앰플리튜드
Amplitude 데이터 건강 관리 3단계
Team MAXONOMY ・ 2025.09.17
데이터 관리, 정말 이렇게 복잡해야 할까?
마케팅 팀장 M님은 지난주 임원 미팅에서 당황스러운 경험을 했습니다."이번 달 신규 가입자가 18% 증가 했습니다!"라고 보고했더니, 개발팀에서는 "저희가 보기엔 15% 증가한 것 같은데요?"라고 반박한 것이죠.
같은 분석 솔루션 데이터를 보고 있는데 왜 다른 결과가 나올까요? 알고 보니 마케팅팀은 user_signup 이벤트를, 개발팀은 user_registered 이벤트를 각각 다른 기준으로 보고 있었습니다.
이런 일, 여러분 조직에서도 경험해 보셨나요? 데이터는 쌓이고 있지만 정작 믿고 의사결정을 내리기는 어려운 상황. 새로운 기능을 출시할 때마다 "이 데이터가 정확한 건가?" 의심하게 되는 순간들. 바로 데이터 거버넌스의 부재가 만들어내는 현실입니다.
전통적인 데이터 관리의 한계
데이터 관리는 왜 어려울까요? 전통적인 데이터 관리 방식이 가진 3가지 한계점 때문입니다.
사후 대응
문제가 터진 후에야 "어? 이 데이터 이상한데?"하며 뒤늦게 원인을 찾는 방식을 말합니다. 흔히 볼 수 있는 일이죠. 하지만 이미 잘못된 데이터로 의사결정을 내린 후에는 늦습니다.
전문가 의존
데이터 품질을 확인하려면 SQL 쿼리를 작성하고, 복잡한 분석을 할 수 있는 전문가가 필요합니다. 하지만 모든 팀에 데이터 전문가가 있을 수는 없죠.
파편화된 관리
데이터 검증은 A도구에서, 스키마 관리는 B도구에서, 품질 모니터링은 C도구에서... 각각 따로 관리하다 보니 전체적인 그림을 보기 어렵습니다.
Amplitude의 통합된 데이터 거버넌스
Amplitude는 전통적인 데이터 관리와 완전히 다른 접근법을 제시합니다. 아래 3가지 데이터 품질 관리 기능을 하나의 플랫폼 안에서 완벽하게 연동되어 작동하도록 설계했습니다.
1단계: Tracking Plan
→ 데이터 설계부터 시작하는 체계적 기반 구축
2단계: Data Health Assessment
→ 현재 상태 진단
3단계: Data Assistant
→ AI가 실시간으로 관리해주는 지속적인 케어
각 단계는 독립적으로도 강력한 기능을 제공하고, 함께 사용할 때는 훨씬 큰 시너지를 만들어냅니다. 각 단계별 상세 내용을 알아보도록 하겠습니다.
[1단계] Tracking Plan: 계획된 데이터 vs 예상치 못한 데이터
건물을 짓기 전에 설계도를 그리듯이, 데이터 수집도 사전 계획이 있어야 합니다. Amplitude의 Tracking Plan은 데이터 수집 계획을 세우고 체계적 기반을 구축하도록 지원합니다. 뿐만 아니라 단순 사전 계획을 넘어서 실시간으로 데이터 상태를 모니터링하고 관리할 수 있도록 합니다.
Tracking Plan은 수집되는 데이터에 5가지 상태(Status) 정보 부여해, 마치 교통신호등처럼 데이터의 안전성을 실시간으로 확인할 수 있습니다.
🟢 Live: 계획되고 승인된 이벤트가 실제로 수집되고 있는 활성 상태
🟡 Planned: 사전에 계획되었지만 아직 실제 데이터가 수집되지 않은 예약 상태
🟠 Unexpected: 계획에 없던 데이터가 갑자기 수집되어 검토가 필요한 상태
🔴 Blocked: 의도적으로 수집을 차단한 상태 (스팸, 테스트 데이터 등)
⚫ Deleted: 더 이상 사용하지 않아 삭제 처리된 상태
사례1: 헬스케어 서비스의 "사전 예방 전략"
헬스케어 앱을 서비스 중인 H사는 운동 추천 기능을 새롭게 론칭하려 합니다. 그전에 Tracking Plan을 다음과 같이 먼저 설계 하였습니다.
