안녕하세요! HEARTCOUNT의 Analytics Engineer, Jaden 입니다.
오늘은 PA tool 과 BI tool 에 대해서 얘기해보려 합니다.
과거에는 BI(Business Intelligence) Tool이 대시보드 기능을 독점해 왔지만, 최근에는 PA(Product Analytics) Tool도 대시보드 기능을 제공하며 영역을 확장하고 있습니다.
사용자 행동 데이터의 실시간 모니터링을 위해 PA Tool의 대시보드가 활발히 사용되고 있는 것이죠.
그러나 두 Tool의 대시보드는 서로 다른 목적과 접근 방식을 가지고 있습니다.
PA Tool의 대시보드가 제품 사용 패턴에 집중한다면, BI Tool의 대시보드는 비즈니스 인사이트 도출에 초점을 맞춥니다.
PA tool (Product Analytics tool) 이 뭐야?
PA Tool은 웹/앱 프로덕트의 사용자 경험을 최적화하고, 제품의 성장을 도모하기 위해 사용되는 분석 솔루션입니다.
유저의 행동 데이터를 수집, 분석하여 제품 개선에 필요한 인사이트를 도출하는 것이 주된 목적입니다.
PA Tool은 웹/앱에 삽입된 추적 코드를 통해 사용자 행동 데이터를 자동으로 수집합니다. 페이지 조회, 클릭, 스크롤 등 사용자의 모든 이벤트를 실시간으로 캡처하고, 이를 분석에 용이한 형태로 가공합니다.
수집된 데이터는 PA Tool의 분석 엔진을 통해 다양한 각도에서 분석됩니다. 코호트 분석, 퍼널 분석, 리텐션 분석 등 사용자 행동 분석에 특화된 기법들이 활용되죠.
이를 통해 사용자가 제품을 어떻게 사용하는지, 어떤 기능에서 이탈이 발생하는지, 사용자 세그먼트별 행동 패턴은 어떠한지 등을 심층적으로 파악할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정을 위한 핵심 도구
PA Tool이 제공하는 사용자 행동 데이터와 분석 결과는 제품 개발과 운영에 있어 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다.
제품 매니저, 기획자, 분석가 등은 PA Tool의 인사이트를 바탕으로 사용자 경험을 개선하고, 제품의 성장을 견인할 수 있습니다.
예컨대 이커머스 서비스라면 다음과 같은 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.
- 사용자들이 가장 많이 클릭하는 상품 카테고리와 상품은 무엇인가?
- 상품 상세 페이지에서 구매로 이어지는 전환율은 어느 정도인가?
- 구매를 망설이다 이탈하는 페이지는 어디인가?
- 재구매율이 높은 사용자 세그먼트의 특징은 무엇인가?
다시 말해서 PA Tool은 PLG(Product-Led Growth) 전략을 뒷받침하는 핵심 솔루션입니다.
PLG란 제품 그 자체가 성장의 원동력이 되는 전략인데요. 제품 사용량과 사용자 만족도를 높임으로써 바이럴 확산, 업셀/크로스셀 등 제품 주도의 성장을 실현하는 것이 목표입니다.
이를 위해서는 사용자 행동에 대한 심도 있는 이해, 그리고 데이터에 입각한 신속한 제품 개선이 필수적입니다.
제품에 기반하여 성장하기위해서는, 당연히 제품에 대한 분석; Product Analytics 가 잘 수행 되어야겠죠.
PA tool 의 특징
실시간 이벤트 로깅
PA Tool은 웹사이트나 모바일 앱에 내장된 SDK나 API를 통해 사용자 이벤트 데이터를 실시간으로 수집합니다.
한마디로 웹로그를 수집한다는거죠.
사용자가 페이지를 조회하거나, 버튼을 클릭하는 등의 액션이 발생할 때마다, 해당 이벤트는 PA Tool로 전송되어 로깅됩니다.
예를 들어 이커머스 앱이라면 '상품 조회', '장바구니 담기', '결제 완료' 등 사용자 액션의 전 과정이 이벤트로 기록됩니다.
여기에 사용자 ID, 디바이스 정보, 타임스탬프 등 다양한 메타데이터도 함께 수집됩니다.
이러한 실시간, 상세 데이터 수집 능력은 PA Tool이 제품 개선과 사용자 경험 최적화를 위한 핵심 도구로 자리잡게 된 주요 요인 중 하나입니다.
