모바일 앱 시장이 지속적으로 성장함에 따라 마이티하이브 역시 앱 관련 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 오늘은 최근 한국투자증권과 진행한 ‘Google Firebase 기반의 고객 행동 분석 인프라 구축 프로젝트’ 케이스를 공유하고자 합니다.

 

True Friend Application

‘True Friend App’은 고객들의 스마트폰 계좌개설, 자산관리 및 금융상품 거래가 가능한 한국투자증권의 대표 MTS (Mobile Trading System) 입니다.

 

 

Project Objective

이번 프로젝트의 핵심 목적은 ‘실제 고객이 MTS 내에서 어떤 행동 패턴을 보이는지 한눈에 파악할 수 있는 확장된 데이터 수집 인프라 구축’이었습니다.

아울러 향후 퍼포먼스 및 서비스 개선에 대시보드가 큰 역할을 할 것으로 판단해 시각화까지 프로젝트 범위에 포함했습니다. 

 

Data Collection Governance

최종적으로 기존 한국투자증권이 가지고 있던 실적 데이터와 앱 내 행동 데이터를 Firebase를 활용하여 체계적으로 수집하고 관리하기 위해, 다음과 같이 한국투자증권 MTS 앱에 대한 데이터 수집 플랜을 진행하기로 결정했습니다.

이를 위해 사용한 툴을 정리하면 우선 앱 내 사용자의 행동 및 유입 데이터를 수집하기 위해 Firebase Analytics를 활용했습니다. 아울러 해당 데이터 스트림을 Bigquery와 연동했으며 데이터를 쉽게 분석하기 위해 Google Data Studio를 통해 시각화하였습니다. 

 

Result

결과적으로 사용자 유입 및 MTS 내 행동을 분석할 수 있는 기반을 마련했습니다. 또한 데이터를 활용해서 서비스와 퍼포먼스를 개선할 수 있는 인프라를 구축했습니다. 

 

 

Quotations

프로젝트 종료 이후 실무 담당자 분 들의 인용문을 마지막으로 금번 케이스 스터디 정리하려고 합니다.

 

“업종과 상관없이 앱비즈니스에서 파이어베이스 기반 데이터 분석은 필수입니다. 마이티하이브 덕분에 파이어베이스 분석 환경을 체계적으로 구축할 수 있었고 파이어베이스/빅쿼리 분석을 통해 시스템적인 UX/UI개선 뿐 아니라, 행동패턴을 가미한 정교한 고객 분류와 선제적 오퍼 및 가이드를 제공할 수 있게 되었습니다. 고객 행동 데이터 분석을 통해 그동안 답답했던 부분들이 대부분 해결되면서 데이터 분석팀에 대한 내부 임직원분들의 만족도 또한 매우 높아진 것 같습니다.”

                                                              정우진 차장, 한국투자증권/ e기획부 데이터분석팀

 

“그동안 모바일 고객의 행동 데이터를 분석하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 마이티하이브와의 협업을 통해 파이어베이스와 빅쿼리를 도입한 결과, 행동 데이터 수집 및 전처리에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있었습니다. 그 덕분에 빠른 분석이 가능해졌고 이를 캠페인에 적극적으로 활용해 CTR과 구매전환율을 개선시키는데 성공했습니다.”

                                                              길지홍 사원, 한국투자증권/ e기획부 데이터분석팀

 

 

 

 

 

 

 

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