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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.









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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. 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[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

프로덕트 매니저는 팀에서 고객의 니즈를 받아들이고 훌륭한 제품을 생산하는데 반복하여 분석하는 작업이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 그러나 명확하게 정의되어 있지 않고 액세스가 불가능한 데이터로 반복 작업을 계속 하게되면, 타겟 고객을 잘못 선정하는 오류부터 이전의 변경 내용을 검증하는데 너무 많은 시간이 소요되어 적절한 타임라인을 놓치는 이슈까지, 제품 출시 주기 내내 문제가 발생할 수 있습니다. 관련 내용을 좀 더 자세히 알아보기 위해 Amplitude(앰플리튜드)에서는 ‘제품 인텔리전스 리포트’를 통해 350여 명의 디지털 제품 의사결정자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 그 결과 69%의 팀이 간단한 데이터 분석을 위해 며칠 또는 최대 일주일의 시간을 소요한다는 사실을 확인했습니다. 그 69% 중에서39%는 필요한 분석 결과를 기다리며 프로젝트 진행을 중단하고 있고,약 60%는 확실한 분석 근거가 아닌 본능에 따라 프로젝트를 계속 진행하고 있습니다. 또한 이 설문조사를 통해 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 명확하고 액세스 가능한 고품질 데이터를 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 매년 25% 이상의 성장률을 기록할 가능성이 5.5배 더 높은 것을 확인할 수 있었습니다.본 포스팅에서는 세 개의 글로벌 기업 (웰 파머시(Well Pharmacy), 널드월렛(NerdWallet), 언더아머(Under Armor)) 사례를 통해 고객의 인사이트가 프로덕트 팀에 매우 중요한 역할을 하고 있음을 설명합니다. 이 세 기업은 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)를 사용하여 신속한 의사 결정과 높은 고객 이해도를 갖게 되었으며, 데이터 분석을 통해 얻은 충분한 정보를 기반으로 플랫폼 개선을 위한 가설 설정을 진행했습니다. 웰 파머시(Well Pharmacy): 회원 가입 전환율 향상을 위해 퍼넬 활용웰 파머시의 프로덕트 팀은 웰 파머시가 영국에서 가장 큰 규모의 독립 약국이자 세번째로 큰 약국 체인임에도 불구하고, 프로덕트 인텔리전스 리포트의 대다수 응답자들과 마찬가지로 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하기가 어려웠습니다. 이로 인해 제품 개발 속도가 매우 느려지는 문제가 있었습니다. 당시 사용하던 분석 플랫폼은 겉핥기 수준의 데이터만을 제공했고 심도있는 고객의 인사이트를 보여주지 못했습니다. 특히 특정 이벤트를 진행한 후 고객이 어떤 행동을 했는지와 같은 중요한 정보가 누락되었습니다. 결과적으로 웰 파머시의 프로덕트 팀은 새로운 변화에 따른 효과를 검증하기 위해 더 자주 테스트를 진행해야 했습니다.