서비스 대시보드 제작기 2편 (완)

 

서비스 대시보드 제작기 1편

 

 

지난 글에서 대시보드를 만들 모든 준비를 마쳤습니다. 사용자 이벤트 로그를 점검하고, 보강하고, 성과를 측정하기 위한 지표를 정의하고, 정의한 지표를 원천 이벤트 로그 데이터로부터 집계하여 테이블로 만들었습니다.

이제 우리가 보고 싶은 지표들이 테이블에 쌓여 있습니다. 이 수치들을 대시보드에서 어떻게 표현해야 서비스를 고도화하는 데에 도움이 될 수 있을까요? 어떤 그래프를 사용해야 할지, 모든 지표를 다 보여줘야 하는지 또 다른 고민이 생깁니다.

우선 대시보드를 만드는 목적이 무엇인지, 꼭 필요한 요소에는 무엇이 있는지 알아볼까요?

 

☝️ 대시보드의 목적

대시보드는 특정 목표와 관련된 핵심 지표를 시각적으로 표현하여 목표를 파악하기 위한 정보를 한눈에 모니터링할 수 있도록 하는 도구입니다. 대시보드는 빠르게 또는 실시간으로 데이터를 쉽게 파악하고, 신속하고 효과적인 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

글을 작성하는 것과 대시보드를 만드는 것은 많은 공통점이 있습니다. 블로그 글을 적기 전에 핵심이 되는 주제를 생각합니다. 그러고 나서 글을 읽을 대상 독자가 누구일지 고민합니다. 본 글을 예시로 들면, 글의 주제는 서비스 대시보드 제작 방법이고, 글을 읽을 대상은 주니어 데이터 분석가 또는 기획자입니다. 대시보드도 마찬가지로 사용자와 주제를 정하고 제작하게 됩니다. 대시보드의 사용자는 데이터 분석가, 기획자, 데이터 사이언티스트, 리더, 사업 부서 등 다양한 대상이 있을 수 있습니다. 그리고 서비스 헬스체크, 마케팅을 위한 고객 세그먼트 분석, 지역별 영업 & 판매 현황, 이상치 모니터링 등 다양한 주제들이 있을 수 있어요.

제가 제작한 대시보드는 서비스 기획자와 개발자, 사업 전략 및 마케팅 부서가 대상 사용자입니다. 그리고 보여주고자 한 핵심 내용은 검색 서비스 사용 현황이었습니다.

🛠️ 대시보드의 요소

사용자를 파악하고 목적을 정의하는 것 외에 대시보드의 요소는 무엇이 있을까요?

1️⃣ 시각적 구성 요소

Superstore Sales Overview Dashboard ❘ Tableau

목적에 맞는 주요 지표를 효과적으로 전달하기 위한 그래프, 테이블, 메트릭 위젯 등 다양한 시각적 요소가 있습니다. 막대 그래프, 퍼널 차트, 라인 그래프, 히스토그램 등 다양한 그래프 중 각 지표에 알맞은 그래프를 선택하여 표현합니다.

대시보드를 제작할 때 가장 널리 사용하는 막대 그래프와 라인 그래프는 다양한 지표의 추이를 서로 비교하거나 특정 데이터 그룹의 변화를 파악하는 데 유용합니다. 그래프나 테이블 외에도 핵심 지표는 메트릭 위젯(이름은 대시보드를 제작하는 플랫폼마다 다를 수 있어요)으로, 직관적으로 알 수 있도록 지표명과 그 값으로만 구성합니다.

2️⃣ 데이터 업데이트

데이터 파이프라인 예시 ❘ 아마존

실시간으로 데이터를 업데이트하거나, 특정 일, 주, 월 단위로 배치를 돌려 데이터를 업데이트해야합니다. 현시점에 알맞은 데이터를 제공하며 시의성 있게 분석할 수 있도록 해야 합니다.

