[Analytics] 퍼널을 개선하는 6가지 전략 (feat. 알라미 데이터리안 세미나)

오늘은 데이터리안과 딜라이트룸(알라미) 가 함께했던 세미나 

"퍼널 분석을 이용해 제품을 성장시키는 단서 찾기" 강연의 keynote 를 작성해보았다. 

PO 분이 해주신 강연이었는데, 퍼널을 UX 의 관점에서 / 기획의 관점에서 뜯어 분석하고 고쳐보고 실험하면서 만들어낸 insight 를 공유해주시는 내용이었음! 

 

인터넷에서 정말 실제로 했던 가설과 실험과 결과의 날것을 이렇게 드러내주는 강연이 많지 않은데, 소중한 경험 공유해주셔서 감사할 따름이다! 필자는 지금 데이터분석 / 기획을 같이 공부하고 있는데, 이 강연을 기반으로 우리 서비스에 이런 전략, 이런 관점으로 페이지를 기획하고 배치해 실험해볼 수 있겠다는 아이디어를 얻어갈 수 있었다

 

 

1. 퍼널의 진입률을 무엇을 기준으로 잡아야 할까? 

 

- 제품을 사용하는 유저가 daily basis 인지 weekly 인지 monthly 인지 생각해보고 진입률 계산하기 

 

ex. 알라미는 제품이 daily 사용을 하게 만들어졌기 때문에 DAU 를 보신 것 같음

커머스에선 MAU 를 많이 보는 것 같고, 여행이나 숙박, 부동산같은 도메인이라면 더 넓은 scope 로 계산할 수도 있겠죠!

 

 

2.퍼널 개선을 기획할 때 조심해야 할 것이 있다면? 

 

- 퍼널의 첫 진입 유저 자체가 매우 낮다면 최종 전환에서 큰 수치를 도달했더라도 전체 서비스에서 보면 매우 낮은 수치를 보여줄 수도 있음. 그래서 퍼널 개선은 어느정도의 전환율이 담보된 이후에 해야 impact 있는 분석이라고 볼 수 있을듯해요

*impact 있는 분석 = 실제로 business value 가 있는 분석. 

 

ex) 진입 유저가 100명 있는 퍼널의 전환율 개선과 진입 유저가 10000명 있는 퍼널의 전환율 개선 중에 뭐가 더 급할까?

 

 

 

 

3.  그럼 퍼널의 첫 진입률을 높이려면 어떻게 해야할까요? (UX 적인 접근) 

홈 화면에서 개선하고 싶은 화면으로의 첫 진입을 극대화하는 UX 적인 접근방식에 대해 설명주셨다. 

 

 

 

 

3.1.  홈 엔트리 방식의 노출 : 뭉툭하지만 노출 방식을 극대화하는 전략 / 홈 화면에서 특정 기능으로 바로 랜딩되게! 엄청 크고 강조되게!! 빡 (신규 기능이 있을때 주로 사용해요) 

 

- 이걸 사용했더니 일시적으로 트래픽이 5배까지 뛰었다가 기존 유저 효과는 사라지고 3배 수준으로 유지되었어요 ~ 

- 근데 이 배너를 사용하며 동시에 원래 그 자리에 있었던 "기상 챌린지" 배너는 전환율이 1/3 토막나고..

- 알라미에서는 이 방식을 UX 을 바꿔가면서 계속 실험해보고 있는 듯 

 

 

 

 

 

 

3.2. 넛지 엔트리 방식의 노출: 기능이 존재하고 있는건 알고 있는데 귀찮아서 이 기능을 찾지 않으려는 유저에게 다가가는 넛지 엔트리 전략. 해당 기능이 필요할 것 같은 유저에게 뾰족하게 다가가서 해당 페이지를 배치하는 방법 

 

- 아주 뾰족하게 타깃 유저를 잡아야 해요 ex. "결재하려고 들어왔다가 안하고 이탈한 유저" 

 

 

 

 

 

4. 이번엔 진입 이후에 퍼널 개선하는 방법을 알아볼까요? (기획의 관점)

 

퍼널을 기획의 관점으로 바꾸어 개선할 수도 있다. 크게 4가지 방법으로 구조화해서 말씀주셨는데, 그것들은 다음과 같다. 

 

 

 

 

4.1. 퍼널의 순서를 바꾼다

ex. 사용자가 하기 귀찮아하는 기능을 뒤로 보내서 개선시킨 사례 

 

4.2. 퍼널의 개수를 늘려서 유저를 설득한다

ex. 목표하는 여정까지가 너무 길더라도 재미있게 만들어주자! 여정의 몰입을 돕는 화면을 추가해주자! 

 

4.3. 퍼널의 구조를 개편한다 

ex. optional 페이지를 따로 만들어서 진입 방법을 추가한 형태

 

4. 퍼널의 구멍을 제거한다 

ex. 로그인 페이지에서 90% 이상 이탈이 일어난 경우에 획득 못한 유저가 너무 아까워서.. 로그인 페이지 과감하게 없애고 굉장히 큰 그로스를 일어낼 수 있었음. 다만 비회원 유저에 대해서 얻는 side-effect 에 대해서는 따로 조치를 한듯. 퍼널의 구멍이 너무 크다면 과감한 그로스 조치를 취하는게 좋아요 ~ 

 

 

 

딜라이트룸의 테크블로그를 통해 해당 실험의 일부를 이미 접했었는데, 이렇게 구조화된 framework 의 형태로 강연을 들으니 느낌이 새로웠다. 예전에 같은 내용을 보았을때는 아 그랬구나 ~ 에서 머물렀다면, 내용을 구조화해 전달해주시니 아 우리 서비스엔 이렇게 해봐야지! 라는 생각이 들었다.  데이터 리터러시가 높은 PO 분이 조직에 있다면 이렇게까지 실험을 자세하게 해볼 수 있겠구나! 역시 PM/PO 는 프로덕트, 데이터, UX (앞단의 모든 영역) 에 걸친 포괄적인 이해가 있는 직무인것 같다는 생각을 했다. 

 

 

세미나 전체 녹화본은 이 링크에서 확인하실 수 있습니다 :) 

https://datarian.io/blog/replay-seminar-2024-mar

 

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