이를 보완하기 위해 웰 파머시는 실시간으로 정확한 분석이 가능하며 프로덕트 팀 전체가 이해하고 사용할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)로 플랫폼을 변경했습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 통해 통해 프로덕트 팀은 피드백 주기를 주 단위에서 분 단위로 단축할 수 있었습니다.또한, 회원 가입 과정에서 많은 수의 고객이 왜 중도에 이탈했는지와 같은 이전에는 확인할 수 없었던 인사이트를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다. 웰 파머시의 프로덕트 팀은 퍼넬 상에서 고객이 어디로 이탈하는지 파악함으로써, ‘가입 과정 중 이메일 확인 단계에서 많은 고객이 이탈한다’는 중요한 추세를 알게 되었습니다. 이를 개선하고자 이메일 확인 단계를 가입 과정의 다른 부분으로 이동했고, 그 결과 회원 가입 완료율이 30% 증가했습니다. 이는 고객이 온라인 약국을 더 많이 이용하도록 유도하는데 도움이 되었고, 매장 직원들의 스트레스 감소 효과도 가져왔습니다. 또한, 고객의 기본적인 질문 수가 감소하여, 약사와 고객 서비스 팀이 매장을 방문한 고객들에게 최선의 조언을 하는데 집중할 수 있게 되었습니다.  널드월렛(NerdWallet): 세그먼트 생성으로 리텐션 비율 증가웹사이트와 애플리케이션을 통해 퍼스널 금융 서비스를 제공하는 널드월렛은, 비즈니스 규모를 확장하면서 지속적인 성장을 위해 더 개선된 고객 인사이트가 필요해졌습니다. 이를 위해 프로덕트 인텔리전트 툴인 Amplitude(앰플리튜드)를 도입했고, 데이터 팀은 사용자 환경을 개선하고 고객이 계속해서 재방문하도록 유도하는 방법을 신속하게 찾을 수 있게 되었습니다.애플리케이션 로딩에 걸리는 시간과 같은 백엔드 엔지니어링 의사결정이 리텐션에 어떻게 영향을 주는지 관찰한 것이 그 첫번째 사례 중 하나입니다. 세그먼트와 코호트를 생성함으로써 팀에서는 제품 출시에 필요한 프로세스의 변경이 고객 행동에 어떤 영향을 주는지 비교할 수 있게 되었습니다. 이 정보를 통해 회사는 로딩 시간을 12초에서 5초로 단축했습니다. 널드월렛 팀은 실시간 분석 기능을 통해 전환을 유도하기 위한 소규모 실험을 수행할 수 있게 되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 퍼넬을 이용하여 모바일 애플리케이션에서의 사용자 클릭율(CTR)이 웹사이트 사용자와 비교하여 상당한 차이가 있음을 확인했습니다. 웹사이트 CTR이 모바일 애플리케이션 CTR보다 2배 더 높았습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 고객들의 반응을 이끌어낼 수 있는 캠페인을 만들 수 있었습니다. 널드월렛은 약간의 조정만으로도 빠르게 측정할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)의 장점을 활용하여 모바일 애플리케이션 클릭율을 200%까지 높였습니다.  언더 아머 (Under Armour): 코호트를 기반으로 가설 설정언더아머 커넥티드 피트니스는 맵마이런(MapMyRun), 마이피트니스팔(MyFitnessPal) 등 운동하는 사람을 위한 피트니스 앱 네트워크입니다. Amplitude(앰플리튜드) 도입 전에는 언더아머의 프로덕트 매니저가 현황을 확인하기 위해 매번 프로덕트 분석가에게 데이터를 요청해야만 했습니다. 프로덕트 분석가는 프로덕트 매니저에게 요청받은 정보를 전달하기 위해 오랜 시간 여러 번의 반복 작업이 필요한 SQL 쿼리 작업을 진행해야 했습니다. 그러나 프로덕트 인텔리전스 플랫폼 Amplitude(앰플리튜드)를 도입한 이후, 언더아머의 테스트 시간은 3개월에서 1개월로 단축되었습니다. 