서비스가 복잡해질수록 데이터 분석이 어려운 이유
상품을 검색하고, 클릭하고, 장바구니에 담고, 결제하기까지. 고객의 쇼핑 여정은 몇 번의 클릭으로, ‘정말 단순하게’ 끝나는 것처럼 보입니다.
하지만 그 짧은 순간 안에는 수십 개의 화면 전환과 수백 개의 기능, 그리고 그보다 더 많은 데이터의 흐름이 얽혀있습니다.
아직도 많은 팀이 이 복잡함을 과소평가한 채 택소노미(Taxonomy)를 설계하거나 이벤트를 수집하기 시작합니다. 그 결과, '데이터 분석' 단계에서 어려움을 호소하시는 분들이 많습니다.
“이 이벤트는 정확히 어디서 발생한 거지?”
“정의된 경로 외에 다른 트리거 포인트가 있나?”
이런 질문은 서비스가 고도화될수록 더 자주 발생합니다. UI·UX가 개편될 때마다 예외 케이스가 생기고, 처음 정의했던 이벤트 구조는 점점 흔들립니다. 결국 데이터 정리는 계속 밀리고, 어느 순간 서비스 변화의 속도를 따라잡지 못하는 악순환에 빠지게 됩니다.
이러한 악순환을 줄이고 서비스 전체의 맥락 속에서 데이터를 이해하기 위해 필요한 첫 번째 단계가 바로 IA(Information Architecture, 정보 구조도) 설계입니다. 이번 글에서는 IA가 데이터 분석에서 왜 중요한지 알아보겠습니다.
IA(Information Architecture,정보 구조도)란?
IA(Information Architecture)는 보통 서비스 개발 전 기획 단계에서 사용됩니다.
이는 웹이나 앱 안에 존재하는 수많은 화면, 버튼, 기능을 한눈에 볼 수 있도록 체계적으로 정리한 서비스의 지도이자 목차라고 볼 수 있습니다.
이 단계에서는 서비스의 전체 구조를 체계적으로 정리하고, 각 페이지와 기능을 계층적으로 정의하는 데 중점을 둡니다.
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이렇게 정의된 IA는 와이어프레임과 유저 플로우 설계와 연결되어 발전시킬 수 있는데요.
와이어프레임(Wireframe)이 실제 화면을 기준으로 사용자의 이동 경로를 보여준다면, IA는 그보다 한 단계 위에서 서비스 전체의 계층별 구조를 보여주는 설계도 역할을 합니다.
결국 서비스 구조를 먼저 이해해야만 사용자가 거치는 모든 여정과 흐름을 온전히 파악할 수 있습니다.
IA가 데이터 분석의 출발점인 이유 3가지
그렇다면, 이미 서비스가 출시된 상황에서 다시 IA를 그린다는 건 어떤 의미일까요? 단순히 구조를 정리하거나 문서를 업데이트하기 위한 작업일까요? 사실 그렇지 않습니다.
데이터 분석은 결국 '사용자가 어떤 화면에서 어떤 행동을 했는가'를 해석하는 일입니다. 서비스 구조를 파악하지 않은 채 데이터를 분석하면, 이벤트는 맥락을 잃고 분석은 반복적으로 막힙니다.
IA가 데이터 분석의 출발점인 이유는 명확합니다. 모든 분석의 기준점이 되기 때문입니다. 이제 왜 중요한지, 세 가지로 나눠 알아보겠습니다.
1. 이벤트 구조를 매핑하기 위한 기준이 된다
데이터 분석에서 가장 중요한 질문은 이것입니다.
"이 이벤트가 어디서, 어떤 맥락에서 발생했는가?"
IA를 기준으로 각 화면과 기능을 정리해두면, 어떤 페이지에서 어떤 이벤트가 발생해야 하는지를 명확히 정의할 수 있습니다. 즉, IA는 이벤트 매핑의 기준점이 됩니다.
이 기준점이 있으면 분석가는 데이터의 맥락을 잃지 않고, 이벤트가 누락되거나 중복 수집되는 지점을 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 문제를 발견하는 시간이 줄어들고, 분석은 더 정확해집니다.
2. 퍼널 분석의 정확도를 높인다
커머스 유저 여정은 단순해 보이지만 꽤 복잡합니다.
일반적인 홈 → 검색 → 상품 상세 → 장바구니 → 주문/결제라는 프로세스에 속하지 않는 예외 케이스와 변형 경로가 많기 때문입니다.
이때 IA로 전체 구조를 보면, 각 단계의 전환과 이탈 지점을 구조적으로 파악할 수 있습니다.
위 사진은 커머스 서비스를 시각화한 IA 예시입니다. 모든 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.
이처럼 각 화면에서 발생해야 하는 이벤트를 미리 정의해두면, 실제 분석 단계에서 '이 이벤트가 어디서 왔는지' 명확히 정의할 수 있습니다. 또한 서비스가 개편되어도 IA를 기준으로 변경 사항을 추적할 수 있어, 데이터 구조의 일관성을 유지할 수 있습니다.
이처럼 복잡한 사용자 여정 과정을 수반하는 대규모 서비스일수록, IA 설계를 통해 퍼널 설계의 정확도를 높이고 전환율 최적화나 리텐션 분석의 토대를 마련할 수 있습니다.
3. 데이터 거버넌스와 유지보수 효율을 높인다
서비스가 커질수록 이벤트와 프로퍼티는 점점 복잡해집니다.
이때 IA는 전체 서비스의 지도 역할을 합니다. 어떤 화면이 어떤 기능과 연결되는지, 새로운 기능이 추가되면 어디에서 구조가 변하는지를 IA를 통해 빠르게 파악할 수 있습니다.
이런 구조적 기준이 있으면, 이벤트 네이밍, 프로퍼티 정의, 페이지 기준 등 데이터 표준화 작업을 쉽게 검증할 수 있습니다. 결국 IA는 단순한 설계 문서를 넘어, 데이터 분석 유지보수 비용을 줄이는 강력한 도구가 됩니다.
IA는 데이터 구조 설계의 미래를 위한 투자
서비스가 커질수록 '어디서 문제가 생겼는지', '이 이벤트가 정확히 어디서 발생했는지'를 빠르게 파악하는 기준이 필요합니다. IA는 바로 그 기준을 만들어주는 작업입니다.
IA를 통해 서비스 흐름을 구조적으로 정리하면, 이벤트 수집 지점을 명확히 파악할 수 있고, 퍼널 설계와 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 더 나아가 팀 간 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 데이터 거버넌스 체계를 탄탄하게 만들 수 있습니다.
결국 IA 설계는 '지금 당장의 효율'을 위한 일이 아닌, 장기적으로 데이터 분석 비용을 줄이기 위한 투자입니다. ‘지속 가능한 데이터 분석 환경' 구축을 시작하고 싶다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.
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데이터 분석환경 구축을 위한
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