[사례 분석] 실무 퍼널 분석 세미나 리뷰 (with 알라미)

 

고객 분석 과정에 있어 datarian 글을 많이 참고하며 관심 깊게 봐왔고, AARRR 분석에도 관심이 생기던 찰나, datarian 정기 유료 세미나인 '다른 회사는 퍼널 분석을 어떻게 하고 있을까?' 라는 소제목에 관심히 꽃혀서 세미나 참여를 결정하였습니다.

 

주 발표자이신 '서승환'님이, 관심 회사이면서 실제 서비스 사용중인 '알라미'를 제작한 '딜라이트룸'의 PO로서 실제 사례를 들어주셔 더 흥미가 있었고, 그 외에도, 실무의 전문성있는 참여자분들이 중간중간 열씸히 의견소통을 해주셔서 한명의 배움의 열의가 있는 학생으로서 흥미있게 지켜보았습니다.

 

 

 

[datarian] 퍼널분석 세미나 개요

 

 

 

 

 

 

1. 퍼널분석이란

 

'깔때기' 라는 뜻을 가진 퍼널(Funnel) 분석은 실제 우리의 서비스 페이지에 있어, 우리가 원하는 실행결과 까지 도달하는 첫 유입부터 최종 단계까지 각 과정별로 얼마나 많은 유저가 각 단계를 통과하는지 분석하는것을 의미합니다. (ex. 결제 과정, 가입과정, 새로운 앱의 완료과정, 재접속 과정)

 

이를 통해, 얼마나 많은 사람들이 우리가 원하는 기능에 접근하는지, 각 과정 및 실행결과에 도달하는지, 각 단계별 다음 단계로의 전환률이 어떻게 나타나는지, 이탈이 일어난다면 어떤 원인에서 발생하는지를 파악하고 해결할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

실제 실무에서의 퍼널분석의 활용 방안은 아래와 같습니다.

• 새로운 서비스 출시 이후 서비스 문제점을 빠르게 파악. (기획단계에서 예상하지 못한 문제점들)
• 핵심 서비스 단계별 문제점 파악 및 개선 (유료 구독 결제 등 핵심 비지니스 단계의 문제점 파악, 세부전략 수립)
• 코호트 분석과 결합하여 각 코호트별 문제점 파악 (유저 유입 경로별 코호트, 지역 및 인구통계학적 코호트)
• A/B 테스트 과정에서의 퍼널 분석 활용 (실험군과 대조군 간의 차이를 단계별로 파악)

 

 

 

 

2. 퍼널 분석의 핵심 지표, 진입률과 진입 이후 전환률

 

각 서비스 특성과 분석 목적에 따라 우리가 목표로 하는 핵심지표 및 실행결과는 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 비지니스 핵심 지표로 총 구독결제 총액이 될 수 있고, 새로운 기능에 대한 사용여부가 될 수도 있습니다. 그리고 각 퍼널분석 목적에 따라 사용자는 '제품 기능 설명 - 회원가입 - 구매 신청서 작성 - 결제창' 등의 과정을 겪을것이고 이 과정에 따른 퍼널분석을 진행할 수 있습니다.

 

그리고 그 내부에서 살펴봐야 할 지표도 여러가지가 있을 수 있습니다. '알라미' 의 PO 로 활동하고 계신 '서승완'님이 짚어주신 그 중 '퍼널 진입률' 과 '진입 이후 전환률' 두가지를 나누어 생각해봐야 한다고 조언하셨습니다.

 

• 퍼널 진입률 : 데일리 활동고객 (모수) 중 실제 퍼널 기능으로 진입한 고객의 비율
• 진입 이후 전환률 :  퍼널 진입 고객 중 실제 목표로 전환한 비율

 

 

분석하고자 하는 퍼널의 경우 비지니스 핵심 지표이므로, 다수의 고객에게 노출시켜 일반적인 유저의 퍼널로의 진입률을 높일 필요가 있으며, 퍼널 구성 전략을 통해 실제 퍼널 진입 이후에 목표 달성률 역시 지켜볼 필요가 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

3. 진입률 높이기 전략, 홈 엔트리와 넛지 엔트리

 

일반적으로 새로운 기능을 출시했을 때, 기존 일일 활성화 유저 대비 진입률은 평균적으로 0.1% 정도이며, 이때 진입한 유저의 경우, 굳이 새로운 기능을 찾아 활용해 볼 만큼 새로운 기능에 대한 사용의지가 높은 유저일 가능성이 큽니다.

