[ Data ] 퍼널 분석(Funnel Analysis)이란?

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안녕하세요. 녀기입니다.

 

요즘 일하느라 바빠서 또 소홀했습니다....

 

압도적으로 죄송하다는 말씀을 드리며

 

(누구한테 죄송한거지?)

 

오늘은 분석 기법 중 하나라고 해야 할까요?

 

퍼널 분석에 대해 알아보겠습니다.

 

그냥 지나가는 길에 슬쩍슬쩍 본 개념이었는데

 

이제는 슬쩍슬쩍 볼 수 없게 돼버렸죠...ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

 

제대로 보고 머리 속에 넣어 보겠습니다!!

 

그럼 렛츠고!!

(내용을 일부 수정했습니다.)

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목차

1. 퍼널 분석(Funnel Analysis)
2. AARRR

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1. 퍼널 분석(Funnel Analysis)

Fig 1. 퍼널 분석 예시

출처 : https://m.blog.naver.com/qgq214/221931037237

 

퍼널 분석이란? 유입된 고객, 사용자의 여정과 행동을, 서비스에 들어온 시점부터 나가는 시점까지 분석(언제, 어디서, 어떻게 등)해서 어떤 단계에서 이탈이 많이 일어나는지 분석하고 전환률을 높여 마케팅 효과를 극대화하는 분석이라고 볼 수 있습니다.

 

 

예시를 들자면,

 

우리는 어떤 서비스를 이용하기 위해 웹 페이지에 접속하고는 합니다.

 

하지만 여러분 모두가 그 서비스를 온전히 즐기고 나온 적이 있을까요?

 

그냥 둘러만 보고 나온다던지, 아니면 메인 페이지만 보고 별로여서 창을 닫은 경험이 있을 것입니다.

 

그 이유는 여러가지겠죠.

 

웹 페이지 가시성이 좋지 않다던가, 상품 리스트 배열이 맘에 안 든다던가, 가격이 비싸던가, 회원 가입이 까다롭다던가 등

 

여러 이유로 이탈을 하게 될 겁니다.

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퍼널 분석은 이렇게 이탈하는 고객을 최대한 막고, 서비스를 지속적으로 사용할 수 있는 고객으로 전환하는 것이 목적입니다.

 

고객이 처음 서비스를 시작하고 마지막 단계까지 가는 과정을 단계별로 분류하고 시각화해, 어느 단계에서 이탈이 일어나는지 분석해 그 부분만 개선을 하는 것입니다.

 

모든 단계를 개선할 필요가 없고, 이탈률이 가장 큰 부분만 개선하면 됩니다.

 

왜냐하면 각 단계를 동일 %p로 개선한다고 했을 때, 이탈률이 높은 퍼널을 개선하는 것이 높은 전환률을 나타내기 때문입니다. 모든 부분을 개선하면 좋겠지만, 가장 시급한 부분을 먼저 고치는 것이죠.

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그럼 왜 이탈률을 개선하는 것일까요? 그냥 간단하게 고객 유입량을 늘리면 되는 것이 아닐까요?

 

그 이유는 최종 전환률을 높이기 위해 이탈률을 개선하는 것이 비용적으로 효과적이기 때문입니다.

 

한 번 예시를 들어서 생각해 봅시다.

 

가정 :

1. 녀기는 온라인 마켓을 운영한다.

 

2. 처음 메인페이지에 도착한 세션 수는 5000개이다.

 

3. 마지막 결제 페이지에 도착한 세션 수는 20개이다.

 

4. 처음 세션의 0.4%만이 결제 페이지에 도달했다.

 

5. 결제 페이지에 도달하게 하는 세션을 5%p 상승시키고 싶을 때

 

즉 270개로 만들고 싶다면,

 

이탈률 개선의 경우 250개의 이탈을 막으면 되지만

 

유입량의 경우 67500개의 유입이 있어야 한다.

 

기존 세션의 12배의 유입을 늘려야 하므로 비용적으로 손해일 가능성이 높아진다.

 

 

 

위와 같은 이유로 이탈률을 줄이는 것이 효과적입니다. 

 

특히 자금이 한정적인 기업에 있어서는 적은 비용으로 고객의 전환률을 높이는 것이 효율적입니다.

 

유입량을 늘리는 것은 그 이후에 생각해도 늦지 않겠죠.

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2. AARRR

퍼널 분석의 프레임 중 하나가 바로 AARRR 입니다.

출처 : https://www.wisetracker.co.kr/blog/aarrr_master/

 

AARRR은 분석 단계를 5개로 나눠서 생각하고 있습니다.

 

Acquisition(고객 유치)(첫 방문) - Activation(활성화)(첫 회원가입) - Retention(리텐션)(재방문, 유지율) - Revenue(수익화) - Referral(지인들에게 소개)(추천)

 

같은 순서로 분석을 하게 됩니다.

