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퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례

Team MAXONOMY ・ 2020.11.17

퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례

고객들의 서비스 내에서의 여정은 각 서버스 별로 고유한 모습을 보입니다. 여기서는 2가지 산업군을 뽑아 각각 어떤 퍼널 분석을 보여주는지 샘플과 함께 알아보기로 하지요.


고객의 요구에 맞는 서비스를 구축하기 위해서는, 고객의 동향을 이해하는 것이 중요합니다. 사용자가 우리 서비스를 어떻게 사용하는지에 대한 정보가 없다면 전환율을 개선하기 위한 노력은 장님이 코끼리를 묘사하려는 시도와 같을 것입니다. 고객을 이해하기 위해서, 상품 기획자나 마케터는 사용자가 거치는 여러 경로를 보기 위해서 퍼널(Funnel) 분석에 의존하고 있습니다. 하지만, 전환을 보는 퍼널 차트는 모든 카테고리에 적용 가능한 범용적인 모델이 아닙니다. 서비스 중인 제품이나 산업군에 따라서 다릅니다. 이러한 차이를 명확히 함으로써 퍼널(Funnel) 분석 및 고객들의 컨버전 경로를 보다 합리적으로 이해할 수 있습니다.






우선, 퍼널 분석이라는 게 무엇일까요?


"퍼널 프레임워크"는, 고객의 서비스 내에서의 이동, 즉 "여정"을 나타냅니다. 목표로 잡은 전환 지점까지 고객이 이동하면서 거치는 경로를 말하는 것이지요.


전형적인 퍼널은 AIDA 모델로 알려져 있으며 Awareness(인식), Interest(흥미), Desire(욕망), Action(행동)의 4가지 단계가 있다.



Awareness : 고객이 서비스를 인지하고 관심을 가졌을 때

Interest : 고객이 의미 있는 방법으로 서비스 이용을 시작했을 때

Desire : 고객이 서비스의 가치를 실감하고 전환 의욕을 가졌을 때

Action : 사용자가 전환되었을 때


퍼널 분석의 목적은 고객이 다음 단계로 진행하는데 어려움을 겪고 있는 문제점을 고객의 여정 상에서 발견하는 것입니다. 이러한 문제점을 인식하면 이를 해결할 수 있는 다양한 해결책을 시도하여 더 많은 고객을 최종적인 목표로 이끌 수 있습니다.






B2B SaaS에서의 퍼널 분석


기업을 대상으로 SaaS로 제공되는 B2B SaaS 제품들은 일반적으로 구독(라이선스 계약) 형태로 판매됩니다. 이러한 구독형 모델에서 흔히 볼 수 있는 전환 퍼널 중 하나는 유료 전환 경로입니다. B2B SaaS 제품을 판매하는 기업은 더 많은 고객을 유치하기 위해 자사 제품의 무료 버전을 제공하고, 그 후 그들을 더욱 강력하고 매력적인 기능이 있는 유료버전을 구독하도록 유도합니다.


이 예에서 가장 큰 이탈(Drop-off)은 "구독 페이지"와 "유료버전 구독" 단계 사이에서 발생합니다. 이를 토대로 다음과 같은 가설을 세울 수 있습니다.


1. 타겟 설정에 문제가 있어 "관심도가 높은" 고객을 타겟으로 하고 있지 않을 수 있습니다.

2. 또한 타이밍 이슈일 수 있습니다. 유료 버전으로 업그레이드 할 적절한 타임이 아니었을 수 있습니다.


후자의 가설로는 사용자가 업그레이드를 검토하기 전에 무료 플랜에서 충분한 가치를 얻기 위해 시간이 더 필요하다는 점과 유료 기능에 대한 충분한 지식이 없다는 점을 알 수 있을지도 모릅니다. 이 경우 유료 기능의 가치에 대한 인식을 높여야 할 것입니다. 보다 상세한 분석과 고객 조사를 병행함으로써 실제 문제를 보다 자세히 파악하고 해결책을 생각해 낼 수 있습니다.




