비즈니스를 위한 현명하게 일하는 방법, 온라인 광고-2
2023년, 온라인 광고를 시작하시는 분들에게 필요한 이야기들
본 글은 2022년 9월 15일, 서울 프론트원에서 진행된 청년마케터 데이터 연합강연회에서 발표한 내용을 이해하기 쉽게 작성한 글입니다.
이번 글은 본 챕터의 '4-5) 광고 캠페인의 목적과 지표 설정, 4-6) 마케팅 퍼널 구축하기'를 다룬 글이며, 이전 내용을 보고 싶으시거나, 이해가 안되는 부분이 있다면 아래 링크를 확인해주세요.
서론
안녕하세요. 현재 IPO를 앞두고 있는 빅데이터 유니콘 기업 IGAworks에서 그로스 컨설턴트로 일하고 있는 장용국입니다. 그간 현업과 학업을 병행해오면서 느꼈던 온라인 광고에 대해서 솔직하게 작성하고자 이 글을 준비했습니다.
아무리 좋은 글이라도 이해에 대한 단계(임계점)가 존재한다고 생각합니다. 이러한 임계점을 돌파하여, 단계적 성장을 만들어내는 것은 본인 스스로의 노력이라 생각하고 있습니다. 포기하지 않는 인내심으로 끝까지 내 것으로 만드는 쟁취감을 느껴보셨으면 좋겠습니다.
실무와 학문의 교집합에 나타나는 깊은 개념을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 어떻게 하면 잘 작성할 수 있을까에 대한 생각으로 약 한달동안 글을 다듬어왔습니다. 읽으면서 어려운 개념의 경우에는 '쉬어가기'란 부분을 통해 해소하실 수 있도록 양질의 아티클 만을 넣어놓았으니, 어려운 부분이 있다면 꼭 읽어보시고 넘어가시는 것을 추천드립니다. 그래도 개인적으로 이해가 안가거나 도움이 필요하신 부분이 있다면 언제나 편하게 amor26yk@gmail.com으로 알려주세요.
그리고 지금까지 많은 배움을 공유할 수 있도록 도와주신 박윤찬님에게 감사의 말씀을 전합니다.
감사합니다.
※본 글을 읽기 전, 아래 글을 먼저 정독하신 후 읽어주신다면 더 좋으실 것 같아요. 마케팅의 역사에 대한 이해를 통해 퍼포먼스 마케팅을 실무적으로 잘 할 수 있도록 도와주는 글과 브런치 북입니다. :)
비즈니스를 위한
현명하게 일하는 방법, 온라인 광고
목차
1. 글을 시작하면서
1-1) 콘텐츠 마케터와 퍼포먼스 마케터 (이전 글)
1-2) 유입의 중요성 (이전 글)
2. 현명하게 일하는 방법은 무엇일까?
2-1) 마케팅은 사용자 입장에서 시작된다 (이전 글)
2-2) 왜 이런 광고소재를 사용했나요? (이전 글)
2-3) 모든 사람의 뇌는 구조화되어 있다. (이전 글)
2-4) 현명하게 일하는 방법의 결론 (이전 글)
3. 유입 잘하는 방법
3-1) 유입을 잘하는 방법은 무엇일까? (이전 글)
3-2) VP(Value Proposition)과 USP(Unique Selling Proposition) (이전 글)
3-3) LMF(Language Market fit)와 PMF(Product Market fit) (이전 글)
3-4) LMF(Language Market fit)란 (이전 글)
3-5) META에서 LMF(Language Market fit) 사례 (이전 글)
3-6) LMF(Language Market fit) 시작하기 (이전 글)
3-7) VP(Value Propostion) 발굴해보기 (이전 글)
3-8) USP(Unique Selling Proposition) 발굴해보기 (이전 글)
4. 근거 기반의 자료 준비하기
4-1) 커뮤니케이션의 이해 (What, Why, How) (이전 글)
4-2) 커뮤니케이션에서 중요한 요소, Result==What (이전 글)
4-3) 광고를 집행하기전 준비해야할 4가지 (이전 글)
4-4) A/B테스트를 위한 광고소재 가이드라인 정하기 (이전 글)
4-5) 광고 캠페인의 목적과 지표 설정 (현재 글)
4-6) 마케팅 퍼널 구축하기 (현재 글)
5. 다음 스텝 밟아보기
5-1) TMB Framework의 이해
5-2) TMB Framework의 적용
5-3) 온라인 광고 매체 확장하기
5-4) 유입 이후 고객 행동 관찰하기
5-5) 프로덕트에 접근하기
5-6) 나무에서 숲으로 비즈니스를 바라보기
6. 결론
6-1) 회고
현명하게 일하는 방법, 온라인 광고
4. 근거 기반의 자료 준비하기
4-0) 서두
현업이 바빠 오랜만에 글을 작성하게 되었습니다. 이와 더불어 제 생각을 더 추가해보고자 기획했던 챕터 외의 내용을 작성해보고자 하며, 전체적인 맥락은 동일하기에 편하게 읽어주시면 됩니다.
