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🏃💨이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔

Team MAXONOMY ・ 2023.09.21

대부분의 마케팅 지표는 그 의미가 명확합니다.

예를 들어, '블로그의 방문자 수'라는 지표는 낮은 것보다 높은 것이 좋습니다. 반대로 '주간 뉴스 레터 구독 취소자 수'는 낮을수록 좋습니다. 이렇게 대부분의 마케팅 지표는 '높을수록 좋다' 혹은 '낮을수록 좋다'라는 명확한 평가 기준이 있습니다.

그렇지만 이탈률(Bounce Rate)에는 그런 명확한 평가 기준이 없습니다. 본 포스팅에서는 이탈률을 어떻게 계산하는지, 어떻게 측정하는지, 높은 이탈률이 좋은 경우는 언제인지에 대해 다루도록 하겠습니다.

✅ 키 포인트 ✅

페이지 이탈이란, 방문자가 어떤 페이지에 접속한 후, '같은 사이트의 다른 페이지'를 탐색하지않고 떠나는 행위를 말합니다.
이탈률은 페이지 유형 및 산업에 따라 다릅니다.
이탈률에 대한 보편적인 기준은 없으며, 페이지의 맥락이 이탈률의 가장 중요한 분석 기준입니다.

이탈률(Bounce Rate)이란? 🤔

웹 사이트의 이탈률은 한 페이지에 접속한 후 떠나는 방문자의 비율입니다. 즉, 방문자가 한 페이지를 보고 같은 사이트의 다른 페이지를 탐색하는 대신, 뒤로 가기를 누르거나, 탭을 닫거나, 외부 링크로 옮기는 등 페이지를 떠나는 행위를 말합니다.

이탈률은 웹 사이트의 전반적인 사용자 경험을 평가하는 중요한 지표입니다. 웹 사이트의 로딩이 느리거나, 디자인이 직관적이지 않는 등의 문제가 있다면, 해당 사이트의 이탈률은 높게 나타날 것입니다. 콘텐츠 역시 이탈률을 결정짓는 중요한 요소입니다. 가치 있는 콘텐츠를 제공하여 방문 목적을 충족시킨다면, 방문자를 페이지에 머물게 할 수 있을 것입니다. 하지만 이탈률이 높다고 꼭 나쁜 것만은 아닙니다. 방문자의 의문점을 효과적으로 해소해주는 콘텐츠를 제공했을 경우, 방문자가 굳이 해당 사이트의 다른 페이지까지 탐색하지 않아도 되니, 이탈률이 높게 나타날 것입니다. 이런 이유로 인한 높은 이탈률은 해당 사이트에 대한 신뢰도가 높다는 증거로 볼 수도 있습니다.

반면, 이커머스 사이트의 상품 페이지 이탈률이 높다면, 문제가 있다고 볼 수 있겠죠.

이탈률 계산법 🧮

이탈률은 특정 기간 동안의 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions)를 전체 세션 수(Total Sessions)로 나누어 간단히 확인할 수 있습니다.

이탈률(Bounce Rate) = 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions) / 전체 세션 수(Total Sessions)

예를 들어, 클라우드 소프트웨어 업계의 트렌드를 다루는 기술 블로그를 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다. 지난 달에 해당 웹 사이트에서 100,000개의 전체 세션이 발생하였고 그 중 특정 한 페이지 세션은 10,000개가 발생하였습니다. 이 경우 이탈률은 10%로 계산할 수 있습니다.

Amplitude와 같은 디지털 분석 도구를 사용한다면, 이탈률을 자동으로 측정할 수 있습니다.

이탈률 VS 종료율 🤼

몇몇 사람들은 이탈률과 종료율을 구분하지 않고 사용하기도 합니다. 하지만 이 두개는 서로 다른 지표입니다. 이탈률은 한 페이지만 보고 이탈하는 방문자 수를 측정하는 반면, 종료율은 방문자가 사이트의 적어도 하나의 다른 페이지를 탐색하다가 해당 페이지를 만났을 때 떠나는 정도를 측정합니다.

예를 들어, 사용자 여정을 추적해보니 특정 페이지를 방문하면 급격하게 사이트를 이탈한다는 사실을 발견한다면, 해당 페이지의 종료율이 높다고 볼 수 있습니다. 이 경우 해당 페이지를 면밀히 살펴보고 페이지의 종료율이 높은 근본 원인을 찾아야할 것입니다.