데이터 저장 기능 O (별도 DW/DM 구축 X)
PA Tool의 큰 장점 중 하나는 자체 데이터 스토리지를 제공한다는 점입니다.
BI
BI(Business Intelligence) 에서는 데이터 분석을 위해 여러 단계를 거쳐야 합니다.
데이터를 수집하고, 이를 별도의 데이터 웨어하우스(DW)로 옮기고, 거기서 다시 분석 도구로 가져와 처리하는 식이었죠.
이 과정을 ETL(Extract, Transform, Load)이라고 부릅니다.
PA
하지만 Amplitude나 Mixpanel 같은 PA Tool은 이 모든 과정을 하나의 시스템 안에서 해결합니다.
데이터를 수집하면 바로 자체 스토리지에 저장하고, 그 자리에서 바로 분석할 수 있게 해주는 거죠.
이렇게 하면, 우선 프로세스가 간소화됩니다. 별도의 ETL 과정이 필요 없어 데이터 처리 시간이 단축되고, 실시간 또는 준실시간 분석이 가능해집니다.
사용 편의성 측면에서도 장점이 있습니다. 기술적 전문 지식이 적은 사용자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있고, 데이터 수집부터 분석까지 일관된 인터페이스를 제공합니다.
데이터 일관성 유지도 쉬워집니다. 데이터가 여러 시스템을 거치지 않아 일관성 유지가 쉽고, 데이터 버전 관리나 동기화 문제가 줄어듭니다.
PA tool은 실시간 데이터 분석이 가능하다
앞서 말씀드렸듯이, PA(Product Analytics) Tool의 가장 큰 장점 중 하나는 실시간 데이터 스트리밍 기능입니다.
BI 대시보드는 일반적으로 데이터 웨어하우스(DW)나 데이터 마트(DM)를 거쳐 데이터가 처리된 후에 업데이트됩니다.
이러한 과정 때문에 BI 대시보드의 데이터는 빨라야 시간 단위로 업데이트되며, 많은 경우 일 단위나 주 단위로 업데이트됩니다.
반면, PA Tool의 대시보드는 이러한 중간 과정 없이 데이터를 직접 수집하고 처리합니다.
PA tool의 실시간 데이터 스트리밍의 주요 이점으로는 즉각적인 인사이트 획득, 신속한 대응, 실시간 개인화, A/B 테스트 최적화 등이 있습니다.
예를 들어, 이커머스 플랫폼에서 특정 제품의 판매가 급증하는 것을 실시간으로 파악하고 즉시 재고 관리나 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.
PA Tool의 3대장 : 믹스패널, 앰플리튜드, GA4
앰플리튜드 : 사용자 맞춤화에 유리하지만 높은 비용
Amplitude의 최대 강점은 광범위하고 심층적인 분석 기능입니다. User Cohort Analysis, Funnel Analysis, Retention Analysis 등 Product Analysis에 필요한 거의 모든 기능을 제공합니다.
여기에 더해 Amplitude는 Customer LTV(Life Time Value) Prediction, Persona Analysis, A/B Test 등 Marketing/CRM 영역으로까지 분석 스펙트럼을 확장하고 있습니다. Product Analysis를 넘어 비즈니스 전반의 Data-driven Decision Making을 지원하는 셈이죠.
Amplitude는 대시보드를 자유롭게 구성하고 맞춤화할 수 있는 큰 장점이 있습니다. 각 제품의 특성과 팀의 필요에 맞게 최적의 지표와 차트를 배치할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 사용자 유입 관련 지표를, 개발팀은 성능 관련 지표를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 각각 만들 수 있습니다.
이러한 유연한 구성 덕분에 데이터를 보는 사람 입장에서 사용하기가 매우 편리합니다. 원하는 정보를 쉽게 찾고 분석할 수 있습니다.
하지만 이러한 장점들이 오히려 단점으로 작용할 수도 있습니다. Amplitude의 다양하고 방대한 기능을 모두 익히고 실제로 활용하기까지는 상당한 시간이 필요합니다. 처음 사용하는 사람들에게는 어려움을 느낄 수 있는 부분입니다.
또한 높은 비용으로 인해 작은 규모의 회사들은 Amplitude 사용을 주저할 수 있습니다.
