핵심 요약
뷰저블이 3가지 히트맵 데이터를 AI로 교차 분석해야 이탈 원인을 더 명확히 파악할 수 있다는 점을 사례로 제시합니다.
주요 경험
- 스크롤 히트맵과 클릭 히트맵의 단일 분석으로는 구조적 문제를 놓칠 수 있음
- 어텐션 히트맷까지 더해 차이가 드러난 사례를 보여줌
- 실제 분석 사례를 통해 AI 기반 교차 분석의 효과를 확인
얻은 인사이트
- 다양한 히트맵 데이터의 결합으로 UX 문제의 원인을 빠르게 식별
- AI 교차 분석 도입으로 이탈 원인 파악의 신뢰성과 속도가 향상
- 향후 추가 데이터 소스와 자동화로 확장 가능성에 대한 시사점