이탈률 평가 기준은? 🧐

이상적인 이탈률은 얼마일까요? 평균 이탈률은 페이지 유형, 업종 및 기타 요소에 따라 다릅니다. Customedialabs의 조사결과에 따르면 전자 상거래 및 소매 사이트의 평균 이탈률은 20%에서 45% 사이입니다. 반면, 블로그나 위키 페이지는 65%에서 90% 정도의 이탈률을 나타냅니다. B2B 웹 사이트의 경우엔 평균 이탈률이 25%에서 55%사이입니다.

블로그와 위키 페이지는 일반적으로 방문자들이 만족스러운 정보를 찾은 후 떠나는 경우가 많기 때문에 이탈률이 높게 나타납니다. 전자 상거래 사이트는 일반적으로 유사상품보기, 쿠폰 받기, 리뷰 확인하기 등 추가적인 탐색을 취하도록 설계되어있기 때문에 평균 이탈률이 낮게 나타납니다. 이렇게 페이지 유형에 대한 이해를 가지고 접근해야 이탈률을 제대로 평가할 수 있습니다.

산업도 평균 이탈률을 결정짓는 요소입니다. 음식 및 레스토랑 관련 사이트는 모든 산업 중에서 이탈률이 높은 편이지만, 부동산이나 쇼핑 페이지는 이탈률이 낮습니다.

결론적으로, 콘텐츠 및 산업의 맥락을 고려하지 않고 웹 사이트의 이탈률을 평가하는 것은 불가능합니다.

이탈률을 낮추는 법 📉

이탈률을 낮추기 위해선 방문자에게 더 가치 있는 경험을 제공해야합니다. 그 세부적인 방법은 다음과 같습니다.

로딩 속도 높이기

긴 로딩 시간을 좋아하는 방문자 없습니다. Google에 따르면 페이지 로드 시간이 1초에서 3초로 증가한다면, 이탈률은 32% 증가한다고 합니다. 로딩 속도는 구글 서치 콘솔에서 제공하는 모바일 및 웹 페이지 경험 지표에서 확인할 수 있습니다. '제대로 렌더링되지 않은 코드 조각' 등과 같이 느린 로딩 속도의 원인이 될만한 요소를 찾고 개선해야합니다.

방문자 기대 충족

페이지의 콘텐츠가 방문자에게 정말 가치 있는 것인지 확인해보세요. 의미없는 콘텐츠를 접한 방문자가 이탈하는 것은 어쩌면 당연합니다. 방문자의 기대를 충족 시키는 것은 검색 노출, 광고, 이메일 캠페인을 통한 유입 등의 측면에서도 중요합니다.

사용자 경험 (UX) 개선

아무리 로딩 속도가 빠르고 좋은 콘텐츠를 제공한다고 해도 UX가 혼란스럽고 불편하다면 방문자가 이탈할 가능성이 높습니다. 높은 이탈률을 나타내는 페이지가 있다면 해당 페이지의 UX를 점검할 필요가 있습니다.

귀찮은 스팸 팝업 광고가 너무 많은 뉴스 페이지나, 콘텐츠를 읽으려면 이메일 주소를 먼저 제출해야 하는 페이지가 대표적인 예시입니다.

이탈률은 곧 페이지의 가치입니다 🧐

이탈률은 페이지가 방문자에게 정말 가치있는지 판단하는 기준 중 하나입니다. 그렇지만, 이탈률에 일반적인 기준은 없다는 것을 기억하세요. 가치 있는 페이지 경험을 제공했다고 해도 이탈률은 다양하게 나타날 수 있습니다. 핵심은 페이지 경험 개선에 집중하는 것입니다.