Amplitude는 강력한 기능과 유연성을 제공하지만, 그만큼 학습에 시간이 소요되고 비용도 높다는 특징이 있습니다. 회사의 규모와 필요에 따라 이러한 장단점을 신중히 고려해야 할 것입니다.
Mixpanel: 직관적이고 실용적
Mixpanel은 Product Analysis에 꼭 필요한 기능들을 탑재했고, Amplitude 보다 가격적으로 실용적인 PA Tool로 평가받습니다. 마치 Amplitude 가 Tableau 같다면, Mixpanel 을 Power BI 와 비교하면 될 것 같습니다.
Mixpanel은 Drop-down Menu를 통해 Event와 Property를 쉽게 지정하고, 클릭 몇 번으로 Funnel과 Cohort Chart를 만들 수 있죠. 개발자가 아닌 Business User도 빠르게 적응할 수 있는 Interface로, 도입 장벽이 낮은 편입니다.
Mixpanel의 가격은 Amplitude 대비 저렴한 편으로, 중소규모 조직에게도 적합합니다. 무료 플랜의 이벤트 제한도 한 달에 1,000만 건으로 관대한 편이죠.
다만 조직과 데이터가 커질수록 기능적 한계에 직면할 수 있다는 점은 고려해야 할 것 같습니다.
Google Analytics 4: 무료
Google Analytics 4(GA4)는 유수의 대기업들도 사용하고 있는 무료 웹/앱 로그 분석 툴 입니다.
과거 버전인 Universal Analytics(UA)가 웹 로그 분석에 그쳤다면, GA4는 모바일 앱 분석까지 지원합니다. 2019, 2020년 즈음에는 이커머스 자사몰을 운영한다면, Facebook 마케팅과 GA 웹로그 분석은 필수로 여겨졌죠.
GA4의 기능적 강점은 Google의 다양한 서비스(Google Ads, Google Marketing Platform 등)와의 Native Integration입니다. 웹/앱 사용자 로그를 광고 채널, 캠페인 등 마케팅 실행 데이터와 손쉽게 연계할 수 있죠. 이를 통해 Acquisition부터 Retention까지 사용자 여정 전반을 분석할 수 있습니다.
또한 GA4는 Google Cloud의 BigQuery와도 쉽게 연동됩니다. 대용량 로그 데이터를 손쉽게 Export하여 SQL 기반의 Custom Analysis를 수행할 수 있는 것이죠. 데이터 사이언스 관점에서는 매력적인 부분입니다.
다만 GA4의 UI/UX는 개선의 여지가 많아 보입니다. 메뉴 구조가 직관적이지 않고, 설정이 다소 복잡하죠. 때문에 Tool 사용법을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
또한 GA4는 Amplitude, Mixpanel 대비 부족한 부분도 있습니다. 차트 Customization 옵션이 제한적이며, User Path 분석 등 Behavioral Analytics 기능이 다소 아쉽습니다.
GA4는 가벼운 수준의 제품 분석이 필요한 조직, 혹은 맞춤형 대시보드 없이도 기본적인 사용자 통계 정도로 충분한 조직에게 적합해 보입니다.
PA Tool 시장의 대표 주자인 Amplitude, Mixpanel, Google Analytics 4(GA4)의 특징과 장단점을 비교 정리하면 다음과 같습니다.
| 특성 | Amplitude | Mixpanel | GA4 |
|---|---|---|---|
| 분석 기능 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 대시보드 유연성 | ★★★★ | ★★★★ | ★★ |
| 실시간 데이터 처리 | ★★★★★ | ★★★★★ | ☆ |
| 러닝 커브 | ★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 가격 | ★★ | ★★★ | ★★★★★ |
(★ 개수가 많을수록 해당 특성이 우수함을 의미)
- Amplitude는 최고의 분석 기능과 유연성을 자랑하지만 가격이 높고 러닝 커브가 가파릅니다.
- Mixpanel은 필수적인 분석 기능에 직관적인 UX를 갖춰 중소규모 조직에 적합해 보입니다.
- GA4는 무료로 사용 가능하다는 장점이 있지만, 분석 기능과 확장성 측면에서는 다소 아쉽습니다.
BI tool은 PA tool 과 어떻게 다른거지?