또한 본 글에 대해서 이해가 어렵거나 나는 이렇게 생각한다라는 부분이 있다면, 위에 제가 링크로 올려놓은 글을 꼭 읽어주신 다음 해석해주시면 좋습니다.
요즘 데이터 마케팅이 굉장히 이슈화되고 있고, 또 ATT 정책으로 프로그래매틱 광고를 하지 못하면서 이전보다 우리가 찾는 고객을 데려오는 일이 어려워졌는데요. 이에 따라 퍼포먼스 마케팅의 역할이 점차 변화하고 있습니다.
또한 최근 토스의 이동건 대표님의 CC(Carrying Capacity)라는 주제에 대한 강연을 많이 들어보셨을 것 같은데요. 시장의 인구가 한계가 있기에, 우리는 그 시장의 인구 속에서 고객의 재방문과 재이용(LTV)가 정말 중요하다는 것을 알고 있으실 겁니다.
또한 그로스해킹씬에서는 LTV와 CAC의 비율에 대해서 많은 강조를 하고 있습니다. 또한 적합한 비율이 무엇인지에 대해서 재밌는 논의거리가 되어가고 있죠.
그렇다면 퍼포먼스 마케팅은 좋은 매체와 도구를 이용하여 고객 획득 비용(CAC)을 낮추면서 고객 생애가치(LTV)가 높은 고객을 데려오는 것이 정말 중요한 것이 될 수 있겠습니다. 또 이탈된 고객을 다시 데려와 LTV를 높이는 것도 정말 중요해보이죠.
이어서 우리가 주로 마케팅을 할때 객단가 또는 ARPU, ARPPU라는 지표를 굉장히 중요하게 생각하지만, 이 지표도 함께 상승시켜볼 수 있겠는데요.
즉 CPC과 CTR의 지표는 이제 과거가 되었고, 이제 실제 서비스에 유의미한 행적을 남기는 지표인 CVR과 CPA, ROAS와 같은 결과를 나타내주는 지표가 더욱 중요하게 될 것입니다.
퍼포먼스 마케팅이란 무엇인가요?
퍼포먼스 마케팅은 여러가지로 정의되고 있는데요. 온라인 광고를 집행하는 사람. 좋은 광고 매체를 발굴하는 사람. 또는 최적의 비용으로 최고의 효율을 발생시키는 사람. CPC, CTR, CVR, CPA, ROAS라는 지표를 사용하는 사람이다. 등이 있는데. 모두 동일한 의미라고 생각되고. 저는 여기서 가장 중요한 것은 잠재고객을 적은 비용(CAC)으로 획득하고, 그 잠재고객 대상으로 성과(LTV)를 만들어내는 사람이라고 생각을 합니다.
많은 비즈니스에서.
1. 서비스를 새로 런칭했을때.
2. 또는 현재보다 더 많은 매출을 만들어내고 싶을때.