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Amplitude

[Amplify] CEO Kick-off 세션 스케치

글로벌 No.1 분석 솔루션 Amplitude가 진행하는 연례 컨퍼런스 ✨Amplify 2022✨가 현재 미국 라스베이거스에서 진행중입니다. 프로덕트 팀, 그로스 리더, 분석 전문가, 디지털 분야 경영진, 그리고 데이터 사이언티스트까지 - 모두를 만족시키는 '데이터 분석' 트렌드, 인사이트, 전략, 고객 성공 사례 등 알짜 정보가 가득 준비되어 있다고 하는데요 👏👏 멀리서라도 Amplify의 새로운 소식을 궁금해하실 분들을 위해 Amplitude CEO Spenser Skates의 킥오프 세션을 생생하게 전달 드립니다. 지금 바로 확인해보세요! 👀     💙 AMPLIFY 2022 💙   Kick-off  🎤 Amplitude CEO. Spenser SkatesAmplify 2022가 시작되었습니다. 다시 돌아오게 되어 기쁩니다! Amplify는 라스베이거스에서 생중계로 전 세계를 만나고 있습니다.제품 커뮤니티와 직접 관계를 맺는 것보다 더 강력한 것은 없습니다. 저는 이번 주에 직접적으로, 그리고 온라인으로 우리와 합류하는 수천 명의 리더들로부터 영감을 받았습니다. 왜냐하면 여러분이 스타트업이든 글로벌 기업이든, 디지털 기반 기업이든, 디지털 전환의 시작점에 있는 기업이든, 우리 모두는 한 가지 공통점을 가지고 있기 때문입니다. 우리는 모두 훌륭한 제품을 만들기 위해 노력하고 있습니다.하지만 우리를 가로막고 있는 한 가지 큰 과제가 있습니다. 대부분의 기업은 고객이 무엇을 원하는지 전혀 모르고 있습니다. 저는 이것을 ‘제품 격차’라고 부르는데, 이를 해소하는 유일한 방법은 데이터에 있습니다. 제품 데이터에 액세스할 수 있으면 더 이상 이전의 선례나 추측에 의존하여 의사 결정을 내릴 필요가 없습니다. 언제나 고객이 원하는 바를 정확히 파악하고 예측하여 완벽한 환경을 구축하고 제공할 수 있습니다. 데이터 기반 솔루션을 사용하면 대중이 원하는 것과 제품이 제공하는 것 사이의 격차는 사라지게 됩니다.오늘날의 도전적인 환경에서 데이터 기반 솔루션의 필요성은 그 어느 때보다 높아졌습니다. 이것이 제가 오늘 아침 Amplify 무대에서 발표할 제품 발표에 설레는 이유 중 하나입니다. 교차 기능 팀(cross-functional team)이 데이터를 인사이트로, 인사이트를 행동으로 전환할 때 디지털 제품은 비할 데 없는 수익 성장 효율성을 제공할 뿐만 아니라 시장에서의 승리를 가져다 줍니다.Amplitude CDP: 업계 최초의 인사이트 기반 CDP오늘 우리는 업계 최초로 인사이트 기반의 CDP인 Amplitude CDP 출시를 발표했습니다. 이것은 두 가지 큰 이유에서 중요합니다. 첫째, 이해하기 쉬운 방법이 없으면 데이터를 집계하는 것은 무의미합니다. 최고의 제품 분석 솔루션 Amplitude가 직접 내장되어 있어 팀에서 데이터 품질을 개선하고 고객 인게이지먼트를 개선하기가 더 쉽습니다.둘째, Amplitude는 이미 기존의 CDP에서 사용해왔던 솔루션이었으며, 이는 기업에서 불필요한 비용을 추가로 지불하고 있었음을 의미합니다. 우리는 이것을 CDP 세금이라고 부릅니다. Amplitude는 현재 시장에서 최고의 무료 CDP 플랜을 제공하고 있습니다. 다른 솔루션에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 훌륭한 수준입니다.이미 마음에 드는 CDP를 사용하고 있습니까? 괜찮습니다. Amplitude는 BYOD(bring your own data)를 믿습니다. 귀사의 데이터를 가져오십시오. 우리는 귀사의 비즈니스에 적합한 개방형 에코시스템과 기술 스택을 지원합니다. Amplitude CDP에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.Experiment Results: 대규모 실험 분석무엇을 만들지, 무엇을 잘라낼지, 무엇을 두 배로 늘릴지 결정할 때 그 결정을 내리기 위해 실험을 실행하는 것만큼 강력한 것은 없습니다. 이것이 우리가 지난해 엔드 투 엔트 실험 솔루션을 출시한 이유이며, 이 결과에 매우 만족하는 고객을 그 동안 많이 만나왔습니다. Fortune 100대 기업 중 한 고객은 45일 동안 전환율을 크게 향상시켰습니다. 