앰플리튜드

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

Team MAXONOMY 2024.11.14

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 100


전환율은 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 시사합니다







전환율 계산 방법


앞서 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.


  1. 전환 이벤트 확인: 전환으로 측정할 구체적인 행동을 정합니다. 예를 들어 구매, 회원가입, 구독, 특정 링크 클릭 등이 전환 이벤트가 될 수 있습니다.
  2. 데이터 수집: 전환 수와 특정 기간 동안의 방문자 수(혹은 전환될 기회의 수)를 수집합니다.
  3. 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 이유


비즈니스에서 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.


  1. 마케팅 캠페인의 효율성 측정: 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 평가할 수 있습니다.
  2. 수익 흐름의 건강 상태 파악: 전환율을 통해 수익 창출 경로가 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.
  3. 판매 퍼널에서 개선이 필요한 부분 발견: 전환율은 고객이 구매로 이어지는 과정에서 약점이나 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다.
  4. 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.
  5. 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 가입
  • 소프트웨어 체험판 및 e북을 다운로드
  • 앱 다운로드 및 실행
  • 뉴스레터 구독
  • 랜딩 페이지나 특정 기사 페이지에서 일정 시간 이상 머무는 행동
  • 정기적으로 사이트에 방문하는 행동
  • 소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르거나 공유하는 행동
  • 광고를 클릭하여 사이트에 방문하는 행동


이처럼 전환 이벤트는 다양한 사용자 행동을 추적할 수 있으며, 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.








이상적 전환율


이상적 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) 방법


전환율 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.


  1. 고객 또는 사용자 페르소나(persona) 만들기: 고객 페르소나를 통해 타겟 고객의 욕구, 필요, 문제를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 전환율을 개선할 수 있습니다.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 페이지 로딩 속도와 고객 경험 개선: 로딩이 느리거나 사용자 경험이 좋지 않은 웹사이트는 방문자의 전환을 저해할 수 있습니다.
  5. 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 극대화