 

즉, 진입률 향상 없이 목표 전환률만 높이게 된다면, 전체적인 목표 달성률이 여전히 낮을 뿐더러, 이를 통한 고객 리텐션 증가 효과도 미미할 것입니다.  즉 우리는 우선 새로운 신기능에 대해 아직 잘 모르는 일반적 유저를 대상으로 서비스 진입률을 높일 필요가 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

'알라미' 에서는 진입률 상승을 위한 서비스 제공 방식으로 '홈 엔트리'와 '넛지 엔트리' 전략을 활용합니다.

 

첫번째로, '홈 엔트리' 전략은, 서비스 핵심 화면에 원하는 서비스 기능을 크게 노출시키는 방식입니다.

 

 

다양한 서비스의 홈 엔트리 예

 

 

알라미의 '친구 초대' 기능 노출 사례

 

 

 

 

다양한 서비스에서 위와같이 실제 '홈 엔트리' 전략을 통해, 일반적 대다수의 유저에게 새로운 기능을 노출시켜 진입을 유도합니다. 

 

일반적으로, 서비스 진입 유저의 수를 즉각적으로 배수로 증가시킬 수 있는 방법이나, 공간적인 제약이 존재하므로 장기적으로 유지하기 힘든 방식이라 노출 베너 효과가 사라진 이후 유입률 유지 여부를 꼼꼼히 모니터링 해야 하며, 불특정 다수 노출방식이므로 진입 이후 목표 전환률은 낮아질 수 있다는 한계가 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

두번째로, '넛지 엔트리' 방식은, 기능을 활용할 만한 사용자, 기능을 활용할 타이밍을 활용하여 뽀족한 노출을 노리는 방식으로, 노출 퀼리티를 극대화하는 방식입니다. 

 

 '알라미' 의 경우 '친구 초대를 통해, 프리미엄 구독권 결제 가격을 할인해주는 정책' 을 진행하는 당시 아래와 같은 고민을 했습니다.

 

- 사용자가 서비스를 만족한 시점에 노출하는간 어떨까?  =>  별점 5점 등록 시 친구 초대 이벤트 알림
- 결제 직전에 할인 서비스를 띄우는건 어떨까?  =>  최종 결제 직전, 초대 가능성이 높은 유저를 대상으로 알림

 

 

물론 위와같은 기획을 진행할 때, 다른 비지니스 지표와의 상관성 (결제 직전에 띄우면 최종 구독 수입이 낮아지지 않을까?)도 고려해야 하고, 적절한 넛지 (결제 유저 중 전환률이 높은 유저만을 대상으로 하자.) 를 설정할 필요도 있겠습니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

실무에서는 각 퍼널 단계별로, 적절한 넛지 선택을 통해 각 서비스마다의 최적의 진입률을 보이는 퍼널 구성에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, '알라미' 의 넛지 엔트리 방식을 활용한 '수면 분석 기능' 을 통한 구독 전환 전략 구성방식은 아래와 같습니다.

 

 

 

 

 

 

 

3. 진입 이후 전환율

 

이제는 진입 이후의 고객에 대해 최종 목표로의 전환률 상승을 고민할 수 있습니다. 이때 각 퍼널의 진입률과 전환률을 통해 원인을 분석하고, 문제가 되는 퍼널의 구성을 수정함으로서 문제를 해소하고 전환률 상승을 유도할 수 있습니다.

 

'알라미'에서는 전환률 상승을 위해 아래와 같은 방식을 활용하여, 유의미한 상승 결과를 냈던 사례를 공유하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

1) 순서 변경

 

프리미엄 구독 전환 이후의 추가기능에 대해 원래는 구독 이후에 각 기능 설명 목적으로 진행하던 온보딩을, 구독 전에 체험하게 하여 고객의 구독률을 증대하고자 했습니다.

 

 

 

 

대부분의 실험 대상에 대해서 위의 방식은 효과가 있었으나, 일부 코호트에 대해서 퍼널 중간에서 이탈률이 굉장히 높았던 사례가 있었습니다.

 

분석 결과, 이탈률이 낮았던 페이지는 기존 구독 유저들이 크게 선호하지 않는 기능에 대한 설명이었고, 이러한 기능이 앞에 위치해있다보니, 이후의 기능을 체험해보지 않고 이탈했던 것입니다.

 

기존의 온보딩은 구독 구매 이후 고객에 대한 온보딩이므로 기능 선호에 따른 이탈이 없었으나, 체험과정에서는 이러한 퍼널 순서가 영향을 미친 사례로 간단한 페이지 구성 변경으로 이탈률을 크게 낮춘 사례입니다.

 

 

 

 

 

 

2) 퍼널 추가

 

두번째로, 퍼널을 추가한 사례입니다.