🟡 Planned 상태로 미리 등록:
- workoutRecommendationViewed: 추천 운동 조회
- workoutRecommendationStarted: 추천 운동 시작
- workoutRecommendationCompleted: 추천 운동 완료
- workoutRecommendationSkipped: 추천 운동 건너뛰기
각 이벤트의 필수/옵션 속성:
- workoutType: 운동 유형 (required)
- difficultyLevel: 난이도 (required)
- recommendationEngine: 추천 알고리즘 버전 (required)
- teacher: 담당 강사 (optional)
계획된 이벤트는 실제 데이터가 1회 이상 수집되면 자동으로 'Planned'에서 'Live' 상태로 변경되므로 기능 출시와 동시에 모든 이벤트가 🟢Live 상태로 전환되고 🟠Unexpected 정보가 추가되지 않는 것을 확인할 수 있었습니다. 데이터 수집에 오류가 없는 것을 확인했으니, 즉시 분석 수행이 가능했습니다.
분석 담당자는 사용자들의 추천 운동 완료율이 예상보다 낮다는 것을 빠르게 발견해 2주 만에 부족한 부분을 개선할 수 있었습니다.
Tracking Plan 상태 시스템의 3가지 핵심 가치
실시간 데이터 보안
예상치 못한 데이터가 수집되면 즉시 경고를 보내고, 필요에 따라 데이터 수집을 차단하거나 승인할 수 있습니다. 개발 실수나 악의적인 데이터 전송을 사전에 방지할 수 있죠. 계획되지 않은 정보 수집 시, Unexpected 상태로 노출되어 수집이 정상적으로 이루어지고 있는지 즉시 확인 가능합니다.
점진적 품질 개선
Unexpected 상태의 데이터를 검토하면서 자연스럽게 데이터 품질이 향상됩니다. "왜 이 데이터가 수집되고있지?"라는 질문을 통해 불필요한 데이터를 제거하고 필요한 데이터를 표준화할 수 있습니다.
팀 간 소통의 자동화
개발팀이 새로운 이벤트(Unexpected)를 추가하면 자동으로 데이터팀에 알림이 가고, 데이터팀의 승인(Live)을 거쳐 분석팀이 사용할 수 있게 됩니다. 수동적인 커뮤니케이션이 자동화되죠.
스키마 보호 기능: 데이터 방화벽
Tracking Plan의 또 다른 강력한 기능은 스키마 위반 데이터에 대한 처리 정책을 설정할 수 있다는 것입니다. 기본적으로 다음과 같은 옵션을 제공하는데요.
• Mark as Unexpected: 일단 수집하되 경고 표시 (기본 설정)
• Reject: 아예 수집하지 않고 차단
예를 들어, 중요한 비즈니스 이벤트의 필수 속성이 누락된 경우 해당 이벤트를 아예 차단하여 부정확한 분석을 방지할 수 있습니다.
사례2: 푸드테크 스타트업의 "긴급 상황 대처"
푸드테크 앱을 운영 중인 F사의 개발팀은 금요일 오전에 ‘추천 기능’을 새롭게 배포 했습니다. 문제없이 계획된 이벤트 정보가 수집되는 것을 확인하고 퇴근했던 데이터 팀장은 다음 주 월요일 아침, 다음과 같은 Amplitude 알람을 확인하고 깜짝 놀랐습니다.
Tracking Plan 알림:
• 🟠 Unexpected: recommendation_clicked (150개 이벤트)
• 🟠 Unexpected: rec_item_viewed (89개 이벤트)
• 🟠 Unexpected: food_recommendation_skipped (201개 이벤트)
Amplitude는 Tracking Plan에 미리 등록되지 않은 이벤트를 'Unexpected' 상태로 분류하고, 미리 지정해 둔 담당자에게 즉시 알림을 보내는데, 개발팀이 주말 작업으로 추가한 새로운 이벤트들이 모두 감지된 것입니다. 하지만 다음과 같이 빠르게 대응할 수 있었습니다.
1. 빠른 검토: 각 이벤트의 속성과 의도를 확인
2. 승인 또는 차단: 비즈니스에 필요한 이벤트는 Unexpected → Live로 전환, 불필요한 것은 Blocked 처리
Tracking Plan이 없었다면, 이런 문제를 빠르게 대응하기 어려웠을 것입니다. 심지어 예상치 못한 이벤트가 수집되는지도 몰랐을지도 모르죠. F사는 복잡한 의사소통 과정 없이도, 새로운 기능의 성과를 안정적으로 측정할 수 있었습니다.
[2단계] Data Health Assessment 템플릿
병원에서 종합검진을 받으면 의료진이 수십 가지 검사를 통해 몸의 상태를 정확히 파악하고 검진 결과를 제공하듯, Data Health Assessment 템플릿은 클릭 한번으로 데이터의 건강 상태를 종합적으로 진단할 수 있습니다.
Amplitude Customer Success 팀이 수백 개 고객사를 지원하면서 축적한 노하우를 하나의 템플릿에 담았습니다. 복잡한 설정 없이 제공되는 템플릿 하나만 선택하면 10가지 핵심 영역에서 종합 진단을 받을 수 있습니다.