또 다른 고객은 전환율이 낮아짐을 확인하고 새로운 온보딩 플로우를 중단하기로 결정하기도 했습니다.그러나 우리는 많은 큰 기업에서 기존의 체계를 없앨 준비가 되어 있지 않다는 것을 발견했습니다. 하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 오늘 우리는 기존의 시스템 위에 세계적 수준의 확장 가능한 실험 분석 기능을 추가하길 원하는 팀을 위한 Experiment Results를 발표했습니다. Experiment Results는 팀에서 빠르고 효율적으로 실험을 실행할 수 있도록 셀프 서비스 실험으로 분석 병목 현상을 제거합니다. 기업에서는 자체 A/B 데이터를 Amplitude로 가져와 즉시 실험 분석을 시작할 수 있습니다.Experiment Results에 대한 더 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다. Amplitude 분석으로 전체 퍼널 성능 측정우리는 항상 우리의 제품을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 이번에 발표한 Amplitude Analytics의 몇 가지 새로운 기능은 기업에서 마케팅 프로그램과 제품 결정이 주요 비즈니스 결과에 미치는 영향을 더 쉽게 발견할 수 있도록 돕습니다. 제품 팀이 언제나 Amplitude 관련 업무의 중심에 있지만, Amplitude 고급 사용자의 15%가 마케터라는 사실에 아마 놀라실 것입니다. 기존에는 제품 데이터와 캠페인 데이터 사이의 연결이 끊어져 제품 팀과 마케팅 팀이 단절되어 있었고, 인사이트도 불완전했습니다. 오늘 처음으로, Amplitude는 마케팅 팀과 제품 팀 모두를 단일 시스템으로 통합하여 그들의 노력이 성장을 이끄는 방법을 이해하게 되었습니다.새로운 캠페인 리포팅 기능은 고객이 어떤 구매 채널에서 유입되는지, 마케팅 프로그램이 제품 KPI에 어떤 영향을 미치는지에 대한 인사이트를 팀에 제공합니다. 결과 기반 지표를 사용하면 제품 팀과 마케팅 팀이 판매 또는 수익과 같은 행동 결과를 쉽게 연결할 수 있는 표준 지표 세트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 또한 새로운 데이터 테이블을 통해 사용자는 보다 유연한 보고를 위해 단일 뷰에서 여러 KPI를 측정할 수 있으므로 마케팅 팀 및 제품 팀은 전체 고객 여정에 걸친 지표를 나란히 분석할 수 있습니다.오늘 발표된 Amplitude Analytics의 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다. Snowflake와의 파트너십 확대Amplify는 우리의 훌륭한 파트너 중 하나인 Snowflake와의 발표 없이는 완성되지 않았을 것입니다. 고품질 데이터를 Amplitude로 더 쉽고 빠르게 가져올 수록 Amplitude는 더욱 강력해집니다. 새로운 데이터의 공유와 통합을 통해 Snowflake 고객은 Amplitude를 사용하여 Snowflake 인스턴스를 종료하지 않고도 고객 여정에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 조직은 제품 데이터를 유연하게 수집 및 처리하고 가치를 창출하여 가장 중요한 것, 즉 훌륭한 고객 경험 구축에 집중할 수 있습니다.여기에서 오늘의 Snowflake 발표에 대해 자세히 알아보세요.Amplify는 아직 끝나지 않았습니다! Amplify 2022는 Amplitude 제품 팀의 흥미로운 키노트 세션, 고객의 브레이크아웃 세션, 에미상을 수상한 코미디언 Hasan Minhaj의 마무리 키노트 세션 등 유익한 세션으로 내일도 계속됩니다. 이 곳에 직접 참석해주신 분들과는 최대한 많이 만나고 싶으니 저를 보시면 인사 부탁 드립니다. 아쉽게도 올해는 라스베이거스에서 저희와 함께하지 못하셨다면, 라이브 스트림과 트위터를 팔로우해 주십시오. 내년에는 여러분 모두를 직접 만나 뵙기를 바랍니다.  Spenser Skates는?Spenser는 Amplitude의 CEO이자 공동 설립자입니다. 그는 텍스트 음성 변환 앱인 Sonalight를 개발하면서 더 나은 제품 분석 솔루션의 필요성을 직접 경험했습니다. 그리고 이러한 필요성으로 Amplitude를 만들어, 모든 사람이 사용자 행동에서 더 나은 제품을 만들 수 있도록 돕고 있습니다.