우리는 서비스를 이용할만한 실질적인 잠재고객을 데려와야하는데요. 이러한 잠재고객을 데려오는 온라인 광고에 있어서 가장 중요한 포지션 중 하나는 퍼포먼스 마케팅이며, 이러한 퍼포먼스 마케팅은 유저의 획득(Acquisition)에 있어 가장 무게를 가지는 포지션입니다.
유저 획득(User Aquisition)이란 무엇인가요?
서비스마다 유저 획득을 정의하는 수준은 다르지만, 보통 유저 획득이라는 것은 우리가 찾는 잠재고객을 우리 서비스에 유입시키고 최종적으로 회원가입을 시켰을 때를 의미합니다.
이것은 2가지를 의미합니다.
1. 우리가 세웠던 KPI를 달성시키기 위해서 가장 실행되어야하는 고객의 첫번째 액션.
2. 우리가 세웠던 KPI를 달성시키기 위해서 데이터로 활용할 수 있는 고객의 첫번째 액션.
이와 같은 2가지 이유 기반으로 우리는 유저를 획득(Acquistion)했다라 정의할 수 있고. 그 획득을 통해 우리는 다음 단계인 고객을 활성화시키는 Activiation, 구매를 발생시키는 Revenue, 재방문 또는 재구매를 발생시키는 Retention, 고객의 바이럴과 브랜드 인지도의 향상에 따른 Referral 등이 일련의 과정으로 이어지게 됩니다.
또한 각 과정에 있어서 우리는 고객이 우리에게 제공한 1st party 또는 3rd party란 데이터를 이용해서 각 단계별로 마케팅을 합니다. 이러한 마케팅의 목적은 이탈한 고객을 획득하거나 다시 유입을 시켜 다음 단계로 유도하여 최종적으로 우리가 세운 KPI를 달성시키게 만드는것이죠.
즉 이러한 시작점, 물꼬를 트는 행위가 유저 획득이자 유입이며, 그것을 담당하는 포지션이 바로 퍼포먼스 마케팅이라고 생각하시면 되겠습니다.
4-1) 광고 캠페인의 목적과 지표 설정
예를 들어 일반적인 서비스에서 보여지는 소비자 구매 여정지도 (Consumer Decision Journey)는 보통 아래 형식으로 나타납니다. 아래는 앱 기준이고요. 여기서 웹 기준이라고 한다면, install 앞단에 visit(방문)이 있겠죠. 앱은 설치해야 방문을 할 수 있고, 웹은 설치 없어도 방문을 할 수 있으니까요.
디파이너리(DFINERY)의 소비자 구매 여정지도(Consumer Decision Journey) UI이러한 프로세스는 1단계(Install) -> 2단계(Login) -> 3단계(Product View) -> 4단계(Purchase) 란 4단계로 구분됩니다.
그리고 프로세스 의미는 1단계(Install) : 유입 이후 App 설치, 2단계(Login) : 회원가입 또는 로그인, 3단계(Product View) : 상품 보기, 4단계(Purchase) : 상품 구매가 되겠죠.
최종적인 위 CDJ(Consumer Decision Journey) 에 따른 KPI는 우리 서비스의 KPI(Key Performance Indicators)는 Purchase(상품 구매)로 볼 수 있겠고, 사용자는 우리 서비스에서 고객이 KPI인 상품 구매를 하려면, 앱 설치를 하고 로그인(회원가입)을 한 후, 상품을 보고 구매를 한다라 정의내려볼 수 있겠습니다.
여기서 유저 획득(Acquistion)이란 것은 시장에서 잠재고객을 데려오기 위한 첫 유입부터 각 단계에서 이탈한 사용자를 다시 유입시켜 다음 단계로 유도시키기 위한 행동을 의미합니다.
위 퍼널을 바탕으로 유저 획득 방법은 2가지로 나눠볼 수 있습니다.