짧아진 테스트 주기는 고객의 신속한 학습과 측정을 가능하게 했기 때문에 고객이 좋아하지 않는 제품 기능을 구축하기 위해 리소스를 낭비하는 것에 대한 염려를 없앨 수 있었습니다. 또한 리텐션 증가와 기능 활용에 중점을 둔 대규모 업데이트도 수행할 수 있게 되었습니다.검증 기간이 단축됨에 따라, 팀에서는 새로운 기능 출시와 관련하여 예측을 하게 되었습니다. 첫번째는 고객의 자세 형성에 도움을 주는 기능을 제공하면 맵마이런(MapMyRun)의 리텐션 비율이 높아질 것이라는 가정이었습니다. 고객들이 부상 없이 계속 운동할 수 있도록 하는 것이 결국 애플리케이션을 계속 사용하도록 도움을 줄 것이라고 예측했습니다.이 가설을 기반으로 맵마이런(MapMyRun) 애플리케이션에 자세 코칭 팁 메뉴를 추가했습니다. 회사는 Amplitude(앰플리튜드)의 코호트, 세그먼트 및 리텐션 트래킹 기능을 활용하여 고객이 새로 추가된 메뉴를 좋아하는지를 분석했습니다. 결과적으로 자세 코칭 팁 메뉴의 도입은 성공적이었으며, 7일차까지의 리텐션 비율이 30%까지 향상되었음을 확인할 수 있었습니다.프로덕트 인텔리전스 툴 활용의 장점은 기업이 새로운 기능을 출시할 때 빌드-측정-학습 주기를 단축하는 것 뿐만이 아니었습니다. 현재의 제품을 더욱 매력적인 것으로 개선하여 고객에게 제공하는 방법을 파악하는 데도 도움이 되었습니다.예를 들면, 세그먼트 차트를 통해 레이스 트레이닝 플랜 기능을 고객이 많이 사용하지 않는 다는 것을 확인했습니다. 언더아머 팀은 더 다양한 목표를 제안하는 것으로 플랜을 재설계했습니다. 행동 코호트를 생성하여 재설계한 플랜이 시간의 경과에 따라 어떠한 영향을 주는지를 측정했습니다. 결과적으로 이 플랜을 사용하는 유료 고객의 비율이 이전보다 3배 더 높아졌음을 확인할 수 있었습니다.Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 인텔리전스 리포트에 따르면, 많은 제품 의사결정자들이 실시간으로 활용하고 실행할 수 있는 고품질의 데이터를 보유하는 것에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 반면에, 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 최소한 일주일에 한 번 이상 새로운 기능을 출시할 가능성이 6배 더 높다고 합니다. 고객의 데이터를에 액세스하고 내용을 이해하는 것이 쉬울수록, 프로덕트 팀은 반복 작업을 더 신속하게 수행할 수 있게 됩니다.

[FAQ] 구글 UA 종료 & GA4 전환에 대해 궁금한 모든 것

[FAQ] 구글 UA 종료 & GA4 전환에 대해 궁금한 모든 것

✒️ Adam Greco | Amplitude 프로덕트 에반젤리스트Adam Greco는 디지털 분석 업계의 리더입니다. 지난 20년 동안 수백 개 이상의 조직에 분석의 베스트 프랙티스를 조언했으며, 분석과 관련된 300개 이상의 블로그 글을 쓰고 책을 저술했습니다. Adam은 분석 컨퍼런스에서 자주 연사로 활동하며, Digital Analytics Association의 이사직을 역임했습니다.구글 애널리틱스(GA)는 무료 디지털 분석 제품이자 유비쿼터스 광고 플랫폼으로써 디지털 분석 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 많은 Amplitude(앰플리튜드) 고객들은 Amplitude(앰플리튜드)와 구글 애널리틱스를 동시에 사용하고 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 매우 효과적으로 활용하고 있는 고객조차 GA를 빈번하게 사용하고 있는데, 이는 GA와 구글의 광고 네트워크가 긴밀하고 밀접하게 연동되어 있는 시스템으로 디지털 광고 공간에서의 독점력이 있기 때문입니다.