3️⃣ 상호작용 기능

필터링 예시 ❘ 구글 루커 스튜디오

필터링, 드릴다운 등 상호작용 기능을 포함하여 사용자가 데이터를 자유롭게 탐색하고 분석할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

4️⃣ 레이아웃 및 색상

정보의 중요도에 따라 계층화하고, 단순하고 일관적인 레이아웃을 사용하여 사용자 친화적인 인터페이스를 구성합니다. 예를 들어, 중요한 내용은 상단이나 중앙에 배치하고, 유사한 정보들은 근접한 위치에 배치하여 사용자가 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 돕습니다. 레이아웃뿐만 아니라 색상 선택도 중요합니다. 테이블 형태로 지표를 보지 않고 대시보드를 제작하는 목표는 보는 사람이 더욱 정보를 빠르게 이해하고 기억할 수 있도록 도와주는 것입니다. 색상을 선택하는 데에 정답이 있는 건 아니지만, 너무 화려한 패턴이나 너무 다양한 색상을 쓰지 않는 등 사용성을 해치지 않아야 합니다.

이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 대시보드를 설계하면, 사용자에게 필요한 정보를 효과적으로 전달하고 의사 결정에 유용한 도구로 활용할 수 있습니다.

 

데이터의 종류와 보여주고자 하는 정보에 따라 어떤 그래프 형태를 채택해야 하는지 헷갈릴 수 있을 텐데요.
아랫글이 고민에 대한 가이드가 될 것 같아요. 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.

데이터 시각화 차트 디자인에 필요한 사례와 종류 알아보기

 

📊 대시보드 제작 후 고도화

자, 이제 대시보드를 완성했습니다. 그러면 이제 대시보드 제작기가 끝날까요?

아닙니다. 대시보드를 완성한 이후에도 실제 사용자의 피드백을 받고 주기적으로 고도화하는 운영 작업이 계속됩니다. 현재까지도 대시보드를 운영하면서 조금씩 수정해 나가고 있습니다.

본 글에서는 대시보드 제작 직후에 있었던 운영 이슈를 몇 가지 공유해 드리면서 글을 마무리해 보고자 합니다.

📌 대시보드 활용 가이드

사실 맨 처음 서비스 대시보드를 만들기 시작할 때는 서비스를 만드는 사람들, 우리의 주요 지표를 잘 알고 있는 기획자와 개발자만 대시보드를 사용한다고 가정했어요. 하지만 대시보드를 만들자, 마케팅이나 사업 부서에서도 이를 활용하고 싶어 했습니다. 여기서 제가 간과했던 사실은... 모든 사용자가 대시보드에 표현된 ‘구매 전환율’과 같은 지표의 의미를 이해하지 못한다는 것이었어요. 그리고 그래프를 보고 데이터의 의미를 파악하는, 일명 ‘데이터 리터러시’ 능력이 각자 다르다는 점이었습니다.

대시보드 활용을 위한 가이드가 필요하다는 생각이 들더라구요. 대시보드 내에 안내 페이지를 추가하여 용어에 대한 설명, 제공하는 데이터에 관한 설명, 집계 기준 등 다양한 정보를 알 수 있도록 했습니다. 대시보드 데이터를 이용하기 위해 알아야 하는 서비스 특이 사항도 추가했어요. 그리고 데이터 집계 누락이나 이벤트 정합성이 깨지는 상황 등 이슈가 생길 때마다 쉽게 이해할 수 있도록 공지했습니다.

아무도 사용할 수 없는 대시보드는 필요가 없습니다. 사용자에게 최대한 친절하게 제공하는 배려가 필요한 작업이었습니다.

📢 대시보드에도 스토리텔링이 필요해요

📈 사용성에 맞게 시계열 정보 활용

기존에는 1일 단위의 요약 지표만 테이블과 메트릭 위젯 형태로 제공하고 있었습니다. 이후 사용자에게 지난 일주일간의 요약 지표도 함께 보면서 주 단위의 지표 변화를 파악하고, 전주 동요일과 지표를 비교해 보고 싶다는 피드백을 들었습니다.

시계열 정보를 충분히 활용해야 한다는 점을 느끼고, 이후 메트릭 위젯에는 지난주 동요일 대비 지표가 몇 퍼센트 증감했는지 레이블을 추가했습니다. 또한, 지난 일주일간 주요 지표를 라인 그래프로 추가하여 주간 지표가 꾸준히 상승 또는 하락하고 있는지 모니터링 할 수 있도록 했습니다.

