1️⃣ 사용자 행동 패턴 분석

특정 날짜나 시간대에 사용자가 어떻게 행동하는지 분석하여 ‘사용자의 행동 패턴’을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 시간대에 트래픽이 급증하는지, 특정 시간대에 어떤 활동이 활발한지 등 ‘주로 서비스를 이용하는 시간대’, ‘자주하는 Action’등을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 활동 시간대에 맞춘 CRM 마케팅 전략이나 리텐션을 높이는 고객 유치 전략을 세울 수 있습니다.

2️⃣ 마케팅 전략 최적화

시간 데이터 분석을 통해 유저 행동 패턴에 맞춘 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

유저 활성 시간대에 맞춰 메시지나 푸시 알림을 전송하는 등 CRM 마케팅 전략을 세울 수 있으며, 효율이 좋은 시간대에 맞춰 프로모션을 진행하는 등 전환 극대화 전략을 세울 수도 있습니다. 이처럼 시간 데이터는 사용자 행동 패턴을 파악하여 마케팅 효율을 최적화 하는데 활용할 수 있습니다.

3️⃣ 서비스 만족도 개선

마케팅 뿐만 아니라 시간 데이터 분석으로도 서비스 만족도를 개선할 수 있습니다.

믹스패널 파트너사인 ‘Tmap 대리’서비스의 경우, 대리기사 도착 시간이 이탈율에 있어 중요한 조건이였습니다. 분석 결과 ‘거리로 환산했을 때 약 800m’이후 이탈이 급증하는 것을 파악. 해당 시간 보다 빠르게 도착할 수 있는 기사를 배정하도록 서비스 품질을 개선했습니다.

이렇게 시간은 고객이탈의 이유가 될 수 있으며, 이를 파악하고 개선하여 서비스 만족도를 향상 시킬 수 있습니다.

4️⃣ 원활한 사용자 경험을 위한 지원 확장

시간 데이터 분석을 통해 트래픽이 급증하는 시간대와 감소하는 시간대를 파악할 수 있습니다.

이러한 데이터를 바탕으로 해당 시간대에 맞춰 '서버 용량을 확장'하거나 '고객 지원 인력을 증대'시키는 등의 조치를 취함으로써 트래픽에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 ‘원활한 서버 작동’, ‘신속한 고객 응대’등 효율적인 서비스 제공이 가능해져 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

그렇다면 실제 기업에서는 시간 단위 데이터를 어떻게 활용하고 있을까요?

🍿넷플릭스: 초개인화된 콘텐츠 제공으로 ‘리텐션’ 향상

넷플릭스는 사용자가 콘텐츠를 시청하는 시간을 분석하여 콘텐츠 배치와 개인화 전략을 세웁니다.

특정 시간대에 인기 있는 장르를 파악하고 이를 추천 목록 상단에 배치해 시청자들이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 한국의 여름 저녁에 공포 스릴러 장르가 인기를 끌면 해당 콘텐츠를 여름에 맞춰 출시하거나 추천 목록에서 우선적으로 보여줍니다.

또한, 넷플릭스는 '개인화된 OTT'를 목표로 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 추천 시스템을 운영합니다. 사용자가 소비하는 시간과 콘텐츠를 분석해 각기 다른 홈 화면과 추천 목록을 제공하여 고객이 플랫폼에 더 오래 머무르도록 유도합니다. 실제로 넷플릭스 고객의 80%가 이러한 맞춤형 추천 시스템 덕분에 시청 활동을 하고 있습니다.

이처럼 시간 단위 데이터를 활용하여 사용자별 활동 시간대를 분석함으로써, 초개인화된 콘텐츠를 제공하고 ‘리텐션’을 높일 수 있습니다.

🍚요기요: 시간대별 영업 전략으로 ‘전환율’ 개선

요기요는 음식점 사장님들을 대상으로 1:1 성장 컨설팅 프로그램을 진행했습니다. 이 프로그램에서는 매장과 유사한 메뉴를 제공하는 동종 음식점과의 시간대별 주문 수를 비교하여, 우리 매장에 주문이 많은 시간과 적은 시간을 파악했습니다.

주문 수가 적은 시간대에는 타임 할인을 적용해 볼 수 있도록 제안하고, 동종 음식점 모두의 주문 수가 줄어드는 시간대는 수요가 없다는 의미로 해석하여 영업 시간을 조정하는 방안을 제시했습니다. 이를 통해 시간대별 매출 트렌드를 분석하고, 효과적인 영업 전략을 수립할 수 있도록 지원하여 매출을 극대화하는 데 큰 도움이 되었습니다.

넷플릭스 사례와는 반대로 요기요는 ‘전환율이 낮은’ 시간대를 분석하여 전환율을 높이기 위한 전략을 수립했습니다. 이처럼 시간 단위 데이터 분석을 활용하여 시간별 ‘전환율’을 보완할 수 있습니다.

🚌 서울시 심야버스: 트래픽 분석을 통한 ‘서비스 공급량’ 증대

IT 기업뿐만 아니라 공공기관에서도 시간 데이터를 적극적으로 활용하고 있습니다. 서울시는 2억여 건의 교통카드 데이터를 분석하여 시간대별 유동인구를 파악하고, 이를 통해 심야 통행량이 집중되는 지역을 분석했습니다.

이러한 분석을 바탕으로 새로운 대중교통 노선을 구축하여 대중교통의 사각지대를 해소하고, 시민들에게 보다 편리한 서비스를 시민들에게 제공했습니다.

이렇게 서울시 버스는 고객의 편의성 증대를 위해 트래픽이 증가하는 시간대에 서비스 공급량을 늘려 시민 만족도를 높였습니다. 이처럼 시간 단위로 데이터를 분석하는 것은 마케팅 뿐만 아니라 ‘서비스 개선’ 측면에서도 활용 가능합니다.

👑믹스패널 사용 고객을 위한 꿀팁!

시간 단위로 데이터를 확인하기!

믹스패널에서 클릭 한 번으로, 아주 간편하게 가능합니다! 🍀

기존에는 기본 필터링 조건으로 '시간'이 아닌 '날짜'만 제공되어, 시간을 ‘유닉스 시간’으로 변환하는 복잡한 방법을 사용해야만 시간 단위 필터링이 가능했습니다.

하지만 최근 업데이트로 인해 이제는 누구나 쉽게 시간 단위 데이터를 필터링할 수 있게 되었습니다.

시간 단위 필터링 설정하기

1️⃣ 먼저 기간 설정 메뉴인 Custom 에서 하단 톱니바퀴 아이콘과 함께있는 Advenced를 클릭 해요!

믹스패널은 최대 5년의 데이터를 시간(Hour)기준뿐만 아니라, 일(Day), 주(Week), 월(Month), 분기(Quarter) 기준으로도 확인할 수 있어, 자유로운 시간 단위 분석이 가능합니다.

이상으로 시간 데이터 활용의 중요성과 기업사례와 그리고 믹스패널에서 시간 단위 필터링하는 방법에 대해 알아보았습니다.

오늘 글이 개인과 기업 성장에 도움이 되길 바랍니다🍀

그럼 다음 주 더 흥미로운 주제로 찾아오겠습니다!💫

Growth를 위한 더 많은 인사이트를 얻고 싶나요?