[데이터리안 / 세미나] 다른 회사들은 퍼널 분석 어떻게 하고 있을까? (by 딜라이트룸 PO)

아래 내용은 데이터리안 3월 세미나 <다른 회사들은 퍼널 분석 어떻게 하고 있을까?> 내용을 요약한 글입니다.

 

 

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3월 세미나의 주제는 퍼널 분석에 대해 딜라이트룸(알라미) PO 서승환님이 실무 사례와 함께 강연을 진행해 주셨다.

퍼널 분석, 어떻게 해야할까?

퍼널 진입률과 진입 이후 전환율 중 무엇을 중점적으로 보아야 할까?

 

 

먼저 진입률과 전환율이 무엇인지 살펴보면,

퍼널 진입률 : 전체 모수에서 해당 기능에 진입한 비율.
진입 이후 전환율 : 진입한 모수 대비 전환율.

 

⇒ 제품 성장을 위한다면 퍼널 진입율을 우선적으로 살펴볼 필요가 있다.

 

왜냐하면 보통 신규 기능 진입율은 0.1% 정도이기 때문(서비스 크기별로 다를 수 있다.)

그리고 이 0.1%의 사용자는 이미 전체 유저를 대변할 수 없다. (서비스를 적극적으로 살펴보는 소수의 유저이기 때문)

 

 

그렇다면 이 진입율을 높이려면 어떻게 해야될까?

진입율을 높이는 전략

🏡 홈 엔트리

가장 많은 유저가 보는 홈에 배치하여, 다수에게 절대적인 노출을 늘리는 전략.

진입율을 극대화할 수 있지만, 진입 이후 전환율이 떨어질 수 있다.

 👉 넛지 엔트리

해당 기능이 필요한 맥락을 찾아서 넛지하는 전략.

 

(신규 기능이 필요할 것 같은 순간을 생각해보면 좋다.)

ex) 친구 초대 기능(친구를 초대하면 할인 쿠폰 지급)이 필요할 것 같은 순간

1. 할인이 필요할 때 ⇒ 결제 전 또는 직후
2. 서비스에 만족을 느낄 때 (공유, 추천) ⇒ 리뷰를 남긴 직후

넛지 엔트리로 진입한 유저는 진입 이후 전환율 또한 높다.

 

 

이렇게, 먼저 진입율을 높여 전환에 이를 수 있는 모수를 늘린 후에는, 전환율을 높일 수 있는 방법을 살펴본다.

진입 이후 전환율 높이기

강연에서 서승환 PO가 제시하는 전환율을 높이는 방법은 아래 네 가지이다.

1. 퍼널 순서 변경하기 ⇒ 유저의 관심을 끌 만한 것을 먼저 보여주어, 이탈을 줄일 수 있다.
2. 퍼널 개수 늘리기 ⇒ 보통은 퍼널 갯수를 줄이는 것만 생각하는데, 갯수보다 중요한 것은 유저가 해당 여정을 즐길 수 있냐. 몰입해서 끝내 전환에 도달할 수 있는가 이다. 맥락만 맞다면 퍼널을 늘리는 것이 전환율을 높이는 방법이 될 수도 있다.
3. 퍼널 구조 뒤집기 ⇒ 가능하다면, 개발 구조상 바꿀 수 있는 부분이 있는지 생각해본다.
4. 구멍 없애기 ⇒ 이탈이 많이 발생하는 단계 자체를 없애버리기.

자세한 사례는 세미나 다시보기를 통해 볼 수 있다. 👉데이터리안 3월 세미나 다시보기

 

전환율을 높이는 방법에 정답이 있는 것이 아니기 때문에, 상황에 따라 적절한 가설을 세우고 검증해보는 것이 중요할 것 같다.

 

서승환 PO는 진입율과 전환율을 높이기 위해 어떤 방법을 실행할 것인지는 우선 순위를 고려하여 결정하며, 이 우선 순위를 설정하는 것에 중요하게 생각하는 요소는 첫번째로 임팩트, 두번째로는 개발 공수를 고려한다고 한다.

 

결론

퍼널 분석에서 가장 중요하게 생각해야하는 것은

1. 진입(엔트리 전략)이 적절한지 살펴보고
2. 이탈이 많다면 왜 많은지 파악하여
3. 그에 따른 가설을 촘촘히 세워
4. 실행한 후 임팩트를 확인한다.

 

 

강연은 여기까지였고, 아래는 실시간 Q&A내용인데 유익한 내용이 많아 소개해본다.

 

Q&A

Q. 퍼널분석의 목적과, 퍼널분석을 할 때 가장 중요하게 생각해야하는 부분은?

 

퍼널분석의 목적

• 문제가 생겼을 때 문제의 이유를 찾기 위해
• 신규 기능을 런칭할 때 사용자가 기능을 잘 사용하는지 알기 위해 (신규 기능을 기획할 때부터 퍼널을 생각해보는 것이 좋다.)

