2021. 8. 10. 16:30ㆍ자기 개발 🔎/③ 데이터 공부
양승화 님의 '그로스 해킹'을 읽고 정리한 글입니다.
✅ 이 전 편 보기
2021.07.01 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-①] 그로스 해킹이란 무엇일까?
2021.07.05 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-②] 그로스 해킹을 위한 필수 전제조건
2021.07.12 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-③] 그로스 해킹의 핵심지표 (AARRR-1편)
2021.07.22 - [자기 개발 🔎/② 데이터 공부] - [그로스 해킹-④] 그로스 해킹으로 고객 유치하기 (AARRR-2편)
활성화 (Ativation)
"고객 유치의 다음 단계는 활성화 (Ativation)이다.
이 단계에서는 고객 유치를 통해 데려온 사용자가 서비스의 핵심 가치를 경험하게 만드는 것이 포인트다."
-양승화 저. 그로스 해킹(2021) -
활성화 단계의 핵심은 퍼널(Funnel)에 대한 분석이다. 사용자들이 서비스에 진입하고 난 후 최종적인 핵심 기능을 사용하기까지 점점 더 수가 줄어드는 모습이 깔때기와 비슷하다고 해서 퍼널이라고 부르는데, 사용자들이 경험하는 단계를 도식화하고 각 단계의 전환율을 측정, 분석하는 과정으로 진행된다.
퍼널 분석의 진정한 가치는 전환율에 영향을 미치는 유의미한 선행지표를 발견하는 데 있다. 퍼널 분석 시 다음의 세 가지 요소를 고려해야 한다.
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1. 핵심 가치를 경험하는 시점과 그곳으로 연결되는 각 단계를 잘 정의했는가?
2. 각 단계 별 전환율은 어떤 기준으로 측정하는가?
3. 코호트에 따른 퍼널 별 전환율을 보고 있는가?
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1) 퍼널의 세부 단계 정의하기
1. 핵심가치 정의
퍼널 분석을 위해서는 서비스가 줄 수 있는 핵심 가치(Aha-moment / Must-have)를 구체화하고 사용자들이 핵심 가치를 경험하는 정확한 순간을 정의하는 것이 우선시 되어야 한다. 핵심 가치는 말 그대로 사용자가 서비스를 이용하며 목적을 달성하거나 만족스러운 경험을 제공받는 순간을 의미한다. 그래서 핵심 가치는 제공자 입장이 아닌, 사용자 입장에서 정의되어야 한다.
2. 크리티컬 패스 정의
핵심가치를 정의했다면, 가치를 경험하기까지의 연결되는 세부적인 단계를 정의하고, 연결 경로를 도식화하는 과정이 필요하다. 서비스에 진입하는 순간부터 핵심 가치를 경험하기까지의 경로를 크리티컬 패스 (Critical Path)라 부른다.
2) 전환율 측정하기
전환율은 개념적으로 전체 중 전환된 비율을 구하는 식으로 계산될 수 있지만, 실제로는 이렇게 간단하지 않다.
지표라는 건 정해진 답이 없고, 합의된 기준에 따라 사용되는 것이므로, 각 상황/테스크/ 서비스 특징에 따라 변화한다. 크게 트래픽(Pageview)을 기준으로 두거나 사용자(User)를 기준으로 전환율을 측정하는 두 가지 방식으로 나누어진다.
• 트래픽 기준 전환율 측정 : 핵심가치 달성 횟수 / 페이지 노출 횟수 (PageView)
• 사용자 기준 전환율 측정 : 핵심가치 달성 횟수 / 사용자 (User)
예시)
📌 트래픽 기준 : 4/10=40%
상품페이지는 총 10번 노출됐고, 결제 완료 페이지는 4번 노출됐다. 상품 페이지에서 결제로 넘어가기 전에 거쳐야 하는 [쿠폰] 페이지가 있기 때문에 전환 비율이 떨어진다. 결제를 위해 쿠폰 페이지로 무조건 이동해야 하는 것은 사용자 이탈을 유도하기 때문에 UXUI 개선이 필요하다.
📌 사용자 기준 : 4/6=66.6%
총 6명의 사용자가 상품페이지에 진입했는데, 결제 완료까지 전환된 사용자는 4명이다. 상품의 매력도가 높고, 전환율이 좋은 편이라고 볼 수 있다. 하지만 결제 프로세스를 개선하면 더 좋은 전환율을 기대할 수 있다.
앞 예시처럼 일반적으로 트래픽(Pageview)을 기준으로 한 전환율은 UX/UI 측면에서의 개선점을 찾는데 도움이 된다. 반면, 사용자(User)를 기준으로 한 전환율은 상품의 매력도나 가격, UX/UI 등의 영향력을 종합적으로 반영되는 지표이다. 종합적인 성과 판단을 위한 지표라면 사용자 기준의 전환율을 살펴보는 것이 좋다.
3) 코호트(Cohort) 별 전환율 쪼개 보기
" 페이스북 광고를 통해 가입한 사용자의 결제 전환율은 40%고, 친구 초대를 통해 가입한 사용장의 전환율은 60%다."
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전체 사용자를 대상으로 한 전환율을 살펴보는 것도 좋지만, 이것만으로는 발견할 수 있는 인사이트가 상대적으로 제한적이고, 전환율을 개선하기도 어렵다. 그래서 전환율 지표는 전체 사용자를 대상으로 살펴보는 것보다 여러 그룹으로 쪼개서 볼 때 훨씬 더 강력한 의미를 지닌다.
공통적인 특징에 따라 여러 집단으로 분류한 사용자 그룹인, 코호트(Cohort) 별로 전환율을 비교할 때 훨씬 더 큰 인사이트를 얻을 수 있다. 이렇게 하면, 영향을 미치는 지표를 발견하기 훨씬 더 쉬워진다. 코호트 별 사용자 전환율을 살펴보면 결국은 다음과 같은 질문과 마주하게 된다.
"전환된 사용자와 전환되지 않은 사용자는 무엇이 다를까?"
전환에 영향을 주는 핵심 요인을 발견한다면, 전환율을 높이기 위한 구체적인 수정이 필요한 포인트를 파악하기 수월해질 것이다.
4) 퍼널의 전환율 높이는 방법
개인화
• 사용자 개개인의 맥락에 맞는 정보 제공 (사용자 이름 명시 등..)
• 초기 : 규칙 기반 추천 → 성숙해져 가며, 고도화된 알고리즘을 통한 추천 제공
UX/UI 개선
• 전환율 변화(개선할 수도 있지만, 더 나쁘게 만들기도 함.)시키는 대표적인 방법
• 변경 전과 변경 후의 효과를 면밀하게 측정하고 검증.
• 퍼널에 속한 각 단계의 수를 줄이는 것이 더 효과적 / 퍼널 자체를 재설계
적합한 개입
• CRM(Customer Relationship Management/이메일, 푸시, 인앱 메시지 등..) 이용
• 맥락을 반영한 메시지는 논타기팅으로 보내는 메시지 대비 좋은 성과가 있음
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