1. 좋은 CAC 고객 찾기. (우리 서비스에 맞는 잠재고객을 잘 유입시키기 위한 방법)
2. 좋은 LTV 고객 찾기. (고객이 유입 이후 남긴 1st party 또는 3rd party를 이용해서 오디언스를 생성해서 리타게팅을 하는 방법. 이것을 이탈한 고객을 다시 데려와 KPI를 달성시킨다는 의미로 LTV라 정의해보겠습니다.)
CAC, 잠재고객을 잘 유입시키기 위한 방법은 무엇인가요?
우리 서비스에 맞는 잠재고객을 잘 유입시키기 위한 방법은 아래 2가지를 확인해야합니다.
1. PMF(Product Market Fit)가 있는가.
2. PMF(Product Market Fit)가 없는가.
첫번째. PMF가 있다면, CPC와 CTR 지표로 잠재고객을 잘 유입시키기 위한 광고를 해야합니다. CPC, CTR이란 지표는 잠재고객의 수를 증대시키는 것을 목표로 둡니다. 만약 PMF가 없다면, 우리는 CVR, CPA, ROAS와 같은 고객 행동 결과 지표로 광고를 해야합니다. 상품 자체가 시장에서 먹히질 않는데, 광고를 통해 유입시켜봤자 과연 고객이 전환을 할까요? 밑바진 독에 물을 붓는 겁니다.
1번의 경우에는 LMF 단계라 볼 수 있겠으며, 우리가 갖고 있는 상품을 소비자에게 어떻게 잘 전달할 수 있는지, 아하모먼트를 줄 수 있는 메세지를 발굴합니다. 즉, 동일한 광고 소재 또는 소구점인 USP(Unique Selling Propositon)를 A/B테스트 해보세요.
아래 이미지는 PMF가 검증되지 않은 기업도 속하기에 이러한 방식으로 A/B테스트가 진행된다 이해해주세요.
즉 우리의 상품을 어떤 메세지로 고객에게 알릴 것이냐 라는 것을 여러가지 광고소재 A/B테스트를 진행하면서 CPC, CTR 지표 개선을 통해 더 적은 비용으로 고객을 유입시킬 수 있을겁니다. 결국에는 이 고객은 우리 상품이 좋아서 어쩔 수 없이 가입을 할테니까요. 그리고 이미 우리 상품은 시장에서 검증된 제품이니까요.
2번의 경우에는 PMF 검증을 위해 CVR, CPA, ROAS란 지표를 확인해야합니다. 어떻게 해서 잠재고객일 것 같은 유저(A)를 유입시켰는데, 실제 CVR, CPA, ROAS가 어떻게 나타나는지 광고를 운영하고 우리 프로덕트를 검증해야된다는 것 입니다.
하지만 그냥 고객을 막 유입시킬 수는 없겠죠. 이러한 A라는 유저를 잘 찾기 위해서는 우리 서비스를 이용할 고객 즉, 고객 페르소나(Persona)를 찾아야 합니다. 이러한 고객 페르소나를 찾는 과정은 2가지 방법이 있습니다.
첫번째. 사용자 리서치
우리 서비스를 사용했던 고객 또는 경쟁사의 서비스를 사용하는 고객에 대한 인터뷰 또는 설문조사. 우리 고객을 대상으로 하는거에요. 우리 서비스를 사용했던 고객 또는 경쟁사의 서비스를 사용하는 고객에 대한 인터뷰 또는 설문조사가 있습니다.
보통 이러한 사용자 리서치는 많은 표본이 있어야 정확한 검정이 된다하지만, 우리 서비스를 이용하는 고객 대상으로 진행되는 리서치는 정확한 검정이 됩니다. 잠재고객 대상으로 진행하는 리서치는 오류가 발생될 수 있어요. 막대한 비용을 들여 1~2만명을 설문조사한다해도, 대한민국 인구 5,000만명을 대신할 수는 없을테니까요.
두번째. 데이터 리서치
구글에서 우리 서비스와 관련된 업종의 벤치마크 리포트를 찾아볼 수 있습니다. 또는 MobileIndex 또는 IGAW마케팅클라우드를 통해 우리가 갖고 있는 고객 데이터를 기반으로 또는 고객 데이터가 없어도 경쟁사 업체를 통해 잠재고객이 되어줄 Persona와 그 다음 잠재고객이 되어줄 Persona를 발굴할 수 있습니다.
