마케팅 퍼널(Funnel) 의미와 분석 방법🔍

 

 

퍼널 분석(Funnel Analysis)이란?

퍼널 분석(Funnel Analysis)이란, 전환 지점에 이르기까지의 일련의 이벤트를 분석하는 방법을 말합니다. 제품, 웹사이트, 이메일 등 모든 종류의 디지털 접점에서 퍼널 분석을 할 수 있습니다.  퍼널 분석의 목적은 고객여정에서 중요한 이벤트를 정확히 파악하여, 테스트를 수행하고 사용자 경험을 개선하며 전환율을 높이는 것입니다.

 

예를 들어, 이메일을 통해 무료 체험 이벤트를 홍보하고 무료 체험 사용자들이 최종적으로 유로 전환을 하길 원하는 캠페인이라면, 그 퍼널을 다음과 같이 구성될 것입니다.

• 1단계: 잠재 고객이 이메일을 열고 무료 체험 제안을 발견
• 2단계: 무료 체험을 신청하기 위해 CTA 버튼을 클릭
• 3단계: 계정을 만들고 제품을 무료로 사용
• 4단계: 무료 체험 기간이 종료된 후 잠재 고객이 유료 고객으로 전환

 

 

퍼널 분석이 필요한 이유

퍼널 분석은 왜 필요할까요? 광고에 혹해서 링크를 클릭하였는데 회원가입 절차가 복잡해서 사용을 종료한 경험, 괜찮아 보이는 앱을 설치했는데 구성이 복잡해서 금방 삭제한 경험, 한 번씩은 있을 것입니다. 고객이나 사용자가 디지털 경로를 따라가면서 원하는 결과에 도달하지 못하는 것은 굉장히 흔한 일입니다.

이를 해결하기 위해 아무리 고객의 경험을 이해하려 해보아도 분명히 한계가 있습니다. 이때 퍼널 분석을 통해 각 단계를 통계적으로 들여다봄으로써 이러한 사용자의 마찰 지점을 효과적으로 개선할 수 있는 것입니다. 퍼널의 각 단계 사이에는 여러 가지 방해 요소나 장애물이 발생할 수 있으며, 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지를 알려줄 수 있는 행동 패턴이 존재할 가능성이 큽니다.

앞서 살펴본 예시에서 유독 3단계에서 이탈이 많다면, 그 원인이 무엇인지 행동 패턴에서 찾아볼 수 있을 것입니다. 가령 모바일 환경에서 회원가입 로딩 속도가 유독 느려 사용자가 회원가입을 쉽게 포기하기 때문일 수 있죠. 이런 경우 PC 사용자의 퍼널과 모바일 사용자의 퍼널을 비교하여 사실 여부를 쉽게 확인할 수 있을 것입니다. 이 문제를 개선하여 모바일 전환율이 PC 전환율만큼 높아진다면, 얼마나 많은 수익을 기대할 수 있을지 예상하고, 모바일 환경을 개선하는 투자 비용 대비 효과를 비교할 수 있을 것입니다. 즉, 우리가 늘 강조하는 데이터 기반의 의사결정을 수행하고 전환율을 개선할 수 있는 것입니다.

정리하자면, 퍼널 분석은 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있습니다:

• 전환율 개선: 퍼널 분석을 통해 사용자가 최종 목적지에 도달하지 못하게 하는 요인을 파악하여, 해결책을 수립하고 전환율을 개선할 수 있습니다. 여기서 최종 목적지는 "가입" 버튼을 클릭하거나 PDF 다운로드 등 상황에 맞춰 다양하게 설정할 수 있습니다.
• 퍼널 간소화: 웹사이트, 모바일 앱, 이메일, 대시보드 등 다양한 디지털 접점에서 퍼널을 만들 수 있을 것이고 이를 합치면 전체적인 고객 여정이 됩니다. 퍼널 분석은 이러한 각 여정이 서로 어떻게 연결되는지를 전체적인 관점에서 살펴보고 필요없거나 중복되는 부분을 찾아 간소화 할 수 있습니다.
• 유입과 리텐션의 통합 : 보통 마케팅 팀은 신규 고객을 유입하는 데 집중하는 반면, 제품 팀은 그 고객을 유지하는 데 중점을 둡니다. 퍼널 분석은 두 팀이 데이터를 공유하고 인사이트를 교류할 수 있는 기회를 제공합니다.