구글이 UA 제품 서비스를 종료한다는 것을 발표한 이후, Amplitude(앰플리튜드) 고객들의 질문이 끊이지 않고 있습니다. 저는 여러 차례 이 주제에 대해 고객들과 대화를 나눠왔고, 이번 포스팅에서는 그 중 몇가지 대중적이고 중요한 질문과 제가 답변했던 내용을 공개합니다.저와 이야기 나누었던 대부분의 고객은 구글의 최신 업데이트와 그 영향력에 대해 관심이 많았으나, 동시에 우려도 있었습니다. 그렇기 때문에 질문의 내용이 비판적인 경향이 있으며, 저는 GA 전문가가 아니기 때문에 그동안의 디지털 분석 경력을 바탕으로 고객으로부터 들은 주요 내용과 답변을 정리했음을 참고해 주십시오.본 포스팅에서는 GA4가 UA에 비해, 혹은 Amplitude(앰플리튜드)가 GA4에 비해 좋다, 좋지 않다를 평가하지 않습니다. GA를 사용하고 있는 Amplitude(앰플리튜드) 고객이, UA 종료 발표로 인해 일반적으로 거론되고 있는 질문에 대한 해답을 이해하는 데 목적을 두고 있습니다.구글은 왜 GA4로 전환할까요?디지털 분석 산업은 최근 몇 년간 많은 변화를 겪고 있습니다. 웹사이트와 모바일 애플리케이션의 영향력이 증가되면서 기존의 웹사이트 세션 및 페이지 뷰 중심의 분석 활용은 줄어들고 있습니다. 단일 페이지 애플리케이션과 멀티 플랫폼 활용 등으로 디지털 경험이 더욱 복잡해짐에 따라, 대부분의 기업에서는 보다 정확한 디지털 분석을 위해 이벤트 기반의 데이터 모델로 전환하고 있습니다.기존의 GA는 모바일 앱이나 이벤트 기반 분석을 위한 모델로 개발되지 않았기 때문에, 구글은 이를 보완하기 위해 모바일 앱과 이벤트 데이터를 베이스로 개발하는 Firebase를 인수했습니다. 인수 후에 구글은 GA 고객이 Firebase를 활용하여 모바일 앱 분석을 하도록 했으나, 모바일 앱과 이벤트 기반 모델의 인기가 높아짐에 따라 Firebase 플랫폼을 확장시키는 것으로 결정했습니다. (초기에는 ‘GA 앱 + 웹’ 이었으나 현재는 GA4가 되었습니다)GA4로 반드시 마이그레이션 해야하나요? 여기에는 무엇이 포함되나요?구글은 최신 공개된 GA4로 마이그레이션하는 것을 권고했습니다. 그러나 GA4로 마이그레이션하는 작업이 그리 간단하지는 않습니다. 기존과 전혀 다른 데이터 구조를 사용해야 하기 때문에, UA에서 GA4로 전환하는 것은 완전히 새로운 분석 솔루션으로 전환하는 것만큼이나 많은 작업이 소요됩니다. 예를 들어, 조직에서 GA를 통해 이커머스 추적을 사용하는 경우 마이그레이션을 위해 수행해야 하는 여러 특정 단계들이 있으며 이전 버전과의 호환성 문제가 발생 될 수 있습니다.제가 이야기 나눴던 일부 기업에서는 ‘현재 완료해야 할 작업이 많다면 GA를 그대로 사용하는게 합리적인지, 혹은 다른 솔루션 업체를 검토하는 것이 나은지’를 문의해왔습니다. 지금처럼 서비스가 종료되는 강제적인 조건에서는 해당 조직이 현재 얼마 만큼의 기술 투자를 받고 있는지 확인해 볼 수 있는 좋은 기회 이기도 합니다. 현재 많은 기업의 UA는 ‘autopilot’이라는 자동 조정 장치에 의해 구현 되고 있다고 들었습니다. 이 autopilot은 유용하지만 오랜 시간 업데이트 되지 않았기 때문에 실용적인 인사이트를 제공하지는 않았습니다.사용도가 낮은 환경으로 구현된 GA를 보완하기 위해서, GA4는 즉시 사용 가능한 새로운 기능들 (예: 아웃바운드 링크, 검색어 기능, 파일 다운로드, 등)로 구성되어 있습니다. 타 디지털 분석 제품들과 GA를 함께 활용하는 기능들이 새롭게 추가되어, GA4로 업그레이드를 한 뒤에 그 효과를 확인하는 기업이 많아질 것 입니다. 