ALPHA ZETA DATA 데이터가 알려주는 서비스

 

최근 한 고객의 UX 컨설팅을 진행하면서, 해당 고객의 서비스 사이트를 통해서 실제로 서비스가 어떻게 구성이 되면 좋을지에 대해서 의견을 드린 적이 있어 해당 내용을 약간만 공유해 보고자 합니다. 물론 해당 고객의 상세한 내용을 밝힐 수 없음은 미리 양해 부탁드립니다.

 

처음 미팅 자리에서 공유된 데이터는, 같은 분야의 수치와 비교했을 때 상당히 좋은 모습을 보여서 크게 의견을 드릴 부분이 없을 것 같다는 생각을 했었습니다.

 

예를 들면, 방문자의 경우도 거의 6개월간 *00%이상 늘어났고, 또 이탈률도 *0%대로 상당히 안정적인 수치를 유지하고 있었으며 전환율의 경우도 거의 *%(구체적인 수치는 공개가 어렵습니다)에 가깝게 보이고 있었습니다. 또한 재방문의 비율도 대략 *0%대를 보이며, 유입, 전환, 재방문의 사이클이 상당히 좋은 사이클을 보이고 있어 몇 가지 개선안만 도출하여, 수치를 끌어올리는 것을 목표로 컨설팅의 방향을 잡았습니다.


그런데 현업의 인터뷰와 더불어, 실제 GA에 대해서 확인 작업을 하니 다른 부분이 눈에 띄기 시작합니다.

 


#이탈률

우선, 사용자의 유입이 늘어나는 것은, 상당히 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다. 마케팅을 통한 유입량이 늘어날 수도 있고, 또는 시즌의 이슈 등 사실상 마케팅 및 외적 요인의 경우인 경우가 많습니다.


플랫폼 내로 유입했을 때, 이탈률과 체류 시간 등은 플랫폼에 대해서 좀 더 의미 있는 수치를 도출할 수 있습니다. 물론 마케팅으로 인해서, 방문자 수가 급격히 늘어나면, 이탈률도 동일하게 늘어납니다. 다만 이탈률의 증가 속도가 방문자 증가세 보다 높다면, 플랫폼 구성에 대한 검토가 필요합니다. 막대한 비용을 들여도 ROI가 나오지 않을 수 있습니다.


해당 고객의 경우에는 사용자의 증가수가 *00%로 늘어날 때, 이탈율은 *0% 중반에서 *0%초중반 정도로 머무는 것을 가정하면, 나쁘지 않은 수치라고 불 수 있습니다.


이 경우도 주의 깊게 보아야 하는 것은, 사용자의 구매 의지가 높은 경우 - 브랜드나, 혹은 강한 트렌드를 형성하고 있는 상품이거나 - 에는 플랫폼과 무방하게 이탈률이 높지 않습니다.


다만, 첫 페이지를 지나, 사용자가 카테고리를 선택하려는 페이지의 이탈률은 거의 *0% 후반을 보여주고 있습니다. 즉 관심 있는 물건이기는 하나, 구매자에게 불편함이 있는 상황입니다.


전체 페이지의 이탈율의 높고 낮음도 물론 중요하지만, 사용자의 ACTION FLOW에 따라 실제 높은 이탈율이 나타나는 것이 더욱 문제일 수 있습니다. 

 

 

#전환율
전환율도 *%대의 좋은 전환율로 판단을 했으나, 막상 방문자의 유형에 따르면, 신규 방문자의 전환율은 상당히 낮은 것으로 나타났습니다. 해당 기업의 경우, 액션으로 이어져야 하는 동선이 최초 방문자 혹은 구매자들에게 어려운 것으로 확인이 되었습니다.


즉 평균이 높은 것이지, 유형별로 구성해 보면, 어디를 개선해야 할 것인가에 대한 인사이트가 보이기도 합니다.

 

 

#재방문율
마지막으로 재방문율에 관한 부분도, 방문 횟수에 따라 다시 확인해 보면, *회 이상 재방문자와, *회 이상 재방문자의 수가 차이가 많이 나는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

 


이러면 사용자 시나리오가 가능해집니다.

  

구매 의욕이 높은 고객이 방문을 하고 있으나, 다음 액션에서의 이탈률이 높게 나타나고 있고, 전전환율 높은 것 처럼 보이나, *회 이상 특정 방문자들의 구매율이 높고, 이를 토대로 재구매율이 높은 것처럼 보였으나 특정 이벤트를 통해 사용자의 전환을 유도하기 때문에 상대적으로 높은 재방문율이 나오는 것처럼 보이는 현상을 가지고 있었습니다.


즉, 이탈률에서도, 전환율서도, 재방문율에서도 모두 문제인 경우입니다. 최초에 받은 인사이트와는 완전히 다른 현상이 보이는 상황으로 파악되었습니다. 이렇게 되면, 어디를 어떻게 고쳐야 하는지 명확해집니다.


물론 거의 대부분의 기업들은 자체의 데이터 툴을 이용해서 꼼꼼한 분석을 통해 인사이트를 잘 도출해 내고 지속적으로 개선 작업들을 진행하고 있습니다.


다만 혹시라도, 이 글을 읽으시는 분 중에, 표면적인 좋은 수치만 보고 계시다면, 한 번쯤은 세부적인 계획을 가지고 다시 세그먼트로 나누어서 깊게 분석해 보는 시간을 한번 가져보면 어떨까요?

 

샤우트 420호에서 보기

 

 

Alpha Zeta Data 펜타의 플랫폼 기획자가 말하는 데이터의 A부터 Z까지 모든 것 PG PD 오진우 GROUP LEADER