IGAW 마케팅클라우드 내 고객 분석 (무료)이러한 Persona를 발굴한 상태에서 우리는 우리가 해당 Persona에게 해결해줄 수 있는 명확한 메세지를 찾고 이것을 광고 소재에 녹여내야 합니다. 우리가 갖고 있는 프로덕 안에서요. 만약에 그것을 해결해줄 수 없는 프로덕이라면, 프로덕 자체를 다시 고민해봐야 합니다.
(*)그리고 데이터 리서치를 너무 맹신하지 않는 것이 좋습니다. 3rd party 데이터가 이전보다 많이 유실되는 상황과 더불어 데이터를 통해 인사이트를 발굴하기 위해서 수 많은 시간을 쏟고 의사결정을 내릴 시간에, 우리 서비스를 실제 경험해보고 체험한 사용자를 대상으로 인터뷰하는 것이 많은 시간을 아낄 수 있으면서도 명확한 해결책을 제시합니다.
LTV, 잠재고객을 잘 유입시키기 위한 방법은 무엇인가요?
온라인 광고가 유입(앞단)만을 책임지는 포지션인가? 라고 질문한다면. 그것은 아닙니다. 이 유입 또는 Acquistion은 '순환'의 개념입니다.다. 고객이 우리 서비스에 들어오게 하는 외부에 있는 입구를 모두 책임지는 것입니다.
예를 들어 우리가 갖고 있는 1st/3rd party 오디언스를 이용하여 여러 광고매체에 리타게팅 광고를 한다거나, 또는 이메일 또는 문자메세지를 보낸다거나 등 우리는 잠재고객을 유입시켜(1st/3rd party data)를 확보하고, 또 이 확보된 데이터로 세그먼트를 구분지어 리타게팅 광고를 하고, 이러한 행위는 결국 퍼널의 앞단, 중간단, 뒷단의 유입에 모두 관련되어 있습니다.
물론 CRM과 퍼포먼스 마케팅을 분리하는 현상도 있지만, 결국에는 비즈니스의 임팩트를 만들기 위한 조직으로 Cross-funtional 지식 기반으로 커뮤니케이션 해야하는 포지션이니까요. 내가 양질의 고객을 유입시켰는데, 뒤의 퍼널은 왜 이런 것인지에 대한 의문점을 갖고 지속적으로 커뮤니케이션해야 비즈니스가 성장합니다.
데이터를 이용하는 리타게팅 방법은 4가지 순서를 갖고 있습니다.
1. 데이터를 이용할 수 있는 환경인지 확인해보기
2. 데이터 또는 리서치를 통한 퍼널을 구축하기
3. 퍼널에 따른 고객을 Segment하기 (*본편에서는 다루지 않습니다.)
4. 퍼널 x Segment 데이터를 활용할 수 있는 외부 매체 찾기 (*본편에서는 다루지 않습니다.)
1. 데이터를 이용할 수 있는 환경인지 확인해보기
첫번째. 광고가 전환을 측정할 수 있는 스크립트를 삽입했는지, 고객이 유입되었을때 데이터를 수집할 수 있는 환경이고, 수집된 데이터 기반으로 분석할 수 있는 툴이 있는지 확인해봐야합니다.
이 2가지 모두 별도의 비용과 많은 시간이 들어가는 것이 아닙니다. 다만 의사결정이라는 리소스가 크게 작용하는 경우도 있습니다. 많은 비즈니스에서 가장 중요한 것이 현재 데이터라 칭하는데, 의사결정이 많다는 것은 현재 의사결정 담당자간 러닝 격차가 크거나 의사소통 자체가 잘 안되는 경우가 있습니다.