기존 도구와는 다른 3가지 특징
전문가 없이도 전문가급 진단
일반적인 데이터 품질 도구들은 "데이터에 문제가 있습니다"까지만 알려줍니다. 하지만 Data Health Assessment는 "어떤 문제인지, 왜 발생했는지, 어떻게 해결해야 하
는지"까지 추가적인 설명을 제공합니다.
Customer Success 팀의 검증된 노하우
수백 개 고객사에서 실제로 발견된 문제 패턴들을 기반으로 구성되어 있어, 일반적인 이론이 아닌 현실에서 자주 발생하는 문제들을 정확히 짚어냅니다.
즉시 실행 가능한 해결책
각 문제별로 구체적인 해결 방법과 예상 소요시간, 예상 효과까지 제시하여 바로 실행에 옮길 수 있습니다.
사례: 글로벌 이커머스의 "세션 ID 미수집 케이스" 발견
글로벌 이커머스 E사는 웹사이트 사용자 여정을 아무리 분석해도 이상한 패턴들이 계속 나타났습니다.
"Amplitude 세션 추적" 진단 결과, 모바일 앱에서는 세션 ID가 정상적으로 수집되고 있었지만 웹사이트
에서는 일부 이벤트에서 세션 ID가 누락되고 있었습니다. 원인을 파악하고 수정 버전을 배포한 이후, 정확한 세션 분석이 가능해지면서 웹 사용자의 실제 구매 여정을 파악할 수 있게 되었고, 이를 기반으로 체크아웃 프로세스를 개선하여 전환율을 향상시킬 수 있었습니다.
[3단계] Data Assistant - 24시간 모니터링
Data Health Assessment로 현재 상태를 파악했다면, 이제 지속적인 관리가 필요합니다. 하지만 매일 수동으로 데이터 품질을 체크할 수는 없죠. 여기서 Data Assistant가 등장합니다. Data Assistant는 AI가 여러분의 Amplitude 데이터를 24시간 모니터링하면서, 개선이 필요한 부분을 발견하는 즉시 구체적인 해결 방안을 함께 알려주는 똑똑한 비서의 역할을 수행합니다.
사례: SaaS 기업의 "이벤트 이름 표준화" 프로젝트
Saas 기업 S사는 데이터 분석을 하고 싶은 니즈는 강했지만, 분석할 때마다 늘 혼란이 있었습니다. 여러 개발팀이 각각 다른 스타일로 이벤트를 만들었기 때문입니다. 그러던 어느 날, Data Assistant에서 알림이 표시 되었습니다. "41개 대용량 이벤트의 명명 규칙을 lowerCamelCase로 통일하세요" 이벤트명에 띄어쓰기, 대소문자 등을 혼용할 경우, 이벤트가 서로 다른 이름으로 따로 수집되어 분석 결과에 누락이 발생할 수 있죠.
Data Assistant 에서는 user_login, UserSignUp, BUTTON_CLICK 등 이벤트명 규칙이 혼재되어 있으므로 변경을 권장하는 안내를 주었고, 이를 각각 userLogin, userSignUp, buttonClick으로 통일하도록 이벤트명 샘플을 제공하였습니다.
담당자는 내부 명명 규칙을 정의한 후 개발단 도움 없이, 메뉴에서 제공하는 버튼 클릭과 Transform 기능으로 이벤트 명을 즉시 통일하였으며, 이를 통해, 누락되는 데이터 없는 분석이 가능해졌고, 새로운 팀원도 쉽게 이벤트를 찾고 사용할 수 있게 되었습니다.
Data Assistant만의 차별화된 5가지 기능
우선순위 기반 추천
전체 이벤트 중에서도 비즈니스에 가장 중요한 것부터 개선하도록 우선순위를 정해줍니다.
비즈니스 컨텍스트 이해
단순히 기술적 오류만 찾는 것이 아니라, 비즈니스 목적에 맞는 개선 방향을 제시합니다.
팀워크 최적화
이벤트에 적절한 소유자를 배정하여 팀 간 혼선을 방지하고 책임감 있는 관리를 유도합니다.
자동 학습 및 진화
사용자의 피드백과 패턴을 학습하여 점점 더 정확하고 유용한 추천을 제공합니다.
실행 가능한 액션 아이템
"문제가 있습니다"에서 그치지 않고 "이렇게 해결하세요"까지 구체적인 행동 계획을 제시합니다.
데이터에 대한 의심을 확신으로 바꾸는 시간
많은 기업들이 데이터의 중요성을 알고 있지만, 정작 그 데이터를 온전히 신뢰하지는 못하는 현실에 직면해 있습니다. 분석 결과를 보면서도 "이 숫자가 정말 맞을까?" 하는 의구심이 들거나, 같은 지표를 놓고도 팀마다 다른 해석을 내놓는 상황을 겪어보셨을 것입니다. 이런 상황이 반복되다 보면 데이터 기반 의사결정이라는 것 자체에 회의적이 되기 마련입니다. 하지만 문제는 데이터 자체가 아니라 데이터를 관리하는 방식에 있을 수 있습니다.