하지만 저는 이런 방안들이 기업에서 디지털 분석 프로그램 도입을 검토하는 기회가 되기를 바랍니다.대부분의 Amplitude(앰플리튜드) 고객들이 일정기간 GA도 함께 사용할 것으로 예측되고 있기 때문에, 우리의 목표는 GA 없이 Amplitude(앰플리튜드) 한 가지 만을 분석 솔루션으로 활용해도 충분히 업무에 활용 가능하다는 것을 뒷받침할 수 있는 제품 및 마케팅 활용 사례를 제공하는 것입니다.이전 GA 데이터는 어떻게 되나요?UA 종료 임박과 관련하여 많은 분들께서 가장 관심있어 하는 부분은 과거 데이터의 손실 여부입니다. 구글이 공시한 날짜를 고려해 보면, 많은 기업에서 즉시 조치를 취하지 않으면 전년 대비 데이터를 확인하지 못하게 될 것 이라는 우려가 있습니다. 대부분의 기업에서는 연도별 데이터 확보를 중요하게 생각하고 있으나 실제로 이를 사용하는 기업을 그렇게 많이 보지는 못했던 것 같습니다. 과거 데이터에 진정으로 관심을 갖고 있는 기업이라면 이미 내부 저장소에 분석 데이터를 보유하고 있을 것이므로, GA 종료 날짜가 다가온다고 해도 크게 혼란은 없을 것으로 예상됩니다.하지만 이 경우라도 이전 데이터를 보존하는 것이 조직에 중요한 경우, 안전을 위해 7월 1일 이전(UA 데이터 수집이 중지되기 1년 전) GA4 인스턴스에 중요 KPI를 추가하는 것이 좋습니다. 혹은 Amplitude(앰플리튜드)의 무료 GTM 템플릿(클라이언트 측 또는 서버 측)을 사용하여 데이터를 Amplitude(앰플리튜드)로 전송할 수도 있습니다. 벤더가 제시한 임의 날짜에 따라 단기적으로 결정하는 것보다는 장기적으로 어떤 플랫폼에 투자할 것인지를 검토하는 것이 더 좋습니다. 개인적인 견해로는 UA 종료 발표에 따른 사용자의 불안감을 고려해 볼 때, 구글이 결국에는 종료 날짜를 연장할 가능성이 크다고 생각합니다.GA4는 시장에서 사용될 준비가 되었나요?많은 분들께서 UA에서 가능했던 모든 기능을 GA4로 대체할 수 없다고 말합니다. 조금만 검색해보면 GA4의 단점을 적어놓은 트위터와 링크드인 게시물을 쉽게 찾을 수 있는데, 어떤 사람들은 GA4가 아직은 시장에서 사용되기에 완벽히 준비되지 않았다고 표현하기도 합니다.GA4가 UA에 비해 몇 가지 개선 사항이 있는 것처럼 보이지만 우려되는 점도 있습니다. 많은 분들의 의견을 통해 확인한 내용을 정리해보자면 다음과 같습니다.이전에는 즉시 사용 가능한 리포트가 여러 형태로 제공되었다면, GA4에서는 탐색 리포팅 인터페이스를 사용하는 것으로 바뀝니다. 이 새로운 인터페이스 구성은 궁극적으로는 보다 강력한 리포팅 기능을 제공하지만, 이전 UA 사용자(특히 초보자)는 사용이 어려워 리포트를 익히는 데 별도의 트레이닝이 필요해 보입니다.GA4에서 문제가 될 수 있는 부분은 디멘션 및 디멘션 문자 길이에 대한 제한이 있다는 점입니다. UA 고객이 GA4에서 사용 가능한 것보다 더 많은 디멘션을 활용했을 경우도 있을 수 있습니다. 제 경우에는 고객이 우선 순위를 지정할 수 있도록 하는 것을 선호하는 편이지만, 대규모로 구현을 해야하는 고객에게는 결국 문제가 될 수 있습니다.GA4에서 한개의 디멘션에 포함된 디멘션 카디널리티가 다른 디멘션에 영향을 줄 수 있는 상황이 발생할 수 있습니다. (표준 보고서 조건에서)표준 속성이 있는 경우 카디널리티가 높은 측정 기준을 생성하지 마십시오. 카디널리티가 높은 측정 기준은 일별 고유 값이 500개를 초과하는 측정 기준입니다. 이 측정 기준은 리포트에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 데이터가 (기타)행에 집계될 수 있습니다. 