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by 기묘한 Jun 14. 2021

트래픽은 측정하기 나름이다!

무엇에 쓰는 마케팅 용어인고②

 대학교에 막 입학했던 새내기 시절, 처음 마케팅 관련 세션에 참여했을 때가 떠올려 보면, 마치 별세계에 온 느낌이었습니다. 영어로 된 수많은 용어들이 오고 가는데, 정말 하나도 알아듣지 못했거든요. 이러한 경험은 디지털 마케팅 세계에 입문했을 때, 또다시 반복됩니다. 진짜 용어나 약어를 모르면 미팅에 아예 참여가 불가능한 수준이었으니 말입니다. 우리는 흔히 아는 만큼 보인다고 하는데, 들어도 알지 못하니 남는 게 없을 수밖에요.


이처럼 마케터들은 쓰는 언어가 다르다는 거 혹시 알고 계셨나요? 우리 일상 속에서도 흔히 접하는 단어인 마케팅, 하지만 조금만 더 깊이 파고들려 하면 용어의 벽에 부딪히곤 하는데요. 정말 필수적으로 알아야 하는 용어들만 골라 쉽게 설명해보려 합니다. 이제 우리 모두 당황해하지 말아요.





 우리는 극장에서 볼 영화를 고를 때, 너무 자연스럽게 박스오피스 순위를 참고하여 선택을 합니다. 꼭 그런 건 아니지만, 대체로 순위가 높은 영화는 실패할 확률이 낮기 때문입니다. 아무래도 재미있으니 많은 관객들의 선택을 받았을 테니 말입니다. 이러한 관객 수와 박스오피스는 거의 실시간으로 집계가 되고요. 약속한 관중 동원에 성공하면, 출연한 배우들이 인증샷을 찍어 공유하는 것도 익숙한 풍경이 되었습니다.


정확한 영화 관객 수 집계를 통해 박스오피스 순위가 정해진 건 2011년 이후부터 입니다 (출처: 뉴스투데이)


 하지만 이러한 정확한 관객 수 집계가 고작(?) 10년 전인 2011년부터 가능해졌다는 거 알고 계셨나요? 영화진흥위원회에서 만든 통합 전산망이 구축되기 전까지, 우리는 정확한 전국 관객수를 알 수가 없었고요. 2003년 오픈한 이후로, 99% 이상의 극장 가입률을 달성하기까지 무려 8년이나 걸렸습니다.


 이처럼 오프라인에서 고객의 수를 센다는 건 생각보다 어려운 일입니다. 그나마 영화관이나 스포츠 경기장처럼 유료 입장을 하는 경우는 추산이 가능합니다. 팔린 티켓 수를 세면 되니까요. 하지만 백화점이나 마트 같이 무료로 입장 가능한 곳에 몰린 사람의 수를 세는 건 솔직히 불가능에 가깝습니다. 이처럼 데이터를 쌓을 수 없기 때문에 오랜 기간 마케팅은 정량적인 피드백을 하기가 어려웠습니다.


 하지만 웹 기반의 플랫폼 시대가 열리고, 디지털 광고가 대중화되면서, 시대는 변화합니다. 디지털 광고의 가장 큰 메리트는 바로 광고 효과가 정량적으로 측정이 가능하다는 거였거든요. 광고를 통해 우리 웹사이트에 몇 명이 방문했는지, 그중 얼마나 구매했는지가 확인 가능해지면서 이른바 퍼포먼스 마케팅이 등장하게 됩니다.(퍼포먼스 마케팅의 상세한 측정 지표들은 다음 글에서 다룰 예정입니다)


 이러한 퍼포먼스 마케팅의 목적은 바로 우리 플랫폼으로 더 많은 고객을 끌어오는 것, 즉 트래픽을 모으는 겁니다. 일단 트래픽이 모이면 돈을 벌 기회가 생기기 시작했고요. 그 덕에 트래픽만 많이 모으면, 당장 돈은 못 벌어도 높은 기업 가치를 인정받기도 합니다. 이처럼 디지털 마케팅의 목적이자, 플랫폼 기업의 가치를 상징하는 존재인 트래픽. 그렇다면 트래픽은 대체 어떻게 정의할 수 있을까요? 오늘 이야기 나눠볼 주제는 바로 트래픽 관련 용어입니다.



