클릭 한 번으로 데이터 분석 끝! AI 데이터 분석 3가지 방법

IT 업계는 하루가 다르게 변하고 있어요. 수많은 서비스가 쏟아지고, 경쟁은 더욱 치열해지고 있죠.
이런 환경에서 살아남으려면 사용자의 마음을 정확히 읽는 것이 중요합니다.
그렇다면, 어떻게 해야 빠르고 정확하게 사용자 니즈를 파악할 수 있을까요?
바로 데이터 분석이 그 열쇠예요.
사용자가 어떤 기능을 가장 많이 사용하는지, 어느 지점에서 주로 이탈하는지, 어떤 흐름에서 만족감을 느끼는지 등을 파악하려면 사용자 행동 데이터를 면밀히 살펴봐야 하죠.

하지만 데이터 분석은 복잡하고 시간이 오래 걸리기 때문에, 많은 분들이 어렵게 느끼는 일이기도 합니다.
하지만 걱정 마세요. 이 모든 분석과 개선 작업이 이제는 AI로 클릭 몇 번이면 가능해졌거든요.
오늘은 초보자도 쉽게 데이터 분석 할 수 있는 AI 데이터를 분석 3가지 방법에 대해 소개해드릴게요.

1. 데이터 분석, 왜 필요할까요?

‘데이터 분석’이 중요하다는 말은 많이 들어봤을 거에요. 그런데 구체적으로 왜 중요할까요?
바로 사용자의 행동을 이해하고, 실질적인 비즈니스 개선으로 연결되는 결정을 내릴 수 있기 때문이에요.
서비스를 더 나은 방향으로 개선하려면, 실제 사용자들이 어디에서 반응하고, 어디에서 이탈하는지를 정확히 파악해야 하죠.
이건 단순히 ‘감’으로는 알 수 없는 영역이에요.

예를 들어 이런 활동들이 모두 데이터 분석에 기반합니다:

• 이탈이 많은 구간을 찾아내고
• 전환이 막히는 흐름을 개선하며
• 리텐션이 높은 기능을 분석하는 것

즉, 사용자 행동을 데이터로 읽고 해석할 수 있어야, 정확한 문제 진단과 실질적인 개선이 가능해지는 거예요.
예를 들어, 사용자 경험(UX)을 개선하는 상황을 한 번 볼게요.

사례

한 쇼핑 앱에서는 다음과 같은 홈 화면 버전을 테스트했어요:

• v1.0: 검색창과 카테고리 버튼만 있는 심플한 구조
• v2.0: 인기 상품, 실시간 검색어, 할인 배너 등 탐색 요소 추가
• v3.0: 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 AI 개인화 추천 홈 화면

기획팀은 “심플하고 가벼운 UI가 더 직관적일 것”이라며 v1.0에 큰 기대를 걸었지만, 실제 리텐션 데이터는 전혀 다른 결과를 보여줬습니다.

v1.0은 Day 1 리텐션이 가장 낮았고, 사용자 절반 이상이 앱 설치 후 30초 안에 아무 행동 없이 이탈했어요.
데이터를 통해 이상 징후를 확인한 후 원인을 추적해보니, 검색창만 있는 화면에서 무엇을 해야 할지 몰라 바로 이탈한 사용자가 많았던 것으로 파악됐어요.
데이터가 없었다면 절대 알 수 없었던 인사이트였죠.

리텐션이 무엇인지 구금하다면? >>

2. 데이터 분석이 어려운 이유

데이터 분석이 중요하다는 건 알지만, 막상 시작하려면 막막하다는 실무자들이 많아요.
실제로 이번 DMS에서 마켓핏랩 솔루션즈 부스를 찾은 분들 중 가장 많은 고민이 “데이터 분석, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다”는 것이었죠.
이건 우리만의 이야기가 아니에요. 전 세계 9개국 대상 조사에서도 직원 중 21%만이 데이터 해석에 자신이 있다고 답했고, 74%는 숫자 앞에서 부담을 느낀다고 해요.

왜일까요?

1️⃣ 툴은 많지만, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠고

2️⃣ 숫자를 봐도 어떻게 해석해야 할지 막막하고

3️⃣ 시간은 부족한데, 분석가의 도움 없이는 어렵게 느껴지기 때문이에요.

그래서 요즘 더 필요한 건, 누구나 쉽게 데이터를 해석하고, 바로 인사이트를 얻을 수 있는 방법입니다.

3. AI로 쉽게 데이터 분석하는 방법

그렇다면 데이터 분석에 어려움을 느끼는 분들을 위해 AI로 쉽게 데이터 분석하는 3가지 방법을 소개해드릴게요.

1) ChatGPT + CSV 파일 업로드

가장 쉽게 시작할 수 있는 방법이에요.

