1. 퍼널(Funnel) 분석 이란?
퍼널 분석이란, 전환 지점에 이르기까지의 일련의 이벤트를 분석하는 방법을 말한다.
제품, 웹사이트, 이메일 등 모든 종류의 디지털 접점에서 퍼널 분석을 할 수 있다.
퍼널 분석의 목적은 고객여정에서 중요한 이벤트를 정확히 파악하여, 테스트를 수행하고 사용자 경험을 개선하며 전환율을 높이는 것이다.
각 퍼널을 정리해두면 얼마나 많은 사람이 최종에 도달하는지,
어디서 이탈을 하게 되는지 한눈에 파악할 수 있다.
각 단계를 통과할 때마다 사용자 수가 줄어들게 되는데 이 형태가 깔때기(Funnel) 모양이라 퍼널 분석이라고 말한다.
각각의 단계를 넘어가는 것을 전환(Conversion)이라고 부르고 이 비율을 전환율이라고 부르게 되는 것이다.
✍🏻 그 전에 잠깐! 사용자 행동 데이터에는 어떤 것들이 있을까?
(1) 서비스 데이터
서비스 운영을 위해서 반드시 필요한 데이터를 말한다. (가입, 결제, 회원가입 정보, 사용자들의 결제 내역 등)
예시를 들어보자! 온라인 쇼핑몰인데 회원 주소 정보가 없으면 물건을 사도 배송해주지 않을 것이다.
즉, 서비스 데이터는 별도로 저장해놓지 않으면 서비스를 운영할 수 없어서 저장을 꼭 해야하는 데이터이다.
(2) 사용자 행동 데이터
사용자들의 행동 패턴을 확인하기 위해서 별도로 저장하는 데이터이다.
웹 로그 데이터, 앱 로그 데이터, 이벤트 데이터 등 여러 이름으로 부르는데, 비교적 규모가 크고, 데이터 신뢰도는 서비스 데이터보다 낮다는 점이 있다. 당연히 언제든지 누락될수도, 중복 집계될 가능성이 있는 데이터이다.
웹사이트 페이지뷰, 스크롤, 클릭 등을 예시로 들 수 있다.
페이지뷰는 사용자들이 어느 페이지를 열람했는지를 확인할 수 있는 방문 기록에 대한 데이터, 스크롤은 어디까지 스크롤했는지, 클릭은 어떤 요소를 클릭했는지를 기록하는 데이터이다.
당연히 이 데이터는 없어도 서비스 운영 자체를 하는데에는 문제가 없어서 사용자 행동 데이터를 따로 심어서 봐야한다는 점이 있다.
2. 퍼널을 제대로 기획하면, 측정이 어려운 성과도 측정 가능해진다! -배민 사례로 알아보기
퍼널을 제대로 기획하면,
우리의 목표에 맞게 성과를 제대로 측정할 수 있는 방법이 되기도 한다.
해당 아티클에 인상적인 내용이 많아 내가 정리해봤다!
이 과제의 성과는 뭔가요? 지표 중심 커뮤니케이션이 불러온 변화 | 우아한형제들 기술블로그
배민앱에는 동네 사람들이 직접 추천하는 오프라인 가게와, 단골들이 남긴 후기를 주제별로 모아 볼 수 있는 서비스가 있습니다. 바로 "우리동네" 서비스인데요. 현재 송파구와 광진구에서 시범
techblog.woowahan.com
- 유저가 동네의 콘텐츠를 소비하고, 새로운 콘텐츠를 생성하도록 하여 탐색을 활성화한다.
- 이를 통해 서비스에 깊이 관여하는 사용자를 늘리고, 서비스의 가치를 높인다.
가 목표였다.
따라서 단순히 결제 내역만으로 성과지표를 보는 것이 아니라 조금 더 정량적이고 구체적인 데이터가 필요했다.