예를 들어 사용자 ID 와 같은 높은 카디널리티 측정 기준의 경우(즉, 각 고유 사용자에 대한 ID를 수집하려는 경우)에는 User-ID 기능 을 사용합니다.카디널리티- 카디널리티는 측정 기준에 할당된 고유한 값의 개수를 나타냅니다.- 일부 측정 기준은 고유한 값의 개수가 고정되어 있습니다(예: *기기* - 3: 데스크톱, 태블릿, 모바일). 반면 하루에 고유한 값이 500개를 초과하는 측정 기준은 카디널리티가 높은 측정기준으로 간주됩니다.- 카디널리티가 높은 측정 기준이 있으면 리포트의 행 수가 증가하므로 리포트가 행 한도에 도달하여 데이터가 [(다른) 행] 아래에 집계될 가능성이 커집니다. (https://support.google.com/analytics/answer/9309767)GA4에서는 측정 기준 카티널리티로 인해 표준 리포트와 탐색 리포트에 서로 다른 측정 항목 합계가 표시되는 상황이 있을 수 있습니다.GA4는 BigQuery와 더 많이 통합 되어 고급 사용자에게 유용할 수 있지만, 일반 사용자는 고급 사용자 인터페이스를 새로 배워야 합니다.BigQuery로 GA4 데이터 내보내기는 하루에 100만 이벤트로 제한되며, 이로 인해 그동안 ‘무료’ 분석을 사용해 온 많은 조직이 구글에 비용을 지불하게 됩니다.GA4 ‘무료’ 버전의 데이터 보존 기간은 최대 14개월 입니다. 즉, BigQuery에 보존하려는 모든 데이터를 저장해야 하며, 장기간 리포트에 탐색 보고 인터페이스를 사용 할 수 없습니다.현재 GA4에는 연계된 써드파티 솔루션이 거의 없습니다.유럽내에서 구글의 개인정보 보호 문제는 어떤가요?유럽에서는 GA의 합법성과 관련된 법안이 논의되고 있습니다. 대부분 사소한 문제이지만, 광고 네트워크 및 다국적 기업과 연결된 디지털 분석 솔루션에서는 몇 가지 중대한 이슈가 확인되고 있습니다. 저는 고객이 결정할 수 없는 외부적인 요인(법적 판결)으로 인해 디지털 자산에 대한 모든 가시성을 잃게 될 수도 있다는 점을 우려하고 있습니다. 그리고 이 두려움이 결코 실현되지 않기를 바랍니다.개인 정보 문제의 위험을 증가시키는 GA의 특정 부분이 있습니다. 예를 들면, GA가 익명 방문자를 식별하고 데이터를 수집하는데 사용하는 메커니즘인 구글 시그널 데이터 입니다. 구글 시그널을 사용하면 다음의 두 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 다른 솔루션과는 차별화되는, 오직 GA에서만 가능한 작업입니다.광고 네트워크를 활용하여 사용자(익명 사용자 포함)의 다양한 기기에서 추적 수행연령, 성별 및 광고 관심 분야와 같은 사용자에 대한 인구 통계 정보 추가구글 시그널은 대부분의 사람들이 최소 한 가지의 구글 제품 (예: 크롬, 지메일)을 사용하면서 ‘광고 개인화’ 기능을 끄지 않는다는 사실을 이용하여 이 작업을 수행합니다. 구글은 방대한 광고 네트워크를 보유 하고 있기 때문에 사용자의 인구 통계 및 관심 정보를 수집하고 이를 GA와 익명으로 공유 하게 됩니다. 예를 들어, 한 중년 여성이 지메일을 사용한다면, GA는 구글 계정에서 이 중년 여성의 인구 통계적 정보와 관심 분야를 확인할 수 있습니다. 저 또한 한 명의 디지털 분석가로서 추가적인 인구 통계적 정보와 관심 정보를 얻는 것은 좋지만, 사용자는 구글의 광고 네트워크가 자신에 대한 정보를 GA에 제공하고 있다는 사실을 깨닫지 못할 가능성이 높습니다.구글 시그널은 GA 관리자가 해제할 수 있지만, GA를 사용하는 대부분의 조직에서는 이 기능을 사용하도록 설정하고 있으며, 구글 계정 내에서 광고 개인화의 비활성화에 대해 아는 사용자는 거의 없습니다. 또한 현재 GA는 조직이 유저 ID와 기기 ID만 사용할 수 있는 옵션을 제공하는 대신, 구글 시그널 데이터를 포함하면 유저 ID로 유저(사용자)를 추적할 수 있도록 허용하고 있습니다.