Product Analytics

[!tldr] 한줄 요약 RUM SDK 데이터를 기반으로 퍼널 분석, 리텐션 분석, 사용자 경로(Journeys), 히트맵을 제공하여 "사용자가 무엇을 하는가"를 데이터로 파악하며, RUM이 이미 설정되어 있으면 추가 설정 없이 사용할 수 있다.

핵심 내용

Product Analytics란

RUM 데이터를 기반으로 사용자 행동을 분석하는 기능. RUM이 "성능이 어떤가"에 초점을 둔다면, Product Analytics는 "사용자가 무엇을 하는가"에 초점을 둔다.

RUM SDK가 수집하는 동일한 데이터(Session/View/Action)를 RUM은 성능 관점(LCP, INP, CLS)으로, Product Analytics는 행동 관점(퍼널, 리텐션, 경로)으로 분석한다.

RUM SDK가 이미 설치되어 있으면 추가 설정 없이 사용할 수 있다. 같은 SDK, 같은 데이터를 공유한다.

RUM과의 차이

	RUM	Product Analytics
관점	엔지니어링 (성능)	프로덕트 (행동)
질문	"페이지가 얼마나 빨리 로드되는가?"	"사용자가 어디서 이탈하는가?"
데이터 보존	30일	15개월 (행동 이벤트)
대상	개발팀	PM, 디자이너, 개발팀

같은 SDK에서 나온 데이터이므로, 성능 문제와 사용자 행동을 한 곳에서 연결하여 분석할 수 있다.

핵심 분석 도구

Funnel Analysis (퍼널 분석)

핵심 워크플로우의 단계별 전환율과 이탈 지점을 분석한다:

graph LR
    A[상품 목록<br/>100%] --> B[상품 상세<br/>95%]
    B --> C[장바구니<br/>72%]
    C --> D[결제 페이지<br/>41% ⚠️]
    D --> E[결제 완료<br/>36%]

어느 단계에서 사용자가 가장 많이 이탈하는지
전환율이 시간에 따라 어떻게 변하는지
새 기능/단계 추가가 이탈율에 미치는 영향
평균적으로 퍼널 완료까지 걸리는 시간

Retention Analysis (리텐션 분석)

코호트 그래프로 사용자 재방문율을 추적한다. "이번 주 신규 가입자 중 다음 주에도 돌아온 비율"같은 장기 인게이지먼트 트렌드를 파악한다. 15개월 데이터 보존 덕분에 장기 리텐션 분석이 가능하다.

Journeys / Pathways (사용자 경로)

사용자가 실제로 이동하는 경로를 Sankey 다이어그램으로 시각화한다:

특정 페이지로/에서 사용자가 어디로 이동하는지
가장 많이 사용되는 "골든 패스" 발견
예상과 다른 이탈 경로 파악

Heatmaps (히트맵)

Session Replay 데이터 위에 사용자 상호작용을 시각화한다:

타입	설명
Click Maps	어디를 많이 클릭하는지 색상으로 표현
Scroll Maps	페이지를 어디까지 스크롤하는지
Top Elements	가장 많이 상호작용하는 요소

Session Replay

실제 사용자 세션을 영상처럼 재생한다. 퍼널에서 이탈한 세션을 골라 재생하면 "왜 이탈했는지"를 눈으로 확인할 수 있다.

RUM 성능 데이터와의 연결

Product Analytics의 가장 큰 강점은 행동 데이터와 성능 데이터가 같은 SDK에서 나온다는 것이다. 퍼널에서 이탈이 발견되면:

해당 단계의 Session Replay로 사용자 행동 확인
같은 세션의 RUM 성능 데이터 (LCP, CLS 등) 확인
"이탈이 UX 문제인지, 성능 문제인지" 한 곳에서 구분

예시

결제 전환율 하락 원인 찾기

상황: 이번 주 결제 전환율이 15% → 8%로 떨어짐

Funnel Analysis:
  상품 목록    → 상품 상세    95% ✅
  상품 상세    → 장바구니     72% ✅
  장바구니     → 결제 페이지   41% ⚠️ (평소 78%)
  결제 페이지  → 결제 완료    89% ✅

→ "장바구니 → 결제 페이지" 단계에서 이탈 급증

이탈 세션을 Session Replay로 확인:
→ 새로 추가된 "배송지 확인" 팝업이 모바일에서 닫기 버튼이 안 보임
→ 사용자가 팝업을 닫지 못하고 이탈

RUM 연동: 해당 팝업의 CLS(Layout Shift)가 0.42로 비정상

새 기능의 실제 사용 여부 확인

상황: "위시리스트" 기능을 출시했는데, 실제로 쓰이는지 모름

Heatmaps (Click Map):
→ 상품 상세 페이지에서 "위시리스트 추가" 버튼 클릭률: 0.3%
→ 근처의 "장바구니 추가" 버튼 클릭률: 12%
→ 위시리스트 버튼을 거의 아무도 안 누름

Scroll Map 확인:
→ 위시리스트 버튼이 페이지 하단에 위치
→ 사용자의 70%는 그 위치까지 스크롤하지 않음

Journeys (Pathways):
→ 위시리스트 페이지에 도달하는 사용자 경로 확인
→ 대부분 직접 URL 입력 (마케팅 이메일 링크)
→ 앱 내 자연스러운 경로로 도달하는 사용자 거의 없음

→ 결론: 버튼 위치를 상단으로 옮기고 UI를 눈에 띄게 변경

사용자 이탈(Churn) 원인 분석

상황: 가입 후 7일 내 이탈율이 60%로 높음

Retention Analysis (코호트):
  Day 0: 100%
  Day 1: 45%  ← 첫날에 절반 이상 이탈
  Day 3: 28%
  Day 7: 18%

이탈 코호트 vs 유지 코호트 비교:
  유지된 사용자: 가입 당일 평균 3.2개 기능 사용
  이탈한 사용자: 가입 당일 평균 0.8개 기능 사용
  → "첫날 핵심 기능을 경험했느냐"가 유지의 핵심

Funnel: 온보딩 흐름 분석
  가입 완료    → 프로필 설정   62%
  프로필 설정  → 첫 검색       34% ⚠️
  첫 검색     → 첫 구매       71%

→ "프로필 설정 → 첫 검색" 단계에서 66%가 이탈
→ 프로필 설정 후 다음에 뭘 해야 할지 안내가 없음
→ 온보딩에 "추천 검색어" CTA 추가

[!tip] Sentry, Amplitude 등과의 차이 별도 프로덕트 분석 도구(Amplitude, Mixpanel)는 행동 분석에 특화되어 있지만, Datadog Product Analytics는 성능(RUM) + 행동(PA) + 에러(Error Tracking) + 세션 재생(Session Replay)을 한 플랫폼에서 연결할 수 있다는 점이 차별점이다. 이미 Datadog RUM을 쓰고 있다면 추가 도구 없이 바로 활용 가능하다.

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