Mixpanel은 디지털 제품의 성능, 사용자 행동, 성과 관리 등을 위해 널리 사용되는 프로덕트 애널리틱스 Product Analytics입니다. 이벤트 중심의 데이터 모델을 사용하여 유연하고 기능적인 데이터 분석이 가능한 제품입니다. Google Analytics 4의 유력한 대안으로 간주될 만합니다. 다음 슬라이드에서는 Mixpanel에 대한 간략한 소개와 그 특징들을 설명합니다.
Introduction to Mixpanel – GA4 ChallengersMixpanel 소개와 특징 개요
- Google Analytics 4 대비 Mixpanel의 장점 3가지
- Google Analytics 4의 상대적 취약점
- Mixpanel의 기능적 특징, 장점 소개
- Mixpanel의 데이터 모델, 사용자 구분-관리 방법
- Mixpanel의 주요 기능, 사용 편의 도구
마켓핏랩에서 제공하는 “믹스패널 도입시 반드시 물어봐야할 질문과 답변 30가지!” 포스팅에 대한 요약을 덧붙이고, 함께 소개해주신 ‘TMAP의 도입 사례’ 영상을 담았습니다.
Mixpanel의 데이터 모델
Mixpanel은 Distinct ID라는 식별자를 중심으로 사용자 행동 속성(Behaviors)과 사용자 정보(Demographics)를 관리합니다. 이는 Mixpanel이 프로덕트 애널리틱스로서 갖는 특징으로, 로그인 상태에서 사용자의 행동과 반응을 식별하는 것이 중요한 분석 조건이기 때문입니다. 따라서, 비로그인 상태에서의 기기 기반 식별자(Device ID)와 로그인 상태에서의 사용자 식별자(User ID)를 별도로 관리하며, 각각의 속성 데이터를 수집합니다. 로그인이 발생하면, 이 두 식별자를 하나의 공통 사용자 식별자(Distinct ID)를 기준으로 통합하여 사용합니다.
Mixpanel 사용의 장점
Mixpanel은 분석에 중점을 둔 직관적인 인터페이스와 강력한 필터링, 그룹핑, 조건 관리, 공유, 시각화 변환 등의 기능을 갖추고 있습니다. 이로 인해 분석 작업에 익숙하지 않거나 개발 업무에 대한 이해가 부족한 사용자도 유의미한 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 사용자 행동 데이터를 유연하게 탐색하고 활용할 수 있습니다.
- 군집 분석인 코호트(cohort)를 깊이 이해하고 적극적으로 활용할 수 있습니다.
- 여러 기준을 적용하여 세그먼트의 다양한 그룹핑을 생성하고, 각 세그먼트의 특징과 잠재적 반응 경향을 파악할 수 있습니다.
- 탐색적 분석(Exploratory Analysis)이 용이합니다.
- 데이터 인사이트를 얻기 위해 데이터 가공, 분류, 그룹핑 등의 작업을 Mixpanel 내에서 수행할 수 있습니다.
- 다양한 시각화 도구를 통해 수치 데이터만으로는 발견하기 어려운 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.
- 퍼널 분석이나 사용자의 동선 분석(Path Analysis)이 직관적이어서 콘텐츠나 CTA 요소의 작동 방식을 쉽게 이해할 수 있습니다.
- A/B 테스트와 같은 분석 작업을 쉽게 수행할 수 있으며, Optimizely와 같은 3rd Party 테스트, 최적화 솔루션과 연동하여 유의미한 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다.
- 데이터 관리 연동 체계가 유연합니다.
- 대부분의 데이터가 실시간으로 반영되어 이벤트 설정 후 즉각적으로 데이터를 얻을 수 있습니다.
- 짧은 기간 동안 진행되는 프로모션 또는 집중 트래픽이 필요한 캠페인의 성과를 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.
- 외부 데이터 웨어하우스, CRM 툴, CDP 플랫폼 등과의 연동이 넓게 지원됩니다.
- 개인 정보 보호와 데이터 관리 규약을 준수하는 보호장치가 명확하므로 데이터 관리 기준을 쉽게 설정할 수 있습니다.
위와 같이 Mixpanel의 주요 특징과 장점을 정리하였습니다.
Google Analytics 4의 특성과 사용자의 고려사항
Google Analytics 4는 광범위한 사용자를 대상으로 하는 범용 분석 도구지만, DIY 키트와 같은 특성 때문에 목적에 맞게 사용하려면 많은 학습, 적응, 테스트, 검증 노력이 필요합니다. 무료로 제공되는 서비스이기 때문에 쉽게 도입하고 활용할 수 있는 장점이 있지만, 그만큼 자원 소요가 크다는 점을 염두해야 합니다. 또한 사용자의 입장에서는 기능적 제약이 많아서 애널리틱스 도구라고 보기 어렵습니다. 실질적인 분석 작업을 위해서는 탐색 (Explorer) 기능을 사용하거나 Looker Studio와 연동하여 데이터를 처리해야 하며, Google Analytics의 강력한 잠재력을 제대로 활용하려면 심도 있는 학습이 필요합니다. 또한 Google Sheets, Google BigQuery, Google Analytics Data API, Looker Studio, Google Ads 등의 다양한 도구를 혼합하여 사용해야 하는 복잡한 운영 문제도 내포하고 있습니다.