일반적으로 핵심 지표까지의 과정이 길어지면 고객의 피로도가 증가하여 결과에 부정적인 영향을 끼친다는 생각으로, 퍼널의 수를 줄이는데 집중하는 사례가 꽤 많았습니다.

 

그러나, '알라미' 의 경우 각 퍼널 페이지는 목표 전환을 위한 과정으로, 사람들이 그 과정을 재밌어하기만 하면 길어져도 상관이 없다는 생각으로, 오히려 기능에 대한 흥미로운 부분을 새로운 퍼널 페이지로 추가하여 구독전환을 늘린 사례입니다. 

 

 

 

 

 

 

3) 퍼널 구멍 없애기

 

마지막으로 퍼널의 목표달성을 위한 과정에서 고객의 이탈률이 높은 과정에 대해, 극단적으로 제거한 사례입니다.

 

기존 서비스의 경우 '친구 초대' 행동에 성공시 이에 대한 할인 리워드를 부여하는 기능이 존재할 필요가 있었습니다. 즉, 각 초대 코드의 주인이 누구인지 추적할 필요가 있었고, 이러한 기능을 수행하기 위해 초대 전 서비스 가입 및 로그인 과정이 필수적이었습니다.

 

그러나 알람앱 특성상, 기존에 로그인을 하지 않고 이용하던 유저들이 이 기능을 활용하기 위해 로그인 하는 경우는 흔치 않았고, 그렇기에 진입 이후 최종 목적까지 도달하는 고객은 매우 소수였고, 결국 전환률 상승을 위해 로그인 기능을 삭제하는 방식을 선택했습니다.

 

비록 기존 방식에 비해 고객을 추적하는 방식이 더 복잡해졌지만, 서비스에 대한 고객 리텐션이 극단적으로 상승하여, 서비스 활성화에 크게 기여한 사례가 되었습니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 퍼널분석 시 주의사항

 

 

1) 가설을 적용하기 전 '임펙트' 를 고려하자.

 

각각의 '가설'을 적용하는데 있어 우리 서비스에서 실제로 어느정도의 효과를 발휘할지, 즉, '임펙트'에 대해서도 어느정도 예측이 필요합니다.

 

어떠한 가설이 효과적인지도 모른재 이것 저것 실험만 한다면, 프로젝트가 매우 길고 비효율적으로 늘어질 수 있고, 어느 때는, 확실한 프로젝트 성과를 위해 다른 프로젝트 성공 사례를 그대로 들고오더라도 본 서비스에 효과가 좋지 않을 수 있습니다.

 

이러한 불필요한 시간 낭비를 줄이고 효율적인 프로젝트를 구성하기 위해, 각 가설과 이에 대한 우리 서비스의 임펙트에 대해 효율적으로 정리해 둘 필요가 있습니다. 또한 임펙트가 큰 순서대로 각 가설 인사이트와 참고자료들을 정리해둔다면, 새로운 프로젝트 진행 시 효과적인 방법들 위주로 우선적으로 가설을 적용해볼 수도 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

2) 퍼널 분석의 목적

 

퍼널 분석은 대표적으로 "서비스 단계에서 어떤 부분에서 문제가 있는지를 빠르게 파악할 수 있는 방법론" 이라는 점에서 유의미하다고 할 수 있습니다.

 

이를 적용하기 위해 같은 세가지에 대해 심도있게 고민해볼 필요가 있습니다.

 

1. 어떤 지표를 높이려고 하는지, 분석 목표를 정확하게 설정
2. 분석 기획단계에서 분석단계를 정확하게 설계 (임펙트 고려, 핵심적인 가설 선정)
3. 데이터에만 매몰되지 않고, 사용자들의 입장에서 경험을 직접 살펴보는것도 중요.

 

특히 실무자분들이 3번에 대해서 강조하셨습니다.

대표적으로, 아래와 같은 사례들이 있었습니다.

 

• '알라미' 의 제품 다운로드 수가 급격히 줄어드는 사건 - 알라미의 내부 변화의 문제 또는 경쟁사의 등장의 원인이 아닌, play store의 미리보기 이미지를 더이상 제공하지 않도록 업데이트되면서 다운로드 수가 떨어진 사례.
• '데이터리안' 의 새로운 기능 '프리미엄 리뷰' 의 완료도가 페이지 단계별로 눈에 띄게 감소하는 이유가, 각 페이지 마지막에 주관식 항목이 반복적으로 끼여있어서임을 파악. 주관식 항목을 모아 가장 마지막 페이지로 옮김으로서 각 페이지별 완료율을 높인 사례.