대시보드를 제작하는 과정에서 사용자가 주로 어떤 기간 단위로 데이터를 보고 싶어 하는지, 서로 비교하고자 하는 구분이 있는지 미리 조사하면 사용자의 의도에 딱 맞는 그래프를 제공할 수 있을 겁니다. 하지만 저는 미처 고려하지 못했고, 대시보드 제공 이후 꽤 오랜 시간 후에야 사용자의 의도에 맞춰 고도화할 수 있었어요.

🕹️ 사용자의 활용 패턴에 맞게 상호작용 기능 사용

사용자의 데이터 활용 목적에 따라 대시보드를 고도화한 사례가 하나 더 있습니다.

기존에는 테이블로 제공되는 지표를 특정 컬럼 기준으로 필터링하나 정렬, 기간을 설정하는 정도의 상호작용만 가능한 대시보드로 제공했습니다. 하지만 사용자의 대시보드 활용 패턴을 보니 필터링한 테이블 내 데이터를 더 딥다이브해서 보고 싶어 하는 니즈가 있었습니다.

예를 들어, 검색어 단위로 일 단위 주요 지표를 제공하는 테이블이 있습니다. 사용자는 특정 검색어만 필터링해서 17일의 구매 전환율을 확인합니다. 해당 데이터를 내려받아서 엑셀 시트로 옮깁니다. 다름은 18일의 구매 전환율을 확인하고 엑셀 시트로 복사-붙여넣기 합니다. … 이렇게 지난 7일간의 데이터를 모두 엑셀로 옮깁니다. 그리고 구매 전환율의 지난 일주일간 추세를 엑셀에서 라인 그래프로 그립니다. 이러한 과정을 대시보드 내에서 한 번의 클릭으로 수행할 수 있도록 개선했습니다.

왼쪽의 테이블에서 특정 검색어를 클릭하면 바로 오른쪽에 있는 라인 그래프에서 지난 일주일간 검색 건수와 구매 전환율의 변화를 파악할 수 있도록 했습니다.

위 2가지 사례를 보면 우리는 사용자가 데이터를 어떻게 이해하는지 그 과정을 엿볼 수 있습니다.

오늘은 구매 전환율 51%네. 이게 낮은 값일까? 지난주엔 어땠지?
→ 비교해 보자. 지난주에 48%였는데, 이번주에는 조금씩 상승했구나.
→ 이번 주에 전반적으로 구매 전환율이 오른 이유는 무엇일까?
     어떤 검색어에서 전환이 많이 일어났는지 살펴보자.
→ 오늘은 명절 과일 관련 검색어가 검색도 많이 일어나고 전환도 좋구나.
→ 지난주 내내 그랬을까? 지난 일주일간의 추세를 살펴보자.
→ 명절 2주 전인 7일 전부터 과일이나 명절 선물 등 검색어가 급등하기 시작했네.
    검색을 많이 하는 만큼 7일 내내 구매도 많이 일어났어.

❗️아, 그래서 오늘 구매 전환율 50%를 넘겼구나! 명절 기간을 앞두고 서비스가 상승세를 보이는구나.

누구나 이미 예상할 수 있는 사실로 예시를 들어보았는데요. 사용자는 서비스 대시보드를 보면서 이러한 흐름으로 데이터를 살펴본다는 상상을 해볼 수 있겠죠?

이처럼 활용성이 높은 대시보드는 다른 게 아니라 사용자가 데이터를 이해하기 쉬운 형태와 순서로 정보를 제공하는 대시보드라고 생각합니다.

서비스 대시보드 제작기를 마무리하며

서비스 대시보드 제작기는 여기까지입니다. 이번 시리즈 글을 통해 서비스 대시보드 제작의 과정을 살펴보았습니다. 유저 이벤트 로그 보강부터 지표 설계, 대시보드 요소까지 단계별로 고려해야 할 사항들을 다루었습니다. 대시보드는 단순한 데이터 표시 도구를 넘어, 사용자에게 직관적이고 유용한 정보를 제공하는 도구입니다. 사용자의 요구를 정확히 파악하고, 명확한 목표 설정을 통해 효과적인 대시보드를 제작할 수 있습니다. 이 글이 대시보드 제작을 처음 진행하는 분석가, 마케터, 기획자 모든 분의 시작에 참고할 수 있는 글이 되길 바랍니다.