기존의 분석 도구들은 대부분 사후 분석에 집중합니다. 데이터가 쌓인 후에 그것을 시각화하고 분석하는 데 특화되어 있죠. 하지만 정말 중요한 것은 애초에 올바른 데이터가 올바른 방식으로 수집되고 있는가 하는 점입니다.
Amplitude는 바로 이 지점에서 차별화됩니다. 데이터를 수집하기 전 단계부터 관여하여, 무엇을 왜 수집할 것인지 계획하고, 수집되는 데이터의 품질을 실시간으로 모니터링하며, AI가 지속적으로 개선점을 제안합니다. 전 세계 50,000개 이상의 기업이 Amplitude를 통해 데이터 품질 혁신을 경험했습니다. Netflix가 개인화 추천 시스템의 정확도를 높이고, Shopify가 전 세계 수백만 상점의 성과를 정밀하게 분석하며, PayPal이 복잡한 결제 여정을 완벽하게 추적할 수 있는 이유가 바로 이 차별화된 접근 방식에 있습니다.
이들 기업의 공통점은 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어서, 데이터 자체의 신뢰도를 높이는 것부터 시작했다는 점입니다.
마치며
데이터 환경의 개선은 하루아침에 이뤄지지 않습니다. 하지만 올바른 방향으로 한 걸음씩 나아가다 보면 분명한 변화를 경험하게 됩니다. 회의실에서 데이터에 대한 논쟁이 사라지고, 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있으며, 모든 팀이 동일한 기준으로 성과를 바라보게 되는 그날이 생각보다 가까이 있을지도 모릅니다.
Amplitude는 무료 플랜부터 시작할 수 있어 부담없이 첫 걸음을 내딛을 수 있습니다. 작은 시작이지만 여러분 조직의 데이터 문화를 근본적으로 바꾸는 계기가 될 수 있을 것 입니다.
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데이터 분석 시대, GA4만으로 충분할까?이제 거의 모든 비즈니스에서 디지털 역량은 필수 요소로 자리잡았습니다. 전통적인 제조업부터, 리테일, 물류, 심지어 외식업까지 디지털 서비스가 배제되는 산업이 없는데요. 이제 소비자는 앱이나 웹을 통해 식당을 예약하고, 내 물건이 어디까지 배송되었는지 확인하고, 마트에 방문하기 전에 원하는 물건이 있는지 확인합니다.이런 환경 속, 고객 경험 이해는 기업 경쟁력의 핵심이 되었습니다. 고객이 우리 서비스 안에서 무엇을 하고 어떤 점을 좋아하고 어떤 점에 불만을 느끼는지 명확히 알 수 있다면, 최적화 전략을 쉽게 도출할 수 있기 때문입니다.고객 경험 이해를 위한 대표적인 도구로 GA4(Google Analytics 4)와 Amplitude가 있는데요. 그중 GA4는 현재 가장 많은 시장 점유율을 가진 분석 솔루션입니다. 아무래도 무료로 제공되던 구글의 UA(Universal Analytics)로 분석을 시작하는 기업이 많았고, UA 지원이 종료되며, 자연스럽게 GA4를 사용하게 된 것이 아닐까 추측됩니다.하지만 GA4에는 여러 아쉬운 점들을 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 개인화된 데이터 추적이나 고객 라이프사이클 추적 영역에서는 기능이 다소 제한적입니다. 다른 3rd party 데이터와의 통합과 유연성 측면들에도 아쉬움이 많습니다.제품 분석 솔루션 역사 이해하기GA4가 왜 이런 영역에서 유독 약한 모습을 보이는지 이해하기 위해서는 분석 솔루션의 역사를 살펴볼 필요가 있습니다.사실 GA4의 근간이 되었던, UA는 디지털 광고, UTM과 같이 신규고객 유입(User Acquisition) 중심의 퍼포먼스 마케팅 솔루션입니다. 때문에 세션 기반의 로그 데이터를 수집하는 형태로 작동하였죠. 당시 마케팅은 유저를 최대한 많이 유입시키는 것에 초점이 맞추어져있었고, UA는 이에 최적화된 솔루션으로 인기가 많았습니다.