어떻게 하면 우리 서비스의 핵심 사용 경험으로 이르는 전환율을 높일 수 있을까? 서비스의 종류나 퍼널의 형태 등 다양한 변수들이 영향을 미치기 때문에 모든 경우에 적용할 수 있는 정답이 있다고 말하기는 어렵다. 일반적으로 전환율을 높이는 데 사용되는 효율적인 방법 몇 가지를 소개하면 다음과 같다.
서비스의 주요 화면들을 개인화해서 사용자 개개인의 맥락에 맞는 정보를 보여준다면 전환율을 높일 수 있다. 사소하게는 이메일, 푸시 메시지 등에 사용자의 이름을 명시하는 것부터 사용자 개개인의 서비스 사용 내역을 참고한 데이터를 보여주는 것, 최근에 본 상품이나 비슷한 사람들이 구입한 상품 등을 예로 들 수 있다.
특히 추천 영역은 개인화의 효과를 크게 볼 수 있는 부분이다. 최근에는 머신러닝을 활용한 모델링 기법이 발달함에 따라 다양한 영역에서 이러한 개인화 추천이 활용되고 있다. 물론 효과적인 추천을 알고리즘을 위해서는 많은 데이터와 모델링에 대한 지식이 충분한 인력이 필요하므로 단기간에 이러한 추천 시스템을 구축하기는 어렵다. 하지만 개인화 추천이라고 해서 반드시 처음부터 고도화된 알고리즘이 필요한 것은 아니다. 규칙 기반 추천이 있다. 고객이 어떤 상품을 선호하는지 파악하기 위해 규칙을 사용하는 추천 시스템으로, 초기에는 규칙 기반 추천을 이용해 개인화를 시작하는 것으로도 초기에는 큰 효과를 볼 수 있다.
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주요 화면의 디자인을 변경하거나 구성요소를 바꾸는 것은 전환율을 '변화'시키는 대표적인 방법이다. '증가'가 아니라 '변화'라는 용어를 사용했다는 점에 주목해야 한다. 디자인 변경은 전환율을 개선하는 경우도 있지만 반대로 전환율을 더 나쁘게 만들기도 한다. UI/UX 개선 프로젝트를 할 때 새로운 화면이 항상 더 좋다는 근거 없는 낙관을 가져서는 안 된다. 따라서 디자인이 큰 폭으로 변경된다면 반드시 변경 전과 변경 후의 효과를 면밀하게 측정하고 검증해야 한다. 이때 주의해야 할 점은 디자인 변경 초기에는 사용자들이 익숙하지 않은 화면을 봐야 하기 때문에 일정 기간 지표가 낮아지는 게 자연스러울 수 있다는 점이다. 긍정적인 변화였다면 일정한 시간이 흐른 뒤 빠르게 지표가 안정화되고 좋아지지만 그렇지 않은 경우 전환율이 회복되지 않거나 정체되는 모습을 보인다. 변경 전후의 효과 측정은 A/B 테스트로 진행할 수 있다.
흔히 CRM(Customer Relationship Management) 채널이라고 알려진 이메일, 푸시, 인앱 메시지 등을 적절히 활용하면 주요 단계의 전환율을 높일 수 있다. 예시는 다음과 같다.
장바구니에 상품을 넣어두고 결제하지 않은 사용자에게 푸시 알림을 보내기
회원 가입 후 활동하지 않는 사용자에게 일정 기간 사용 가능한 쿠폰을 문자 메시지로 발송하기
여기서 주의해야 할 점은 메시지를 발송하는 맥락에 따라 효과가 극적으로 달라질 수 있다는 점이다. 맥락을 잘 반영한 메시지는 효과를 볼 수 있지만 잘못 사용된 메시지는 사용자를 떠나보내는 양날의 검이 되기도 한다. 개인적인 경험에 따르면 타기팅이 잘 된 푸시나 이메일의 경우 논타기팅으로 보내는 메시지 대비 일반적으로 5배 이상의 성과 차이가 있었다. 논타기팅 메시지를 보냈을 때 회원 탈퇴나 앱 삭제 등의 부작용이 크다는 점을 고려하면 맥락을 잘 반영한 메시지는 10배 이상의 성과를 만든다고 해도 과언이 아니다. 푸시와 이메일 발송 비용이 저렴하다고 해서 마구잡이로 남발해서는 안 된다. 특히 전체 회원을 대상으로 보내는 논타기팅 푸시나 이메일은 굉장히 보수적으로 판단하고 보내야 한다.
서비스의 핵심 사용 경험까지 이르게 하는 전환율을 높이는 3가지 전략을 살펴보았다. 서비스의 개인화, UI/UX 개선, CRM 채널을 통한 적절한 개입 전략을 사용해 전환율을 높일 수 있다. 개인적인 생각을 덧붙이자면, 고객이 과연 나를 위한 서비스를 제공하고 있다고 느낄까? 편하고 세련된 UI/UX라고 느낄까? 고객이 푸시 알림이나 문자 메시지가 귀찮다고 느끼진 않을까?라는 의문을 품고 전략을 수행하는 것 또한 필요하다고 생각한다.
*본 콘텐츠는 책 <그로스 해킹>을 일부 발췌 및 수정, 참고하여 작성하였습니다.
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