ThinkingData Korea

”찐팬은 감이 아니라 데이터로 설계된다.” 이번 [DMBF 2025]에서 연사로 참여해 ‘데이터를 품은 UX: 찐팬을 만드는 강력한 무기’라는 주제로 이야기를 나눴습니다. 많은 사람들이 ‘UX’라고 하면 단순히 제품의 인터페이스나 사용 편의성을 떠올리곤 하지만, 실제 유저의 ‘경험’을 설계하고 반복시키는 운영과 데이터의 힘을 빼놓을 수 없습니다. ✔ 찐팬은 반복되는 경험 속에서 브랜드와 감정적으로 연결되며, ✔ 그 여정은 Awareness → Trial → Aha Moment → Habit → Share로 이어지고, ✔ 이 모든 흐름은 데이터로 측정되고 운영으로 이어져야 지속 가능해집니다. 예를 들어, 동일한 기능이라도 “어떻게 경험하게 하느냐”에 따라 만족도는 전혀 달라질 수 있습니다. 지하철 노선도가 목적지까지의 경로를 더 빠르고 명확하게 이해하는데 도움을 주기위해 더욱 직관적으로 개편된 것처럼 말이죠. 그게 바로 UX 설계의 본질이라고 생각합니다. 🧩 혹시 여러분의 서비스도 아래와 같은 고민이 있으신가요? - 유저 유입은 되는데, 이탈률이 너무 높다 - 온보딩 이후 사용이 정체된다 - 좋은 기능은 많은데, 왜 안 써주는 걸까? - 어떤 유저가 찐팬인지 잘 모르겠다 그렇다면 저희 ThinkingData가 도움이 될 수 있습니다. 제품의 기능을 경험으로 연결하고, 그 경험이 반복되도록 유도하는 여정을 데이터 기반으로 설계할 수 있도록 돕는 것, 그게 저희가 가장 잘하는 일입니다. 발표를 듣고 인사 나눠주신 모든 분들께 감사드립니다! 찐팬을 만들고 싶은 분들, 언제든지 편하게 이야기 나눠요. 🙌 #DMBF2025 #UX #찐팬 #UserExperience #ProductAnalytics #Engagement #ThinkingData #데이터로UX설계

“분석만으로는 부족합니다.” 이제는 ‘분석’과 ‘운영’이 통합된 데이터 플랫폼이 필요합니다. 📣 ThinkingData의 웹사이트가 새롭게 리뉴얼되었습니다. 이번 리뉴얼은 단순한 디자인 개선을 넘어, ThinkingData의 가치를 새롭게 알리는 방향으로 구성되었습니다. [1] 더 이상 ‘분석’과 ‘실행’은 나뉘어선 안 됩니다 ThinkingData는 실시간 유저 행동 분석 -> 정교한 세그먼트 생성 -> 개인화된 액션 실행(인게이지먼트)까지 하나의 플랫폼 안에서 가능하도록 설계되었습니다. [2] 데이터를 활용하는 방식은 산업마다 다릅니다 이번 리뉴얼을 통해, 솔루션 페이지가 추가되었으며, 각 산업에서 ThinkingData가 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 보여드리고자 합니다. 새로운 홈페이지에서는 산업별 솔루션, 주요 기능 설명, 실행 중심의 인사이트까지 더 직관적이고 실용적인 정보로 구성되어 있습니다. 👇 지금 바로 새로워진 ThinkingData를 확인해보세요. www.thinkingdata.kr