Amplitude는 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 읽어보기

logo

팀맥소노미

YOUR DIGITAL MARKETING HERO

비즈니스 성장을 위한 최적의 솔루션과 무료 데모 시연, 활용 시나리오를 제안 받아보세요

관련 글 보기

리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍

리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍

리텐션이란?리텐션(User Retention)이란, 특정 기간 동안 활성화된 유저 혹은 고객의 수를 나타냅니다. 보통은 '리턴션율'이라는 백분율을 통해서 표현합니다. 리텐션율을 구하는 공식은 다음과 같습니다.(설정된 기간 끝의 활성 사용자 수 - 설정된 기간 동안의 신규 사용자 수) / 기간 시작 시의 총 활성 사용자 수이런 유저 리텐션을 개선하기 위해선 코호트 분석, 고객 피드백 수집 및 활용, 온보딩 경험 개선, 푸시 알림 등의 방법을 주로 활용합니다.유저 리텐션 vs 고객 리텐션중요한 점은 유저 리텐션과 고객 리텐션을 구분해야한다는 것입니다. 여기서 유저와 고객을 명확하게 구분을 할 필요가 있는데요. 유저는 제품이나 서비스를 이용하는 사람을 말하고 고객은 제품이나 서비스에 가격을 지불하는 사람을 말합니다. 즉, 유저 리텐션은 제품을 사용하는 사람 수를 의미하는 반면, 고객 리텐션은 제품을 계속 결제하는 고객 수를 측정합니다. 유저 리텐션이 유저의 활동에 대한 측정 지표라면, 고객 리텐션은 재무적인 목적이 강한 지표라고 할 수 있죠.예를 들어, 쿠팡이나 아마존과 같이 많은 상품이 거래되는 이커머스 플랫폼의 경우, 유저 리텐션은 특정 기간 동안 앱이나 웹 페이지에 방문하는 유저 수로 측정할 수 있고, 고객 리텐션은 특정 기간 동안 실제 결제를 하는 숫자로 측정합니다. 가장 대표적인 유형인데요.성격이 조금 다른 케이스도 있습니다. 또 다른 예를 들면, 대기업에 인사 솔루션을 제공하는 회사A는 고객 리텐션을 특정 기간 동안 구독을 계속하는 기업(고객)의 수로 측정할 것입니다. 유저 리텐션은 고객 회사에서 몇 명의 유저가 특정 동안 제품에 로그인하는지를 측정합니다. 즉 이미 구독 중인 고객이 우리 제품을 얼마나 잘 사용하고 있는지 확인하는 것이죠. 유저 리텐션 vs 이탈률유저 리텐션과 이탈률은 큰 상관관계가 있습니다. 이탈률은 비즈니스가 잃는 유저 수 혹은 다시 구독하지 않는 고객 수를 의미합니다. 따라서 이탈률은 유저 리텐션율의 역수이며, 둘이 합쳐서 100%가 되어야합니다.유저 리텐션 측정 방법유저 리텐션은 회사의 전반적인 상태를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 높은 유저 리텐션은 수익성과 안정성이 높음을 나타내죠. 유저 리텐션을 측정하기 위해선 우선 명확한 활성 유저 기준과 기간 기준을 정의하고 리텐션 유형을 결정해야 합니다.유저 리텐션율 공식유저 리텐션율을 계산하는 공식은 앞에서 설명했듯 다음과 같습니다공식을 사용하여 유저 리텐션율을 구하는 방식은 쉽고 직관적이긴 하지만, 더 정확한 측정을 위해선 제품 분석 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다. 대표적으로 Amplitude가 있죠.가장 이상적인 유저 리텐션율은 100%이고 이탈율은 0%일 것입니다. 하지만 당연히도 이는 불가능하고, 실제론 산업별 적합한 리텐션율을 목표해야 합니다. CustomerGauge의 'B2B NPS & CX Benchmarks Report 2022'에 따르면, 에너지 및 유틸리티 산업의 유저 리텐션율이 89%로 가장 높았으며 도매 산업의 리텐션율이 44%로 가장 낮았습니다.현재 속해있는 산업의 표준 리텐션율을 찾아보고 우리 회사의 유저 리텐션율을 비교한 다음, 적절한 목표를 잡는 것이 중요합니다.