하지만 이런 의사결정 커뮤니케이션이 매우 짧든 길든 결과론적으로는 비즈니스에 피해를 주지 않습니다. 그렇기 때문에 먼저 도입해보세요. 그래도 정 해결이 안된다면, 스크립트 한 줄로 데이터를 적재하는 Google Analytics를 사용하시면 됩니다.
4-2) 마케팅 퍼널 구축하기
2. 데이터를 이용해 퍼널을 구축하기
두번째. 데이터를 이용해 퍼널을 구축해야 합니다.
퍼널을 구축하는 이유는 2가지 입니다.
1. 의사결정이 용이하다.
KPI 달성을 위한 고객의 행동을 시각화 할 수 있기 때문
2. 비즈니스 성장을 빠르게 달성시킨다.
퍼널에 따른 광고 및 마케팅 전략의 실행과 반복을 통해 최소한의 시간으로 결과물을 만든다
이러한 퍼널은 여러 서비스마다 상이하게 나타납니다. 서비스마다 각 단계를 재해석해서 다르게 정의하기 마련이죠. 또 다른 형태로 나타나기도 합니다. 결국에는 데이터 시각화 차이입니다. 어떤 형태로 데이터를 시각화해서 의사결정을 빠르게 해줄 수 있는지입니다.
이러한 의사결정을 빠르게 해주는 데이터 시각화는 주로 막대기 형태로 나타나며, 퍼널 구축 환경을 제공해주는 CDP(Customer Data Platform) 서비스인 DFINERY, Amplitude의 이미지는 아래와 같습니다.
위의 앰플리튜드의 CDJ(Consumer Decision Journey) 모델은 - Welcome -> Favorite Song or Video -> Purchase Song or Video -> Join Community 순서로 약 4단계로 구성되어 있습니다. 그리고 우리는 각 단계별 숫자를 확인할 수 있지요.
우리는 위 이미지로 2가지 기회를 갖게 됩니다.
1. 어디서 개선할 부분을 찾을 것 인가?
2. 어떻게 개선할 것 인가?
어디서 개선할 부분을 찾을 것 인가?
가장 빈 구멍부터 메꿔야 합니다.
아주 기초적인 이야기부터 시작해볼게요.
우리는 주로 삶의 로드맵을 짜기 위해서 마인드맵이라는 것을 만듭니다. 지금 내 삶에서는 중요한 행위는 무엇인지 말이죠. (Mind Map : Health, Career, Save Money, Fun, Mind, Family/Friends etc.)
저는 마인드 맵을 그려보고 제 삶에 가장 중요한 것을 ‘운동’으로 선택했습니다. 헬스장에 운동을 다니기로 마음을 먹은 것이죠.
이후 저는 선택한 목표에 따라 삶에 나타난 현상을 숫자로 표현해서 기록해보았습니다. 그리고 제가 평일에 운동을 가기 전, 저의 일련의 행동을 구분해보았지요.
출근을 하고 야근을 하거나 안하거나 이후 저녁을 먹거나 안먹거나 그리고 운동을 하거나 안하거나 처럼요. 출근은 매일 해야하기 때문에, 제게 선택권은 없습니다.
이것을 엑셀 표를 만들어 행위가 이루어졌을때 숫자 1, 행위가 이루어지지 않았을때는 숫자 0으로 작성해보았습니다.
그리고 운동을 완료한 날 기준으로 제 행동을 리스트업 해보았습니다. 리스트업해보니, 야근을 하지 않고 저녁을 먹지 않는 날에 운동하는 빈도가 높았습니다. 이에 따라 저는 야근을 하지 않고 저녁을 먹지 않는다면, 제가 운동할 확률이 높아질 것이라 생각했고, 이에 따라 야근과 저녁을 줄일 방법을 찾아 보았습니다.
그리고 매번 기록하고 보는 것이 힘들어 내 행동을 시각화해보고자 했습니다. (위에 작성한 숫자와는 별개인 숫자이기에, 맥락만 이해해주세요. 결과는 같습니다.)
데이터 시각화를 ‘퍼널’ 차트로 나타내봤습니다.