리텐션이 안 오르는 진짜 이유 (데이터가 말해주는 해답) 안녕하세요 씽킹데이터입니다. 오늘은 많은 기업들이 고민하는 '리텐션 개선'에 대한 이야기를 나눠보려 합니다 📈 최근 환율 상승으로 광고 단가가 오르면서 신규 고객 확보 비용이 크게 증가했는데요. 그래서 기존 고객을 유지하는 리텐션의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있어요. 하지만 현장에서 만나는 많은 기업들이 "리텐션 개선을 위해 다양한 시도를 해봤는데 성과가 나오지 않는다"고 하시거든요. 사실 해결의 실마리는 생각보다 가까이에 있습니다. [📌 리텐션이 안 오르는 진짜 이유 3가지] 1/ 단순 로그인을 리텐션으로 착각하고 있어요 많은 기업들이 앱 접속이나 로그인만으로 활성 사용자를 판단하고 있는데, 진짜 리텐션은 서비스의 "핵심 기능"을 실제로 사용하는 것을 의미해요. 이커머스라면 재구매, OTT라면 콘텐츠 시청, 게임이라면 특정 스테이지 진행이 진짜 리텐션이죠. 허수 지표가 아닌 핵심 가치를 경험한 사용자 중심으로 분석해야 진짜 문제를 파악할 수 있어요. 2/ 온보딩에서 사용자가 어디서 막히는지 모르고 있어요 사용자가 처음 서비스에 접속했을 때 3분 내에 핵심 가치를 체감할 수 있는지가 리텐션의 성패를 좌우합니다. 실제로 저희 게임 고객사에서는 일본 시장의 온보딩 이탈률이 유독 높았는데, 분석해보니 저사양 기기 사용자들이 최적화 문제로 이탈하고 있다는 걸 발견했어요. 이처럼 기기 성능, 네트워크 환경까지 고려한 세밀한 분석이 필요합니다. 3/ 48-72시간 뒤에 알아봤자 이미 늦어요 전통적인 데이터 분석 툴들은 결과 확인까지 최소 2-3일이 걸리는데, 리텐션은 사용자가 떠나기 전 이탈 신호를 실시간으로 포착하고 즉시 대응하는 것이 핵심이에요. 예를 들어 이커머스에서 사용자가 장바구니에 담고 결제 페이지에서 망설이는 순간, 바로 그때 할인 쿠폰이나 배송비 무료 혜택을 제공할 수 있어야 하거든요. [🎯 리텐션을 높이는 4가지 실전 팁] ✅ 활성 사용자 기준을 명확히 정의하기 - 핵심 가치 경험 여부로 판단 ✅ 온보딩 이탈 지점 구체적으로 파악하기 - 3분 내 가치 체감 가능한지 점검 ✅ 실시간 이탈 방지 전략 실행하기 - 이탈 신호 포착 즉시 대응 ✅ 개인화된 리텐션 전략 만들기 - 코호트별 맞춤형 접근 리텐션은 기술의 문제가 아니라 고객 이해의 문제예요. 게임이라는 극한의 리텐션 환경에서 검증받은 씽킹데이터는 초 단위 실시간 분석으로 문제를 즉시 포착하고 바로 대응할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 분석→인사이트→즉시 액션→재분석의 전체 사이클이 하나의 플랫폼에서 완결되죠. 2025년에는 사후적 분석이 아닌 선제적 리텐션 관리가 경쟁력의 핵심이 될 거예요. 중요한 것은 우리 고객이 정말 필요로 하는 가치가 무엇인지 끊임없이 질문하는 마음가짐이라고 생각해요. 혹시 리텐션 개선으로 고민 중이신 분들, 댓글로 궁금한 점 남겨주세요! 📊 더 자세한 내용은 댓글의 블로그 바로가기 링크를 확인해주세요!

안녕하세요 씽킹데이터입니다. 오늘은 2025년 데이터 분석 솔루션 트렌드를 공유해드립니다📊 불과 몇 년 전만 해도 R이나 SQL 같은 프로그래밍 언어를 익혀야 데이터를 제대로 다룰 수 있었는데요. 이제는 정말로 코딩 지식 없이도 강력한 분석이 가능한 시대가 되었다는 걸 현장에서 매일 체감하고 있습니다. 특히 생성형 AI와 노코드 플랫폼의 등장으로 데이터 분석의 문턱이 대폭 낮아지면서 이제는 누구나 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 되었어요. [📌 2025년 데이터 분석 시장 핵심 변화 3가지] 1. 모든 팀이 데이터 분석가가 되는 시대 가장 큰 변화는 데이터 분석이 더 이상 소수 전문가들만의 영역이 아니라는 점이에요. AI 기반 자동 인사이트 추출이 보편화되면서 분석 결과 도출 속도가 압도적으로 빨라졌고, 지표 중심 분석에서 실시간 데이터 처리 및 모니터링 체계로 변화했습니다. 무엇보다 데이터 분석가가 아닌 일반 실무자도 가능한 셀프 서비스 분석 환경이 구축되면서, PM이나 마케터들이 독립적으로 분석 업무를 수행할 수 있게 되었어요. 2. 용도별로 완전히 달라진 솔루션 선택지 현장에서 만나는 많은 기업들이 "데이터 분석 솔루션이 너무 많아서 뭘 선택해야 할지 모르겠다"고 하시는데요. 사실 용도와 목적에 따라 크게 세 가지로 나눠서 생각하면 훨씬 쉬워져요. 데이터 인프라 구축: 데이터브릭스 (대규모 데이터 처리와 AI 개발) BI(Business Intelligence): 태블로 (데이터 시각화와 리포팅) PA(Product Analytics): 씽킹데이터 (실시간 고객 행동 분석과 즉각 액션) 각각이 해결하는 비즈니스 문제와 타겟 사용자가 완전히 다르거든요. 3. 분석과 실행을 한 번에! 특히 씽킹데이터만의 강점은 분석과 실행의 통합입니다. 예전에는 데이터를 분석한 후 별도의 마케팅 도구나 개발팀을 통해 액션을 실행해야 했는데, 이제는 분석 결과를 바탕으로 즉시 타겟 고객에게 인앱 푸시를 보내거나 A/B 테스트를 실행할 수 있어요. 게임, 핀테크, 이커머스처럼 '타이밍'이 성과와 직결되는 분야에서는 이런 즉시성이 정말 중요해요. 고객이 결제 페이지에서 버벅거리는 순간, 그 즉시 문제를 발견하고 대응할 수 있어야 하거든요. 4. SQL 몰라도 정말 괜찮을까? 기업들이 가장 많이 하시는 질문이 바로 이거예요. "우리 팀에 데이터 전문가가 없는데도 정말 쉽게 사용할 수 있을까?" 답은 YES입니다. 중요한 건 기술적 스킬이 아니라 '분석적 마인드'예요. "우리 고객이 왜 이런 행동을 할까? 어떤 기능을 좋아할까?" 같은 궁금증과 가설을 세울 수 있다면, 그 검증은 도구가 도와줄 수 있거든요. 마치 ChatGPT를 잘 활용하려면 좋은 질문을 던지는 능력이 중요한 것처럼요. 실제로 씽킹데이터는 태블로가 1~6개월의 학습 기간이 필요한 반면, 약 1주일이면 기본 분석을 시작할 수 있어요. 2025년에는 데이터 분석이 모든 팀의 일상적인 업무 도구가 될 것이라 확신합니다. 중요한 것은 어떤 솔루션을 선택하느냐 보다 우리 고객에게 정말 궁금한 것이 무엇인지 끊임없이 질문하는 마음가짐이라고 생각해요. 혹시 우리 회사에 맞는 데이터 분석 솔루션 선택으로 고민 중이신 분들, 댓글로 궁금한 점 남겨주세요! 😊