중요하게 생각하는 부분

• 이 기능을 넣어서 어떤 지표를 높일 것인지 생각
• 기획 단계에서부터 퍼널을 생각
• 책상 앞에서 데이터에만 매몰되기 쉬운데, 한번씩 실제 유저 입장에서 체험해보기

Q. 퍼널분석 시 사용자 기준으로 데이터를 집계하는지 ? 그리고 비로그인 사용자 데이터는 어떻게 해석하는지?

• 퍼널은 결국 몇 명의 유저가 전환에 도달했는지를 보는 것이기 때문에 클릭수나 뷰 수로 보지 않고 사용자 수로 본다.
• 비로그인 사용자 → 알라미는 앱 특성상 로그인하지 않고 사용가능한 기능들이 대부분. 현재도 로그인 관계없이 데이터를 확인함. 추후 사용자 개별화된 전략을 세우려면 로그인유저의 기록을 관리할 필요.

Q. 딜라이트룸에서 루틴하게 보는 퍼널이 있나요?

• 매출의 선행지표를 위주로 모니터링한다.

Q. 데이터 시각화 방법

• GA4 이용 (데이터리안)
• Byteplus 이용 (딜라이트룸)

Q. 딜라이트룸은 사용자가 아주 많은데, 이런 경우 어떻게 코호트를 나누는지?

• 코호트 분석은 유의미한 가설을 얻고 퍼널 전환율을 높이기 위해서 하는 것.
• 전체를 모수로 한다면 전환의 등락이 잘 보이지 않고 (데이터가 희석됨) 무의미하다.
• 퍼널에서 전환의 가능성이 없는 그룹을 제외하고 모수를 좁혀나가는 방식(귀납적 추론)

Q. 퍼널 단계 중 어떤 단계를 먼저 개선할지 어떻게 결정하나?

• 퍼널을 놓고, 단순히 전환율이 낮은 단계부터 개선하는 것이 답이 아님.
• 어떤 단계를 두고 ‘전환율이 낮다’고 판단하기가 매우 어려움.
• ‘이 기능이 전체 유저 중 몇%가 사용해야 유의미한 수치일까? 어느정도로 핵심적인 기능일까?’를 정의.
• 가설을 놓고, 임팩트를 추정. 임팩트 추정하는 법 → 페르미 추정으로 가설과 결과를 비교해서 점점 그 감을 높여간다.
• 그 후에, 진입율을 먼저 살펴본다.(진입 자체가 낮으면 전환을 높이는 데 한계가 있기 때문)

Q. PO에게 데이터 분석이 중요한 이유?

• 우선순위를 정하기 위해
• 팀원들에게 설득, 동기부여를 하기 위해
  ⇒ 데이터가 없으면 내부적으로 팀원들을 설득시키기 어렵다. 작은 결과라도 개선된 사례를 보여주면 설득력을 높일 수 있고, 그것이 선순환되는 것.
• 가설을 세우고 데이터를 검증하면 실패를 해도 타율을 높이는 과정이 된다.
  ⇒ 거창한 데이터가 아니더라도 일단 해보는 것이 중요. (이가 없으면 잇몸으로!)
• 기획은 일단 내보내봐야(실제 사용자가 사용하고 그 데이터를 보아야) 이 기획이 유의미한지 알 수 있다. (귀납적 접근)
  내생각) 기능을 결정하고 개발 배포하기 전 사용자 조사와 이런 과정들이 중요하다고 생각했는데, 빠른 실행과 검증하는 것도 중요한 방법인 것 같다.

Q. 데이터 분석 책 추천

• 기획은 2형식이다. (서승환 PO 추천)
• 새빨간 거짓말, 통계, 데이터읽기의 기술(차현나), 그로스 해킹(양승화) (데이터리안 패널 추천)
  참고로 그로스해킹 저자인 양승화님은 데이터리안 DA이시라고..! (신기)

 

세미나를 듣고 느낀점

세미나를 듣고 나니, 어떤 식으로 백로그를 정해야 할지, 전환율을 높이기 위해서는 어떻게 해야할지 알 것 같았고, 백로그를 실행하는 것 뿐 아니라 결과까지 추적하는 게 중요하다는 걸 다시 한번 깨달았다.

지금 회사에서는 백로그의 실행에만 초점을 맞추어 업무를 하고 있었고, 근거있는 가설과 그에 따른 실험-검증의 과정이 많은 부분 생략되어 있었다. 사실 이 부분을 알고는 있었지만, 어떻게 해야 할지에 대한 방법을 몰라서 제대로 못하고 있었는데, 이번 강연을 통해 알게 된 부분들을 업무에 적용해보려고 한다.