앰플리튜드
웹사이트에 Conversion Analytics를 활용하는 3가지 방법
Team MAXONOMY ・ 2021.01.11
전환 분석(Conversion Analytics)은 웹 사이트에서 리드를 늘리기 위한 노력의 첫 시작입니다. 장바구니, 랜딩 페이지 및 블로그 게시물에서 전환 분석을 활용할 수 있는 세 가지 방법을 알아보도록 하겠습니다.
전환 분석이란(Conversion Analytics)?
전환 분석은 웹 사이트 방문자의 행동을 추적하여 그들이 원하는 것을 수행하는지 (전환 또는 중단하는지) 확인하는 방법입니다. 전환 분석을 통해 전환에 해당하는 고객 유형과 행동 유형은 물론, 중단한 사용자가 전환에 실패한 타임과 위치를 파악할 수 있습니다.
전환 분석을 수행하려면 고객의 여정을 먼저 이해해야 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 웹 사이트 방문자를 고객으로 전환하는 데 필요한 이상적인 단계에 대한 개요를 얻을 수 있도록 고객이 전환 퍼널에서 수행하는 각 단계를 매핑 하는 것입니다.
사용자가 전환 할 것으로 예상되는 제품 또는 웹 사이트의 모든 부분에서 전환 분석을 수행 할 수 있습니다. 전환 분석을 위한 세 가지 공통 영역에는 장바구니, 랜딩 페이지 및 블로그 게시물이 있습니다.
장바구니 전환 분석
장바구니 전환은 전자 상거래 전환 유입 경로의 마지막 단계입니다. 방문자가 구매를 하지 않는 이유를 이해하는 것이 수익 증대의 핵심입니다.
<장바구니에서 전환 분석을 사용하는 세 가지 방법>
다음은 장바구니를 테스트하고 최적화하는 세 가지 일반적인 방법입니다.
1. 배송비 변동을 테스트합니다.
온라인 쇼핑객은 배송비에 점점 더 민감 해지고 있습니다. 이는 장바구니 단계에서 구매 포기 의 주요 원인입니다 . Amplitude의 퍼널 분석을 사용하여 배송 기술 스타트업인 Rappi 는 배송비를 표시한 결제 단계가 중요하지 않다는 사실을 발견했습니다. 고객이 일정 금액 이상 주문하면 무료 배송을 제공함으로써 더 큰 주문 크기를 장려하여 각 거래를 평균 15 % 증가 시켰습니다.
2. 개인화로 고객 경험을 개선하세요.
고객 경험 은 모든 전자 상거래 전환에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 또한 고객 유지의 주요 동력 이기도합니다 . Blue Apron 은 식사 배달 서비스에 대한 장바구니 포기를 조사하고 Amplitude Engage 및 Optimizely를 사용 하여 구매를 완료하지 않은 사용자에게 개인화된 메시지를 테스트 했습니다. 그 결과 전환이 7 % 증가했습니다.
3. Conversion Driver를 찾으세요.
Amplitude 의 Conversion Drivers 기능은 전환 유입 경로의 단계 사이에서 발생하는 모든 작업을 식별합니다. 그런 다음 각 액션에 상관 관계 점수를 부여하여 전환에 깊이 관련이 있는지 아니면 연관이 낮은지 알려줍니다. 사용자가 장바구니 페이지 직전에 수행하는 작업 중 자신의 경험에 영향을 미치는 작업을 알아보면, 전환과 관련된 행동을 파악하고 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.
방문 페이지 전환 분석
랜딩 페이지는 다양한 채널에서 방문자를 안내하는 독립형 웹 페이지입니다. 사용자에게 무료 평가판 등록, 뉴스 레터 구독 또는 eBook 다운로드와 같은 작업을 완료하도록 유도합니다. 랜딩 페이지의 전환 분석은 얼마나 많은 사용자가 액션을 완료했는지 보여주고 다양한 테스트를 통해 전환을 증대시킬 수 있습니다.
<방문 페이지에서 전환 분석을 사용하는 세가지 방법>
다음은 랜딩 페이지를 테스트하는 세 가지 일반적인 방법입니다.
1. 가입 과정에서 저해요소를 제거합니다.