활성 유저 기준과 활성 기간 기준 정하기위의 공식을 사용하려면 먼저 두 가지 요소를 명확히 정의해야 하는데요. 바로 누구를 활성 유저로 볼지와 기간을 어떻게 설정할지입니다.먼저 활성 유저를 정의하는 기준은 여러가지가 있습니다. 그중 우리 제품과 사업 목적에 가장 적합한 방법을 선택해야하는데요. 단순히 애플리케이션을 설치한 유저를 활성 유저로 볼 수도 있고, 매일 사용하는 유저를 활성 유저로 간주할 수도 있습니다. 가장 적합한 방식을 선택하되, 결정한 기준에 대해서 회사 내부적인 통일이 되어야 정확한 지표 측정이 가능합니다.기간을 설정하는 방식도 기업마다 상이한데요. 보통은 지표를 측정하는 목적에 따라 기간을 설정합니다. 예를 들어, 분기 보고서를 작성하는 경우, 한 분기를 기준으로 리텐션율을 측정하는 것이 좋겠죠. 이 외에도 산업이나 제품 특성에 따라서 기간을 정할 수도 있습니다. 예를 들어, 항공 예약 앱의 경우 매일 앱을 사용하는 경우는 거의 없겠죠. 반면 캘린더 앱의 경우에는 성공적인 매일 사용하는지가 성공을 판가름하는 기준이 될 것입니다.N-Day 리텐션 (유저 리텐션 반환률)유저 리텐션 반환률(Return On retention) 혹은 N-Day 리텐션이라 불리는 지표는 특정 날짜에 제품을 사용하는 사용자 수를 말합니다. 이 때 "Day 0"은 사용자가 앱을 다운로드하고 설치하거나 프로필을 만드는 등의 특정 작업을 수행한 첫 번째 날을 가리킵니다. 그리고 Day 0 이후에 사용자가 어떻게 행동하는지 분석합니다. Day 1, Day 3, Day 5 등 유저 언제 다시 돌아오는지 추적할 수 있습니다.리텐션 개선 방법유저 리텐션을 향상시키기 위해선 유저 경험을 먼저 향상시켜야합니다. 유저 리텐션과 유저 경험은 서로 뗄 수 없는 관계이죠. 유저가 제품을 즐기고 가치를 느끼면 당연히 더 오래 서비스에 머물 것입니다! 고객 경험을 개선하기 위해선 코호트 분석, 피드백 루프, 고객 온보딩, 꾸준한 업데이트 등과 같은 방법이 있습니다.1. 코호트 분석하기코호트 분석이란, 유저의 행동과 시간 흐름에 따라 그룹화하는 데이터 기반의 분석 방법입니다. 구체적으로는 유저 획득일, 플랫폼, 채널, 사용자 행동과 같은 요소를 기반으로 그룹을 나눕니다. 코호트 분석을 사용하여 다양한 고객 세그먼트 간 관찰된 사용자 동향과 행동에 가설을 세울 수 있습니다. 특정 코호트의 중요한 지점을 식별하게 되면 해당 코호트의 이탈을 줄이기 위한 전략을 개발할 수 있는 것이죠. Amplitude와 같은 분석 플랫폼을 사용하면 코호트 분석을 수행하고 사용자를 보다 깊게 이해할 수 있습니다. 코호트 분석에 대한 더 자세한 정보를 확인하고 싶다면 행동 코호트 분석 가이드북을 확인해보세요!2. 유저 피드백 수집하기제품을 개선하려면 유저가 제품에 대해 어떤 생각을 하는지 알아야겠죠. 정기적으로 설문 조사를 보내 사용자의 의견을 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 앱 사용 5회마다 앱을 평가하도록 요청하거나, 리뷰를 남기면 인센티브를 제공할 수 있습니다. 구독을 취소할 때 그 이유를 묻는 것도 좋은 방법이죠! 수집된 피드백을 정리하고, 해당 피드백을 처리할 수 있는 최적의 부서에 알리세요. 이 과정을 반복하면 유저 경험이 꾸준히 상승할 것입니다.3. 온보딩 경험 개선무엇이든 첫 인상이 가장 중요하고 그 첫 인상을 남길 기회는 단 한 번뿐입니다. 그래서 온보딩 경험이 매우 중요한 것인데요. Wyzowl의 보고서에 따르면, 10명 중 8명은 어떻게 사용해야 할 지 모르는 앱을 삭제한 경험이 있다고 합니다. 이런 케이스를 방지하기 위해선 앱 내 데모, 튜토리얼, 대화형 안내 등의 기능을 고려할 수 있습니다.콘텐츠 더 읽어보기고객 리텐션 마스터 가이드북모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔

