사용자 행동 분석과 로그 설계 – O2O 데이터 분석의 출발점
요즘은 어떤 비즈니스를 하든
가장 먼저 묻는 질문이 하나 있습니다.
“유저가 뭘 하고 있는지 알 수 있어요?”
특히 O2O(Online to Offline) 서비스에서는
이 질문이 곧 전체 전략의 출발점입니다.
왜냐하면, 우리의 고객은
온라인에서 움직이다가 결국 오프라인에서 행동하기 때문이죠.
그 흐름을 이해하려면,
‘무엇을 측정할 것인지’, 즉 로그 설계부터 잘해야 합니다.
🧭 왜 로그 설계가 중요한가?
데이터 분석에서 로그란,
사용자가 앱이나 웹에서 행동한 흔적입니다.
예를 들어
- 상품을 클릭했는지
- 찜했는지
- 매장 위치를 확인했는지
- 방문 후 결제를 했는지
이런 것들이 모두 로그로 남습니다.
하지만!
그냥 모든 걸 다 기록한다고 해서 분석이 쉬워지는 건 아닙니다.
“분석 가능한 형태”로 “의미 있는 행동만” 담아야
나중에 퍼널 분석, 리텐션 분석, A/B 테스트가 가능합니다.
🏗 O2O 서비스에서의 핵심 행동 정의
O2O 서비스는 일반 커머스보다 행동 흐름이 더 복잡합니다.
사용자는 ‘정보 탐색 → 예약 → 방문 → 결제’의 과정을 거칩니다.
중간에 ‘방문하지 않음’, ‘취소’, ‘재예약’ 같은 행동도 있고요.
그래서 O2O에서는 아래와 같은 로그 체계를 갖추는 것이 중요합니다:
[1] 온라인 탐색 단계
- view_store (매장 정보 조회)
- view_menu (시술/상품 상세 보기)
- click_kakao_map, click_naver_map (길찾기 버튼 클릭)
- add_wishlist (찜하기)
[2] 예약 단계
- click_reserve_button
- complete_reservation
- cancel_reservation
[3] 오프라인 연동
- visit_checkin (매장 입장 시 체크인)
- payment_done (현장 결제 완료)
- review_written (리뷰 작성)
🧩 로그 설계 시 꼭 고려해야 할 3가지
1. 행동을 구체적으로 나눈다
- 단순히 click보다는 click_reserve_button, click_call_store 등으로 행위의 맥락을 구분
- 같은 클릭이라도 어떤 기능에서, 어떤 목적을 갖고 이루어진 것인지 나눠야 분석이 가능
2. 유저 여정이 흐름대로 연결되게 설계
- 이벤트 간 시간 순서와 관계를 파악할 수 있도록 로그 간 연결 ID (user_id, session_id, reservation_id) 확보
3. 오프라인 데이터와 결합 가능한 구조
- 현장 방문/결제/체크인 등의 데이터를
user_id 또는 예약번호 기준으로 온라인 로그와 연결 가능하게 설계해야 진짜 O2O 분석이 가능
🔍 어떤 분석이 가능해질까?
로그가 잘 설계되면 이런 분석들이 가능합니다:
- 전환 퍼널 분석
→ 방문 버튼 클릭 → 예약 → 방문 → 결제까지의 이탈률 추적 - 미방문 예약자의 행동 분석
→ 예약 후 취소하거나 오지 않은 유저의 공통 패턴 파악 - 고객 세분화 기반 리마케팅
→ 찜만 하고 방문하지 않은 고객에게 리마인드 푸시 발송 - 오프라인 리뷰와 온라인 행동 비교
→ 리뷰를 많이 남기는 사람의 온라인 행동 특징 분석
💡 실무에서 자주 겪는 로그 설계 실수
- click만 로그로 남기고 어떤 화면에서 어떤 기능인지 빠짐
- 예약이 이루어졌는지는 DB에는 있지만 로그에는 없음
- payment 로그가 실제 결제 성공 여부를 반영하지 않음
- 유저 ID 없이 로그 남겨서 분석 시 그룹핑 불가능
이런 실수는 분석 단계에서 되돌릴 수 없게 만들기 때문에,
초기 설계 단계에서 제품팀·개발팀·데이터팀이 함께 논의하는 것이 중요합니다.
🧘 마무리하며
O2O 서비스에서 로그 설계는
고객을 이해하기 위한 지도를 그리는 일입니다.
길이 엉켜 있다면 아무리 데이터가 많아도
우리는 결국 고객의 마음을 읽을 수 없습니다.
명확하게 기록된 행동, 연결된 흐름,
그리고 그 흐름을 기반으로 한 인사이트.
이게 바로 좋은 O2O 서비스의 핵심이자
데이터 분석이 진짜 빛을 발하는 지점입니다.