Unbounce는 저해요소를 "방문자가 행동을 완료하려고 할 때 경험하는 심리적 저항"으로 정의합니다. 가입을 가능한 간단하고 쉽게 만들어 저해요소를 줄이는 것이 당신의 임무입니다. 그 중 일부는 페이지 디자인 요소가 압도적이거나 복잡하지 않고 명확하고 이해하기 쉬운 지 확인하는 것일 수도 있죠. 또한 절대적으로 필요한 경우가 아니면 사용자에게 많은 필드를 채우도록 요청하지 마세요. 예를 들면, 이메일 주소만 필요한 경우 이름, 회사, 직위 등과 같은 불필요한 필드는 제거하세요.
2. 다른 메시지를 테스트합니다.
클릭 유도 문안을 구성하는 방식은 사용자가 참여의 가치를 인식하는지 여부에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 사람들이 eBook을 다운로드하도록하려면 여러 가지 방법으로 eBook의 콘텐츠를 구성하고 A / B 테스트 를 사용 하여 어떤 메시지가 가장 공감하는지 확인하세요. 무료 평가판 제공 메시지도 마찬가지입니다.
3. 다른 플랫폼을 비교합니다.
사람들이 웹 사이트를 방문 할 때 사용하는 플랫폼 (예 : 데스크톱과 모바일)별로 분류된 전환 분석을 실행합니다. 플랫폼간에 큰 차이가있는 경우 이유를 조사하십시오. 사용자의 변환을 방해하는 서식 지정과 관련된 버그 또는 플랫폼 별 문제가있을 수 있습니다.
Amplitude 에서 Conversion Driver 의 속성 기능 을 사용하여 이러한 유형의 분석을 실행할 수 있습니다 . Conversion Driver를 통해 팀은 성장을 주도하는 플랫폼, 계획 유형, 캠페인 및 채널을 쉽게 이해할 수 있습니다.
블로그 게시물 전환 분석
회사는 블로그 게시물을 사용하여 최상위 트래픽 생성에서 리드 전환에 이르기까지 다양한 요구 사항을 해결합니다. 블로그 게시물의 전환 분석은 개별 기사를 최적화하는 방법을 식별하고 트래픽을 리드로 전환할 기회를 찾는 데 도움이됩니다.
<블로그 게시물에서 전환 분석을 사용하는 세 가지 방법>
다음은 블로그 게시물을 테스트하고 최적화하는 세 가지 일반적인 방법입니다.
1. Amplitude의 Pathfinder를 사용 하여 전환에 관련있는 블로그 게시물을 찾습니다.
Pathfinder는 사용자가 제품 또는 웹 사이트를 탐색하는 모든 다양한 방법을 볼 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 블로그 게시물을 읽은 후 취한 행동을 살펴보면 전환이 몇 단계 제거 된 경우에도 전환과 연결된 행동을 찾을 수 있습니다. 전환과 연결된 것으로 확인 된 블로그 게시물에 CTA를 직접 추가 한 다음 전환 분석을 사용하여 더 많은 사용자가 행동을 취하는 지 확인하세요.
2. 다양한 CTA(Click to Action) 를 테스트 하세요.
때로는 블로그 게시물과 일치한다고 생각하는 클릭 유도 메세지가 실제로 사용자에게 반향을 일으키지 않습니다. 블로그 게시물 내에서 다양한 종류의 작업을 A / B 테스트합니다. 예를 들어, 모든 블로그 게시물 끝에서 독자에게 eBook을 다운로드하도록 유도 할 수 있지만 뉴스 레터 가입은 실제로 더 매력적입니다. 전환 분석을 통해 어떤 CTA가 가장 효과적인지 알 수 있습니다. 또한 제안이 배치 된 위치 (예 : 블로그 게시물의 끝 또는 본문)에 대한 다양한 디자인 선택을 테스트하여 전환에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
3. 트래픽이 손실되는 이전 블로그 게시물을 새로 고칩니다.
블로그 게시물이 감소하면 기존 콘텐츠의 수정이 필요할 수 있습니다. 오래된 콘텐츠를 새로 고치려면 예제 또는 통계를 업데이트하여 관련성이 있는지 확인하거나 길이 또는 범위를 확장하거나 SEO에 최적화되어 있는지 확인해야 할 수 있습니다. 새로고침된 블로그 게시물과 인라인 전환 프롬프트를 결합하면 성공을위한 비법을 얻을 수 있습니다.
다음 단계 : 유지
전환 분석 없이는 웹 사이트 전환을 개선하려는 노력이 실제로 효과가 있는지 확인할 수 없습니다. 전환 분석을 사용하여 웹 사이트를 개선하는 방법을 잘 이해하였다면, 다음으로는 고객 유지를 위해 최적화하는 것입니다.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기