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모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기 🎮

모바일 게임의 성과를 측정할 때 가장 중요한 지표는 아마 리텐션일 것입니다. 리텐션을 측정하는 기본적인 방식은 어느 서비스나 동일하지만, 서비스나 산업에 따라 그 특성에 맞는 상세한 리텐션 설정 기준과 측정 방법이 존재합니다. 모바일 게임 서비스도 마찬가지로 게임이라는 특성에 맞는 적합한 리텐션율 측정법이 있습니다.리텐션율은 크게 'N-day 리텐션율', 'Unbounded 리텐션율', 'Bracketed 리텐션율' 3가지로 나뉩니다. 이중 모바일 게임에 가장 많이 적용하는 지표는  N-day 리텐션율입니다. 이유가 무엇일까요? 이번 포스트에서는 모바일 게임에 적합한 리텐션 설정 방법과 그 이유에 대해서 알아보겠습니다.N-day 리텐션 vs Unbounded 리텐션N-day 리텐션은 사용자가 처음 앱을 사용한 이후, 지정된 날에 앱으로 돌아오는 비율을 말합니다. 예를 들어, 2일차 N-day 리텐션율이 50%라면, 새로운 유저의 50%가 2일차에도 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbounded 리텐션은 특정한 날짜에 앱으로 돌아오는 사용자의 비율이나 이후의 임의의 날짜를 측정합니다. 만약 2일차 Unbounded 리텐션율이 50%라면, 새로운 사용자의 50%가 2일차를 포함한 그 이후에 한번이라도 앱을 사용했다는 것을 뜻합니다.아래는 동일한 모바일 애플리케이션에 대한 N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션(Rolling Retention)을 비교한 그래프입니다.그래프를 보시면 알겠지만, 두 지표 간의 차이는 상당히 큽니다. 이 사실을 모른채로 아무 리텐션 지표를 모니터링한다면, 중요한 비즈니스 의사결정에 큰 오류가 생길 수 있겠죠.Day 1을 기준으로 보면 N-day 리텐션은 43%로, 신규 유저 중 43%가 앱을 처음 사용한 후 첫 번째 날에 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbouded 리텐션은 59%로, 이는 새로운 사용자 중 59%가 Day1을 포함하여 그 이후의 어느 날이든 한번 이상 앱을 실행했다는 것을 의미합니다.N-day 리텐션을 사용하면, 앱을 가장 처음 실행한 이후 N일이 지난 시점까지 앱으로 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 정확한 비율을 알 수 있습니다. 따라서 모바일 게임같이 유저가 매일 플레이하는 것이 목표인 애플리케이션은 N-day 리텐션이 적합하다고 할 수 있죠.물론 N-day 리텐션이 항상 정답은 아닙니다. 어떤 케이스에서는 매일은 아니더라도 조금 긴 텀을 가지고 사용자가 돌아오는 것이 유의미할 수 있습니다. 대표적으로 모바일 임대료 결제 앱이라면, 사용자가 매월 한 번씩만 앱을 사용하여 결제를 하는 것이 앱 성공의 기준이 될 수 있겠죠. 이 경우에는 N-day 리텐션보다는 Unbouded 리텐션을 측정하는 것이 유용할 것입니다. 흔한 케이스는 아니겠지만, 특정 게임도 Unbouded 리텐션을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 '텐텐 오락실'이라는 앱은 술자리나 많은 사람들이 모인 자리에서 다 함께 플레이하는 모바일 게임입니다. 이런 류의 게임의 경우, 유저가 매일 습관적으로 접속하길 기대하지 않겠죠.시간 기준 리텐션 VS 날짜 기준 리텐션N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션 차이 외에도, 시간 기준과 날짜 기준으로 리텐션 계산 방법을 나눌 수도 있습습니다. 