온보딩 퍼널 이벤트 3개만 먼저 심는 방법

TL;DR

온보딩은 이벤트를 많이 심는 것보다 의사결정에 필요한 최소 이벤트 3개가 더 효과적이었습니다. 첫 실행에서 핵심 행동 도달률을 빠르게 보는 구조가 개선 속도를 높였습니다.

내 상황

초기 단계에서 대시보드에 이벤트가 너무 많아 해석 시간이 길어졌습니다. 분석 인력이 적은 팀이라 복잡한 이벤트 체계는 운영 부담이 컸습니다. 주간 실험을 꾸준히 돌리려면 분석 리드타임을 줄여야 했고, 이벤트 정의 회의가 길어질수록 실제 개선은 늦어졌습니다. 특히 앱 업데이트 주기가 짧아 이벤트 스키마 변경이 잦았기 때문에, 유지보수 가능한 최소 단위가 필요했습니다. 그래서 “처음부터 완벽한 이벤트 맵” 대신 “의사결정에 즉시 쓰는 이벤트”를 먼저 선택하는 원칙으로 정리했습니다.

문제 정의

중요하지 않은 이벤트까지 수집하면서 정작 전환 병목 구간을 명확히 보지 못했습니다. 대시보드가 복잡해질수록 의사결정이 늦어졌고 개선 우선순위가 흔들렸습니다. 같은 데이터를 보고도 팀원이 서로 다른 결론을 내리는 상황이 반복됐고, 이는 이벤트 수집량보다 이벤트 의미 정의가 불명확한 것이 근본 원인이었습니다. 결국 핵심 문제는 “데이터 부족”이 아니라 “해석 가능한 구조 부재”였습니다.

시도/실패/대안

처음에는 화면별 이벤트를 전부 수집했지만 지표 해석이 분산됐습니다. 이후 핵심 퍼널을 3단계로 줄여 진입, 핵심행동, 완료만 남겼습니다. 세부 분석이 필요할 때만 보조 이벤트를 단기적으로 추가하는 방식으로 바꿨습니다. 추가로 이벤트 네이밍 규칙을 도메인_행동_결과 형식으로 통일해, 대시보드 필터링 시 혼란을 줄였습니다. 실패했던 방식은 “팀별 임시 이벤트”를 장기간 유지한 경우였고, 삭제 기준이 없어 데이터 자산이 빠르게 오염됐습니다. 대안으로 보조 이벤트는 실험 종료와 함께 반드시 제거하거나 승격 여부를 결정하는 운영 규칙을 적용했습니다.

측정 방법

• 기간: 10일
• 핵심 이벤트: onboarding_start, onboarding_key_action, onboarding_complete
• 지표: 단계별 전환율, 완료까지 소요 시간
• 보조 지표: 이벤트 정의 회의 시간, 대시보드 점검 주기
• 성공 기준: 병목 구간 식별 시간을 절반 이하로 단축

결과

항목	이벤트 다수 수집	핵심 3개 수집	메모
대시보드 점검 시간	35분	12분	의사결정 속도 개선
병목 구간 식별	느림	빠름	같은 날 수정 가능
온보딩 완료율	41%	46%	개선 우선순위 명확화

핵심 이벤트 체계로 전환한 뒤, 실험 회고 문서 작성 시간이 줄어 다음 스프린트 계획까지 이어지는 속도가 빨라졌습니다. 또한 이벤트 수가 줄어들면서 QA 체크리스트도 단순해져, 배포 전 누락 검증 정확도가 높아졌습니다.

결론

초기 온보딩 분석은 최소 이벤트로 시작해도 충분히 강력했습니다. 해석 가능한 단순 구조가 실험 속도를 끌어올렸습니다. 처음부터 모든 데이터를 모으려는 접근보다, 질문에 답할 수 있는 데이터만 모으는 접근이 실제 성과에 더 가깝습니다. 다음 단계에서는 완료율이 낮은 세그먼트만 대상으로 보조 이벤트를 단기 주입해, 분석 비용 대비 학습량을 극대화할 계획입니다.

체크리스트

• 핵심 퍼널 3단계(진입/핵심행동/완료)를 먼저 정의했는지 확인
• 이벤트 이름이 팀에서 같은 의미로 해석되는지 확인
• 단계별 전환율을 같은 기간으로 비교하는지 확인
• 보조 이벤트는 목적이 있을 때만 단기적으로 추가하는지 확인

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