그로스 해커의 데이터 분석 필수 솔루션: Amplitude(앰플리튜드)

그로스 해커의 데이터 분석 필수 솔루션: Amplitude(앰플리튜드)

“그로스 해커”, 한번쯤은 들어보셨을 단어일텐데요. 그로스 해커는 단순한 유행어가 아닙니다. 그로스 해커는 실시간으로 고객 데이터를 캡처하고 의미를 읽는 방법을 길러온, 제품과 마케팅에 모두 능숙한 인력입니다. 에어비앤비, 우버, 인스타그램, 링크드인과 같은 스타트업들이 유니콘으로 도달하기 위해 그로스 해킹을 사용해왔으나, 전통적인 일반 기업들은 아직 그로스 해킹에 큰 관심이 없는 상태입니다.성공하는 그로스 해커들은 전통적인 엔터프라이즈 비즈니스와는 전혀 다른 방식으로 고객 데이터에 접근합니다. 그들은 디지털 데이터 너머에 있는 실제 사람에 집중하고, 고객 행동을 분석하기 위해 특별히 제작된 최신 프로덕트 인텔리전스 툴을 이용하며, 고객 활성화를 위해 데이터 인사이트를 배치하고, 데이터를 팀 스포츠로 취급합니다.그로스 해커의 사고방식은 적절한 툴과 이전의 베스트 프랙티스와 결합되어, 엔터프라이즈 기업이 디지털 혁신을 실현하고 성장을 이어갈 수 있도록 청사진을 제공합니다.  이벤트 기반 데이터를 통해 고객과 공감하세요.그로스 해커는 고객 데이터에 대한 미묘한 이해를 바탕으로 어떻게 공감을 형성할 수 있을지 확인합니다. 데이터를 통해 확인한 고객의 욕구와 요구 사항에 익숙해지는 것은 더 나은 제품을 만드는데 도움이 됩니다.그로스 해킹의 기본은 데이터가 인간의 상호 작용을 위한 통로라고 여기는 사고 방식에서부터 시작합니다. 데이터를 익명의 대중이 아닌, 의미있는 개개인의 의사 표현으로 봐야 합니다. 이러한 사고 방식은 고객 데이터 안에서 행동 인사이트를 발견하고 고객과의 큰 공감을 만들어가는데 도움이 됩니다.물론, 사고 방식은 시작점일 뿐, 더 많은 것이 필요합니다. 올바른 종류의 데이터를 추적하는 것도 중요합니다. Google Analytics, Adobe와 같은 레거시 분석 솔루션은 인간 행동을 이해하는 데 도움이 되는 데이터를 잘 추적하지 않습니다. 대부분 대시보드에서 웹 활동을 추적하는데, 페이지뷰나 구매와 같은 대규모 수치를 보면 데이터 뒤에 있는 ‘개인’의 성격을 지우는 경향이 있습니다. 제품을 구매하는 주체는 페이지뷰가 아니라 사람입니다. 사람들은 “세션”에서 제품과 상호작용 하지 않습니다. 오랜 시간에 걸쳐 다양한 채널을 통해 제품과 상호 작용합니다.데이터를 통해 확인한 고객의 욕구와 요구 사항에 익숙해지는 것은더 나은 제품을 만드는데 도움이 됩니다.반면에 그로스 해커들은 이벤트 기반 데이터를 분석합니다. 이벤트 기반 데이터는 마우스를 클릭하거나 키 스트로크 및 손가락 스와이프 등의 액션이 있을 때마다 활동을 추적합니다. 이러한 이벤트를 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 제품 인텔리전스 툴을 통해 실시간으로 분석하면, 고객의 미묘한 행동을 파악하고 니즈를 이해하는 것을 시작할 수 있습니다. 또한 이 ‘이해’는 결과적으로 더 나은 제품을 만드는 방향으로 이어집니다.Google Analytics, Adobe와 같은 레거시 분석 툴도 이벤트를 통합하기 위해 기술적으로 플랫폼을 확장했지만, 여전히 웹 페이지 중심의 분석입니다. 이러한 툴을 통해 이벤트를 추적하는 것으로는 데이터의 일부만을 확인할 수 있습니다.  고객 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 최신 툴을 사용하세요.기존의 웹 분석 툴은 고객 행동 분석을 위해 설계되지 않았습니다. 기존의 툴은 단일 시점에서 익명의 웹 페이지 뷰를 측정하는 데는 탁월하지만 실제 사람들이 디지털 제품을 사용하는 방식과는 거리가 있습니다. 그로스 해커는 복잡한 고객 데이터를 적절하게 분석할 수 있는 툴을 사용합니다. 이러한 툴은 최소한 다음의 세 가지 요건을 충족해야 합니다.-       다양한 채널에서의 상호작용을 트래킹할 수 있는가.-       전체 소스에서 동일한 고객을 식별해내고 데이터를 통합할 수 있는가. (ID 확인)-       고객 데이터가 식별된 경우, 이 고객 데이터와 익명의 데이터를 결합할 수 있는가.세그먼트 및 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 고객 데이터 플랫폼은(Customer Data Platform: CDP) 상기 요건들을 달성하기 위해 특별히 제작되었습니다. 예를 들어, 세그먼트는 사용자 정의 소스를 포함한 수십 개의 소스에서 이벤트 데이터를 수집합니다. 그 다음 시간이 지남에 따라 지속되는 통합 고객 프로파일을 생성합니다.또한 Amplitude(앰플리튜드)는 세그먼트의 다운 스트림에서 CDP를 통해 통합된 이벤트를 수집하는데 사용될 수 있습니다. 그 다음 리텐션, 전환 및 코호트 행동과 같은 고객 지표를 조사하기 위해 전문 기술자와 비전문 사용자 모두에게 적합한 데이터 분석을 제공합니다. Amplitude(앰플리튜드)에는 자체 ID 확인 기능과 수십 개의 데이터 소스에 대한 사전 구축된 통합 기능도 있습니다.웹 분석 혹은 일반적인 데이터 레이크가 아닌 고객 데이터 분석을 위해 특별히 제작된 툴의 장점은 사람을 염두에 두고 만들어졌다는 점입니다. 즉, ID 식별, 개인 정보 보호, 고객 라이프사이클 라포팅과 같은 고객 지향 기능을 즉시 제공합니다.그리고 이러한 툴은 이탈 가능성, 구매 성향 및 자동 세그먼트와 같은 사전 구축된 예측 속성을 계속해서 더 많이 제공합니다. 