퍼널 데이터 분석은 처음입니다만
데이터 기반 마케팅을 위한 퍼널 데이터 기초
퍼널 분석을 막 시작하는 분들이 참고하면 좋을 블로그 글을 발견하여 공유합니다.
퍼널 분석을 하고자 맘먹었을 때 어디서부터 시작해야 할까요? 이미 Google Analytics 나 Optimize에서 퍼널 데이터를 시각화해서 볼 수 있지만 이를 해석하고 다음 전략적 변화를 주는 것은 다른 문제입니다. 이 때문에 퍼널 분석은 숫자 기반의 데이터를 재료로 갖고 다양한 창의적인 방식을 활용하여 분석하는 과학과 예술의 영역이라고도 하는데요.
퍼널의 정의에 대해 먼저 알아보겠습니다.
퍼널(Purchase Funnel)이란, 상품 및 서비스를 구매하기까지 이르는 고객의 여정을 이론상으로 보여주는 소비자 중심 마케팅 모델이다.
퍼널을 이해하기 위해서는 먼저 단계별로 쪼개볼 필요가 있는데요, 여기서는 4단계를 제시하겠습니다.
시작 퍼널(Top funnel) -> 중간 퍼널(Middle funnel) -> 종결 퍼널(Bottom funnel) -> 그후 퍼널(Post funnel)
*국문명은 제가 임의로 붙였습니다.
다시 각 단계는 다음과 같이 정의될 수 있습니다.
시작 퍼널: 프로덕트에 대한 인지도를 넓혀가는 단계
중간 퍼널: 트래픽을 리드(lead)로 전환시키는 단계
종결 퍼널: 리드를 매출로 전환시키는 단계
그후 퍼널: 고객을 보존하고 매출을 늘려나가는 단계
각 퍼널의 단계를 어떻게 정의하느냐에 따라 각각의 KPI가 달라지게 되니 유의해야 합니다. 예를 들어, 중간 퍼널의 경우, 방문자들이 실질적으로 단순 트래픽에서 리드로 전환되고 있는지 체크해야 합니다.
또한 각각의 단계에 대해 적절한 목표 전환율을 설정해야 합니다. 시작 퍼널에 대해서는 5%, 중간 퍼널은 20%, 종결 퍼널은 10%, 그후 퍼널은 10%로 설정하는 식입니다. 이렇게 기준치가 있어야 각 퍼널이 제 역할을 하고 있는지 평가할 수 있습니다.
계속해서 퍼널의 전환 현황을 관찰하다 보면 다음과 같은 질문을 던져볼 수도 있습니다.
시작 퍼널: 광고 채널 중 작동하지 않는 채널이 있는가?
중간 퍼널: 리드로 전환시키는 과정 중에 문제가 있진 않는가?
종결 퍼널: 세일즈팀 중 누군가가 리드를 매출로 전환시키지 못하고 있진 않나?
그후 퍼널: 고객 중 장기간 유지하지 못하는 특정 고객이 있는가?
위와 같은 질문을 계속 던져가면서 각 퍼널을 최적화합니다.
이 과정에서 CPC, CPI 같은 양적인 지표가 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 시작 퍼널에서는 방문자수, 중간 퍼널에서는 리드의 수, 종결 퍼널에서는 매출값, 그후 퍼널에서는 반복 구매수 등이 있습니다.
현재 상황과 문제점을 파악했다면, 액션으로 넘어가는 것이 다음 단계입니다.
퍼널을 개선하는 방법으로는 다시 5가지가 있습니다.
1. 메시지
2. 오디언스 리타게팅
3. UI/UX 디자인
4. 이벤트
5. 안정성(오류 수정 등)
CRM 메세징 솔루션을 사용하여 이탈하는 고객에게 다시 한번 새로운 제안을 하는 메시지를 보내는 등의 방법을 사용할 수가 있겠죠.
마지막으로, 퍼널을 분석할 때 보편적으로 적용해야 하는 4가지 원칙을 소개하며 이 글을 마치도록 하겠습니다.
첫째, 항상 밑단의 퍼널부터 분석하기. 중간 퍼널과 종결 퍼널을 개선하기도 전에 트래픽을 미리 유입시키지 않기.
둘째, 사소한 마찰부터 제거하기. 유저가 퍼널을 종료할 수 있도록, 여정에서 발생할 수 있는 마찰을 최소화하기.
셋째, 눈치채기 어려운 사소한 요소도 신경 쓰기. 때로는 짧은 문구나 사진과 같은 요소가 큰 영향을 미칠 수 있다는 것 기억하기.
넷째, 퍼널의 길이 줄이기. 유저가 퍼널을 거치는 데 걸리는 시간과 단계를 최소화하기.
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