시간 기준으로 계산한다면, 각 사용자별 접속 시간을 기준으로 날짜를 구별합니다. 즉, Day 0는 사용자가 앱을 최초로 실행시킨 시간부터 24시간이 지난 시간인 0 ~ 24시간 사이를 의미하고, Day 1은 24시간부터 48시간 사이를 의미합니다. Day 1 리텐션율이 10%라고 가정해본다면, 1,000명의 사용자 중에서 100명이 각각의 처음으로 앱을 실행한 이후 24시간에서 48시간 사이에 앱을 한번 이상 더 실행했다는 것을 뜻합니다. 만약 사용자 X가 화요일 오후 4시에 처음으로 앱을 실행했다면, 수요일 오후 4시와 목요일 오후 4시 사이에 앱을 다시 열었다는 뜻입니다.반면, 날짜를 기준으로 계산할 때, 리텐션 차트는 그저 달력상의 날짜를 기준으로 측정됩니다. 만약 어떤 사용자가 10월 1일 오후 11시에 처음으로 앱을 실행했다면, 이 사람의 Day 0는 10월1일, Day 1는 10월 2일이 될 것입니다.아래 그래프는 앞서 살펴본 동일한 앱에 대한 시간 기준 리텐션과 날짜 기준 리텐션 수치입니다.처음 며칠 동안에 가장 뚜렷한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 날짜 기준 Day 1 리텐션은 43%인 반면, 시간 기준 Day 1 리텐션은 32%에 불과합니다. 하지만 시간이 흐름에 따라, 두 그래프 간의 차이는 줄어들고 이 둘을 구별하는 의미는 많이 사라진다고 볼 수 있습니다.시간 기준과 날짜 기준을 구별하는 이유시간이 흐름에 따라 구별 의미가 줄어들면 굳이 이 두 지표를 나누는 이유가 있나 궁금해질 겁니다. 하지만 우리가 리텐션 지표를 평가할 때는 보통 앱 출시 초기에 다른 앱의 리텐션 지표와 비교하는 식으로 많이 진행합니다. 이 때, 다른 기준의 리텐션 지표를 비교하면 분명 큰 오류가 생기겠죠. 빠르게 시장 반응을 살피고 대응해야하는 앱 출시 초기에는 이 오류가 치명적으로 작동할 수 있습니다.예를 들어, 모바일 게임 초기 버전을 런칭한 후 Day 1 리텐션율이 32%라고 가정해봅시다. 이것만으로는 리텐션이 잘 이루어지고 있는지 판달할 수 없겠죠. 최대한 유사한 게임과 리텐션율을 비교해보아야합니다. 만약 이 때, 시간 기준과 날짜 기준 리테션 지표를 잘못 비교한다면, 제대로된 벤치마크가 되지 않겠죠.결국 어떤 지표로 모바일 게임을 측정해야하나요?리텐션 지표에 정해진 정답은 없습니다. 그렇지만 일반적인 경우에는 날짜 기준 리텐션보다는 시간 기준 리텐션이 더 정확한 현황을 보여준다고 할 수 있습니다. 하지만 시간 기준 리텐션은 정확한 데이터를 얻는데 하루 더 걸린다는 단점이 있습니다. 앱 출시 초기라면 하루 일찍 대응하는 것의 차이가 큰 결과 차이를 만들 수 있죠.정리하자면, "일반적인 모바일 게임이라면 N-day 리텐션을 측정하는 것이 좋지만, 간혹 매일 들어오는 것을 원하지 않는 게임일 경우 Unbounded 리텐션 지표를 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 또 기본적으로 시간 기준 리텐션을 측정하는 것이 정확하나, 데이터를 더 빨리 얻어야 할 때는 날짜 기준 리텐션을 먼저 살펴보는 것이 좋다." 정도가 될 것 같습니다.다시 한번 말하지만 리텐션에 정해진 정답은 없으며, 각 지표가 정확히 무엇을 측정하는 것인지 알고 있다면, 어떤 상황에서든 데이터 기반의 유의미한 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기고객 리텐션 마스터 가이드북리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍리텐션 캠페인 효과를 최대화하는 8가지 방법

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전환율(Conversion Rate)이란?🔍(feat. 전환율 계산 및 개선법)