 [1] 세션[Sessions]: 방문을 정의 내리다


 가장 먼저 배워볼 단어는 바로 세션입니다. 세션에 대해서 우리가 알고 넘어가야 하는 이유는, 세션이 바로 트래픽의 최소 단위이기 때문입니다. 세션을 나타내는 다른 표현은 Visits이 있는데요. 즉 세션은 우리말로 번역하면 방문을 의미합니다. 즉 우리 플랫폼에 방문한 횟수가 바로 세션입니다.


 얼핏 보면 쉬워 보이지만, 사실 세션은 이해하기 가장 어려운 개념 중 하나입니다. 왜냐하면 온라인에서의 방문은 눈에 보이지 않기 때문입니다. 앞서 극장의 사례로 다시 돌아가 볼까요. 티켓의 수를 세지 않더라도 관객 수를 확인하는 건 솔직히 어려운 일이 아닙니다. 입구에 서서 들어가는 사람 수를 세면 되니 말입니다. 상영관은 명확하게 정해진 출입구가 있기 때문에 난이도가 높지 않습니다. 하지만 서울 광장의 방문 수를 집계한다고 생각하면 어떠신가요? 머리가 아파오지 않나요? 광장은 정해진 입구도 없고, 경계선도 모호합니다. 따라서 아무리 많은 사람들을 동원하더라도 방문 수를 세는 것이 결코 쉽지 않습니다.


 온라인 플랫폼은 영화관보다는 광장에 더 가깝습니다. 정해진 입구도, 출구도 없기 때문입니다. 아니 광장보다 더 난이도가 높습니다. 광장은 적어도 방문한 사람이 머무르고 있다는 건 눈으로 확인 가능합니다. 하지만 온라인 플랫폼은 출입 자체를 판단하기 애매합니다. 우리가 웹서핑을 하면 여러 사이트를 열어두고 왔다 갔다 하지 않나요? 스마트폰 앱을 이용할 때도 마찬가지고요. 따라서 방문이 언제 시작했는지, 언제 끝났는지를 아예 별도로 정의해야 합니다.


 그래서 우리는 세션을 정의할 때, 특정 기준 시간을 정해 둡니다. 가장 일반적으로 사용되는 건 30분인데요. 30분 동안 아무런 행동을 하지 않고 있다면, 해당 방문이 끝난 걸로 정의하는 겁니다. 반대로 마지막 행동 이후 30분이 지나기 전에 다시 무언가를 시작한다면 방문이 이어지는 걸로 여긴다는 거죠. 이처럼 임의의 기준이 생길 때 우리는 비로소 세션 수를 셀 수 있게 됩니다.


 이와 같이 세션은 복잡한 개념이기 때문에 우리가 흔히 사용하는 클릭 수와는 차이를 보입니다. 여러 번 클릭해서 계속 새로고침이 되어도, 정해진 시간 - 예를 들어 30분 내에 이루어진 행동이라면, 세션은 하나이기 때문입니다. 오프라인에서도 비슷한 경우가 있습니다. 놀이공원이나 박물관 같은 곳 중 일부는 중간에 잠시 밖에 나갔다 들어와도 되잖아요. 밥을 먹고 온다거나 말입니다. 그럴 때, 출입 게이트를 지난 수는 다시 들어간 사람들의 숫자까지 포함하여 세지만, 그날의 입장객은 팔린 티켓의 수에 따라 집계되는 것과 마찬가지입니다.


 이렇게 복잡하게라도 측정이 가능해진 순간 우리는 신세계를 경험하게 됩니다. 과거 마케팅은 돈 먹는 하마와 같은 취급을 받았습니다. 광고를 해도 그 효과를 전혀 알 수 없었기 때문입니다. 하지만 이제 우리는 세션을 알고 있습니다. 마케팅 액션을 통해 몇 번의 방문이 일어났는 지를 알 수 있게 된 겁니다.



[2] UV [Unique Visitors]: 사람의 수를 세기 시작하다


 위와 같은 세션의 개념에서 확장된 것이 UV(Unique Visitors)입니다. 혹시 세션을 다른 말로 Visits이라 표현한다고 했던 거 기억하시나요? UV는 이러한 Visits 중 동일한 사람이 한 것으로 추정되는 것을 중복 제거한 개념입니다. 그래서 방문 수가 아니라, 방문자 수라고 표현을 하고요. 영어로도 Visitors라고 표기합니다. 완전히 일치하지는 않지만, 이제 아예 사람 수를 셀 수 있게 된 겁니다.


