퍼널 분석과 퍼널 뿌시기
퍼널(Funnel)
모든 프로덕트에는 퍼널이 존재한다. 퍼널은 깔때기라는 뜻으로 사용자가 유입되어 결제로 이어지는 일련의 과정을 말한다. 또는 더 나아가 재구매를 하거나 서비스를 지속적으로 이용하거나, 주변에 추천하는 과정 등을 의미한다. 사용자의 수가 퍼널의 각 과정을 지날 때마다 점차 감소하게 되는데, 이런 모습이 깔때기와 같아 퍼널이란 용어를 사용하게 되었다. 퍼널은 건강한 프로덕트인지를 판단하는 주요한 기준이 되고, 프로덕트에서 개선 요인을 파악하기 위해서 활용하기 용이하다.
이번 글은 퍼널에 대해 적어본 글이다. 글의 순서는 아래와 같다.
1. 퍼널 구성하기
2. 퍼널 뿌시기
퍼널 구성하기
퍼널은 프로덕트마다 구성하는 방식이 다르다. 그래서 각 프로덕트에 맞는 방식으로 퍼널을 구성하는 것이 가장 좋다. 먼저 최근 스타트업이나 마케팅 분야에서 가장 많이 사용되는 "AARRR"에 대해서 살펴보자.
"AARRR"은 퍼널이라고 검색해보았을 때 가장 먼저 나오는 퍼널 모델이다. 디지털 마케팅이 점차 중요하게 여겨지기 시작하면서 가장 널리 알려진 퍼널 구조로 "Acquisition", "Activation", "Revenue", "Retention", "Referral"로 구성되어 있으며 이는 사용자를 획득하는 단계부터 사용자가 스스로 새로운 사용자를 유입하게 만드는 구조를 말한다.
앞서 이야기했듯 프로덕트 관점에서는 퍼널을 구성하는 방법이 각기 다를 수 있다. 가령 본인 인증이 필수인 곳에서는 사용자 유입(Acquisition) - 회원가입 - 본인 인증 - 첫 사용 - 결제(Revenue) - 재구매(Retention)로 구성할 수 있는데, 이 경우 회원가입부터 첫 사용까지의 과정은 "AARRR" 기준으로 Activation에 해당하는 내용을 프로덕트 상황에 맞게 변형한 것으로 생각해볼 수 있다.
퍼널 뿌시기
프로덕트에는 저마다의 퍼널이 존재한다. 각 프로덕트에 맞는 퍼널을 구성했다면, 이제 퍼널을 분석하고 개선이 필요한 퍼널을 발굴하는 과정이 필요하다. 각 퍼널 별로 사용자의 이탈이 가장 많이 발생하는 지점이나, 사용자가 다음 퍼널로 전환되는 속도가 다른 퍼널에 비해서 길어지는 부분 등이 주요 개선 포인트가 될 수 있다.
개선이 필요한 퍼널을 발굴했다면, 이제 해당 퍼널을 개선하기 위한 방법을 수립해야 한다. 이 과정에서는 사용자 인터뷰를 진행하거나 A/B Test를 진행해볼 수 있다.
사용자 인터뷰
인터뷰는 무작정 뛰어들어 사람들을 만나기보다 어떤 내용으로 인터뷰를 진행해야 하는지를 잘 설계해야 한다. 앞서 '고객 인터뷰하기'라는 글을 발행했었다. 인터뷰를 준비하는 자세한 내용은 해당 글에서 확인해볼 수 있다.
인터뷰 대상을 선정했다면, 인터뷰 대상자가 느끼는 해당 퍼널의 문제점을 파악해야 한다. 가령 결제를 진행하지 않거나, 앱 사용을 하지 않는 유저를 대상으로 인터뷰 질문을 구축한다면 아래와 같은 내용들을 질문할 수 있다.
1. 결제를 진행하지 않겠다고 결심한 지점이 어디였는지 말씀해 주실 수 있으실까요?
2. 제품을 사용하지 못하게 되는 지점이 어디였는지 말씀해 주실 수 있으실까요?
3. 어려움을 느끼시는 부분이 해결된다면, 제품을 구매할 의향이 있으실까요?
4. 제품을 직접 만드실 수 있다면, 어떻게 어려움을 해결해보실 수 있으실까요?
A/B Test
A/B Test는 유저를 A집단과 B집단으로 구분해서 서로 다른 화면, 프로세스, 기능을 보여주고 2개 집단의 성과를 분석하는 것이다. 이때 상황에 따라서는 두 개 집단이 아니라 3개 집단, 4개 집단이 될 수 있지만 4개 이상의 집단으로 구분하는 것은 성과를 분석함에 있어 어려움이 있어 추천하지 않는다. 분석을 위한 적절한 데이터가 모이기 어렵고, 분산되기 때문이다.
사용자의 인터뷰를 통해서 개선이 필요한 부분을 발굴했거나, 퍼널 분석을 통해서 개선이 필요한 부분을 발굴했다면 이제 이를 해결하기 위한 A/B Test를 진행해야 한다. 문제가 되는 부분을 해결하기 위해 프로세스에 변화를 주거나, 새로운 기능을 기획했더라도 이를 바로 전체 프로세스에 적용하는 것은 위험하다. 기획 의도와 다른 방향으로 사용자가 반응하게 되었을 경우 퍼널이 완전히 무너지거나, 사용자가 이탈하는 등 리스크가 크기 때문이다. 그렇기 때문에 A/B Test를 통해서 실제로 개선이 되는지 효과를 파악하면서 전체 프로세스에 적용시키거나 실패한 테스트는 적용을 하지 않는 것이 리스크를 감소하고, 개선 효과를 보다 명확하게 파악할 수 있다.
결론
퍼널을 분석하고, 개선이 필요한 부분을 발굴하고, 이를 개선하기 위한 작업을 진행하는 것은 기획자나 PM이 지속적으로 관심을 가지고 수행해야 할 업무다. 퍼널을 개선한다는 것은 더 많은 사용자를 활성 사용자로 유치하고, 더 많은 매출을 발생시키고, 더 많은 신규 유저를 유입시키는 것으로 이어지기 때문에 결국 건강한 프로덕트를 만들어내는 작업이기 때문이다. 신규 기능을 만드는 것이 당장의 사용자 만족도나 매출에 기여할 수 있겠지만 우리의 퍼널을 끊임없이 들여다보고, 개선점을 발굴하는 것은 장기적으로 프로덕트의 성장에 기여할 수 있다.
