클릭스트림이란
우리는 매일 수많은 웹사이트를 방문한다.
검색을 하고, 버튼을 누르고, 상품을 둘러보고, 어떤 페이지는 1초 만에 나가기도 한다
이 모든 사용자의 행동 흐름을 기록한 데이터,
그것이 바로 클릭스트림(Clickstream) 이다.
클릭스트림의 정의
clickstream이란
사용자가 웹사이트에서 클릭한 모든 경로와 행동을 시간 순서대로 기록한 데이터를 말한다.
예를 들어 사용자가 어떤 사이트에 접속해서
- 메인 페이지 방문
- "제품 보기" 버튼 클릭
- 특정 상품 페이지 진입
- 장바구니에 담기
- 결제 페이지로 이동
- 이탈
까지의 모든 행동 하나하나가 클릭스트림에 담기는 것이다.
말하자면, 온라인에서의 발자국이라고 볼 수 있다.
실제로 클릭하우스에 쌓이는 이벤트 데이터
왜 클릭스트림이 중요한가?
클릭스트림은 단순한 로그가 아니다.
사용자의 관심사, 구매 의도, 이탈 원인 등
수많은 인사이트를 끌어낼 수 있는 행동 데이터인 것이다.
클릭스트림 분석을 통해 할 수 있는 것
- 전환율 개선: 어디서 이탈이 많이 일어나는지 파악
- 사용자 여정 최적화: 고객이 원하는 정보에 더 빨리 도달하도록 UX 개선
- 퍼널 분석: 마케팅 캠페인의 실제 효과 측정
- 추천 시스템 고도화: 사용자 행동 기반 맞춤 추천 가능
어떻게 수집할까?
클릭스트림 데이터는 보통 다음과 같은 방식으로 수집된다.
- 웹 페이지에 삽입된 스크립트(SDK)가
- 사용자의 클릭, 스크롤, 페이지 전환 등의 이벤트를 감지하고
- 이를 실시간으로 백엔드 서버나 데이터 웨어하우스로 전송
이런 수집 방식은 Google Analytics, Mixpanel 등의 도구에도 사용되며,
KlickLab 프로젝트에서는 우리만의 SDK와 인프라를 통해
이 과정을 직접 구현하고 있다.
클릭스트림을 활용하는 대표 사례
클릭스트림 데이터는 단순한 로그를 넘어서
전 세계 주요 서비스들의 핵심 기능에 활용되고 있다.
1. YouTube – 가장 많이 본 구간 표시
YouTube는 사용자들의 클릭 및 시청 데이터를 분석하여
영상 내에서 가장 많이 시청되거나 반복 재생된 구간을 시각적으로 표시
사용자의 일시정지, 되감기, 반복 재생 등을 추적해
영상에서 흥미로운 구간을 실시간으로 집계
이를 통해 시청자는 중요한 부분을 빠르게 파악할 수 있고,
크리에이터는 어떤 장면이 반응이 좋았는지 알 수 있다.
2. Spotify – 곡 스킵률 및 반복 구간 분석
Spotify는 음악 감상 중의 스킵 데이터와 재생 위치 정보를 기반으로
특정 곡에서 가장 많이 스킵된 구간, 가장 많이 반복된 구간을 분석
반복 재생이 많은 부분은 "훅(Hook)"으로 간주되어
인기 파트, 타이틀 선정, 광고 배치 등에 활용
이는 곡 자체의 편곡이나 배치에도 피드백으로 이어질 수 있다.
3. Netflix – 개인 맞춤형 콘텐츠 추천
Netflix는 사용자의 시청 기록,
그리고 정지 / 되감기 / 빨리 감기 같은 행동 패턴까지 분석하여
개개인에게 최적화된 콘텐츠를 추천
단순히 '무엇을 봤는가'가 아니라
어디서 이탈했는가, 어디서 집중했는가를 분석하여
진짜 관심사를 파악
4. Amazon – 상품 추천 및 구매 전환율 최적화
Amazon은 사용자의 클릭 경로, 상품 체류 시간, 장바구니 행동을 종합적으로 분석하여
구매 가능성이 높은 상품을 추천
"봤지만 사지 않은 제품", "장바구니에 담고 이탈한 상품" 등도
클릭스트림 분석을 통해 전환 전략에 활용
이는 상품 진열 방식, 개인화 추천, 마케팅 자동화 등 전방위적으로 영향을 준다.
정리
클릭 하나에 담긴 정보는 생각보다 훨씬 많다.
그 수많은 클릭이 쌓이면, 제품의 방향, 사용자의 마음, 비즈니스의 기회까지 보이기 시작한다.
그 흐름을 읽을 수 있는 능력,
그 데이터를 처리할 수 있는 기술이야말로
과잉 정보 시대의 무기인 것이다.
그리고 그것이 바로,
우리의 무기로
클릭스트림을 고른 이유이다.
NPM배포 링크: https://www.npmjs.com/package/@e3i3/klicklab-esm-sdk