 

 

퍼널 분석 4가지 방법

퍼널 데이터를 해석하고 활용하는 방식을 비즈니스와 산업에 따라 달라지지만, 대표적으로 다음 4가지의 방법이 있습니다.

 

 

전환 분석

퍼널을 분석하는 가장 기본적인 방법입니다. 각 단계에서 전환한 사용자의 수를 측정합니다. 주로  막대 그래프로 시각화하여 표현하죠. 전환 분석 방식의 핵심은 문제가 발생하였을 때 이를 빠르게 확인하고 조치를 취하는 것입니다. 퍼널의 한 단계에서 사용자 이탈이 갑자기 심해진다면, 그 부분을 빠르게 점검해야 합니다.

 

 

기간에 따른 전환 분석

기간에 따른 전환 분석은 특정 날짜에 퍼널에 진입한 사용자의 전환율을 확인하는 분석법입니다. 사용자가 퍼널을 완료하지 않아도 분석 대상에 계속 포함하는 것이지요. 휴일이나 특별 이벤트 동안 퍼널이 어떻게 자동하는지 이해하는 데 유용합니다. 

 

 

전환 시간 분석

각 사용자가 각 단계를 클릭하는 데 얼마나 시간이 걸리는지는 파악하여, 퍼널이 건강하게 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다. 적절한 전환 시간은 비즈니스에 따라 다르기 때문에, 적절한 기준을 세우고 과거 데이터를 비교하여 설정할 필요가 있습니다. 가령, 패스트푸드 배달 앱과 세금 관련 서비스 앱의 기대되는 전환 시간은 완전히 다를 것입니다. 

 

 

빈도 분석

사용자가 퍼널의 다음 단계로 이동하기 전에 특정 행동을 몇 번이나 수행하는지 측정하는 분석 방법입니다. 빈도를 측정함으로써 사용자가 해당 퍼널 내에서 무엇을 얼마나 자주 하는지 파악할 수 있습니다. 가령, 장바구니 물건을 결제하기 전에 이 물건이 최저가가 맞는지 확인하기 위해 검색창에 들어가는 행동을 많이 보인다면, 장바구니 안에서 해당 물품이 최저가임을 나타내주는 메시지를 표시하여, 사용자가 더 간편하게 쇼핑 여정을 마칠 수 있도록 유도할 수 있을 것입니다.

 

이 외에도 비즈니스나 상황에 최적화된 독특한 관점으로 접근하여 퍼널 분석을 진행할 수 있습니다. 위의 기본적인 퍼널 분석 방법에 익숙해진다면, 더 창의적인 방법으로 문제를 해결해보세요.

 

 

 

 

퍼널 분석 도구

퍼널 분석을 위해선 관련된 도구가 필수로 필요합니다. 대표적인 퍼널 분석 도구인 Amplitude는 단순 페이지 뷰나 세션뿐만 아니라 모든 종류의 이벤트나 사욘자 해동을 측정하고 추적할 수 있습니다. 퍼널 이벤트의 순서를 지정하고 행동 코호트를 세분화하며, 특정 전환 기간을 설정할 수도 있죠.

다음은 퍼널 분석 도구를 선택할 때, 필수로 체크해야하는 요소입니다.

• 고객 여정 전반에 걸쳐 사용자 행동을 시각화하고, 측정하며, 이해할 수 있어야 합니다. 이때 사용자를 코호트로 분류하여 확인할 수 있는 것이 좋습니다.
• 퍼널 상에서 문제점이 발생했을 때, 이를 빠르게 감지하고 알림을 보낼 수 있어야 합니다.
• 제품 개선, 개인화, 원활한 고객 여정 구축를 위한 추가적인 데이터 연계가 가능해야 합니다.

 

 

 

 

더 알아보기

퍼널에 대해 더 깊은 인사이트를 발견하고 싶다면 아래 가이드북도 함께 참고해보세요!

▶ 행동 코호트 생성 가이드

　- 고객 리텐션을 높이는 의미 있는 행동 정보 분석 방법 

▶ 데이터 활용 전략 가이드북

　- 완벽한 데이터 활용의 5가지 체크 리스트

▶ 고객 행동 데이터 추적 가이드

　- 고객 행동 데이터를 정확하게 포착하는 추적(tracking) 계획 설계 방법

 

 

 

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