페이지 뷰가 모여서, 세션이 되고, 세션을 중복 제거하면 UV가 됩니다 (출처: PELLING)


 방문 수에서 사람 수로 개념이 확장되면 무엇이 달라질까요? 먼저 고객 획득 비용(CAC; Customer Acqusition Cost)을 계산할 수 있게 됩니다. 방문 단위가 아니라 고객 단위로 체크가 가능하니, 1명의 고객을 얻기 위해 쓴 돈을 계산 가능해지게 된 거지요. 이로써 마케팅 피드백은 더욱 정교해집니다. 또한 광고 포트폴리오 분석이나 채널 간 기여도 분석이 가능해집니다. 개별 광고 별로 들어온 고객들을 묶어서 볼 수 있으니 기여도 분석을 할 수 있게 된 거지요.


 다시 영화관 사례로 돌아가 볼까요? 관객 한 명이 해당 영화를 볼 때는 수많은 마케팅 액션들이 그 배경에 있습니다. 시사회 이벤트를 통해 쌓인 후기를 보고 올 수 도 있고요, 버스 광고의 영향을 받았을지도 모릅니다. 혹은 유튜버를 통해 진행한 예고편 영상 리뷰 때문에 왔을 수도 있습니다. 아니 심지어 이 3가지 모두를 보고 아 이 영화를 봐야겠다고 결정했을 수도 있습니다. 온라인 플랫폼 내 전환도 이와 비슷합니다. 네이버에서 배너 광고를 보고 들어왔다가, 인스타그램 피드 광고를 보고 다시 떠올리고, 결정적으로 전환은 리타겟팅 광고를 통해 일어날 수도 있습니다. 개별 방문만 체크하면 우리는 이러한 액션들의 영향을 하나로 묶어서 생각할 수 없습니다. 영화관도 결국 어느 액션이 제일 효과적이었는지 끝까지 알 수 없지요. 하지만 UV가 측정되면, 이러한 의문은 해결됩니다. 개별 세션들이 하나의 UV로 연결되고, 따라서 전환까지 과정에서 어떤 마케팅 액션들이 유의미했는지 역추적 가능하기 때문입니다.  


 물론 UV도 활용 시 주의할 점이 있습니다. 먼저 UV = 사람 수는 아니라는 점입니다. 앞서 세션들을 연결한 개념이 UV라고 말씀드린 바 있습니다. 다만 문제는 모든 세션이 묶일 수는 없다는 겁니다. 먼저 쿠키 기준으로 묶는 경우, 사용하는 웹 브라우저나 기기가 다르다면 같은 사용자라는 걸 인식하지 못합니다. 또한 앱 사용자의 경우 광고 ID 등으로 판별하는데 이 또한 개개인의 설정에 따라 수집되는 방식이 달라지고요. 당연히 기기가 바뀌면 같은 사람이라는 걸 인지하지 못합니다. 그렇기에 중복을 제거하는 기준 기간이 길어질수록 정확도는 떨어집니다. 예를 들어 일간 이용자 수나 월간 이용자 수는 비교적 실제 사람 수와 비슷하게 나올 겁니다. 하지만 연간 이용자 수로 구하면, 중간에 기기가 바뀌거나 쿠키가 삭제되거나 등의 이슈가 발생하여 오차가 더욱 커지게 됩니다.



[3] 일간 활성 이용자 수 [Daily Active Users]: 전환의 크기를 좌우하다


 그래서 UV는 무엇보다 측정하는 기준 기간이 중요합니다. 애초에 기간에 따라 중복되는 숫자를 제거하는 개념이기 때문입니다. 따라서 너무 길면 신뢰도가 떨어지고, 그렇다고 지나치게 짧으면 활용도가 제한적입니다. 그렇기에 통상적으로 UV는 일 기준, 월 기준으로 측정되는 경우가 대다수입니다. 앱 기반 플랫폼이 대세가 된 이후는 DAU(Daily Active Users)나 MAU(Monthly Actice Users)라는 표현이 주로 사용됩니다. 그렇다면 이 둘은 어떤 특성이 있기에, 이렇게 많이 사용되는 걸까요?


