Data Insight

이커머스라면 꼭 알아야 할 퍼널 분석 방법

데이터라이즈

2024.03.21 12:17
  • 1938
  • 콘텐츠에 ‘좋아’해줘서 고마워요 -
    2
  • 5
🖐🏻 퍼널이란?
‘퍼널(Funnel)’이란, 깔때기라는 뜻으로 사용자가 웹사이트를 방문하여 구매까지 가는 과정을 단계별로 나눈 차트에요. 이커머스 퍼널은 일반적으로 방문 → 상품 조회 → 구매 시도 → 구매 →재구매 단계로 형성돼요.

이커머스에서 퍼널 분석이 중요한 이유


이커머스 매출을 높이기 위해 어떤 지표가 중요할까요? 사이트 방문자 수, 객단가 등 다양한 지표가 있는데요. 그 중 웹사이트를 방문한 고객이 구매로 전환된 비율인 ‘구매전환율’이 중요해요.

구매전환율을 높이기 위해 퍼널 분석이 필요해요. 방문 → 상품 조회 → 구매 시도 → 구매 완료까지 이어지는 퍼널 지표를 분석하면 이탈이 많은 단계를 알 수 있어요. 이 단계를 알게 되면 개선 방법을 모색할 수 있어요. 적합한 개선 시도가 반복되면 방문 수가 부족해도 매출을 높일 수 있어요.



퍼널 분석에서 꼭 확인해야 할 3가지 지표

1. 방문 대비 구매전환율을 확인해 보세요.
방문 대비 구매전환율은 현재 쇼핑몰 상태를 진단할 수 있는 적절한 퍼널 분석 지표에요. 구간별 전환율 추이 및 시장 비교 차트로 쇼핑몰 상태를 진단해 보세요. 데이터라이즈 사용자라면 구간별 전환율이 시장 평균인지 확인하고 낮은 구간이 있다면 등수 올리기 기능을 활용해 액션을 취할 수 있어요.

2. 매일 시계열 지표를 확인해 보세요.
전환율이 전일 대비 하락했다면 지속적으로 하락 추세인지, 요일이나 이벤트 종료 등 일시적인 현상인지 확인해 보세요. 혹은 홈페이지 개편이나 정책 변동이 있었는지 등 원인을 파악해야 해요. 원인에 따라 캠페인을 점검하거나 고객을 다시 끌어오는 전략을 취할 수 있어요.

3. 매주 방문 대비 전환율을 확인해 보세요.
주간 방문 대비 전환율은 구간별 전환율보다 수치 변동이 적은 편이에요. 지난주 대비 퍼널을 분석하고 변동 사항과 최종 구매전환율을 확인해 매주 구간별 전환율을 높이기 위한 액션을 계획할 수 있어요.

 
퍼널 분석으로 구매전환율 높이는 방법
퍼널 차트에서 3가지 지표를 확인했다면 퍼널 단계별 전환율을 개선하는 방법을 알려드릴게요. 이 내용을 확인하기 전에 먼저 우리 쇼핑몰의 퍼널 차트에서 전환율이 가장 낮은 구간을 확인하세요. 가장 낮은 구간에 해당되는 단계의 문제 원인과 해결 방법을 곧바로 적용해 보실 수 있어요.


1️⃣상품 조회 전환율이 낮을 때

(1) 상품 진열 문제
  • 예상 원인 : 고객이 사이트 방문 후 매력적인 상품을 발견하지 못해 상품 조회를 하지 않았을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 분석 리포트에서 상품 노출 대비 클릭률 지표로 진열 문제 점검해 보기
    ② 고객 맞춤형 상품 추천 배너를 활용해 전환율 개선해 보기

(2) 콘텐츠 문제
  • 예상 원인 : 광고 소재와 랜딩 페이지의 메시지가 일치하지 않아 곧바로 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 데이터톡/분석리포트로 제공되는 참여 세션 비율로 콘텐츠 문제임을 확인하기
    ② 광고 랜딩 페이지를 상품 상세 페이지로 설정해 보기
 

2️⃣ 구매 시도 전환율이 낮을 때

(1) 상세페이지 문제
  • 예상 원인 : 상품 상세페이지에서 원하는 정보를 얻지 못해 구매 없이 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 상품 상세 페이지 내 제품 설명을 추가하거나 가시성을 높일 수 있는 디자인으로 변경해 보기

(2) 가격 문제
  • 예상 원인 : 가격이 상품 가치에 비해 높게 책정되었다고 판단해 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 보유한 쿠폰 및 적립금을 알리는 캠페인이나 쿠폰 제공 캠페인 실행해 보기

(3) 리뷰 문제
  • 예상 원인 : 상품 리뷰 수가 적어 구매 결정에 참고하기 어렵거나 부정적인 리뷰가 많아 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 리뷰 작성 혜택을 알리는 캠페인 실행해 보기

 
3️⃣구매 완료 전환율이 낮을 때

(1) 회원 가입 프로세스 문제
  • 예상 원인 : 주문 직전 필요한 가입 단계가 허들이 되어 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 카카오 아이디, 네이버 아이디 등의 간편 가입 프로세스를 도입해 보기
    ② 회원가입 시 제공하는 혜택을 알리는 배너를 노출해 보기

(2) 주문서 페이지 문제
  • 예상 원인 : 주문서의 결제 수단이 적어 실패하거나 정보 입력 절차가 복잡해서 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 결제 수단을 다양하게 제공하거나 결제 프로세스를 간단하게 개선해 보기

(3) 혜택 문제
  • 예상 원인 : 무료 배송 가능 금액이 너무 높다고 판단되어 이탈했을 것이다.
  • 해결 방법
    ① 고객 객단가를 고려해 금액 기준을 책정해보기
    ② 고객이 받을 수 있는 혜택을 알리는 온사이트 배너 캠페인을 실행해 보기
    ③ 주문서 과정에서 이탈한 유저에게 친구톡으로 상품 추천 메시지 발송해보기

마치며
퍼널 분석은 구매전환율 상승 전략을 위한 가장 첫 번째 액션이라고 할 수 있어요. 우리 고객들이 어떤 지점에서 고민이 생기는지 정확히 알 수 있기 때문이죠. 퍼널을 이용해 정량적인 데이터로 고객이 어떤 고민을 하고 있는지 추측하고 숨어있는 문제를 찾아 해결해 보세요.

다음으로 풀퍼널 마케팅 데이터 분석 방법도 확인해 보세요.

 

  • #퍼널
  • #퍼널분석
  • #이커머스
  • #이커머스마케팅
  • #CRM마케팅

추천 콘텐츠

더보기