• 엑셀이나 CSV 파일을 ChatGPT에 업로드하고
• “이 중 전환율이 가장 높은 캠페인은 뭔가요?”처럼 물어보면 AI가 표를 읽고 답해줘요.

예를 들어 다음과 같은 질문들을 사용할 수 있어요:
• "이 중 전환율이 가장 높은 캠페인은 무엇인가요?"
• "지난달 대비 방문자 증가율이 가장 높은 페이지는 무엇인가요?"
• "특정 기간 동안 가장 많이 발생한 이벤트는 무엇인가요?”

✅ 장점: 코드 없이, 그냥 물어보는 것만으로 분석 가능해요

⚠️ 주의점: 너무 많은 데이터에는 한계가 있고, 시각화는 제한적이에요.

📌 믹스패널에서 활용방법:

1. 원하는 리포트(예: 퍼널, 리텐션, 인사이트 등)를 만들어요
2. 우측 상단의 Export CSV 버튼 클릭해요
3. 다운로드된 CSV 파일을 ChatGPT 창에 업로드해요
4. "이 중에서 이탈률이 가장 높은 페이지는 어디인가요?" 같은 궁금한 질문을 입력해요
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2) 반복 분석이 필요하다면? → Python + GPT API

조금 더 고급 분석이나 반복 업무가 필요할 땐, Python과 GPT API를 연결해서 쓰는 방법도 있어요.

• 매주 반복되는 리포트, 퍼널 분석, 코호트 분석 등을
• Python 코드 + AI로 자동화할 수 있어요.

✅ 장점: 반복 분석 자동화에 좋고, 커스터마이징이 자유로움

⚠️ 주의점: 기본적인 Python 이해가 필요해요

3) 디지털 분석 툴에서 AI 활용하기 (예: Mixpanel)

가장 실무에서 바로 쓸 수 있는 방법이에요.

• 예전엔 “신규 가입자는 몇 명이야?” 같은 질문에도
• SQL → 추출 → 정리 과정을 거쳐야 했죠.
• 하지만 요즘은 자연어로 그냥 물어보면,
• AI가 차트를 자동으로 만들어주는 시대입니다.

예)

“최근 일주일간 사용자 수 추세가 어땠는지 보여줘”

→ AI가 퍼널 차트를 자동 생성해줘요.

🤔 툴 어떻게 골라야할까?

툴을 고를 때 가장 중요한 기준은 ‘얼마나 쉽게 질문할 수 있느냐’ 입니다.
믹스패널의 Spark AI는 이 기준을 잘 충족하는 대표적인 분석 도구예요.

Spark는 단순히 쿼리를 대신 작성해주는 걸 넘어서,
질문 – 분석 – 후속 질문까지 하나의 흐름처럼 이어주는 인터페이스를 제공해요.

예를 들어:

• “상품을 본 뒤 구매한 유저 수는?”→ Spark가 퍼널 차트를 자동 생성해 보여줘요.
• “그중 재방문률이 높은 지역은?”→ 추가 질문도 맥락을 이해하고 이어서 답변해줘요.

게다가 생성된 리포트는 쿼리나 필터도 자유롭게 수정할 수 있어서
블랙박스처럼 답만 보여주는 AI가 아니라, 이해 가능한 분석 파트너처럼 느껴집니다.

특히 데이터 초보자라도 “잘 질문만 하면 된다”는 점에서,
숫자를 읽어주는 도구를 넘어, 숫자의 의미를 해석해주는 도우미라고 볼 수 있어요.

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4. 실무자가 꼭 알아야 할 AI 분석 활용법

‘질문하면 답해주는’ AI 기능인 만큼 ‘잘 묻는 것’이 중요해요. 질문이 명확할수록, 결과도 정확해지죠.

질문할 때는 아래 두 가지를 꼭 포함해보세요:

• 지표: 무엇을 알고 싶은가? (예: 리텐션, 전환율 등)
• 조건: 언제, 어떤 유저를 기준으로? (예: 지난 2주, 기능 A 사용 등)

🙅‍♀️ 나쁜 질문: “리텐션이 왜 낮을까?”

→ 포괄적이고 조건이 없어요.

🙆‍♂️ 좋은 질문: “최근 2주간 기능 A를 3회 이상 사용한 유저의 Day 7 리텐션은?”

→ 지표와 조건이 명확하죠.

TIP: “누구의, 어떤 행동에 대한, 어떤 지표가 궁금한가?”를 기준으로 질문을 조립해보세요.

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오늘은 AI를 활용한 사용자 경험 최적화, 그중에서도 사용자 행동 데이터를 분석하는 방법을 중심으로 알아봤어요.
다음 편에서는 AI를 활용해 UI를 어떻게 개선할 수 있는지 소개해드릴게요.
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