1) 결과 : 출근 후 야근을 하지 않고 저녁을 먹지 않았을때 운동까지 이뤄지는 날이 많았다.
2) 결론 : 출근 후 야근을 하지 않고 저녁을 먹지 않는다면, 운동을 할 확률이 높아진다.
3) 해결방법 : 야근과 저녁을 줄일 방법을 찾아본다.
운동하기 까지의 과정을 일련의 단계로 표현해보았는데, 의문점이 생겼습니다. 저에게는 칼퇴를 하고 저녁을 먹지 않는 행위를 당장 내일 바로 실행시키기 어려운 성격이였거든요. 그래서 칼퇴 또는 저녁을 먹지 않는 것 둘 중 하나를 먼저 실행해보고자 했습니다.
과연 칼퇴냐, 저녁을 먹지 않는 것 둘 중 하나가 운동을 최종적으로 잘 할 수 있는지에 대해 확률을 보았습니다.
출근을 100번 했으나, 칼퇴는 60번, NO저녁은 40번, 운동은 10번 했다면.
N1 * N2 * N3 * … *100 = KPI Conversion Rate(%)
(*확률% = N = 현재스텝수/다음스텝수 = 전환률%)
현 상황에서 운동을 할 확률? 10%
(N1*N2*N3*100 = 6/10*4/6*1/4 = 10%)
현 상황에서 매일 칼퇴를 할 경우 운동을 할 확률? 16%
(N1개선*N2*N3*100 = 10/10*4/6*1/4 = 16%)
현 상황에서 매일 저녁을 먹지 않는 경우 운동을 할 확률? 15%
(N1*N2개선*N3*100 = 6/10*6/6*1/4 = 15%
아. 가장 많이 이탈이 되는 부분부터 개선을 해야, 운동할 확률이 더 높아지구나. 이탈이 많이 발생되는 칼퇴(이탈 60회)를 먼저 개선시켜야 운동할 확률을 높일 수 있구나. 이해가 되었습니다. 이로써 퍼널을 통한 개선도 ‘가장 이탈이 많이 되는 부분부터 개선을 해야, KPI를 빨리 달성할 수 있겠구나’ 라는 생각을 하였고 Define 했습니다.
즉 퍼널 분석은 단계별 Users의 증감을 비율(%)로 측정합니다. 이후 단계별 개선할 수 있는 것을 찾고, 개선과 반복을 통해 최종적으로 단계별 비율(=CVR, Conversion Rate)을 올리는 것이 비즈니스를 위한 퍼널 분석 방법이지요.
이러한 퍼널 분석은 우리가 처한 현재 상황을 직관적으로 보여주고 나타내 주기 때문에, 우리는 비교적 정의된 용어로 커뮤니케이션을 할 수 있고, 이슈사항 발생 시 어디서 어떤 문제가 발생했는지 시각적으로 빠르게 대응이 가능하거나 단계별로 어떤 것을 성장시켜야 할지 등 신속한 의사결정에 있어 다양한 이점을 제공해주게 됩니다.
퍼널을 어떻게 쉽게 구축할까요?
내 삶에 대한 퍼널 구축은 쉽지만, 비즈니스의 퍼널 구축은 어렵다고 다들 말합니다. 왜냐하면 의사결정 문제와 지식의 부족입니다. 고객이 구매까지 거치는 과정을 정성적으로는 느껴지지만, 말로 표현하기는 어렵다는 것이죠. 그건 나 그리고 팀원 그리고 윗 사람도 그렇습니다. 이러한 상황에서 퍼널 구축을 하려면 커뮤니케이션이 난립하게 되고 구축 자체가 되지 않는 현실이지요.
이럴때는 Goolge Analytics를 통해 퍼널 구축을 해보세요.
앞서 말한 것 처럼, 비용이 들지 않고 개발자 리소스도 들지 않습니다. 스크립트 한 줄이면 우리 서비스에 방문하는 고객들의 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터가 적재되기 시작했다면 GA의 Unique Page View(순 페이지 뷰 수)를 통해 퍼널을 구축할 수 있습니다. 이 Unique Page View는 한명의 사용자가 동일한 페이지를 10번 이상 방문했어도 1번으로 기록하는 지표인데, 즉, 세션 중 지정된 페이지를 한번 이상 조회한 세션의 횟수 입니다.
