1. 생키 다이어그램이란?
생키 다이어그램(Sankey Diagram)은 흐름을 시각적으로 표현하는 그래프의 한 형태입니다. 각 노드(요소) 간의 연결선은 흐름의 방향과 크기를 나타내며, 이 흐름의 강도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 일반적으로 에너지 흐름, 비용 이동, 프로세스 단계 간 전환율 분석 등에 사용됩니다.
특히, 사용자의 행동 경로 분석에 유용하며, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 경로를 거쳐 구매까지 이어지는지를 분석할 때 효과적입니다. 이를 통해 특정 단계에서 이탈하는 사용자를 파악하고, 최적의 전환 경로를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 생키 다이어그램을 활용한 온라인 쇼핑몰 사용자 흐름 분석
온라인 쇼핑몰에서 방문자가 거치는 대표적인 이벤트를 생각해보겠습니다.
예시: 온라인 쇼핑몰에서의 사용자 여정
- 사이트 방문 (Visit) → 2. 상품 조회 (View Product) → 3. 장바구니 추가 (Add to Cart) → 4. 결제 페이지 방문 (Checkout) → 5. 결제 완료 (Purchase)
이 과정에서 사용자는 여러 단계에서 이탈할 수 있습니다. 예를 들어, 장바구니에 상품을 추가한 후 결제 페이지로 이동하지 않는 경우가 많다면, 이 단계에서 개선이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
3. 파이썬으로 생키 다이어그램 구현하기
아래는 plotly 라이브러리를 사용하여 생키 다이어그램을 그리는 코드입니다.
import plotly.graph_objects as go
# 사용자 행동 데이터 정의
labels = ["Visit", "View Product", "Add to Cart", "Checkout", "Purchase"]
source = [0, 1, 2, 3, 1, 2] # 출발 노드 인덱스
target = [1, 2, 3, 4, 3, 4] # 도착 노드 인덱스
values = [3000, 2000, 1500, 1000, 500, 700] # 연결된 흐름의 크기
# 생키 다이어그램 생성
fig = go.Figure(go.Sankey(
node=dict(
pad=15,
thickness=20,
line=dict(color="black", width=0.5),
label=labels
),
link=dict(
source=source,
target=target,
value=values
)
))
# 레이아웃 설정 및 그래프 표시
fig.update_layout(title_text="Online Shopping User Flow", font_size=12)
fig.show()이 코드에서는 plotly.graph_objects를 활용하여 사용자 흐름을 시각적으로 표현합니다. 방문자 3,000명이 사이트에 접속한 후, 2,000명이 제품을 조회하고, 1,500명이 장바구니에 추가하는 등의 흐름을 나타냅니다.
4. 생키 다이어그램을 활용한 분석 방향
생키 다이어그램을 생성한 후, 우리는 다음과 같은 분석을 수행할 수 있습니다.
(1) 이탈률 분석
- 특정 단계에서 사용자가 많이 이탈하는가?
- 예를 들어, “View Product”에서 “Add to Cart”로 이동하는 비율이 낮다면, 사용자가 제품을 쉽게 장바구니에 담을 수 있도록 UI/UX를 개선할 필요가 있습니다.
(2) 최적 경로 분석
- 가장 많은 사용자가 구매까지 도달한 경로는 무엇인가?
- 특정한 유입 경로(예: 광고 클릭 후 방문)가 전환율이 높은가?
(3) 사용자 세그먼트 비교
- 신규 고객과 기존 고객의 행동 패턴이 다른가?
- 특정 제품군에서의 흐름 차이가 존재하는가?
(4) A/B 테스트 적용
- 새로운 결제 프로세스를 도입했을 때 생키 다이어그램의 흐름이 어떻게 변화하는가?
- 결제 버튼의 위치 변경이 실제 전환율 향상에 영향을 미치는가?
5. 결론
생키 다이어그램은 사용자 흐름을 직관적으로 파악할 수 있는 강력한 시각화 도구입니다. 온라인 쇼핑몰의 각 단계에서 발생하는 이탈률을 분석하고, 이를 기반으로 UI/UX 개선, 마케팅 전략 수립, A/B 테스트 설계 등을 수행할 수 있습니다.
앞으로 데이터 기반 의사 결정을 할 때 생키 다이어그램을 적극 활용해보세요!
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