 

각 단계의 이탈률을 체크하고, 특정 단계를 부분적으로 개선하게 됩니다.

 

고객 유치(신규 고객)와 재방문, 추천의 개념은 처음 출시된 서비스가 자리를 잡아갈 때 중요한 개념입니다.

 

자원이 한정적인 스타트업이 처음 퍼널 분석용으로 쓰는 개념입니다.

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AARRR 프레임에 대한 오해를 하나씩 알아봅시다

 

1. AARRR에 해당하는 5개의 단계가 있고, 각 단계별로 지표를 모니터링하라?

 

아닙니다.

 

특정 단계별로 봐야 되는 지표가 정해져 있는 것이 아닙니다.

 

오히려 서비스 특성에 따라, 카테고리에 따라, 우선 순위에 따라 달라집니다.

 

또한 AARRR은 평면적이지 않고 입체적이기에

 

리텐션을 어떻게 정의하느냐에 따라, 수익화를 어떻게 쪼개느냐에 따라서

 

다양한 형태의 정보를 얻을 수 있고 전혀 다른 인사이트를 찾아낼 수 있습니다.

 

틀에 갇히지 않고, 상황에 맞게 바라보는 것이 중요합니다.

 

 

2. 맨 앞에 있는 고객 유치부터 개선하면 되는 것이 아닌가?

 

이는 위에서 퍼널 분석의 근본과 관련이 있습니다.

 

유입을 늘리는 것과 이탈을 막는 것 중 싸게 먹히는 것은 이탈을 막는 것이었습니다.

 

AARRR의 개념도 일맥상통합니다.

 

활성화와 유지율이 제대로 준비되지 않은 상태에서 고객 유치 채널을 열어버리면 안 됩니다.

 

AARRR의 창시자 Dave McClure도 말했습니다.

 

"AARRR의 5단계 중 고객 유치가 먼저지만, 개인적으로 추천하는 순서는 활성화와 리텐션에 집중하는 것이다. 그 다음에는 고객 유치와 추천이고, 수익화는 마지막이다."

 

 

활성화와 유지율에 초점을 맞춰 개선을 진행하고

 

그 과정을 A/B 테스트로 진행하게 됩니다.

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A/B 테스트 과정을 살펴보면,

 

기존 서비스를 A, 테스트하고자 하는 개선점을 적용한 서비스를 B라고 설정합니다.

 

개선점을 적용한 이외의 조건과 기간을 동일하게 설정하고 서비스를 이용하는 고객을 랜덤하게 나눠,

 

한 쪽은 A 서비스를 제공하고 다른 쪽은 B 서비스를 제공합니다.

 

그래서 개선된 B 서비스가 높은 성과를 보이는지 테스트 하는 과정입니다.

 

모든 실험 과정과 비슷합니다.

 

문제를 발견 → 해결 방안에 대한 가설 설정 → 실험을 설계한 후 실험 진행 → 결과를 도출 / 분석 → 고찰 → 개선 / 개발

 

하는 일련의 과정을 거치는 것입니다.

 

서비스를 개선하기 위해서 테스트는 필수적이구요!!

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요즘 여러 기업이 퍼널 분석이나 A/B 테스트를 해 봤는지 묻는 경우가 많더라구요.

 

해 본 적은 없는데 개념만 알고 있어도 되나? 하는 생각이 들지만...ㅋㅋㅋㅋ

 

안 해 보고 모르는 것보다는, 안 해 봐도 아는 것이 중요하다고 생각합니다!!

 

예전에 교수님이 그러셨죠.

 

"너희들이 배운 내용을 다 기억하지 못 한다는 것은 누구나가 안다. 중요한 것은 배운 내용이 책 어디에 적혀 있는지 아는 것이 중요하다!" 라고 하셨죠.

 

개념만 알고 있다면, 다 찾아서 쓸 수 있지 않을까? 생각합니다ㅎㅎ

 

그럼 글은 이만 쓰고 이제 돌아가 보겠습니다~~~

 

참고한 글의 출처를 아래에 남겨 놓았으니

 

들어가서 보시는 걸 추천 드려요!!

 

그럼 뿅!

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https://www.beusable.net/blog/?p=3577

퍼널은 왜 이탈률이 가장 큰 곳부터 개선해야 할까? | 뷰저블

https://brunch.co.kr/@joeflow/8

10화 퍼널 분석(Funnel Analysis), 개념 잡기

https://business.adobe.com/kr/blog/basics/funnels-analysis

떠난 고객도 다시 보자 – 퍼널 분석

https://www.datarize.ai/ko/blog/detail/760c2a95-44c0-4de3-aa57-a35dbc434aff

이커머스라면 꼭 알아야 할 퍼널 분석 방법