Why
유저는 모바일뱅킹 APP 메인화면의 신기능인 ‘추천메뉴’를 잘 사용하지 않았습니다. 사용성
을 높이기 위해 유저에게 필요한 메뉴를 찾아야 했습니다.
amplitude
유저는 모바일뱅킹 APP 메인화면의 신기능인 ‘추천메뉴’를 잘 사용하지 않았습니다. 사용성
을 높이기 위해 유저에게 필요한 메뉴를 찾아야 했습니다.
엠플리튜드의 User Property를 통해 회원 유형을 분류하고, Segmentation 차트
를 사용해 회원 유형 별 선호 메뉴를 찾았습니다.
회원 유형 별 추천 메뉴를 개편했고, 그 결과 '추천메뉴' 사용량이 2배 가량 증가한 것을 확인했습니다.
다음과 같은 고민이 있는 분께 이 글을 더욱 추천드립니다
UX/UI에 대한 문제를 데이터 기반으로 정의하고 해결하고자 하는 팀
앰플리튜드의 기본 차트들에 대한 활용 사례가 필요한 분
앰플리튜드 도입을 고민하는 금융 도메인의 마케팅 및 프로덕트 팀
페퍼저축은행은 글로벌 금융 그룹인 페퍼 그룹의 일원으로 지난 2013년 한국에 첫 발을 디뎠습니다. 다양한 예금 상품은 물론 중금리 개인신용대출과 주택담보대출 및 사업자대출, 기업대출, 자동차 담보대출 등 다양한 상품 라인업을 구성하고, 모바일뱅킹 앱 ‘디지털페퍼’를 통해 고도화된 디지털 금융 서비스를 제공 중입니다.
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페퍼저축은행은 유저의 사용 편의성을 높이기 위해 ‘추천메뉴’ 기능을 도입했습니다. 실제로 이 기능을 이용해본 유저들은 그렇지 않은 유저들에 비해 1일 리텐션이 3배나 높을 정도로 높은 효과를 보이며, 추천메뉴는 매우 강력한 기능으로 평가받았습니다.
그러나 기대와 달리 전반적인 유저들의 사용률은 낮았고, 이에 따라 페퍼저축은행은 유저 행동 데이터를 분석하여 추천메뉴의 사용성을 더욱 높일 수 있는 개선 방안을 고민하게 되었습니다.
페퍼저축은행은 앰플리튜드를 활용하여 데이터 기반의 유저 세분화와 고객 여정 중심의 UX 최적화를 진행하였습니다.
단순히 전체 유저에게 동일한 메뉴를 제공하는 대신, 회원 유형에 따라 행동 패턴을 분석하였고, 이에 따라 맞춤형 메뉴를 구성하여 사용성의 변동을 관찰하였습니다.
이를 위해 Amplitude의 Segmentation 차트를 활용하여 데이터를 정량적으로 확인하고, Project Manager, Project Designer들과 함께 고객 여정 기반의 시나리오를 수립하여 메뉴 구성에 반영했습니다.
Amplitude의 Segmentation 차트는 사용자가 제품 내에서 어떤 행동을 하는지 분석할 수 있는 가장 기본적이고 많이 사용되는 차트입니다.
이 차트를 통해 특정 이벤트가 얼마나 자주 발생하는지, 어떤 사용자 그룹이 이벤트를 발생시키는지, 여러 이벤트의 발생 횟수 혹은 발생 유저 수를 비교하거나 사용자 속성별로 데이터를 분할해서 볼 수 있습니다.
예를 들어 이커머스 서비스에서는 특정 기간 동안 가장 구매가 많이 발생한 품목을 확인할 수도 있고, 금융 서비스에서는 대출 상품별 조회수가 지난 한달간 어떻게 변동했는지 볼 수 있습니다.
Segmentation 차트로 표현할 수 있는 차트의 형태들은 다음과 같습니다.
라인 차트(Line Chart):기본 설정으로, 한 이벤트의 추세를 시간에 따라 한 사용자 그룹에 대해 보여줍니다. 변화 추이를 파악할 때 유용합니다.
막대 차트(Bar Chart):데이터 포인트의 분포나 여러 세그먼트 간의 값을 비교할 때 적합합니다. 어떤 값이 가장 높거나 일반적인지, 그룹 간 차이를 쉽게 볼 수 있습니다.
수평 막대 차트(Horizontal Bar Chart):여러 group-by 조건을 사용할 때 데이터가 복잡해질 수 있는데, 이때 표 형태로 각 그룹별 값을 열로 나눠서 보여주어 데이터를 쉽게 비교할 수 있습니다.
우선 메뉴별 유저들의 사용성을 구분해본 결과 추천메뉴의 활용성이 가장 낮은 사실을 확인할 수 있었습니다.
추천메뉴 사용의 원인을 파악하기 위해 주요 이용자군을 분석한 결과, 회원 유저보다 비회원 유저들이 해당 기능을 더 많이 사용하는 것으로 나타났습니다.
이에 전체 메뉴의 기능별 활용도를 회원 유형별로 확인해본 결과, 회원 유저들이 주로 사용하는 핵심 기능들이 추천메뉴에 포함되어 있지 않다는 점을 확인할 수 있었습니다.
문제를 해결하기 위해 “회원 유형별 메뉴 재구성”을 목표로 설정하고, Segmentation Chart를 활용해 회원 유형에 따라 선호하는 메뉴를 분석한 결과, 고객 유형별로 선호 메뉴에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었습니다.
이를 통해 UI 개선에 대한 유의미한 인사이트를 도출할 수 있었습니다.
