사례 요약(Summary)

 

온라인 비즈니스를 운영하는 국내 기업은 고객의 서비스 이용을 기록한 방대한 로그 데이터를 보유하고 있다. 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기업은 수익을 극대화할 수 있는 새로운 경쟁력을 확보할 수 있다. 그러나 대부분의 기업은 이러한 데이터를 간단하게 분석하여 대략적인 사용자 특성을 파악하는 수준에 머무르고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 국내 최대 음악서비스인 멜론을 운영하는 로엔엔터테인먼트는 프로세스 마이닝을 모바일 앱의 로그 데이터 분석에 적용했다. 프로세스 마이닝의 역량을 충분히 활용하기 위해 이 회사는 전 세계 수백 개 기업에서 활용되고 있는 프로세스 마이닝 도구인 ‘Disco’를 도입했다. 이 회사의 데이터·마케팅관련 부서는 ‘Disco’를 활용하여 카카오톡 계정으로 가입한 신규 사용자의 당일 이동 동선을 분석했다. 이 부서는 가입자 행동 패턴에 따라 신규 사용자를 5가지 유형으로 분류하고, 각 유형의 가입의도를 명확히 파악했다. 이러한 분석 결과를 기반으로 이 부서는 각 유형의 구매전환율(CVR: Conversion Rate)을 획기적으로 높일 수 있는 타깃마케팅 방안을 수립하여 캠페인을 시행할 예정이다. 이 회사는 ‘Disco’를 활용한 프로세스 마이닝 분석이 고객을 이해하는데 결정적인 역할을 수행했고, 수익을 극대화하는 것에 기여할 수 있다고 판단하고 있다.

 

회사와 서비스 소개(Company & Service)

 

국내 디지털 음원 시장은 스마트폰 보급과 함께 급성장해 1조원대 규모까지 커졌다. 현재 멜론의 시장 점유율은 50%가 넘으며 2,800만명 이상의 가입자와 400만명 이상의 유료 음원 이용자를 확보하고 있다. 멜론은 디지털 음원 시장 초창기인 2004년 SK텔레콤의 음원 서비스로 시작했다. 이후 SK텔레콤의 자회사 로엔엔터테인먼트로 사업이 이관됐다가 사모펀드를 거쳐 2016년 1월 카카오에 최종 인수됐다. 로엔엔터테인먼트는 최근에 모회사 카카오와 협력을 통해 가입자 확대에 집중하고 있다. 카카오톡 이용자는 별도로 가입할 필요 없이 곧바로 자신의 카카오톡 계정으로 멜론의 음악을 들을 수 있도록 하고 있다(<그림 1> 참조). 또한 멜론의 유료 가입자가 되면 카카오톡의 유료 이모티콘을 공짜로 주는 마케팅을 실시하고 있다.
카카오톡 계정으로 가입한 사용자의 행동을 이해하고, 이들의 구매전환율을 높이기 위해 로엔엔터테인먼트는 외부 컨설팅을 받지 않고 ‘Disco’를 도입하여 직접 프로세스 마이닝 프로젝트를 수행했다. 사내 데이터분석가는 분석에 필요한 데이터를 준비했고, 마케터는 도메인 지식을 활용하여 분석 방향을 정하고 관련 분석을 수행했다.

 

분석 프로세스(Process)

 

앞에서 언급한 대로, 프로세스 마이닝 분석 프로젝트의 목표는 ‘카카오계정 로그인’으로 유입된 가입자의 행동을 이해하고, 이들의 구매전환율을 높이는 것이다. 그러므로 분석 프로세스는 이러한 경로로 가입한 사용자의 가입 당일 모바일 앱 내의 이동 동선이 된다. 이러한 프로세스가 선정된 이유는 다음과 같다. 첫째, 이 프로세스는 모회사 카카오와의 협력을 통해 가입자 증대에 집중한다는 회사의 전략적 방향과 가장 밀접하게 관련되어 있다. 둘째, 신규 가입자의 구매전환율을 높이는 것은 회사의 수익증대에 크게 기여할 수 있다. 마지막으로, 행동 패턴에 따라 신규 가입자를 분류하고, 이들의 가입의도를 파악하는 것은 이들과의 지속적인 관계 강화에 도움을 줄 수 있다.

