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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MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.