이 기능들은 복잡하고 운영 비용이 많이 드는 머신러닝 기반에서 작동하기 때문에, 큰 규모의 회사에서도 처음부터 모두 새로 구축하려면 매우 오랜 시간이 걸립니다. Amplitude(앰플리튜드)의 AutoML 기능은 고객의 행동에 따라 고객을 자동으로 모을 수 있게 합니다. 이를 통해 프로덕트 매니저와 마케터는 희망하는 사용자 분류 방식에 따라 규칙을 수동으로 생성하는 대신, 실제로 제품과 상호 작용하는 방식을 기준으로 사용자를 빠르게 그룹화 할 수 있습니다.최근 Amplitude(앰플리튜드)는 사용자가 주어진 동작을 수행할 가능성을 기준으로 머신러닝을 사용해서 사용자를 세분화하는 예측 코호트 기능도 제공하기 시작했습니다. 이러한 코호트가 마케팅 캠페인에 적용되면, 그로스 해커는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 있습니다.  직접적인 효과를 위해 위해 데이터 인사이트에 신속하게 대응합니다.대시보드는 데이터 분석 결과를 시각화하고 해석하는데 유용하지만, 이것이 데이터 분석의 전부가 되어서는 안됩니다. 이를 기반으로 경영진이 의사 결정을 내리기를 기다리는 데는 몇 주 심지어는 몇 분기가 걸릴 수도 있습니다. 그 이유는 대시보드가 보편적인 방향으로만 사용자에게 안내하고 있기 때문입니다. 데이터를 분석하고 조치를 취하는 것은 사용자의 몫입니다.그로스 해커는 기존 엔터프라이즈 비즈니스와는 근본적으로 다른 방식으로고객 데이터에 접근합니다.그로스 해커에게는 기다릴 수 있는 시간 여유가 없습니다. 이들은 프로덕트 인텔리전스 툴을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 마케팅 및 인게이지먼트 캠페인에 직접 참여합니다. 이 과정에서 데이터를 통해 확인한 고유한 특성 및 코호트에 따라 메시징을 맞춤화할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)에는 대시 보드에서 기다릴 필요없이 실시간으로 데이터 통신을 할 수 있도록 사전에 구축 된 커넥터가 있습니다.예를 들어, 분석 결과 이탈 가능성이 높은 고객 그룹이 식별되었다면, 다음 단계는 당연히 해당 그룹에게 이메일 혹은 모바일 푸시 알림을 보내서 고객이 이탈하지 않도록 하는 것입니다. 이 메시지를 자동으로 트리거 함으로써, 그로스 해커들은 번개처럼 빠른 속도로 고객 경험을 변화시킬 수 있습니다.  데이터를 팀 스포츠로 만들어보세요.그로스 해커의 마지막 비결은 무엇일까요? 그로스 해커는 데이터를 활용하여 고객에게 서비스를 제공하는 새로운 방법을 모색하는 ‘데이터 민주주의’ 팀으로 활동하고 있습니다. 데이터는 고도의 전문 기술자들로 구성된 소규모 그룹에 국한되지 않고 그로스 해킹 프로덕트 매니저, 마케터, 디자이너도 쉽게 액세스할 수 있습니다. 누구나 스스로 데이터를 조사하여 성장 가설을 검증하고, 문제 지점을 확인하며, 고객 행동을 관할할 수 있는 액세스 권한이 있습니다.만약 데이터 전문가가 고객 인사이트의 게이트키퍼라면, 기업의 빠른 학습 및 적응 능력은 소수에게 제한된 대역폭과 전문 지식으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 데이터 전문가가 아닌 분들이 Google Analytics와 Adobe를 이용하여 표면적인 정보 이상의 인사이트를 확인하는 것은 매우 어렵습니다. 전문 기술자가 데이터 분석 내용을 다른 팀원에게 전달하기 위해 대시보드를 생성하는 경우, 비전문 사용자는 데이터와 상호 작용 하거나 데이터에 대한 질문을 할 수 없습니다. 해답을 얻기 위해 엔지니어링 팀에 질문을 한다고 해도, 이는 모든 사람의 업무 속도를 떨어뜨리는 결과를 가져오게 됩니다.Amplitude(앰플리튜드)와 같은 최신 분석 플랫폼은 처음부터 데이터 전문가가 아닌 사람도 사용할 수 있도록 설계되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 UI는 쿼리를 작성하기 위해 자연어와 포인트 앤 클릭(point-and-click) 인터페이스를 사용합니다. 플랫폼별로 다른 용어를 사용하지 않기 때문에 eVars, sProp, goal slot ID와 같은 용어는 Amplitude(앰플리튜드)에서 볼 수 없습니다.또한 Amplitude(앰플리튜드)는 사전 제작된 광범위하고 고 부가가치의 구성하기 쉬운 다양한 차트를 제공하므로, 고객 행동을 쉽게 분석할 수 있습니다. 마지막으로 Amplitude(앰플리튜드)는 다양한 팀 협업 기능을 제공하여 그로스 팀이 차트에 의견을 추가하고, 분석을 퍼블리싱 하며, 툴 내에서 데이터에 대해 논의할 수 있도록 지원합니다.이렇듯 진정한 ‘데이터 민주주의’를 통해 그로스 해킹 조직은 피드백 주기를 획기적으로 단축할 수 있습니다. 또한 이를 통해 기존의 경쟁 기업들 보다 훨씬 더 높은 성장률을 달성할 수 있습니다.  그로스 해커가 될 준비가 끝났습니다!그렇다면, Google Analytics, Adobe Analytics, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 이전의 대시보드와 같은 기존 데이터 분석 툴을 폐기해야 할까요? 아닙니다. 이러한 툴은 웹 분석과 데이터 스토리지, 시각화 등의 용도로만 사용하면 됩니다. 신속한 실험과 최적화를 통한 가파른 성장을 원한다면, Amplitude(앰플리튜드)와 같은 최신 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그로스 해커의 고객 공감 능력, 독창성과 결합하면, 여러분도 빠르게 우상향 하는 성장 그래프를 확인할 수 있습니다.