주로 우리는 사용자 수를 하루 / 1주 / 1달 단위로 측정합니다 (출처: 뽀시래기의 지식 한 장)


 우선 DAU의 경우, 가장 직관적으로 전환 크기, 즉 우리가 돈을 얼마나 벌 수 있을까를 알려주는 지표입니다. 보통 플랫폼들은 방문한 고객들의 전환을 목표로 합니다. 대부분의 경우, 전환은 결제를 의미하고요. 따라서 플랫폼의 질을 보여주는 지표는 전환율입니다. 전환율이 높을수록 우리의 플랫폼이 잘 설계되어 있다는 뜻이기 때문입니다.


 그렇다면 이러한 전환 볼륨을 키우려면 어떡해야 할까요? 그때 우리가 주로 모니터링해야 하는 지표가 DAU입니다. 전환율 자체가 보통 전환 수 / DAU를 의미하기 때문인데요. DAU가 커질수록 전환 값도 성장하게 됩니다. 이러한 건 일반적인 가게를 떠올려도 쉽게 이해가 됩니다. 일례로 옷가게의 매출이 오르려면, 손님이 많이 방문해야 합니다. 방문한 손님에게 아무리 응대를 잘해서, 방문한 손님이 100% 무언가를 구매한다고 하더라도요. 일단 방문을 해야 매출이 발생할 테니 말입니다. 


 이렇게 하루 단위로 전환율을 측정하고, DAU가 주요 지표로 활용되는 건, 우리가 운영 시 참고하기 편하기 때문입니다. 과거부터 많은 비즈니스들은 일단위로 피드백을 해왔고요. 또한 실제로 시간대 별로 고객의 특성도 반복되곤 합니다.



[4] 월간 활성 이용자 수 [Monthly Actice Users]: 플랫폼의 힘을 나타내다


 하지만 이러한 상황에서 또 다른 의문이 생기지 않으시나요? 매일매일의 매출을 올릴 때는 DAU 기준으로 피드백을 하면 되는데, DAU만 보다 보면, 자연스레 우리 플랫폼이 가진 고객 수는 몇 명일까? 옆 경쟁 플랫폼보다 더 매력적인 곳일까? 하는 궁금증이 생기기 마련입니다.


 이러할 때 주로 쓰이는 지표가 월 단위로 세션의 중복을 제거하는 MAU입니다. DAU가 전환 볼륨을 좌우한다면, MAU는 플랫폼의 힘을 직관적으로 나타냅니다. 왜 월간 활성 이용자 수가 플랫폼의 힘을 의미하냐고요. MAU를 풀어 설명하면, 1달에 적어도 1번 이상 해당 플랫폼에 방문한 사람 수를 뜻합니다. 직관적으로 이해가 되시지 않나요? 보통 한 달에 한 번 정도 방문하면, 우리는 그곳의 단골이라 말해도 어색하지 않으니 말입니다.


MAU는 어떤 플랫폼을 홍보할 때 가장 자주 쓰이는 지표 중 하나입니다 (출처: 당근마켓)


 즉 MAU는 실질적으로 해당 플랫폼이 가진 고객 수라고 봐도 무방합니다. 그래서 플랫폼 파워와 직결되는 지표일 수밖에 없습니다. 그래서 많은 스타트업들이 MAU를 홍보 수단으로 삼습니다. MAU 100만이면, 고객 수가 100만 명인 서비스라는 뜻이니, 투자자들에게 매력적으로 다가갈 수 있을 테니 말입니다. 그래서 MAU 1,000만이다 이러면, 전 국민 5명 중 1명은 이용하는 서비스라고 홍보할 수도 있는 거고요.


 다만 MAU에도 함정이 있습니다. 허수일 가능성이 존재하기 때문입니다. 단골이라고 다 같은 단골이 아닙니다. 매일 방문하는 고객이 있는 반면, 딱 한번 방문하고 다시 오지 않는 이탈 고객들도 MAU에는 동일하게 집계됩니다. 더욱이 광고를 활발히 하는 서비스인 경우, DAU가 급증하고, 재방문이 저조하다면 오히려 MAU도 거의 유사하게 성장하게 됩니다. 하지만 이는 결코 좋은 징조라고 볼 수 없겠지요. 건강한 플랫폼이라면, DAU의 총합보다 MAU가 작게 나올 테니 말입니다. 그래서 우리는 DAU와 MAU와 더불어 꼭 고객의 로열티 지표를 같이 모니터링해야 합니다.