현재는 구글 시그널 정보가 모든 동의 요구 사항을 준수하는 경우 GDPR과 함께 사용되어도 적합하다고 간주되지만, 구글 시그널은 GDPR의 원칙에 어긋나므로 GA에서 구글 시그널 기능을 제거하거나 ‘옵트인’을 선택하게 하도록 EU에서 강제할 수도 있습니다. 이렇게 될 경우 GA의 장점 중 일부를 사용하지 못하게 됩니다.구글의 전체 비즈니스에서 분석(Analytics)은 얼마나 중요한가요?저와 이야기를 나눴던 많은 분들은 강력하고, 때로는 무료로 제공되는 GA의 디지털 분석 제품에 항상 액세스 할 수 있는 환경을 경험해왔습니다. 저는 이들에게, GA가 처음에는 구글의 디지털 광고 캠페인의 성과 측정에 도움을 주기 위해 인수(Urchin)되어 무료로 제공되었다는 점을 강조하고 싶습니다. 구글은 기업이 디지털 광고에 더 많은 비용을 지출하도록 하는 데 데이터가 핵심 열쇠라는 것을 알고 있습니다. GA는 구글 광고와 밀접하게 연결되어 있습니다.기업에서 향후 10년 동안 사용할 디지털 분석 플랫폼을 고려할 때, 구글의 광고 비즈니스가 분석 비즈니스보다 훨씬 더 중요하다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다. 디지털 광고가 (개인정보 보호 문제로 인해) 사라지거나 크게 줄어들 경우에도 구글은 GA 무료 버전 혹은 지원을 위해 계속해서 자금을 투자할까요? 저는 GA 서버를 호스팅하고 GA 제품을 지원하는 데 많은 비용이 들어간다고 확신합니다. 지금처럼 광고가 캐시 카우로 큰 자금을 생산하고 있을 때는 문제가 되지 않습니다. 하지만 광고비가 고갈되면 어떻게 될까요? 그리고 GA가 많은 법적 이슈를 일으켜 구글의 핵심인 광고 비즈니스에 영향을 주기 시작했다면 어떻게 될까요? 분석 제품으로 인해 광고 수익을 잃게 될 것이라는 우려를 하게 된다면 분석 제품은 눈엣가시로 전락할 수 있습니다. 구글의 모든 개인 정보 보호 및 소송 문제를 감안해보면 분석 제품이 구글의 발목을 잡게 될 수도 있습니다. 미래를 예측하기는 어렵지만, 저와 이야기하는 일부 조직에서는 광고와 분석이 주요 비즈니스 모델인 기업(벤더)에 의존하는 것이 언젠가는 다시 그들을 괴롭힐 수 있다는 우려를 나타내고 있습니다.또한 현재 구글에는 GA의 서비스 규모에 맞게 다른 분석 솔루션 벤더사보다 많은 수의 엔지니어가 있지만, 언젠가는 구글이라는 거대한 기업 내에서 분석 제품이 사라지게 될 수도 있습니다. 일부의 말에 따르면, 최근에는 몇 년 전과 비교하여 기능 요청과 버그 보고가 거의 이행되지 않았다고 합니다. 반면, 분석 제품만을 유일하게 제공하는 벤더사와 협력할 때는 제품을 개발하고 개선하려는 의지가 높다는 이점을 확인할 수 있습니다.구글의 지원 및 서비스 방식에는 어떤 변화가 있을까요?저와 이야기를 나눈 기업 중 일부는 구글의 직접적인 지원을 원한다고 말했습니다. 전통적으로 GA 고객은 구글과 직접적인 상호 작용이 많지 않았습니다. 오히려 구글의 대행사 또는 파트너사와 협력하는 것이 일반적이었습니다. GA에 전문 역량을 갖춘 열정적인 대행사와 컨설턴트가 있다는 것에는 의심할 여지가 없습니다. 그러나 때로는 문제가 발생했을 때 솔루션 공급 기업인 구글과 직접 논의하는 것이 필요할 수 있습니다. 일부는 GA4에 구글의 직접적인 지원이 포함될 지 궁금해 했습니다. 하지만 아직까지는 이 문제에 대해 새로운 것을 보지 못했고, GA4도 과거와 같은 방식으로 지원될 것으로 예상됩니다.GA4는 데이터 품질과 거버넌스를 어떻게 지원하나요?오늘날 대부분의 GA 고객은 데이터 분류 체계(텍소노미) 리스트를 정리한 구글 시트에서 실행을 관리합니다. 