Predictive Cohort 기능을 소개합니다.

Predictive Cohort 기능을 소개합니다.

데이터로 결과 예측하기

신제품 출시 전략 수립 시 고려해야 하는 5가지 핵심 요소

신제품 출시 전략 수립 시 고려해야 하는 5가지 핵심 요소

제품 출시의 궁극적인 목적은 타겟 고객에게 제품의 고유한 가치를 전달하고 시장에서 입지를 구축하는 데 있습니다. 이러한 점에서 제품 출시 전략은 단순히 제품을 출시하는 것 이상의 의미가 있습니다. 제품 출시 전략에는 타겟 시장, 밸류 프로포지션, 판매 활동, 가격 및 패키지, 고객 성공 플랜 및 레디니스에 대한 명확한 내용이 포함되어야 합니다.1. 제품 출시 프로세스는 명확한 목표와 정확한 포지셔닝에서 시작됩니다.제품 출시 전략은 제품을 전체적으로 분석하여 다른 비즈니스와 어떻게 어울리는지 확인하는 것에서 시작합니다. 먼저, 출시 목적이 신규 시장을 창출하는 것인지, 기존 시장에서 추가 수익을 창출하는 것인지, 고객의 사용률을 높이기 위한 것인지, 아니면 기존 고객의 효용을 높이기 위한 것인지 명확히 목표를 정의하고 이해 관계자들과 공유하는 것이 중요합니다.다음으로는 제품 포지셔닝입니다. 포지셔닝은 타겟 고객을 정의하고 이해하는 것에서부터 시작합니다. 잘 정의된 유저 그룹은 밸류 프로포지션을 명확히 하는데 도움이 되며, 타겟 고객에게 제안하는 마케팅 메시지와 채널을 선택하는 가이드가 됩니다. 많은 기업이 유저를 그룹으로 분류하고 정의할 때 인구 통계학 데이터 혹은 기업 통계 데이터만을 활용하는 실수를 합니다. 하지만 행동 데이터와 제품 사용 데이터 역시 코호트를 만들고 어떤 고객군이 구매할 가능성이 높은지 이해하는데 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 AB 테스트를 진행하고 행동 데이터를 가져올 수도 있습니다. 타겟군을 정의한 후에는 신제품이 시장에서 어떤 포지션을 차지하면 좋을지 고려합니다. 먼저 시장의 특성을 파악합니다. 시장이 호황이라면, 제품 출시에 많은 비용을 투자할 수록 시장 진입의 효과가 더 커지는지 고려해볼 수 있습니다. 다음으로 경쟁사가 유사한 제품으로 어떻게 판매를 해왔는지를 보아야 합니다. 제품 포지셔닝은 경쟁 제품 혹은 서비스와 무엇이 다른지에 초점을 맞춰야 합니다. 경쟁사 대비 차별성이 있는 부분을 런칭 전략의 핵심 소재로 사용해야 합니다.타겟 시장, 시장 정보, 특장점, 차별점을 확보했다면, 포지셔닝 작업을 시작하세요. 이는 제품 출시 스토리, 밸류 프로포지션, 영업 및 홍보를 위한 메시지 작성의 기초 자료로 활용될 수 있습니다.출시 이후 판매 기간도 고려해야 합니다. 영업 담당자와 함께 신제품 판매를 위한 접근 방식을 논의합니다. 또한, 영업 담당자가 제품, 차별점, 고유한 밸류 프로포지션 그리고 잠재 고객이 가장 좋아할만한 기능을 이해하도록 해야 합니다. 이를 통해 어떤 성향의 구매자가 가장 관심을 가질지, 어떤 의사결정자를 타겟으로 해야하는지 영업 담당자가 결정하는데 도움을 줄 수 있습니다. 초기에 진행할수록 더 정확한 예측을 할 수 있으며, 잠재적인 시장을 발견하거나 기회를 확장하는데 도움이 됩니다. 영업 부서와 협력하여 후반기에 기회로 활용할 수 있도록 출시될 제품의 몇가지 이점을 간략히 소개하는 스토리를 작성합니다.2. 내부 조직의 개편은 제품 출시 전략 실행의 핵심입니다.일반적으로 제품 매니저와 마케팅 관리자가 제품 출시에 관한 책임을 공유합니다. 그러나 제품 출시 전략에는 기업 내부의 다른 조직도 포함되어야 합니다. 무엇보다도, 효과적인 제품 출시를 위해서는 맞춤형 영업 접근 방식과 마케팅 전략이 필요합니다. 제품 팀은 실제 기능 출시 뿐만 아니라, 이와 관련된 교육 및 문서를 처리합니다. 시장 진출 지원은 여러 팀에서 나누어 담당합니다. 오퍼레이션 팀은 CPQ( configure(구성), price(가격), quote(견적))과 기능 표기를 담당합니다. 법무팀은 모든 상표와 특허 작업이 완료되었는지 확인합니다. 마케팅 팀은 캠페인을 실행하여 출시일 준비에 가속도를 붙입니다. 솔루션 컨설턴트는 유저가 첫번째 세션에서 제품을 쉽게 사용할 수 있도록 제품 설명과 데모를 준비합니다.