 

활용 데이터(Data)

 

프로젝트팀은 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 모바일 앱 사용자의 서비스 이용을 기록한 로그 데이터를 하둡 시스템(Hadoop System)에서 추출했다. 그런 다음에 추출된 로그 데이터에 한글로 된 메뉴 이름을 붙여주는 전처리 작업을 수행했다. 전처리된 CSV(Comma Separated Value) 파일을 ‘Disco’에 로딩한 다음에 ‘User Sequence Number’와 ‘Menu Name’을 각각 케이스 아이디와 액티비티로 설정하여 프로세스 맵을 발견했다. 한글로 된 액티비티로 구성된 프로세스 맵을 통해 프로젝트팀은 분석 대상 프로세스를 쉽게 파악할 수 있었다. 이것은 다른 데이터 분석 기법이 제공하지 않는 매우 편리한 기능이었다. 다만, 별도의 데이터베이스시스템에서 데이터를 추출해서 전처리를 한 이후에 Disco에 로딩하는 과정을 반복하는 것은 다소 불편했다. ‘Disco’가 매우 유용하고 강력한 다수의 필터 기능을 제공하기 때문에 데이터 전처리 과정이 상당히 단축될 수 있었다. 그러나 데이터베이스에 접근 권한이 없는 현업 부서의 실무자가 이러한 방식으로 ‘Disco’를 지속적으로 사용하기에는 한계가 있는 것 같다. 별도의 전처리 작업을 수행하지 않고 데이터베이스에 직접 연결하여 데이터 추출을 지원하는 ‘Disco’의 ‘Airlift’ 기능이 강화된다면 이러한 문제가 해결될 것으로 기대된다.

 

분석 결과(Results)

 

일반적인 웹로그 분석 도구를 이용하면 사용자의 ‘직전/직후’ 이동만을 파악할 수 있다. 이에 반해, ‘Disco’는 종단간(end-to-end) 프로세스 맵과 반복 패턴, (특정 메뉴 간 또는 화면 간) 지속시간(duration)을 제공한다. 그러므로 프로젝트팀은 ‘Disco’를 활용하여 사용자가 어떤 방식으로 모바일 서비스를 이용하는가를 정확히 파악할 수 있었다. 프로젝트팀은 ‘Disco’의 이러한 역량을 활용하여 ‘카카오계정 로그인’으로 유입된 신규 사용자의 행동 패턴을 분석하고, 이들을 5가지 유형으로 분류했다.
5가지 유형 중 첫 번째 유형은 유료 이용권을 구매하려는 목적을 가진 고객군(customer segment)이다. 이 유형의 프로세스 맵은 <그림 2>와 같다. 액티비티(즉, 메뉴 이름)를 나타나는 사각형의 색깔과 액티비티 간 경로를 나타내는 화살표의 굵기를 통해서 빈번하게 수행된 액티비티와 경로를 파악할 수 있다. (프로세스 맵에 표시되는 빈도와 시간 정보는 회사의 내부 영업 비밀이므로 삭제되었다. 또한 2 ~ 5번째 고객 유형도 회사의 내부 영업 비밀이므로 공개되지 않았다.) 이에 반해, 2 ~ 5번째 유형은 유료 이용권을 구매하지 않은 고객군이다. 그러므로 (공개되지 않은) 2 ~ 5번째 유형의 구매전환율을 높일 수 있는 방안을 찾는 것이 매우 중요하다. 프로젝트팀은 2 ~ 5 유형별 (<그림 2>와 같은) 프로세스 맵을 도출했고, 도출된 맵을 통해 각 유형의 회원가입 목적을 명확하게 확인할 수 있었다.

 

효과(Impact)

 

‘Disco’를 활용한 프로세스 마이닝을 통해 신규 가입자를 (이전에는 전혀 알 수 없었던) 5가지 고객군으로 분류하고, 각 고객군의 가입목적과 핵심 페이지를 명확히 파악할 수 있었다는 측면에서 프로젝트팀은 이미 충분한 성과를 거두었다고 판단하고 있다. 프로젝트팀은 5가지 고객 유형별 회원가입 목적에 맞춤화된 타깃마케팅 캠페인을 각 유형의 고객이 자주 방문하는 페이지에 시행할 예정이다. 이러한 캠페인을 시행한 이후에는 각 고객군의 구매전환율이 얼마나 개선되었는가를 파악할 수 있다. 또한 프로젝트팀은 목표로 한 구매전환율이 달성되지 않은 원인을 파악할 때도 프로세스 마이닝 분석을 수행할 예정이다. 이제, 멜론의 ‘Disco’를 활용한 프로세스 마이닝 분석은 단발성 프로젝트가 아니라, 고객 경험 최적화와 수익 극대화를 위한 일상적인 개선 활동이 되었다.

 
 

제공 Loen Entertainment | 번역 및 각색 PMIG | 특성그림 Pexels