다는 것을 그때 배웠습니다.
이 결의 특징
숫자로 보이는 표면 지표에서 한 발 물러서, 사용자가 실제로 멈추는 지점을 찾는 분석 순서입니다. 문제 정의가 정확할 때 해결책도 명확해진다는 원칙을 실행합니다.
이 결이 통하는 자리
사용자 경험 개선이나 제품 기획처럼 근본 원인을 추적하는 업무에서 통합니다. 데이터를 손에 쥐었을 때 먼저 무엇을 봐야 하는지 판단하는 능력이 필요한 조직에서 높은 가치를 갖습니다.