고객을 직접 대면하는 팀과 협력하여 신제품을 설명할 메시지를 논의합니다. 이 논의는 마케팅 팀의 제품 출시 캠페인 준비와 영업 활동에 도움이 됩니다.시장 진출 전략을 보다 효과적으로 정의하는 또 다른 요소는 제품의 베타 테스트 데이터입니다. 제품 사용 데이터를 통해 확인한 인사이트로 유저가 가장 많이 참여하는 위치, 만족도가 높은 기능, 그리고 무엇보다 가장 중요한, 고객이 제품을 사용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 이는 기업의 규모에 따라 제품에서 발견하는 가치가 다른지 이해하는 데도 도움이 됩니다. 또한 이는 각기 다른 시장을 위한 영업 전략, 가격 및 패키지를 미세하게 조정하는 핵심 참고자료가 될 수 있습니다.3. 홍보 메시지에는 테스터의 피드백이 반영되어야 합니다.직감에 의존하여 커뮤니케이션 전략을 수립하지 마십시오. 제품의 실제 테스트 데이터를 활용하여 잠재 고객이 공감할 수 있는 메시지를 작성하세요. 제품 테스터 데이터는 우리 서비스가 제공하는 고유한 가치를 누리는 사용자 유형을 식별할 수 있는 아주 중요한 정보입니다. 하지만 테스터 데이터는 종종 활용되지 못하고 누락되기도 하며, 때로는 마케팅 담당자가 데이터를 찾는 방법을 모르는 경우도 있습니다. 따라서 이들이 데이터를 잘 활용할 수 있도록 지원하는 것은 시장 진출 전략을 견고하게 구축하는데 있어 매우 중요한 역할을 하게 됩니다.메시지 작성은 테스터 유저가 가장 좋아하는 기능을 관찰하는 것에서부터 시작하세요. 가장 많이 사용되는 기능은 무엇인가요? 테스터가 가장 좋아했던 기능은 무엇인가요? 이 기능은 제품 출시 자료의 앞 부분에 기재되어 잠재 고객을 유치하고 제품을 사용하도록 장려하는 가장 중요한 역할을 합니다.행동 데이터 분석을 완료했다면, 이를 보완하기 위해 몇 가지 정성적 데이터를 추가합니다. 베타 테스터를 대상으로 설문 조사를 실시하여 제품의 어떤 점이 좋았는지 알아봅니다. 어떤 기능을 좋아하는지, 어떤 기능을 제거하길 원하는지, 어떤 기능을 수정하고 싶어하는지 확인합니다. 어떤 기능이 가장 인기있는지 알게 되면, 마케팅 팀에서 캠페인의 메시지를 작성하는데 도움이 될 수 있습니다.4. 출시 이후에는 제품 사용량을 기반으로 KPI를 결정하세요.제품을 출시 한 이후에는 캠페인 트래픽과 같은 허영 지표(vanity metrics)를 추적하는 것이 좋습니다. 일반적으로 제품이 많은 관심을 받았다면 제품 출시에 성공했다고 생각할 수 있습니다. 그러나 이러한 지표는 얼마나 많은 사람들이 이 제품을 사용하고 있는지, 혹은 얼마나 유용하다고 생각하는지를 알려주지는 않습니다.  출시 이후의 단계를 준비하려면 제품 사용량 측정에 도움이 되는 KPI를 선택하세요. 아래와 같이 제품 선택, 제품에 주는 영향과 관련된 지표에 집중해야 합니다.일일 사용자 수 기능 사용 정도 매출과 신규 고객 확보 (다른 비즈니스와 관련없는 독립형 제품인 경우)리텐션 비율고객 이탈율5. 제품 출시 전략은 출시일 이후에도 계속되어야 합니다. 만약 귀하가 B2B 제품 전문가라면 출시일에 모든 것이 완벽한지 확인하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그날 하루 입소문에는 도움이 되지만 장기적인 관점에서 제품 판매와 고객 만족으로는 이어지지 않습니다. 제품 출시 후 제품의 도달 범위를 상상해 보십시오. 시장 확장을 고려한다면, 어떤 기능이 잠재 고객에게 가장 매력적으로 다가갈 수 있을지 먼저 결정 하십시오. 영업 방식이 어떻게 바뀌어야 제품의 매출 잠재력을 극대화할 수 있을지 생각해 보십시오. 하버드 경영 대학원의 Clayton Christensen 교수에 따르면, 매년 3만개 이상의 신제품이 출시되고 그 중 95%는 실패한다고 합니다. 회사의 조직을 제품 출시 전략에 맞추어 구성하고 제품 수명 주기의 미래를 잘 고려하는 것이 5% 비율에 해당하는 성공을 달성하는 데 도움이 될 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법Amplitude로 그로스 마케팅 시작하기그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리