하지만 Amplitude가 시장에 출시되고, 기존의 세션 기반이 아닌, 이벤트 기반의 데이터 분석 방식을 처음 제안하였습니다. 이벤트 기반의 데이터 분석은 특히 모바일 앱 환경에서 사용자의 면밀한 행동 분석을 가능하게 하였고, 모바일 시장의 성장과 함께 Amplitude도 폭발적으로 성장할 수 있었습니다. 이때부터 마케팅의 영역이 유저 유입을 넘어, 유저 활성화, 리텐션, 수익화 등 훨씬 넓은 영역으로 확장되었습니다.이런 변화에 맞추어 구글은 기존 UA를 종료하고, 이벤트 기반의 GA4를 새롭게 출시하였습니다. Amplitude에 비하면, 여전히 퍼포먼스 분석 위주의 기능을 제공하며, 유저 라이프 사이클을 추적하는 데 있어서 다소 아쉬운 모습을 보이고 있습니다.Amplitude는 단순 분석 도구가 아니다Amplitude는 단순히 데이터를 수집하고 시각화하는 도구가 아닙니다. 고객의 획득 > 참여 > 전환 > 유지 > 성장에 이르는 고객 여정 전체를 설계하고, 이 여정에서 획득한 데이터를 제품 기획자, 마케터, 개발자 등 누구라도 쉽게 다룰 수 있는 통합 디지털 경험 플랫폼입니다.실시간 개인화 및 실시간 데이터 분석 대시보드를 통해 A/B 테스트와 같은 실험을 설정하고, 그 데이터들을 곧바로 분석80개 이상의 마케팅 플랫폼들과 네이티브 연동을 지원하며, 채널별 획득 데이터들의 리텐션 효과 분석 가능고객 전체 여정의 분석에 최적화되어, 첫 방문부터 재구매까지 사용자 ID 기반으로 고객의 라이프사이클 분석 가능 현재 Amplitude의 대표적 고객인 버거킹은 과거에는 GA4를 이용했지만, Amplitude로 전환하고 통합된 데이터를 기반으로 실험과 지속적인 개인화를 실행하며 전환율과 재구매율을 끌어올리고 있습니다." 우리는 버거 회사입니다. 버거가 바로 우리의 제품입니다. 웹사이트가 아닙니다. 하지만 경쟁력을 유지하려면 단순히 와퍼를 판매하는 것 이상의 노력을 기울여야 합니다. 오늘날 우리는 그 어느 때보다 사람들이 버거킹 브랜드를 통해 어떤 경험을 할지, 그리고 그 경험이 의미 있고 감정적인 유대감을 형성할 수 있을지 고민하고 있습니다. " - 엘리 자비스, Restaurant Brands International(버거킹) 기술 제품 관리 부사장이미지 출처: Amplitude | 개인화된 할인을 제공하는 버거킹버거킹의 고객 여정 개선은 크게 다음의 프로세스들로 이루어졌습니다.오퍼(주문) CTA 클릭을 유도하는 A/B 테스트장바구니 금액 기준, 고객별 개인화된 할인 제공Amplitude 코호트 기능을 통해 이탈 및 특정 행동 고객에게 푸시 알림 발송마치며글로벌 대표 컨설팅펌 브레인 앤 컴퍼니(Bain & Company)의 연구 결과에 따르면, 80% 이상의 기업이 고객들에게 훌륭한 경험을 제공한다고 스스로 평가했지만, 실제 훌륭한 경험을 제공받았다 생각하는 고객은 단 8%에 불과했습니다.고객 유입 마케팅의 한계를 엿볼 수 있는 부분이자, 고객 경험 관리의 중요성을 대변해주는 자료입니다. 여전히 많은 마케터분들이 캠페인 성과 측정과 유입 분석을 위해 GA4를 이용 중일 것입니다. 하지만 유입 데이터만으로는, 구체적인 액션으로 연결하지 못하고, 고객을 제대로 이해하지 못합니다.바로 지금이 진정한 고객 경험을 이해하기 위한 최적의 시기입니다. Amplitude에 대해 궁금하신 게 있다면, Team MAXONOMY에 문의하세요. 성실히 안내 도와드리겠습니다. 문의하기콘텐츠 더 읽어보기[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기UA 서비스 중단 대처 가이드북[FAQ] 구글 UA종료 & GA4 전환에 대해 궁금한 모든 것분석 솔루션, 여러 개 써도 되나요?
