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풀퍼널 마케팅을 위한 주요 지표 분석 방법

 

지난 아티클에서는 [풀퍼널 마케팅을 실행하는 방법]에 대해 알려드렸는데요. 다양한 캠페인을 동시에 실행하기 때문에 데이터 분석을 우려하는 분들이 많을 것 같습니다. 데이터 분석의 목적은 다각적인 풀퍼널에서 어떤 부분에 구멍이 생겼는지, 어떻게 개선해야 하는지 확인하는 점입니다. 이 목적을 위해서라면 꼭 필요한 4가지 지표를 중점으로 분석하시면 됩니다.

잠깐, 데이터를 분석할 때는 꼭 이 공식을 잊지 마세요.
주요 지표에서 상세 지표 순으로 분석합니다.
지표 확인 → 원인 추정 → 추정을 검증하기 위한 지표 확인 → 개선 방법 가설 → 가설 검증을 위한 액션
이 5가지를 반복하는 것이 지표 분석입니다. 추정 없이 지표만 본다면 개선 포인트를 찾기 어려워요.

이 공식대로 데이터라이즈 지표를 예시로 설명해볼게요. 가장 먼저 매출액, 세션 수(유입), 구매전환율, 객단가를 확인합니다.이 4가지 지표 확인으로 하락 지점을 찾아 원인을 추정하고 더 깊이있게 데이터를 분석합니다.
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첫 번째, 지난 30일 대비 39.83% 급락한 매출을 확인합니다. 이커머스에서 매출은 가장 큰 목표이고 지표이기 때문에 가장 먼저 확인합니다. 두 번째로 매출 하락 원인을 찾기 위한 세션수, 구매전환율, 객단가 지표를 순서대로 확인합니다. 이미지에서는 세션 수 37.88% 하락, 나머지 지표는 큰 변동이 없는 것을 보면 세션 수가 매출 하락의 가장 큰 원인이었다는 점을 확인할 수 있어요.
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다음으로 세션 수 하락 원인을 찾기 위해 세션 수 지표를 자세히 확인합니다. 세션 수 중에서도 신규 방문수가 더 하락한 것을 확인할 수 있습니다. 이 경우, 신규 방문과 가장 관련이 깊은 퍼포먼스 광고에 문제가 있었다고 추정할 수 있어요.
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추정한 원인이 맞는지 알기 위해 광고 채널별 효율을 알 수 있는 ‘유입’ 데이터를 확인합니다. 지난달 대비 네이버 광고 세션 수가 약 36% 하락한 것을 알 수 있습니다. 이 때, 전략적으로 마케팅 예산을 축소한 경우를 제외하고 네이버 광고 소재에 문제가 있었다는 가설을 세우고 광고 소재를 신규 제작해 배포하는 액션을 실행할 수 있어요.
 
이 외에도 구매전환율과 객단가가 매출액 하락의 가장 큰 원인이라면 아래 예시처럼 분석해보세요.
구매전환율 원인
  • ‘방문 → 상품 조회 → 구매 시도 → 구매 완료’ 까지의 퍼널 지표를 통해 구간별 전환율 확인 (이커머스 퍼널 지표 분석하는 방법)
  • 전환율이 급격히 낮아진 구간에 따라 원인 추정 예시
    ‘방문 → 상품 조회’ 전환율이 낮은 경우 : 광고 소재의 랜딩페이지 변화
    ‘상품 조회 → 구매 시도’ 전환율이 낮은 경우 : 고객이 느끼기에 상품 가격이 가치에 비해 높게 책정된 경우
    ‘구매 시도 → 구매 완료’ 전환율이 낮은 경우 : 무료 배송 정책 기준이 높아짐객단가 원인
신규 방문과 재방문 객단가 하락율 확인
  • 고객 유형에 따른 원인 추정 예시
    신규 방문 : 회원 대상 무분별한 이벤트 실행
    재방문 : 크로스셀링 전략 미비

 

마치며

다양한 캠페인을 한 번에 실행하는 풀퍼널 마케팅이라 하더라도 지표 분석은 똑같습니다. 예시처럼 지표 분석 공식을 대입하면 어떤 데이터를 봐야하는지 알고 빠르게 인사이트를 얻을 수 있어요. 풀퍼널 마케팅과 관련된 2가지 아티클을 통해 조금 더 과감하게 다양한 전략을 다각도로 실행해 볼 수 있길 바랍니다.

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