전환율(Conversion Rate)이란?전환율이란, 마케팅 활동이나 특정 행동 유도(Call to Action)에 반응하여 원하는 행동을 취한 사용자의 비율을 의미합니다. 여기서 전환으로 간주되는 행동은 비즈니스 목표에 따라 다양할 수 있으며 제품 구매, 회원가입, 구독 등이 대표적인 전환입니다. 전환율을 구하는 공식은 다음과 같습니다.전환율 = (전환 수 / 방문자 수) x 100전환율은 캠페인, 웹사이트, 판매 채널의 효과에 대한 중요한 인사이트를 제공하여, 마케팅 전략을 수립하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. 높은 전환율은 사용자들이 대체로 긍정적인 경험을 하고 있음을 나타내며, 낮은 전환율은 개선의 여지가 있음을 시사합니다전환율 계산 방법앞서 설명 드렸듯, 전환율은 전환 수에 방문자 수를 나누어 구할 수 있는데요. 방문자가 따로 없는 경우는 '방문자 수' 대신 '기회 수'를 넣어 계산할 수 있습니다. 전환율을 구하는 상세한 과정은 다음과 같습니다.전환 이벤트 확인: 전환으로 측정할 구체적인 행동을 정합니다. 예를 들어 구매, 회원가입, 구독, 특정 링크 클릭 등이 전환 이벤트가 될 수 있습니다.데이터 수집: 전환 수와 특정 기간 동안의 방문자 수(혹은 전환될 기회의 수)를 수집합니다.공식 적용: 숫자를 공식에 대입합니다. 예를 들어 1,000명의 방문자 중 60번의 전환이 발생했다면 다음과 같이 계산할 수 있을 것입니다.전환율 = (60 / 1,000) x 100 = 6%전환율이 중요한 이유비즈니스에서 가장 중요한 것 중 하나는 결과를 확인하는 것입니다. 어떤 결과가 있었는지, 그 결과가 비즈니스에 어떤 의미를 가지는지 이해하고 개선점을 찾아 적용해야 합니다. 전환율(Conversion Rate)은 비즈니스가 성공하고 있는지, 구체적으로 어떤 모습으로 성공하고 있는지 잘 보여주는 지표입니다. 전환율을 추적하고 관리한다면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.마케팅 캠페인의 효율성 측정: 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 평가할 수 있습니다.수익 흐름의 건강 상태 파악: 전환율을 통해 수익 창출 경로가 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.판매 퍼널에서 개선이 필요한 부분 발견: 전환율은 고객이 구매로 이어지는 과정에서 약점이나 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다.마케팅 채널 및 캠페인 전략에 대한 의사 결정: 전환율을 분석하면 어떤 채널과 캠페인이 가장 효과적인지에 대한 판단을 할 수 있어, 더 나은 전략 수립이 가능합니다.투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있도록 마케팅 캠페인을 최적화: 전환율을 높임으로써 ROI를 높일 수 있는 방향으로 캠페인을 조정하고 최적화할 수 있습니다.이처럼 전환율은 마케팅 활동의 성과와 수익성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.어떤 전환 이벤트(Conversion Event)를 설정할 수 있을까?전환 이벤트(conversion event)는 가치 있다고 여겨지는 고객의 모든 행동이나 활동을 의미합니다.  제품 구매, 회원가입, 구독이 대표적이지만, 비즈니스 목표나 시장, 제품 유형 등에 따라 다양하게 정의될 수 있습니다.전환 이벤트를 설정할 때는 비즈니스 또는 마케팅 캠페인의 구체적인 목표 및 핵심 성과 지표(KPI)에 맞춰 설정하는 것이 좋습니다. 쉽게 말해 성공적인 결과로 이어지는 사용자 행동을 선택해야 하죠. 실제 실무에서 자주 사용되는 전환 이벤트의 예시는 다음과 같습니다.