![[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/38764/wCjU9pfC.webp "[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기")
[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기
구글의 유니버설 애널리틱스(Universal Analytics) 지원이 중단되면서, 많은 기업에서 Amplitude에 대한 문의를 주셨는데요, 이번 포스팅에서는 유니버설 애널리틱스(이하 UA) 지원 종료와 관련하여 Amplitdue에 대해 가장 많이 궁금해하셨던 질문과 그에 대한 답변을 알아보겠습니다!Q1. UA에서 Amplitude로 이전하기, 많이 어려운가요? 😔UA을 사용하던 많은 고객들이 패닉에 빠졌습니다. UA 서비스 종료가 너무 예상치 못한 일이었고, UA에서 GA4로 넘어가는 프로세스도 그렇게 간단하지 않았거든요.웹 사이트 분석을 주로 진행하신 경우에는 GTM(Google Tag Manager : 구글 태그 매니저)을 기반으로 Amplitude로 넘어오는 방법을 추천합니다. UA를 사용했다면, GTM을 통해 데이터 레이어를 공급했을텐데요. Amplitude의 무료 GTM 템플릿을 활용한다면, 기존에 UA에서 작업한 모든 데이터를 손쉽게 이관하여 Amplitude 안에서 확인할 수 있습니다. 이후엔 Amplitude에서 이벤트와 속성(property)을 설정하고, 새로운 규칙을 GTM에 추가하기만 하면 됩니다! 뭔가 복잡해보이지만, 실제론 몇 시간만에 끝낼 수 있는 간단한 작업입니다.툴을 활용한 방법도 있는데요. API를 기반으로 UA의 분류체계(Taxonomy)를 Amplitude로 손쉽게 옮기는 툴이 존재합니다.(Amplitude의 제휴사인 BlastX와 함께 만들었습니다) Amplitude의 국내 공식 리셀러인 Team MAXONOMY에서도 이와 관련된 상담과 기술지원을 아끼지 않고 있습니다.😉모바일 앱 분석을 주로 진행하셨던 고객은 GA SDK나 Firebase SDK를 Amplitude SDK로 교체해야합니다. 아무래도 웹 사이트보다는 복잡한데요. 이런 경우에는 Amplitude 사용법을 먼저 익힐 수 있도록, 앱과 연결된 웹 사이트 분석부터 시작하는 것을 추천드립니다. Amplitude는 하나의 프로젝트 안에서 웹/앱 데이터를 결합하여 분석할 수 있기 때문에 크게 걱정하실 필요 없습니다.Amplitude는 UA보다 훨씬 높은 호환성을 자랑합니다. Segment, mParticle, RudderStack 등의 CDP에서 얻은 데이터부터, 자체 개발한 데이터 수집기의 데이터까지 Amplitude에서 활용 가능합니다. 뿐만 아니라 BiqQuery나 Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스와도 통합 가능합니다.Q2. 이커머스 분석도 가능한가요? 📋UA는 'Enhanced Ecommerce(향상된 전자상거래)'라는 기능을 제공하는데요. 이 기능을 유용하게 사용한 고객이 많을 것 같습니다. Enhanced Ecommerce를 사용하면 이커머스 방문자가 얼마나 자주 제품을 검색하고, 장바구니에 담고, 구매하는지를 알 수 있죠.👓 또한 이커머스에서 판매되고 있는 각 제품을 트래킹할 수 있도록, 제품마다 자체적인 데이터셋을 제공합니다.당연히 Amplitude로도 이 모든 기능을 사용할 수 있습니다! 다만, 구현 방법을 정확히 규정하지 않는다는 점, 특정 레포트(혹은 매트릭스)를 자동으로 형성하지 않는다는 점이 다릅니다. UA처럼 따로 세팅하지 않아도 레포트가 미리 형성되는 기능은 매력적이긴 하지만 이는 UA가 규정한 데이터 분석 인사이트만 발견하게 될 위험이 있습니다. 그럼에도 UA에서 받아보던 레포트가 편하다면, 베스트 프랙티스(Best Practice) 기능을 통해 UA에서 사용하던 이벤트를 그대로 복사하고, 맞춤 수정까지 하여 레포트를 받으실 수 있습니다.또한, UA에는 하나의 측정기준 배열만 가능한 반면에, Amplitude에서는 무제한의 측정기준 배열이 가능합니다. 언제든지 하위 측정기준(속성)을 트래킹할 수 있다는 거죠!Q3. 마케팅 채널과 캠페인을 트래킹할 수 있나요?🙋♂️UA를 사용의 주 목적은 아무래도 퍼포먼스 마케팅일 것입니다. '마케팅 유입 분석'은 UA의 핵심이라고 할 수 있죠. 마케터들이 보통 사용하는 UA의 주요 기능은 다음과 같습니다. 유입 채널(Acquisition Channels): 고객 유입 채널을 추적하고, 적합한 세션과 이벤트와 연동할 수 있습니다.