쇼핑몰 방문 시 여러 가지 배너와 팝업이 나타납니다.
회원 가입을 권유하기도 하고, 앱 설치를 유도하기도 하고, 쿠폰을 안내하기도 하지요.

근데, 궁금하지 않으신가요?
🤔 회원가입 유도 배너가 메인화면을 가려도 괜찮을까?
🤔 이 배너가 짜증나서 이탈하는 고객은 얼마나 될까?
🤔 정말 이 배너가 도움이 되는 걸까?

많은 고민 끝에 만들어진 데이터라이즈의 온사이트 배너가 어떻게 동작하고 얼마나 돈이 되는지 함께 알아볼까요?

데이터라이즈는 누구나 사용하기 쉬운 데이터 기반 이커머스 그로스 솔루션을 목표로 모든 고객 여정 단계마다 효과가 검증된 캠페인을 제공하고 있어요.
이번 컨텐츠에서는 기나긴 고객 여정의 첫 단계, 신규 유입 고객의 회원가입 효과를 살펴보겠습니다

 

👍👍 👍  회원 가입 배너 활용 팁 👍 👍👍
✔️간단하게 가입하고 마케팅 수신 채널까지 확보할 수 있는 카카오싱크 회원 유도하기
✔️회원 가입 시 받을 수 있는 혜택을 배너에 담아내기

 

1. 실험 방법

데이터라이즈는 고객사 S와 함께 온사이트 배너의 효과를 검증하는 A/B 테스트를 진행했어요. 유입되는 고객을 무작위로 나누어 A그룹에는 배너를 전혀 노출하지 않고, B그룹에는 데이터라이즈의 실시간 고객 행동 기반 온사이트 배너를 노출했어요.

실험기간 : 2022년 11월 23일 ~ 2022년 12월 6일

◦ A그룹 대상자수 총 49,179명

◦ B그룹 대상자수 총 49,293명

 

2. 회원 가입 배너가 고객의 회원 가입에 어떤 영향을 미쳤을까요?

실험기간동안 A, B 그룹의 가입률 일별 추이를 살펴보았습니다. A그룹은 배너의 영향 없이 자발적으로 가입한 고객의 가입률입니다. B그룹의 고객에게는 고객 행동에 따른 다양한 배너가 노출되었기에, 회원 가입 배너에 노출된 고객과 다른 배너에 노출된 고객이 섞여 있습니다. 따라서 B그룹의 고객 중 ‘회원 가입 배너에 노출 된 고객’ 의 일별 가입률만 뽑아 비교하였습니다. 실험하는 전 기간동안, 배너를 노출한 그룹의 회원가입률이 비 노출 그룹보다 높았습니다. 배너에 노출된 그룹에서는 비 노출 그룹 대비 적게는 1.3배, 많은 날은 2.1배 높은 가입율을 보였습니다.

 

3. 배너를 통한 회원 가입, 어떤 식으로 설계하면 좋을까요?

이번 실험에서는 카카오싱크를 통한 회원가입을 유도하는 배너를 사용하였어요.

카카오싱크를 통해 회원 가입을 하게 되면, 별도로 채널 친구 추가를 거부하지 않는 이상 채널 친구 추가도 함께 이루어집니다. 회원 가입과 더불어 쉽게 접근할 수 있는 마케팅 채널이 생긴다는 것이 큰 장점이지요.

해당 실험 기간동안 일반 회원이나 네이버를 통한 가입은 그룹별 차이가 거의 없지만 카카오를 통한 가입은 상당히 증가했어요. 배너를 클릭하면 카카오 싱크를 통한 가입 화면으로 연결되도록 설정했기 때문에 많은 고객들이 ‘어떤 방식으로 가입할까?’에 대한 고민 없이 카카오 가입을 선택한 것이죠.

 

 

본 실험에서는 배너 이미지에 회원 가입 시 받을 수 있는 혜택을 함께 넣어 고객의 회원 가입을 좀 더 적극적으로 유도했어요. 우리 쇼핑몰에서 이미 운영하고 있는 회원 가입시의 혜택이나 채널 친구 추가시의 혜택이 있다면, 이 내용을 회원가입 유도 배너에 담아 고객의 회원 가입을 더 잘 유도해 보는 건 어떨까요?

 

4. 복잡한 구매 여정을 거쳐서, 결론은 구매전환율이죠!

쇼핑몰의 다양한 배너, 여러가지 액션을 유도하지만 그 고객이 구매를 하게 만드는 데 궁극적인 목표가 있어요.

이번 실험의 A/B 그룹간 구매전환율 차이를 살펴볼까요?

실험하는 전 기간동안 배너를 노출한 그룹의 구매전환율이 비 노출 그룹보다 높았습니다. 하루도 빠짐 없이 매일요. 배너 노출 그룹은 비 노출 그룹 대비 적게는 1.1배, 많은 날은 1.6배 높은 구매전환율을 보였습니다. 그러니까, 추가적인 유료 메시지 발송 없이 온사이트 배너가 적절하게 뜨는 것만으로도 구매전환율이 10% 이상 상승하는 효과를 기대할 수 있다는 뜻이지요.

 

5. 데이터라이즈 배너는 이런 점이 달라요.
데이터라이즈의 배너는 일반적인 룰베이스 솔루션과 달리, 사용자가 정한 규칙에 따라 동작하지 않아요. 대신,

• 방문자의 행동 패턴이 기존 구매자와 얼마나 유사한지를 머신러닝으로 실시간으로 추정해요.
• 이렇게 추정한 구매성향 점수를 바탕으로, 지금 노출했을 때 가장 구매 전환될 확률이 높은 배너를 노출해요.
• 고객의 성향에 따라, 배너를 자주 클릭하는 사람에게는 다양한 배너를 더 노출하고, 자주 끄는 사람에게는 노출 빈도를 낮추어 피로도를 조정해요.
• 데이터가 쌓일 수록, 성과에 따라 노출 빈도 / 노출 페이지를 점점 최적화 해요.