실제 구매 완료(주로 이커머스 서비스)회원 가입소프트웨어 체험판 및 e북을 다운로드앱 다운로드 및 실행뉴스레터 구독랜딩 페이지나 특정 기사 페이지에서 일정 시간 이상 머무는 행동정기적으로 사이트에 방문하는 행동소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르거나 공유하는 행동광고를 클릭하여 사이트에 방문하는 행동이처럼 전환 이벤트는 다양한 사용자 행동을 추적할 수 있으며, 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이상적 전환율이상적 전환율은 산업, 전환 이벤트의 유형, 사이트 트래픽의 품질, 타겟 리드의 정확성에 따라 크게 달라질 수 있으며, 일괄적으로 적용되는 기준은 없습니다. 이 외에도 제품, 타겟 고객, 시장 경쟁력, 사이트 품질 등 다양한 요소가 전환율 수치에 영향을 줍니다.일반적으로는, 목표 성과 및 기대치를 기준으로 전환율의 좋고 나쁨을 평가할 수 있습니다. 종종 벤치마크 데이터를 참고 지표로 사용하기도 합니다. 예를 들어, 이커머스 기업의 평균적인 전환율은 약 2-3% 수준입니다. 5% 이상의 전환율을 달성한 기업이 있다면, 전환율 지표가 굉장히 좋다고 볼 수 있겠죠.전환율은 단순히 1회성 측정에서 끝나는 것이 아닌 지속적으로 추적하고 개선하는 것이 중요하며, 이를 통해 점진적인 성장과 최적화를 목표로 해야 합니다. '최고의 전환율'은 비즈니스의 목표와 업계 표준에 부합하면서도 지속적인 개선이 있어야 합니다.전환율 최적화(CRO) 방법전환율 최적화(CRO)는 전환을 증가시키기 위해 제품(서비스)이나 캠페인을 개선하는 활동을 의미합니다. 주로 사용자 행동을 분석하고, 제목, 이미지, CTA 버튼과 같은 요소를 테스트하는 등 데이터 기반의 조정이 필요합니다. 때문에 일반적으로는 A/B 테스트, 사용자 조사, 데이터 분석, 반복 실험 등의 방법을 사용하여, 사용자 여정을 최적화합니다. 이를 통해 전환율 지표를 개선할 수 있으며, 궁극적으로 수익, 리드 및 기타 KPI를 증가시키는 효과가 있습니다. 다음은 실제 실무에서 적용할 수 있는 전환율 최적화 방법입니다.고객 또는 사용자 페르소나(persona) 만들기: 고객 페르소나를 통해 타겟 고객의 욕구, 필요, 문제를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 전환율을 개선할 수 있습니다.A/B 테스트: 랜딩 페이지, 마케팅 콘텐츠, 제품 설계 등의 여러 버전을 테스트하여 어떤 버전이 더 성과가 좋은지 파악하는 방법입니다. 성과가 더 좋은 선택지를 찾아 적용하고, 이 과정으로 반복하여 캠페인과 제품을 고객이 원하는 형태에 맞게 지속 개선할 수 있습니다.명확한 행동 유도(call-to-action, CTA): 웹사이트의 각 페이지에는 방문자에게 원하는 행동을 명확히 안내하는 매력적인 CTA가 필요합니다. 해당 CTA를 개선하여 전환율을 직접적으로 개선할 수 있죠. 앞서 설명드린 페르소나, A/B테스트 기법을 활용할 수 있습니다.페이지 로딩 속도와 고객 경험 개선: 로딩이 느리거나 사용자 경험이 좋지 않은 웹사이트는 방문자의 전환을 저해할 수 있습니다.소셜 프루프(social proof) 활용: 소셜 프루프는 고객 리뷰, 후기, 수상 경력, 소셜 미디어 공유 등을 포함하며, 사이트의 신뢰성과 신뢰감을 높이는 방법입니다.Amplitude를 활용한 전환율 극대화Amplitude는 제품 분석 업계의 리더로서, 단순히 데이터를 분석하는 것에서 그치지 않고, 이를 실제 전략으로 전환하는 방법을 제시해줍니다. Amplitude의 데이터 분석 및 사용자 행동 추적 도구를 활용해 전환율을 극대화해보세요. Amplitude는 전환율을 극대화할 수 있는 다양한 기능과 노하우를 제공합니다. 비즈니스의 모든 영역에 대한 상세한 데이터를 제공하고, 고객의 행동을 분석하고, 어떤 요소가 고객의 관심을 끄는지에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 콘텐츠 더 읽어보기퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례전환(Conversion) 뜻, 의미, 정의, 종류구매 전환율을 높이는 6가지 전략

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