같은 관점에서 Amplitude(앰플리튜드) 고객들이 Amplitude(앰플리튜드)에 대해 만족하는 것 중 하나는, Amplitude(앰플리튜드)가 데이터 거버넌스에 많은 투자를 하고 진심으로 연구하고 있다는 점입니다. 그리고 저는 고객들이 GA4도 동일한 기능을 갖추기를 원한다고 생각합니다.이벤트 기반 분석 플랫폼은 고객 행동을 추적하고 분석하는 데 확실히 더 강력하지만, 그만큼 데이터 관리에 더 많은 투자를 해야합니다. 데이터 거버넌스를 위한 강력한 툴킷은 반드시 필요하며, 이는 분석 실행을 문서화하는 구글 시트로는 충분하지 않습니다.최적의 의사 결정을 이끄는 훌륭한 인사이트를 확인하려면, 이벤트를 시간에 따라 계획하거나 도구화 시키고, 검증, 조직화, 변형 및 여러 방면에서 관찰해야 합니다. 훌륭한 데이터 거버넌스 도구가 없다면 신뢰할 수 없는 데이터와 거듭되는 재계측으로 인해 장기적으로는 비용이 높아집니다. 이러한 악순환은 대부분의 분석 작업이 실패하는 이유이기도 합니다.보다 높은 데이터 품질, 엔지니어의 만족, 데이터 플랫폼 비용의 절감을 위해 고객은 GA4(적어도 GA360)가 궁극적으로 다음 기능들을 제공하기를 바라고 있습니다플래닝 트래킹 기본 제공(built-in)이벤트 유효성 확인을 위한 관찰 검사개발자 우선 환경 (Jira 연동, 명령줄, SDK, 분기)보다 강력한 데이터 속성 변환 유형그러나 GA4가 데이터 거버넌스 영역에 얼마나 많은 투자를 할지는 조금 더 지켜봐야 할 부분입니다.GA4가 제공하는 데이터 및 마케팅 통합 기능은 무엇인가요?오늘날의 기업에서는 데이터 웨어하우스, CDP, 이메일 인게이지먼트 및 메시징 플랫폼, 광고 네트워크, 어트리뷰션 및 위치 인텔리전스 툴, 실험 플랫폼 등 많은 도구를 사용합니다. 현재 GA4는 BigQuery, 세일즈포스 마케팅 클라우드와 연동되어 있으나, 이를 위해서는 백엔드 개발 및 API 작업이 필요합니다. 단일 고객 행동 프로파일, 고객 인게이지먼트 및 여정 전체 보기, 다양한 채널과 도구에서 데이터에 조치를 취할 수 있도록 스택을 통합하려는 경우, GA4에는 몇 가지 제한 사항이 있을 수 있습니다. 점점 더 많은 기업에서 디지털 분석 솔루션과 Snowflake, Amazon S3, BigQuery 등과 같은 데이터 웨어하우스를 함께 활용하고 있으나, 현재 GA에서는 BigQuery만 즉시 사용 가능하며 다른 데이터 웨어하우스와 연동하려면 기업에서 추가 개발이 필요합니다.마치며초반에 언급했듯이 UA 종료 및 GA4와 관련된 수 많은 질문과 알려지지 않은 내용이 있었습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 사용하는 고객도 다른 조직과 마찬가지로 이에 영향을 받습니다. 바라건대 여러분이 여기에 제공된 정보를 통해 그동안 지녔던 수 많은 궁금증에 대한 답을 얻으셨으면 좋겠습니다. 주요 기술이 변화함에 따라 많은 걱정이 있으실 것으로 생각됩니다. GA는 보편적으로 사용되던 서비스이므로 그만큼 더 많은 질문과 우려가 있는 것이 당연합니다. 앞으로 많은 사용자 커뮤니티에서, (저보다 GA에 대해 많이 알고 있는) GA전문가들이 이러한 내용을 다루면서 더 나은 답을 찾게 될 것이라고 확신 합니다. 아마 대부분의 기업에서 큰 혼란은 발생하지 않겠지만, 기업에서 사용하는 모든 기술을 지속적으로 재평가하고 앞으로의 최선책을 결정하는 일은 무엇보다 중요하다고 말씀드리고 싶습니다.

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. 









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