이후 추천메뉴 기능의 사용성을 높이기 위해, 분석된 데이터를 기반으로 프로덕트 매니저(PM)들과 함께 메뉴 배치의 맥락과 필터 설정에 대한 심도 깊은 논의를 진행했습니다. 단순히 인기 있는 기능을 나열하는 것이 아니라, 실제 고객 여정을 기반으로 한 시나리오를 설정하고 그에 맞는 메뉴 구성이 이루어질 수 있도록 기획 방향을 잡았습니다.
예를 들어, 고객이 회원가입을 완료한 이후에는 계좌 개설을 유도하고, 이어서 이체 기능을 소개하며, 이후에는 개인화된 금융 상품을 추천하는 등 사용자의 흐름에 따라 자연스럽게 다음 단계로 이어지는 추천메뉴 구조를 구상했습니다. 이처럼 고객의 상태 변화, 즉 비회원에서 신규 회원, 실사용자로 이어지는 전환 과정을 세분화하고, 각 단계에 적합한 메뉴를 제시하는 방식이 핵심적인 접근이었습니다.
이러한 시나리오 기반 메뉴 설계를 바탕으로 최종적으로 노출할 메뉴를 확정하고, 실제 앱 내에 반영하는 개발 작업이 이루어졌습니다. 기능 적용 이후에는 변화된 사용성 데이터를 바탕으로 성과를 측정하고, 추천메뉴 기능의 세부적인 활용성 모니터링하는 대시보드도 제작하여 의사결정 반영하고 있습니다.
페퍼저축은행의 DA 박지영님, PM 김현규님과의 인터뷰 내용입니다.
데이터 기반의 의사결정을 바탕으로 UX/UI를 개선한 결과, 명확한 비즈니스 성과를 확인할 수 있었습니다. 특정 기능을 사용하는 Unique User 중 실제로 해당 기능을 사용한 비율, 즉 Active% 사용률을 주요 지표로 삼아 전후 비교를 진행했습니다.
Active 사용률이 약 30% > 60% 수준까지 상승하는 긍정적인 변화가 있었음
기능 탐색&사용 비중이 2배 가까이 증가한 것으로, UI 개편이 실제 사용자 경험 향상
이번 케이스는 기능의 접근성과 직관성이 향상되었음을 보여주는 지표라고 판단했습니다.
단순 디자인 개선을 넘어, 사용자 행동에 긍정적 영향과 비즈니스적으로 의미 있는 성과라고 평가할 수 있습니다.
금융권에서 Amplitude의 인기는 높지만, 어떻게 클라우드 SaaS/PaaS 도입을 했는지 문의 주시는 금융회사들이 많습니다. 클라우드 제품 도입은 아래와 같이 시작하시면 됩니다.
국가법령정보센터의 “전자금융감독규정” 및 “클라우드컴퓨팅 서비스 이용절차” 법령 확인
금융보안원의 “금융분야 클라우드컴퓨팅서비스 이용 가이드” 참고
또한 도입 전반적으로 아주 강력한 AB180의 세일즈팀을 추천 드립니다. 여러 금융회사와 클라우드 검토 진행 경험이 있기 때문에, 각종 자료 및 신속한 대응 등 정말 강력 추천 드리는 부분 입니다!
첫번째는 Amplitude를 조직 안에서 잘 활용하려면, 구성원들의 관심을 끄는 것이 가장 중요하다고 느꼈어요. 그래서 진행한 것이 디지털페퍼 성장 리포트(월간JYP) 발간이었습니다.
유관부서의 신상품 출시, 이벤트 등 운영 과정을 데이터 관점에서 성과를 분석하여 공유
전사적 리포트 발행 및 피드백을 통해 엠플리튜드 관심도 증가
두번째는 사내 데이터 정기 교육입니다. 분기마다 IT, 마케팅, 데이터 담당자 등 각 조직의 역할에 맞춘 맞춤형 엠플리튜드 교육을 진행하는 것이 효과가 있었습니다.
1차 AB180에서 제공해주시는 온라인 교육 수강을 통한 자체 학습
2차 MKT, PM, 개발자 등 분야별 맞춤형 오프라인 교육 운영
CSM’s Insight
Amplitude를 처음 접하는 분들은 다양한 기능으로 인해 어떤 분석을 어디서부터 시작해야 하는지 어려워 하는 경우가 많습니다. 하지만 현실에서 앰플리튜드의 10개가 넘는 차트들 능숙하게 사용하는 유저들은 거의 존재하지 않습니다. 차트 기능을 몰라서라기 보다는, 분석하고자 하는 문제 상황에 필요한 차트만 사용하면 되기 때문입니다.
따라서 깔끔한 택소노미 설계와 구체적인 문제 상황이 있다면, Segmentation 차트만을 활용해도 다음 의사결정을 위한 충분한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정으로 성과 개선하기
AUTHORS
김원호 Wonho Kim ∙ AB180 ∙ Customer Success Manager
AB180에서 E-Commerce, Finance 버티컬의 다양한 고객사를 담당하고 있습니다. Airbridge, Braze, Amplitude 솔루션 사용 전략과 함께 데이터 설계, Full Cycle 마케팅 전략, 리텐션 개선 전략 등 효과적인 고객 성공 경험을 위한 방안을 지원합니다.
박지영 Jiyoung Park - 페퍼저축은행 - 데이터 분석가
페퍼저축은행 디지털뱅킹사업부에서 APP 사용자 행동 데이터와 금융상품 데이터를 결합해분석하는 일을 맡고 있어요. 사용자의 실제 행동을 기반으로 인사이트를 도출하고, 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 데이터 분석을 주로 하고 있습니다.
김현규 Hyunkyu Kim - 페퍼저축은행 - Product Manger
페퍼저축은행 디지털뱅킹사업부에서 PM을 담당하고 있습니다. 데이터 기반 제품설계 부터 고객 여정 분석까지, 풀퍼널 마케팅 비즈니스를 운영하고 있습니다.