TABLE OF CONTENTS
1. 퍼널 분석이란?
1-1. 퍼널 분석의 정의
설계한 유저 경험 루트를 따라 잘 도착하고 있는지 확인해보기 위해, 최초 유입부터 최종 목적지까지 단계를 나누어서 살펴보는 분석 기법.
- 얼마나 많은 사람들이 최종 단계까지 도착하는지, 어디에서 많이 이탈하는지 확인 가능.
- 각각의 단계를 넘어가는 것을 전환, 그 비율을 전환율이라 함.
2. 퍼널 분석을 시작하기 전에
2-1. 퍼널 분석에서 확인해야 하는 지표
2-1-1. 시계열 지표 확인
- 전환율이 전일 대비 상승했는지, 하락했는지 확인.
→ 하락했다면, 지속적으로 하락 추세인지, 요일이나 이벤트 종료, 홈페이지 개편 등 일시적인 현상인지 확인해야 함.
”원인에 따라 캠페인을 점검하거나 고객을 다시 끌어오는 전략을 취할 수 있어야 한다.”
2-1-2. 매주 방문 대비 전환율 확인
- 구간별 전환율보다 수치 변동이 적은, 지난 주 대비 전환율을 확인.
→ 지난 주 대비 퍼널을 분석하고, 변동 사항과 최종 구매전환율을 확인해야 함.
“ 매주 구간별 전환율을 높이기 위한 액션을 취할 수 있어야 한다.”
3. 퍼널 분석에 대하여
3-1. 퍼널 분석 방법
3-1-1. 현상 분석
웹사이트 접속자 100명이 있고, 그 중에 입주 계약까지 도달하는 사람은 1명이다. 1%의 사용자만이 목표지점에 도달하고 있다. 나머지 99%는 어디로 가고 있는 것일까?
3-1-2. 단계 나눠보기
나머지 99%에게 무슨 일이 일어났는지 알기 위해 단계를 나누어보자. 이전에는 웹사이트 접속 → 입주 계약의 단계만 보았지만, 그 사이에 어떤 단계가 존재하는지 나눠보자.
- 웹사이트 접속 100명 → 입주 신청 5명 | 전환율 5%
- 입주 신청 5명 → 투어 일정 잡기 4명 | 전환율 80%
- 투어 일정 잡기 4명 → 투어 3명 | 전환율 75%
- 투어 3명 → 입주 계약 1명 | 전환율 33%
시사하는 바는?
- 나쁘지 않은 지표
웹사이트 접속 100명 → 입주 신청 5명 | 전환율 5%→ 웹사이트 접속은 그냥 누구나 해볼 수 있는 것. 궁금해서 들어와 볼 수 있는 것.
- 나쁜 지표
투어 3명 → 입주 계약 1명 | 전환율 33%→ 매니저가 시간과 에너지를 들여 약속을 잡고 투어도 진행했기 때문에 리소스가 많이 들어간다.
3-2. 퍼널 개선 방법
3-2-1. 스타트 지점에 있는 사람 수 늘리기
전환율이 같다고 가정했을 때, 스타트 지점의 사람 수를 늘리면 도착 지점의 사람 수도 늘어난다.
웹사이트 접속 | 전환율 | 입주 계약 |
100명 | 1% | 1명 |
1,000명 | 1% | 10명 |
3-2-2. 전환율 높이기
1번 방법으로 많이 들어오면 도착하는 사람도 느는 반면, 이탈하는 사람도 는다.
→ 따라서, 1번 방법보다 전환율을 높이는 작업이 우선되어야 하는 일이 된다.
웹사이트 접속 | 전환율 | 입주 계약 |
100명 | 1% | 1명 |
100명 | 10% | 10명 |
전환율 높이는 방법?
- 나쁘지 않은 지표
웹사이트 접속 100명 → 입주 신청 5명 | 전환율 5%→ 입주 신청 버튼이 눈에 띄지 않았다면 더 잘 보이는 곳/더 눈에 띄는 색으로 변경.
- 나쁜 지표
투어 3명 → 입주 계약 1명 | 전환율 33%→ 시간과 공간에 제약받지 않는 비대면 투어 진행. 페이스톡으로 실시간 화면을 보여주고 계약.
3-2-3. 퍼널 단계 없애기
2번 방법으로 진행해도 단계를 진행할 때마다 이탈자는 존재한다.
→ 따라서, 퍼널 단계를 줄이는 것도 중요하다.
퍼널 단계 없애는 방법?
- 괜찮은 지표
입주 신청 5명 → 투어 일정 잡기 4명 | 전환율 80%→ 신청 후 투어 일정 잡는데 소요되는 시간은 보통 하루 이틀 정도이다. 이러한 과정에서 고객이 이미 다른 좋은 방을 발견할 경우, 투어 일정을 잡지 못하기 때문에 이탈자가 발생한다. 따라서, 신청 시 네이버 예약을 통해 일정까지 잡게 된다면 단계 하나를 줄임과 동시에 이탈자 발생을 방지한다.
3-2-4. 퍼널 순서 바꾸기
때로는 퍼널의 순서가 맞지 않을 때도 있다.
→ 따라서, 퍼널의 순서를 바꾸는 것도 방법이다.
퍼널 순서 바꾸는 방법?
- 투어 3명 → 입주 계약 1명 | 전환율 33%
→ 막상 투어해보니 생각한 것과 달라서 계약까지 도달하지 않고 이탈하는 경우가 발생한다.
- 온라인 투어 → 입주 신청으로 변경
→ 어떤 느낌인지 미리 확인 후 입주 신청을 하기 때문에, 이후 전환율 상승과 이탈률 증가를 방지할 수 있다.
4. 퍼널 분석 의의
4-1. 퍼널 분석 실전 활용 순서
- 퍼널 단계 이해하기
- 본인 회사에 맞는 퍼널 단계 조합하기
- 퍼널에 맞는 핵심성과지표(KPI)를 선정하기
- 애널리틱스 플랫폼을 통해 KPI를 확인하기
- 퍼널 내 단계 전환에 따른 이탈 정도를 확인하기
4-2. 퍼널 분석의 이점
4-2-1. 트래픽 파악
- 웹사이트의 방문자가 언제 웹사이트를 떠나고 방문하는지 파악 가능.
- 사용자가 어느 시점에서 가장 많이 이탈하는지 알아내면 고객을 사로잡을 수 있음.
4-2-2. 고품질 방문자의 유입 경로 확인
- 변환 트래픽이 많이 발생하는 곳을 파악해 전환율 높이기 가능.
- 목표치를 설정하여 소스별 전환 트래픽을 추출할 수 있음.
- 전환율이 높은 방문자를 대상으로 어떤 경로로 유입이 발생하는지 파악 후, 전환율 높이는데 기여 가능.
4-2-3. 의사 결정 보조
- 사업의 성공적인 부분과 개선점을 공유할 수 있음.
- 퍼널 보고서를 통해 KPI를 시각화하여 최적화 작업을 유용하게 처리 가능.
- 이탈 정보를 파악하여 심각성 재고 방법 고안 가능.
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