[5] 고착도 [DAU/MAU, Stickness]: 플랫폼의 로열티를 보여주다


 이렇게 고객의 로열티를 직관적으로 보여주는 지표가 고착도(Strickness)입니다. 사실 고객의 로열티 지표는 관리하기 어렵습니다. 앞서 세션 측정도 쉽지 않다고 말씀드렸었잖아요. 로열티 측정은 세션과는 비교하기 어려울 정도로 훨씬 어렵습니다. 우선 해당 고객이 우리 플랫폼에 방문했는지를 기억한다는 거 자체가 쉽지 않기 때문입니다.


 그렇기에 우리는 늘 리텐션을 높이자, 재방문율, 재구매율을 외치지만, 측정 난도가 높기 때문에 이를 관리하는 건 자원이 많이 듭니다. 개선은커녕 현황 파악도 쉽지 않은 경우가 많다는 거지요. 하지만 그렇다고 이를 포기할 수도 없는 일 아니겠습니까? 이러한 때 비교적 쉽게 우리의 리텐션, 로열티를 측정하고, 평가할 때 사용되는 지표가 바로 고착도입니다.


 고착도는 정말 구하기 쉬운데요. DAU를 MAU로 나눠주면 됩니다. 그래서 고착도 자체를 DAU/MAU라고 표기하기도 합니다. 예를 들어, 어떤 앱의 DAU가 1만인데, MAU가 5만 인 경우, 고착도는 1/5, 즉 20%가 됩니다. 정말 간편하지 않습니까?


어떤 카테고리의 서비스냐에 따라 고착도는 차이를 보입니다 (출처: Apptopia)


 고착도는 완전히 일치하진 않지만 다음과 같이 이해하면 편합니다. 고착도가 50%면 우리의 고객이 이틀에 한 번 꼴로 방문한다고 여기는 겁니다. 고착도 15%면, 평균적으로 1주일에 1번은 방문한다는 뜻이겠지요. 따라서 고착도는 서비스의 특성에 따라 기준이 달라지게 되는데요. SNS나 게임 서비스는 50%는 넘어야 훌륭하다고 판단할 수 있을 겁니다. 반면 쇼핑 플랫폼은 20%만 넘어도, 대단히 리텐션이 좋다고 할 수 있겠지요. 또한 같은 쇼핑 앱이더라도, 식품을 판매하는 곳이 옷을 판매하는 곳보다 당연히 고착도가 높아야 할 겁니다. 





 이처럼 우리는 DAU, MAU, DAU/MAU 3가지 지표를 잘 활용하면, 우리 플랫폼의 현 트래픽 수준을 진단할 수 있습니다. 그리고 이를 통해 플랫폼을 앞으로 어떤 방향으로 개선시켜 나갈지 정할 수 있겠지요. 이러한 경우, 보통 우리는 트래픽을 성장시켜, 플랫폼 자체를 키우는 미션을 받게 됩니다.    


 이와 같이 트래픽을 키우기 위해 드디어 광고를 집행하게 됩니다. 온라인 플랫폼의 경우 세션을 측정할 수 있기 때문에, 숫자 기반으로 마케팅을 진행하게 되는데요. 이에 따라 등장한 개념이 바로 퍼포먼스 마케팅입니다. 퍼포먼스 광고란 한글로 풀어쓰면 성과 기반 광고로, 광고를 통해 획득한 사용자 추적이 가능할 때 쓰이는 방법론을 뜻합니다. 따라서 트래픽과 연관되어 더 세부적인 여러 측정 지표들을 활용하여, 성과를 향상하는 데 활용하곤 합니다. 이러한 퍼포먼스 광고 관련 지표들은 다음 글에서 한번 다뤄보도록 하겠습니다.



*위 글은 위시켓으로부터 소정의 원고료를 받고 작성되었습니다.

*위 글은 쉽고 재미있게 읽을 수 있는 IT 이야기를 전하는 요즘IT에서도 보실 수 있습니다.



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