BI(Business Intelligence) Tool은 기업 내 데이터를 총체적으로 분석하고 시각화하여, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 솔루션입니다.
영업, 마케팅, 재무, 생산 등 비즈니스 전 영역에 걸친 데이터를 통합 관리하고, 이를 다각도로 분석하여 인사이트를 도출하는 것이 주된 목적입니다.
데이터 통합과 데이터 웨어하우스
BI Tool은 기업 내 다양한 source system의 데이터를 수집, 통합하는 것에서부터 출발합니다. ERP, CRM, 마케팅 자동화 툴 등 각 시스템에 흩어진 데이터를 추출하고, 데이터 웨어하우스(DW)나 데이터 마트에 적재하는 과정이 필요합니다.
이렇게 구축된 데이터 웨어하우스는 BI Tool의 핵심 인프라로 작용합니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 주제 영역별로 통합하고, 분석에 최적화된 형태로 정규화합니다. 이를 통해 사용자는 일관되고 정제된 데이터에 접근할 수 있게 되는 것이죠.
PA Tool과의 차이점
그렇다면 BI Tool은 앞서 살펴본 PA Tool과 어떤 차이가 있을까요?
먼저 분석 대상 데이터의 범위가 다릅니다.
PA Tool이 주로 사용자 행동 데이터에 초점을 맞추는 반면, BI Tool은 기업 내 모든 데이터를 아우르는 포괄적인 분석을 수행합니다.
그리고 일반적으로 BI tool 은 Realtime Streaming 을 하지 않습니다.
PA tool이 실시간으로 데이터를 수집하는 반면, BI Tool은 데이터 웨어하우스에 적재된 데이터를 일괄 처리(Batch Processing)하는 방식으로 동작합니다.
따라서 BI는 실시간성보다는 데이터의 정합성과 안정성에 더 초점을 맞추게 되죠.
PA + BI : 함께 사용하면 더 좋다
PA 데이터를 API로 추출하여 BI 시스템의 DW(Data Warehouse)/DM(Data Mart)에 통합하는 방식은 두 도구의 장점을 결합한 강력한 분석 환경을 제공합니다.
이를 이해하기 위해서는 먼저 PA와 BI의 사용 목적 차이를 인식하는 것이 중요합니다.
앞서 논의했듯이, PA는 주로 제품이나 서비스의 사용자 행동을 세밀하게 추적하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 그리고 실시간 데이터를 바탕으로 사용자 경험을 개선하고 제품 기능을 최적화하는 것이 주요 목적입니다.
반면 BI는 비즈니스 전반의 성과를 분석하고 전략적 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞춥니다.
재무, 마케팅, 운영 등 다양한 비즈니스 영역의 데이터를 종합적으로 분석하여 큰 그림을 제시하는 것이 BI의 주된 역할입니다.
이 두 도구를 통합함으로써 얻을 수 있는 이점은 상당합니다.
PA의 세밀한 사용자 행동 데이터를 BI의 광범위한 비즈니스 데이터와 결합하면, 사용자 행동이 전체적인 비즈니스 성과에 미치는 영향을 더 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
예를 들어, 특정 제품 기능의 사용 패턴이 고객 유지율과 매출에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있게 됩니다.
또한, BI 도구의 고급 분석 기능을 PA 데이터에 적용할 수 있게 됩니다. 예측 분석, 시나리오 분석, 데이터 마이닝 등의 기법을 통해 더 복잡하고 심층적인 인사이트를 도출할 수 있습니다.
이는 장기적인 제품 전략 수립에 큰 도움이 될 수 있습니다.
데이터 거버넌스 측면에서도 이점이 있습니다. 중앙집중식 DW/DM을 통해 데이터 품질 관리, 보안, 규정 준수를 더 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 신뢰성을 높이는 데 중요한 요소입니다.
결론적으로, PA와 BI의 통합은 각 도구의 강점을 살리면서 더 포괄적이고 actionable한 인사이트를 제공합니다.
이는 기업이 제품 수준의 세밀한 최적화부터 전체적인 비즈니스 전략 수립까지, 다양한 레벨에서 데이터 기반의 의사결정을 더욱 효과적으로 수행할 수 있게 해줍니다.
궁극적으로 이러한 통합 접근 방식은 제품 경쟁력 강화와 비즈니스 성과 향상에 크게 기여할 수 있습니다.