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 100


전환율은 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 시사합니다







전환율 계산 방법


앞서 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.


  1. 전환 이벤트 확인: 전환으로 측정할 구체적인 행동을 정합니다. 예를 들어 구매, 회원가입, 구독, 특정 링크 클릭 등이 전환 이벤트가 될 수 있습니다.
  2. 데이터 수집: 전환 수와 특정 기간 동안의 방문자 수(혹은 전환될 기회의 수)를 수집합니다.
  3. 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 이유


비즈니스에서 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.


  1. 마케팅 캠페인의 효율성 측정: 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 평가할 수 있습니다.
  2. 수익 흐름의 건강 상태 파악: 전환율을 통해 수익 창출 경로가 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.
  3. 판매 퍼널에서 개선이 필요한 부분 발견: 전환율은 고객이 구매로 이어지는 과정에서 약점이나 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다.
  4. 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.
  5. 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.



이처럼 전환 이벤트는 다양한 사용자 행동을 추적할 수 있으며, 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.








이상적 전환율


이상적 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) 방법


전환율 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.


  1. 고객 또는 사용자 페르소나(persona) 만들기: 고객 페르소나를 통해 타겟 고객의 욕구, 필요, 문제를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 전환율을 개선할 수 있습니다.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 페이지 로딩 속도와 고객 경험 개선: 로딩이 느리거나 사용자 경험이 좋지 않은 웹사이트는 방문자의 전환을 저해할 수 있습니다.
  5. 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 극대화


Amplitude는 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 읽어보기

앰플리튜드, 컨버전