Case Study : 8×8 - Jitsi.org

8×8은 그들의 화상회의 도구인 Jitsi.org의 성장률이 제자리걸음을 하고 있다는 것을 알았을 때, Amplitude의 퍼널과 "Conversion Drivers" 기능을 사용하여 원인 조사를 시작하였습니다.


그들은 퍼널 분석을 통해, 브라우저에서 바로 화상회의를 가능하게 해주는 Chrome 확장 프로그램(익스텐션)을 사용하는 고객이 거의 없는 것을 발견하였고, 확장 프로그램을 사용한 고객은 전환할 가능성이 매우 높다는 것을 발견하였습니다. 확장 프로그램 기능을 보다 공격적으로 선전한 후, 8×8은 Day7 리텐션이 2배로 증가한 것을 확인할 수 있었습니다.


퍼널 분석과 행동 코호트를 결합하여 발견한 또 하나의 놀라운 점은, 고객들은 미리 예정된 회의보다 더 많은 즉석 회의를 진행했다는 점입니다. 이 결과로 8×8은 제품 로드맵을 변경하여 즉석 회의를 보다 쉽게 생성하고 이용할 수 있도록 신규 업데이트를 발표했습니다.








금융 서비스에서의 퍼널 분석


핀테크 서비스는 기업과 개인고객이 소프트웨어를 사용하여 재무를 관리하는 데 도움을 주는 서비스입니다. 고객의 여정은 금융상품에 따라 다르지만 일반적으로는 계정 생성 및 재무 작업(송금 등)이 포함됩니다. 여기에서는 주식투자를 돕는 가상 앱을 사용하여 고객의 여정을 아래와 같이 표시해 보았습니다.



송금 직후 신규 고객의 대부분이 이탈해 버리므로 문제가 어디에 있는지 확인해봐야 합니다.

  • 고객은 필요한 주식을 빠르게 찾을 수 있는가?
  • 고객은 어떤 방식으로 주식을 찾고 있는가?
  • 전환된 고객이 주식거래를 하는 데에 어느 정도의 시간이 걸리는가?
  • 고객이 즉시 주식거래를 실행할 수 있게 하려면 어떻게 해야 하는가?




Case Study : QuickBooks

Intuit는 자사의 회계 소프트웨어인 QuickBooks를 이용하는 많은 고객들이 초기에 제공되는 온보딩 플로우를 완료하지 않는다는 것을 퍼널 분석으로 발견하였습니다. 상세한 분석의 결과, 온보딩 플로우에서 삭제해도 무방한 3개의 불필요한 단계를 확인하였고, 이를 삭제한 새로 적용된 온보딩 플로우로 인해 그들의 KPI 중 하나인 푸시 알림에 등록하는 고객이 25% 증가하였습니다.


또한, Intuit는 QuickBooks 내에 청구서 발행 기능에 관한 다른 문제(제시간에 돈을 지불한 고객의 수가 현저히 낮은 문제)를 해결하기 위해 퍼널 분석을 사용했습니다. 그들이 코호트 분석과 퍼널을 사용하여 문제를 깊이있게 분석한 결과, 이 문제가 특정 유저 그룹(segment), 즉 Gmail 도메인을 지닌 고객들과 관련이 있다는 것을 발견 하였습니다. 그들은 이 그룹을 위해 커스텀 솔루션을 구축하였으며, 이로인해 제 시간에 돈을 지불하는 비율이 2배나 증가하였습니다.


퍼널 분석은 서비스의 고객 전환 및 리텐션을 유지하고 개선하는 다양한 방법을 시도하고자 할 때 도움을 주는 중요한 도구입니다. 서비스의 개선뿐만 아니라 마케팅 캠페인 및 웹사이트 최적화에도 도움이 되지요. 하지만 퍼널 분석은 하나의 시작일 뿐입니다. 다양한 실시간 데이터에 기반한 분석 정보와 이를 타 부서와 함께 공유 & 협업하여 보다 깊이 있게 우리의 서비스와 고객들 이해하고 제품을 지속적으로 개선해 보세요.