이러한 각 과제의 성과를 제대로 파악하려면 ‘그래서 A와 비교했을 때 상대적으로 얼마나 좋아졌는가?’를 평가할 수 있어야 하는데
배민우리동네 서비스에서는 매번 새로운 콘셉트의 기능을 출시하고 있고
배달서비스에는 없는 UI/UX가 많아서 비교할 대상을 찾는 것이 쉽지 않았다.
그래서 특정 기능의 배포 전과 후 지표가 어떻게 바뀌었는지를 먼저 확인했는데요. 기존까지 인지하지 못했던, 분석 커뮤니케이션 오류를 발견했던 사건이 있었다.
바로 신규 서비스를 개설하고 CTR비교하여 팀에 공유하였더니 오픈 전과 후에 191% 증가했다는 성과가 발표되었다고 한다.
191%????
아무리 봐도 오버측정된 지표같은데... 당연히 배민팀에서는 이를 커뮤니케이션의 오류로 인식하고 문제를 해결하기 위한 퍼널전략을 세웠다.
👀 사용자 행동 목표를 가지고 사용자 행동 기반의 퍼널 만들기
기존 배달앱이 ‘홈 – 가게목록 – 가게상세 – 장바구니 – 주문완료’와 같이 주문 단계에 따라 퍼널을 정의했다면
배민우리동네는 콘텐츠 관여 정도에 따라 사용자를 5개의 그룹으로 나누었다.
- Visitor: 서비스를 처음 방문한 사용자
- Browser: 콘텐츠를 둘러보기 시작한 사용자
- Reader: 콘텐츠를 클릭해 읽기 시작한 사용자
- Heavy Reader: 여러 콘텐츠를 깊이 탐색한 사용자
- Liker: 콘텐츠에 좋아요, 팔로잉 등 리액션을 한 사용자
- Content Creator: 직접 콘텐츠를 생성하는 사용자
이 지표는 ‘프로덕트로 어떤 사용자 행동을 만들어 낼 것인가?’에 대한 기준이 되면서 많은 영향을 끼쳤다고 한다.
위에서 개념을 정리할 때,
다음 단계의 퍼널로 넘어가는 것이 '전환'이라고 적었었다.
마찬가지로 퍼널을 명확히 정의한 배민은 24년 ‘Visitor → ‘Browser로 전환을 높이는 것을 목표로 홈 화면을 개선했다.
리뷰를 큐레이션 형태로 탐색할 수 있는 영역을 추가하였던 것이다.
배포 이후 Browser그룹의 비중이 크게 늘어난 것을 통해
배포 전에는 사람들이 방문했다가 이탈되는 비율이 높았다면, 이제는 들어와서 콘텐츠를 조금이라도 탐색하는 비율이 늘어난 것을 확인할 수 있었다.
📍 즉, 퍼널을 도입하기 전에는 콘텐츠를 탐색하는 비중을 성과로 알 방법이 없었다면, 퍼널을 명확하게 측정해두었기 때문에 명확한 성과로 측정이 가능해진 것이다.
3. 이탈이 많다면, 퍼널은 줄이는게 좋은걸까? -알라미 사례로 알아보기!
화면을 기획하다 보면 흔히 마주하게 되는 고민이 있다.
👀 화면 내에서 전달하고자 하는 내용이 많으면
'하나의 화면에 다 전달하여 뎁스를 줄이는게 좋을까' 아니면
'뎁스를 하나 더 두어 두개의 화면'으로 구성할까?
🔎 문제정의!
기존 알라미에서는 제품 내 프리미엄 기능과 관련된 퍼널 중 구매화면 노출 직전에 바텀시트가 노출되는 곳이 있다.
바텀시트를 통해 해당 기능이 프리미엄 기능임을 먼저 인지시키고 그 이후에 구매화면을 노출시키는 여정이다.
프리미엄 기능임을 인지시키는 것은 사실 구매화면 내에서도 가능한데
보다 뾰족하게 메세지를 전하고자 정보 구조를 한 단계 더 추가하여 바텀시트로 구현했던 것이다.