이것은 GA의 보고서의 행동탭을 클릭하고 사이트 콘텐츠 안의 모든 페이지에서 확인해볼 수 있습니다.
본 GA에 활용된 서비스는 ‘미술치료연구소’이며, 본 사이트는 위와 같습니다.
각각의 페이지에는 고유의 URL 파라미터가 달려있습니다. 우리가 어떤 웹사이트를 방문했고, 이후 다른 메뉴를 선택했을때 주소창에 뜨는 url 뒷 부분이 변화하는데, 그 변화하는 부분이 파라미터라 생각해주시면 됩니다.
이러한 파라미터 기반으로 저는 어떤 메뉴에 사용자가 많이 방문하고, 최종적으로 상담신청을 하는지 확인하였습니다.
온라인 상담신청이 제공되지 않는 서비스였기 때문에, 본 상담신청은 설문조사를 통해 진행하였습니다. 하지만 보통 우리가 담당하는 서비스는 최종 KPI와 같은 상담신청 URL이 있을거에요.
전 이것을 바탕으로 퍼널을 구축해보았어요. 큰 줄기로 보니 당연히 메인페이지를 처음 방문할 것이고 이후 기업소개, 프로그램소개, 상담신청을 하더라고요. 그리고 광고 유입 또는 전환 캠페인은 메인페이지로 하되, 리타게팅 캠페인은 기업소개로 운영하게 되었습니다.
이러한 방법을 통해서 우리는 쉽게 퍼널을 구축해볼 수 있고, 나중에 전사 데이터 거버넌스와 파이프라인 구축에 있어 데이터 기반 의사결정 자료가 되어줄 수 있습니다. 그렇기 때문에, 지금 고민이 된다면 먼저 위의 방법을 사용해보고, 문화를 바꾸어나가는 것이 중요한 것이겠죠.
만약. 상품 자체가 시장에서 애매하게 먹힌다면, 즉 상품을 장바구니에 담는 고객의 전환율이 10% 이상이 된다면, 우리는 고객 유입 기반 CPC, CTR 지표로 광고를 운영할 것인지, 고객 유입 이후 행동 기반CVR, CPA, ROAS란 지표로 광고를 운영할 것인지 결정해야 합니다. 전환율이 10% 이상이라면 CPC, CTR 지표로 광고를 운영하면 되지만, 그 이하라면 CVR, CPA, ROAS 지표를 보는게 맞습니다.
전자의 지표는 광고단에서 개선할 수 있는 문제지만, 후자의 지표 경우에는 광고를 통해 유입된 고객 행동을 통해 UX/UI 개선, 상품가격 등 여러가지를 동시에 개선시켜나아가야겠습니다. 즉 이것을 CRO(Conversion Rate Optimizaiton)인 전환율 최적화 작업이라 표현하지요.
앞서, 본 글을 잘 이해하려면 이전에 작성한 브런치북에 들어간 영상과 함께 글을 읽어주세요. 그로스개념으로 광고를 배우고 싶다면, 이전 편(클릭시 이동>)을 먼저 읽어주시면 좋습니다.
5-1) TMB Framework의 이해
위 목차부터는 다음 글에 발간됩니다. 제가 매우 좋아하는 분야면서도 성공경험을 많이 갖고 있어서 미리 설레네요. 본 글을 읽어주신 분들의 비즈니스 성공을 응원합니다.
감사합니다.
장용국 드림.
안녕하세요. 장용국입니다.
현재는 빅데이터 기업에서 그로스 컨설턴트를 하며, 한양대학교 대학원에서 논문을 쓰고 있습니다. 누군가의 성장을 위한 강연을 좋아합니다. 무료 컨설팅 또는 무료 강연이 필요하다면 언제든지 메일로 연락주세요.
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