Data-Driven UX (1)

데이터를 통해 알 수 있는 UX정보 

• PV(Pave view) : 특정 웹 사이트의 특정 페이지가 사용자에게 노출된 횟수
• UV(Unique Visitor) : 중복된 pv를 제거한것, 특정 기간 내 실제로 방문한 사용자가 얼마나 되는지 파악
• 전환율 : 웹 사이트를 방문한 사용자 중 소정의 행위를 한 방문자의 비율
• 이탈율(반송률) : 한 페이지만 본 뒤 해당 사이트를 벗어난 방문행동의 비율
• 종료율 : 방문한 모든 페이지를 대항으로 1개 이상의 페이지를 보고 화면을 종료한 방문 행동의 비율

 

숫자와 관련된 지표 분석에서 고려해야할 다섯가지

1. 사용자가 활동한 행동의 정도와 양상

 

2. 상세 행동에 따라 달라지는 해석

- 스크롤이 도달한 위치에 사용자가 탐색한 행동이 존재하는가?

- 높이별 체류 시간 정보는 어떻게 되는가?

- 마우스 이동 궤적과 전환 정도?

 

3. 통계와 평군의 함정 이해

다양한 행동이 골고루 분산되지 않아 특이점이 존재하는 값들의 대푯값을 산정할 때는 산술 평균값 대신 중앙값을 대푯값으로 주로 사용한다.

 

4. 시간의 흐름에 따라 데이터 분석

- 데이터를 분석할 때 가장 중요한 점은 '시간의 흐름'에 따라 수치의 트렌드를 살펴보는 것이다.

- 수치만으로는 기준이 없어 데이터의 의미를 읽어낼 수 없다

 

5. 데이터를 세분화하여 해석

- 세그먼트는 유입경로나 재방문자/신규방문자, 요일등으로 다양하게 나눌 수 있다.

 

 

히트맵? 

특정 정보를 이미지 위에 열 분포 형태의 그래픽으로 표현하는 것으로 웹사이트 분석에도 많이 사용된다. 사용자의 마우스 움직임을 열 분포도로 변환해 웹 사이트 위에 겹쳐 사용한다.