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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.

고객들의 서비스 내에서의 여정은 각 서버스 별로 고유한 모습을 보입니다.  여기서는 2가지 산업군을 뽑아 각각 어떤 퍼널 분석을 보여주는지 샘플과 함께 알아보기로 하지요.


고객의 요구에 맞는 서비스를 구축하기 위해서는, 고객의 동향을 이해하는 것이 중요합니다. 사용자가 우리 서비스를 어떻게 사용하는지에 대한 정보가 없다면 전환율을 개선하기 위한 노력은 장님이 코끼리를 묘사하려는 시도와 같을 것입니다. 고객을 이해하기 위해서, 상품 기획자나 마케터는 사용자가 거치는 여러 경로를 보기 위해서 퍼널(Funnel) 분석에 의존하고 있습니다. 하지만, 전환을 보는 퍼널 차트는 모든 카테고리에 적용 가능한 범용적인 모델이 아닙니다. 서비스 중인 제품이나 산업군에 따라서 다릅니다. 이러한 차이를 명확히 함으로써 퍼널(Funnel) 분석 및 고객들의 컨버전 경로를 보다 합리적으로 이해할 수 있습니다.






우선, 퍼널 분석이라는 게 무엇일까요?


"퍼널 프레임워크"는, 고객의 서비스 내에서의 이동, 즉 "여정"을 나타냅니다. 목표로 잡은 전환 지점까지 고객이 이동하면서 거치는 경로를 말하는 것이지요.


전형적인 퍼널은 AIDA 모델로 알려져 있으며 Awareness(인식), Interest(흥미), Desire(욕망), Action(행동)의 4가지 단계가 있다.



Awareness : 고객이 서비스를 인지하고 관심을 가졌을 때

Interest : 고객이 의미 있는 방법으로 서비스 이용을 시작했을 때

Desire : 고객이 서비스의 가치를 실감하고 전환 의욕을 가졌을 때

Action : 사용자가 전환되었을 때


퍼널 분석의 목적은 고객이 다음 단계로 진행하는데 어려움을 겪고 있는 문제점을 고객의 여정 상에서 발견하는 것입니다. 이러한 문제점을 인식하면 이를 해결할 수 있는 다양한 해결책을 시도하여 더 많은 고객을 최종적인 목표로 이끌 수 있습니다.






B2B SaaS에서의 퍼널 분석


기업을 대상으로 SaaS로 제공되는 B2B SaaS 제품들은 일반적으로 구독(라이선스 계약) 형태로 판매됩니다. 이러한 구독형 모델에서 흔히 볼 수 있는 전환 퍼널 중 하나는 유료 전환 경로입니다. B2B SaaS 제품을 판매하는 기업은 더 많은 고객을 유치하기 위해 자사 제품의 무료 버전을 제공하고, 그 후 그들을 더욱 강력하고 매력적인 기능이 있는 유료버전을 구독하도록 유도합니다.

 


이 예에서 가장 큰 이탈(Drop-off)은 "구독 페이지"와 "유료버전 구독" 단계 사이에서 발생합니다. 이를 토대로 다음과 같은 가설을 세울 수 있습니다.


1. 타겟 설정에 문제가 있어 "관심도가 높은" 고객을 타겟으로 하고 있지 않을 수 있습니다.

2. 또한 타이밍 이슈일 수 있습니다. 유료 버전으로 업그레이드 할 적절한 타임이 아니었을 수 있습니다.


후자의 가설로는 사용자가 업그레이드를 검토하기 전에 무료 플랜에서 충분한 가치를 얻기 위해 시간이 더 필요하다는 점과 유료 기능에 대한 충분한 지식이 없다는 점을 알 수 있을지도 모릅니다. 이 경우 유료 기능의 가치에 대한 인식을 높여야 할 것입니다. 보다 상세한 분석과 고객 조사를 병행함으로써 실제 문제를 보다 자세히 파악하고 해결책을 생각해 낼 수 있습니다.