멀티 터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution): 마케팅 채널 및 캠페인에 다양한 어트리뷰션 모델을 할당하여, 채널 및 캠페인의 성과를 측정할 수 있도록 해줍니다.광고 네트워크 통합(Advertising Network Integraton): 광고 노출, 광고 클릭, 캠페인의 광고 비용 등 통합적인 마케팅 지표를 확인할 수 있습니다.광고 네트워크 오디언스 공유(Ad Network Audience Sharing): 캠페인 또는 리타게팅을 위해 고객 세그먼트를 광고 네트워크와 연동할 수 있습니다.Amplitude는 유저 유입 후의 웹/앱 사용을 분석하는 데 강점있었습니다. 하지만 유입 채널, 멀티 터치 어트리뷰션, 광고 네트워크 통합 기능을 최근 추가하였고, UA에서 이용 가능했던 기능을 최대한 이용할 수 있게 노력했습니다. 예들 들어, 구글 검색광고, Bing 검색 광고 등의 채널별로 유입되는 유저 수를 확인 할 수도 있고 랜딩 페이지, 페이지 이탈률 등을 볼 수도 있습니다.또한, UA에서 멀티 터치 어트리뷰션을 트래킹할 수 있는 기간이 90일로 제한되어있는 반면, Amplitude에서는 제한없이 원하는 기간만큼 트래킹 가능합니다. 게다가 UA가 제한된 영역에서만 어트리뷰션 모델을 할당할 수 있는 반면, Amplitude에서는 모든 영역에 어트리뷰션을 적용할 수 있습니다. (GA4에서도 지원되지 않는 기능입니다!😉)구글 애즈(Google Ads)와의 호환성도 걱정할 필요 없습니다. 구글 애즈의 광고 노출, 클릭, 비용, 캠페인 등의 정보를 불러올 수 있도록 시스템이 구축되어있습니다.Q4. Amplitude에서 Google Ads로 유저 정보를 넘길 수 있나요?🧑🚀UA의 장점 중 하나는 Google Ads와의 연동성이 좋다는 점입니다. UA의 고객 세그먼트를 Google Ads에 연동하여 광고에 활용할 수 있죠. 그러나 이 기능은 Google Signals를 사용해야만 이용 가능합니다. Google Signals는 고객 사생활 침해의 우려가 있어 많은 국가(특히 유럽)에서 금지된 기능입니다. 즉 몇몇 국가에서는 UA와 Google Ads의 연동 기능을 사용할 수 없습니다.*Google Signals : 익명 사용자를 식별할 수 있는 기능 (옵트 아웃 방식으로 수집한 개인 정보는 제외)Amplitude는 많은 파트너사와의 협력을 통해 Google Ads와 같은 광고 플랫폼에서 고객 세그먼트를 이용할 수 있는 합법적인 방법을 마련해두었습니다. 즉, Google Ads가 문제 없이 호환된다는 거죠! Google Ads뿐만 아니라 다양한 광고 플랫폼과도 호환됩니다.🤗Q5. Amplitude에도 통합 테스트 기능이 있나요?👩🔬Google의 무료 테스트 플랫폼인 Google Optimize의 서비스가 종료되었습니다. 테스트는 데이터 분석의 핵심입니다. 데이터를 통해 인사이트를 얻는 데에 그치지 않고, 테스트를 거쳐 이 인사이트가 정말 유의미한 것인지 확인하는 작업이 필요합니다.Amplitude는 이미 2년 전에 Amplitude Experiment라는 통합 테스트 기능을 출시했습니다. Amplitude Experiment에서는 기능 플래그(feature flagging), A/B 테스트 등 다양한 실험 기능을 사용할 수 있습니다. Amplitude Experiment가 무료는 아니지만, Amplitude Analytics와 사용하면 분명 엄청난 시너지 효과를 볼 수 있습니다.Q6. Amplitude에는 데이터 제한 요소가 없나요? 👨💻UA 및 GA4는 확장성, 데이터 샘플링, 측정 기준, 계량 분석에서의 제약 사항이 굉장히 큰 편입니다. 제약 사항을 정리하면 다음과 같습니다.마케팅 어트리뷰션의 전환 추적을 90일로 제한속성(property) 당 이벤트 범위 커스텀 측정 기준 125가지로 제한속성 (property) 당 사용자 범위 측정 기준 100가지로 제한Enhanced Ecommerce 한 가지 측정 기준으로만 배열 가능이벤트 및 이벤트 파라미터의 이름 40자로 제한이벤트 속성 값 이름 100자로 제한사용자 속성 값 이름 36자로 제한사용자 ID 값 256자로 제한페이지 위치 값 1,000자로 제한사용자 기반 세그먼트 활용 시, 리포트 범위 93일로 제한탐색 리포트는 최대 5가지 측정 기준, 10가지 계량 분석, 500줄의 데이터로 제한새로운 계량 분석/측정 기준을 위한 대기 시간 24시간데이터 백필(backfill) 72시간 제한Looker Studio에 대한 API 할당량 제한이외에도 UA와 GA4엔 크고 작은 제한 사항이 많습니다. 유료 버전이 이정도니, 무료 버전은 훨씬 심각하겠죠. 