염려했던 대로 바텀시트에서 구매화면으로 넘어가는 과정에서 이탈률이 80% ~ 90%에 달했다.
따라서 ‘바텀시트 내 메세지 고도화 실험’과 ‘퍼널 간소화 실험’을 각각 진행해 보고 결과를 보고자 했다.
두 실험 모두 목표는 구독 전환율 증진이었다.
🔎 바텀시트 내 메시지 고도화 실험해보기
첫번재 가설은, 바텀시트 내에서 전달하고 있는 메시지가 너무 매력이 없었던 것은 아닐까?
실험 결과 미국에서는 1.6배, 중국에서는 1.5배, 일본에서는 2배 가량의 구독 전환율이 실험군에서 보였고,
특히 한국의 경우 실험군4를 제외한 나머지 실험군에서 2배 이상 큰 구독 전환율을 보였으며 대조군 대비 2.6배까지 차이가 나는 경우도 있었다.
(물론 국가마다 결과가 상이한 부분은 '메시지'가 변수였던 만큼 번역이 얼마나 잘 되었는지가 관건일 수도 있고, 바텀시트의 사용성이 국가마다 조금씩 다를 수는 있다.)
메시지 하나로 전환율을 2배 이상 늘린 것이 인상깊었다!!!
🔎 이번엔 퍼널을 간소화해보자.
두번째 가설인 퍼널을 간소화 해보는 것이다.
이번엔 '바텀시트를 띄우지 않아' 뎁스를 간소화하고 곧바로 구매화면을 띄워보았다.
뎁스가 줄어들었으니 무조건 실험군이 이길거라는 확신이 있었다.
하지만 결과는!!!
곧바로 구매화면을 띄워 간소화했음에도,
그래서 대조군보다 '구매화면 진입률'은 45~50배 개선되었음에도, 정작 구독 전환율 증진은 유의미하게 되지 못한 실험군이 더러 있었다.
이탈률이 심각했던 퍼널을 하나 줄였는데도 전환율 증진이 되지 않았다는 것이..!!!!
즉!! 퍼널을 간소화하는 것만이 답이 아닐 수 있다는 것이다!
다시 정리해보자.
- 정보 구조화를 위해 뎁스를 추가할 때에는 메세지가 보다 뾰족하게 소구되는 만큼 어떤 메세지를 소구할 것이냐가 굉장히 중요하다.
이는 실제로 최종적인 전환율까지 유의미하게 영향을 줄 수 있다. 다만 ‘메세지’가 변수인 만큼 현지화를 잘 고려해야 한다. - 최종 전환율을 높이기 위해서는 뎁스를 추가하지 않고 퍼널을 간소화 하는 편이 유리하다.
하지만 퍼널을 간소화 하는 것이 반드시 높은 전환율로 이어지는 것은 아니다. 여러 정보를 하나의 화면 내에서 소구하게 되는 만큼,
해당 화면을 어떻게 구성하느냐에 따라 최종 전환율 편차는 크게 나타나며 오히려 뎁스를 하나 더 두는 편이 전환율 측면에서 낫다는 결론에 이를 수도 있으니 주의해야 한다.
참고로...!!! 해당 아티클에서 내린 결론은 다음과 같다.
Q. 만약 시간과 리소스가 없다면 당신은 뎁스를 추가하고 메시지를 고도화 하시겠나요? 아니면 뎁스를 간소화하고 합쳐진 화면 내 구성을 신경 쓰시겠나요?
A. 저는 후자를 택하겠지만, 전자에 미련이 계속 남을 것 같아요. 하여 일단 후자로 적용하고 훗날 시간과 리소스가 생기면 이를 대조군 삼아 전자에 대한 실험을 꼭 한번 해볼 것 같습니다!
참고
https://po-sky.tistory.com/entry/%ED%8D%BC%EB%84%90-%EB%B6%84%EC%84%9D
https://datarian.io/blog/why-is-user-activity-log-analysis-important
https://techblog.woowahan.com/20386/
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