Case Study : 8×8 - Jitsi.org

8×8은 그들의 화상회의 도구인 Jitsi.org의 성장률이 제자리걸음을 하고 있다는 것을 알았을 때, Amplitude의 퍼널과 "Conversion Drivers" 기능을 사용하여 원인 조사를 시작하였습니다.


그들은 퍼널 분석을 통해, 브라우저에서 바로 화상회의를 가능하게 해주는 Chrome 확장 프로그램(익스텐션)을 사용하는 고객이 거의 없는 것을 발견하였고, 확장 프로그램을 사용한 고객은 전환할 가능성이 매우 높다는 것을 발견하였습니다. 확장 프로그램 기능을 보다 공격적으로 선전한 후, 8×8은 Day7 리텐션이 2배로 증가한 것을 확인할 수 있었습니다.


 퍼널 분석과 행동 코호트를 결합하여 발견한 또 하나의 놀라운 점은, 고객들은 미리 예정된 회의보다 더 많은 즉석 회의를 진행했다는 점입니다. 이 결과로 8×8은 제품 로드맵을 변경하여 즉석 회의를 보다 쉽게 생성하고 이용할 수 있도록 신규 업데이트를 발표했습니다.








금융 서비스에서의 퍼널 분석


핀테크 서비스는 기업과 개인고객이 소프트웨어를 사용하여 재무를 관리하는 데 도움을 주는 서비스입니다. 고객의 여정은 금융상품에 따라 다르지만 일반적으로는 계정 생성 및 재무 작업(송금 등)이 포함됩니다. 여기에서는 주식투자를 돕는 가상 앱을 사용하여 고객의 여정을 아래와 같이 표시해 보았습니다.



송금 직후 신규 고객의 대부분이 이탈해 버리므로 문제가 어디에 있는지 확인해봐야 합니다.




Case Study : QuickBooks

Intuit는 자사의 회계 소프트웨어인 QuickBooks를 이용하는 많은 고객들이 초기에 제공되는 온보딩 플로우를 완료하지 않는다는 것을 퍼널 분석으로 발견하였습니다. 상세한 분석의 결과, 온보딩 플로우에서 삭제해도 무방한 3개의 불필요한 단계를 확인하였고, 이를 삭제한 새로 적용된 온보딩 플로우로 인해 그들의 KPI 중 하나인 푸시 알림에 등록하는 고객이 25% 증가하였습니다.


또한, Intuit는 QuickBooks 내에 청구서 발행 기능에 관한 다른 문제(제시간에 돈을 지불한 고객의 수가 현저히 낮은 문제)를 해결하기 위해 퍼널 분석을 사용했습니다. 그들이 코호트 분석과 퍼널을 사용하여 문제를 깊이있게 분석한 결과, 이 문제가 특정 유저 그룹(segment), 즉 Gmail 도메인을 지닌 고객들과 관련이 있다는 것을 발견 하였습니다. 그들은 이 그룹을 위해 커스텀 솔루션을 구축하였으며, 이로인해 제 시간에 돈을 지불하는 비율이 2배나 증가하였습니다.


퍼널 분석은 서비스의 고객 전환 및 리텐션을 유지하고 개선하는 다양한 방법을 시도하고자 할 때 도움을 주는 중요한 도구입니다. 서비스의 개선뿐만 아니라 마케팅 캠페인 및 웹사이트 최적화에도 도움이 되지요. 하지만 퍼널 분석은 하나의 시작일 뿐입니다. 다양한 실시간 데이터에 기반한 분석 정보와 이를 타 부서와 함께 공유 & 협업하여 보다 깊이 있게 우리의 서비스와 고객들 이해하고 제품을 지속적으로 개선해 보세요. 

앰플리튜드, 컨버전, 퍼널, LMS