때문에, 대형 웹/앱에서는 Amplitude를 더 선호합니다. Square, PayPal, Doordash와 같은 고객사들은 GA4가 처리할 수 없는 데이터 볼륨을 가지고 있어, Amplitude를 선택하였습니다.물론 GA4를 사용하더라도 BigQuery나 Looker Studio를 사용해서 더 복잡한 쿼리를 실행할 수도 있습니다. 하지만 이런 툴을 활용하려면 SQL이나 BI 사용법을 또 배워야합니다. 일반적인 마케팅이나 프로덕팀에게는 부담스러울 수 밖에 없죠🤦♀️Amplitude를 사용하면 가장 기초적인 활용부터 아주 복잡한 수준의 활용까지 동일한 인터페이스로 처리합니다. 배우고 활용하기 매우 쉽다는거죠! 물론 BigQuery, Snowflake, Redshift 등으로 데이터를 전송할 수도 있습니다. 위에서 언급한 수 많은 제약 사항들도 신경쓸 필요없고, 거의 모든 크기의 데이터셋도 적용 가능합니다!Q7. 프라이버시 문제는 없나요?👮♀️유럽에는 GDPR(General Data Protection Regulation: EU의 일반 개인정보 보호법)이라는 강력한 법률이 존재합니다. 이 법안으로 인해 GA4는 몇몇 유럽 국가들에서 프라이버시에 관한 비난을 받고 있으며, 심지어 '불법'을 자행하고 있다는 이야기도 들려옵니다. 이번 포스팅에서 해당 법안에 대한 상세한 설명을 할 순 없지만, 확실한 점은 Amplitude가 GA4에 비해 프라이버시 문제에서 훨씬 자유롭다는 점입니다.Q8. Amplitude만의 기능도 소개해주세요! 👩🏫Amplitude만의 차별화된 기능은 너무나도 많습니다!! 주요한 기능 몇 개만 살펴보겠습니다.협업 및 데이터 스토리텔링 : Amplitude는 디지털 분석을 팀 스포츠처럼 만들어야한다고 생각합니다. 그렇기 때문에 비디오, 이미지, 차트, 그래프, 리치 텍스트(rich text) 그리고 주석까지 모두 '노트북(Notebooks)'이라는 하나의 공간에서 공유할 수 있도록 하고 있습니다. '노트북'안에는 토론 스레드가 있어, 팀원들의 분석결과와 생각까지 공유할 수 있습니다. slack, jira, notion, miro를 사용한다면, 연동하여 활용할 수도 있습니다.컨버전 퍼널 : UA에도 컨버전 퍼널이 있긴 하지만, Amplitude의 컨버전 퍼널과 비교가 되지 않습니다. Amplitude의 컨버전 퍼널은, 머신 러닝 기술을 적용하여, 고객이 이탈할 것같은 조건이 감지되면 미리 알림을 주어 예방할 수 있도록 합니다.리텐션 레포트 : UA의 리텐션 레포트는 기초적인 기능만 제공하지만, Amplitude의 리텐션 레포는 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다. 새로운 고객, 현재 고객, 활성화된 고객, 휴면 고객을 표시하는 고객생애주기 보고서부터, N-Day 리텐션, 언바운디드 리텐션 (특정 날짜를 포함하여, 그 이후에 돌아온 고객) , 리텐션 추이 등을 제공합니다. 또한 UA에서 리텐션 레포트를 작성하려면, SQL을 통해 20개 이상의 배열을 수동으로 작성해야하지만, Amplitude에서는 외부 툴을 사용할 필요없이 간단한 인터페이스를 통해 레포스를 만들어낼 수 있습니다.데이터 거버넌스 : Amplitude는 데이터 거버넌스 회사를 통째로 인수할 정도로 데이터 거버넌스에 진심입니다. 데이터 트래킹 플랜을 작성하고, 데이터 품질 이슈를 찾아내고, 데이터의 스파이크(spike)나 갭(gap)을 관찰할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, 사용자가 중복 세그먼트나 메트릭스를 생성하지 못하도록 방지하여, 세그먼트나 메트릭스가 급증한다거나, 분석에 방해가 되지 않도록 합니다.고객 지원 : UA의 경우, 교육 및 지원을 외부 기업에 위임합니다. 반면, Amplitude는 직접 고객 지원을 하죠. CSM(Customer Success Manager : 고객 성공 관리자)가 배정되어서 전문적이고 정기적인 지원을 받을 수 있습니다. 필요한 경우에는 Amplitude 활용에 대한 대면 교육도 신청할 수 있죠.Q9. 전문가는 어떤 제품을 더 추천하나요?👩⚖️케임브릿지의 리서치 기업 Forrester에서 발행한 '2022 Digital intelligence platform wave report'를 살펴보면, 제공 가치와 비전 부문 둘다 Amplitde가 UA 및 GA4보다 뛰어나다고 평가받고 있음을 확인하실 수 있습니다!
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?🔍(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