플레이엑스포 2025에 씽킹데이터 팀이 참여했습니다 플레이엑스포(PlayX4)는 2009년부터 경기콘텐츠진흥원과 킨텍스가 주관하는 대한민국을 대표하는 게임 전시회 중 하나입니다. 중소·중견 개발사들의 창의적인 인디 게임과 콘솔 게임을 볼 수 있어 많은 게이머들로부터 긍정적인 평가를 받고 있어요. 3일간 뜨거운 현장에서 받은 인사이트를 공유합니다 😄 [📌 플레이엑스포 2025 현장 리포트] 1/ "게임사가 무슨 지표를 보는지 궁금해서 왔어요" "가끔 패치 노트에서 '지표를 개선했다'고 하는데, 도대체 뭘 보는 건지 궁금했거든요." 한 게이머분이 부스에서 해 주신 말이예요. 이 순간 깨달았습니다. 게이머들은 단순히 게임을 소비하는 존재가 아니라, 게임이 어떻게 만들어지고 개선되는지에 대해 진짜 관심이 많다는 것을요. 저희가 B2C 부스에 나간 이유 중 하나가 바로 이런 엔드유저들의 생생한 목소리를 듣고 싶었기 때문이었는데, 정말 값진 인사이트를 얻을 수 있었어요. 2/ 소리 없이 떠나는 유저들의 진짜 마음 현장에서 만난 게이머분들과 이야기하면서 한 가지 공통점을 발견했습니다. "제가 뭘 어려워하고 뭘 스트레스 받는지 좀 이해해 주세요. 그래서 그런 걸 반영해서 개선해 주세요." 문제는 이런 피드백을 직접 남기는 유저보다 불편함을 겪고도 말하지 않고 소리 없이 이탈하는 유저가 훨씬 많다는 거예요. 그렇다면 게임사는 유저들이 남기지 않는 목소리를 어떻게 들을 수 있을까요? 3/ 데이터로 마음을 읽는다는 것 답은 데이터에 있습니다. 유저가 게임에서 남기는 행동 패턴을 실시간으로 분석하면, 고객이 겪고 있는 문제와 불편함을 말하지 않아도 파악할 수 있어요. 어떤 기능에서 막히는지, 어떤 콘텐츠에서 이탈률이 높아지는지를 데이터가 말해주거든요. 이번 행사에서 특히 인디 게임사분들의 고민이 많이 들렸는데요. 개발에만 집중해도 바쁜 소규모 스튜디오에서 데이터 분석까지 챙기기란 현실적으로 어렵다는 걸 알기에, 저희가 직접 게임을 플레이해보고 해당 게임에 맞는 지표를 구축해드리는 특별 패키지도 준비했습니다. 4/ B2B도 결국 사람의 마음 이번 경험을 통해 확실히 깨달은 게 있어요. B2B 비즈니스라고 해서 차가운 숫자와 로직만으로 접근할 게 아니라는 것입니다. 결국 게임사도, 게이머도 모두 사람이고, 사람의 마음을 이해하는 게 가장 중요하다는 거죠. 게이머의 마음을 읽고, 그 마음을 게임에 반영하는 것. 이 두 가지를 데이터로 연결해서 "왜"에 답하는 게 바로 씽킹데이터의 역할이라는 걸 다시 한 번 느꼈습니다. 앞으로도 게임을 더 즐겁게, 재미있게 만드는 데이터 분석으로 게이머와 게임사 모두에게 도움이 되고 싶어요. 11월 지스타에서도 더 많은 분들과 만나 이런 이야기를 나눌 수 있기를 기대합니다! 2025 플레이엑스포 현장이 더 궁금하시다면? 👉 댓글에서 블로그 포스팅 링크를 확인해보세요