로그 데이터

안녕하세요, 오늘은 그로스해킹이나 A/B 테스트 등 지표를 수립하려면 전에 꼭 거쳐야 할 로그 데이터에 대해 알아보겠습니다.

 

로그 데이터

목차

1. 로그 데이터

2. 특징

1) User

2) Event

 

1. 로그 데이터

로그(log)는 사용자의 정보 및 행동을 기록한 데이터입니다.

흔히 우리가 사용하는 어플이나 인터넷, 프로그램 모두 로그를 기록하고 있어요.

 

로그 데이터는 기업에서 A/B 테스트 결과를 분석하고 사용자의 행동 패턴을 이해하는데 사용됩니다.

그렇기 때문에 기업에서는 자사에 필요한 로그를 선별하기 위해 어떤 유저가 어떤 영역에서 어떤 행동을 할 지 정의가 필요합니다.

 

일반적으로 분석에 활용할 수 있는 데이터는 서비스 운영 데이터와 사용자 행동 데이터로 나뉩니다.

서비스 운영 데이터는 서비스 운영 과정에서 자연스럽게 기록되는 데이터로 고객 회원 가입 정보, 상품 정보, 구매 정보 등이 해당합니다.

반면, 사용자 행동 데이터는 데이터 분석을 위해 따로 설계와 적재가 필요한 데이터입니다. 예를 들어 클릭률, 세션 정보가 사용자 행동 데이터에 포함됩니다. 즉, 로그는 사용자 행동 데이터입니다. 사용자 행동 데이터에는 어떤 특성의 유저가 어떤 행동을 했는지에 대한 정보가 담겨 있습니다.

 

로그를 설계하고 활용하는 방식은 아래 그림과 같습니다. 어떤 지표가 필요한지 기획한 다음에 해당 지표를 계산하기 위해 필요한 로그를 설계하고 그 다음 수집합니다. 마지막으로 기능 QA를 통해 기능 측면의 오류가 수정되면 해당 프로덕트를 배포합니다.

 

 

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2. 특징

1) User  property

로그 데이터 중 사용자의 특성과 관련된 데이터입니다. User property는 서비스 운영용 데이터에 이미 포함되어 있는 경우가 많습니다. (유저의 나이, 성별, 멤버쉽 등급 등)

따로 로그 설계가 필요한 user property는 '시점별로 변화하는 정보(시점별 로그인 & 로그아웃 정보, 시점별 유입 채널 정보)'가 있습니다.

완전히 새로운 서비스를 제공하는 경우를 제외하면 user property는 이미 체계적으로 적재되고 있을 가능성이 높고, 신규 기능을 기획할 때마다 설계할 필요가 없습니다.

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2) Event property

로그 데이터 중 어떤 행동을 했는가와 관련된 데이터입니다. 육하원칙 중 5개 (누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게)에 대한 정보를 담고 있습니다. event property에서 고려되는 정보는 아래 표와 같습니다. 이 중 가장 중요한 정보는 Attribute입니다. 만약 Attribute가 미약하고 Event만 담겨있다면 단순 집계만 할 수 있는 로그 데이터가 되고 말 것입니다. 반면 event property가 잘 정리되어 있다면 어떤 상품을 클릭하고 그 상품의 가격은 얼마였는지, 어떤 화면에서 클릭했는지 등 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

정보	설명
Event	어떤 행위에 대한 로그인가? 예) 상품 노출, visit, 클릭, 스크롤, 장바구니 담기 등
Attibute	관련해서 어떤 정보를 같이 저장해야 하는가? 예) 어떤 화면, 상품에서 발생한 로그인가?
Trigger	해당 로그 데이터를 어느 시점에서 발생시켜야 하는가? 예) 상품 이미지의 60% 이상이 화면에 노출된 시점

단계	구분	인사이트
1	단순 이벤트 집계	오늘 하루동안 상품 상세보기 버튼 클릭 수는 100회다.
2	이벤트 속성 집계	상품 상세보기 버튼 클릭 100회 중 60번은 반려동물 카테고리 상품이었다. 할인 이벤트 섹션에 있는 상품 클릭이 가장 많았으며, 클릭한 상품의 평균 가격은 75,000원이다. 상품별로는 뉴트로 초이스 키튼 사료 상품의 클릭이 25회로 가장 많았고, 이 상품의 평점은 3.7점이다.
3	이벤트 속성 + 사용자 속성 집계	상품 상세보기 버튼 클릭 100회 중 60번은 반려동물 카테고리 상품이었다. 할인 이벤트 섹션에 있는 상품 클릭이 가장 많았으며, 클릭한 상품의 평균 가격은 75,000원이다. 상품별로는 뉴트로 초이스 키튼 사료 상품의 클릭이 25회로 가장 많았고, 이 상품의 평점은 3.7점이다. 이 상품을 클릭한 사람 중 25%는 당일에 가입했으며, 여성 비율이 70%이다. 상품 상세보기를 클릭한 사람의 40%는 쿠폰을 가지고 있고, 일주일 이내로 쿠폰이 만료되는 사람이 그 중 75%이다.

 

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이상으로 로그 데이터에 대해 간단히 알아봤습니다.  로그 데이터를 설계할 때 이벤트 로그가 중요하다는 점 잊지 마세요.