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전환율을 높이기 위한 데이터스토리 활용법

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작성일2017-08-18

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전환율을 높이기 위한 데이터스토리 활용법

㈜넷스루 전략기획실

 

 

비즈니스에서는 웹사이트가 잘 운영되는지 확인하기 위해서 데이터스토리와 같은 디지털 분석 도구를 이용합니다. 디지털 분석 도구는 여러 가지 측정값을 제공하고 있는데, 웹사이트 운영 목적에 따라 집중하고자 하는 KPI를 5~10개 정도 정하는 것이 좋습니다. 이렇게 정의한 몇 개의 KPI를 위주로 분석을 세분화하게 되면 문제를 직관적으로 찾는 데 도움이 됩니다. 물론 넓게 전반적인 트래픽 관련 수치를 보는 것도 필요하지만, 아래와 같은 몇 개의 핵심 지표에 대해서는 깊이 있게 살펴보는 것이 좋습니다. 

 

전체 전환율과 반송률 조회


방문자의 구매를 목적으로 하는 이커머스의 경우에는 가장 중요한 지표가 전환율이 될 것입니다.

리서치 회사인 Compass의 조사에 따르면 이커머스의 평균 전환율은 1.4%이며, 최고 전환율은 약 3% 정도입니다. 따라서 이커머스 업종에서는 1.4 ~ 3% 사이를 전환율 목표로 삼을 수 있습니다. 

이렇게 주요 지표를 정의하고 주요 지표의 목표 수치를 정한 후에 운영 중인 사이트의 전환율을 확인해야 합니다. 또한 세분화 분석을 통해 어떤 변수가 전체 전환율에 영향을 많이 미쳤는지를 살펴보아야 합니다. 단순히 전체 전환율을 기준으로 의사결정을 하는 것은 피해야 합니다. 

전환율 다음으로 살펴보아야 할 주요 지표는 반송률입니다. 반송률은 전환율과 연관성이 높으며, 어떤 목적을 갖고 방문했는데 사이트를 쉽게 떠난다는 것은 방문자들이 찾고자 하는 콘텐츠가 해당 웹사이트에서 보이지 않거나 찾을 수 없는 이슈가 있다고 보아야 합니다. 

 

전체 관점에서 이 두 지표를 확인했다면, 이 지표에 영향을 준 변수를 찾기 위해 세분화 분석을 해야합니다.

 

세분화분석1. 유입채널별 전환율과 반송률 조회

 

데이터스토리에서 유입>유입현황 보고서를 보면, 전체 방문 중 유입 채널별로 반송률과 전환율을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 현재 진행 중인 디지털 마케팅의 효과를 파악할 수 있습니다. 어떤 채널을 통해 유입된 경우 반송률이 높은지, 방문 후 조회한 페이지뷰수와 머문시간도 비교하면 방문자들의 행동을 좀 더 잘 이해할 수 있습니다. 원하는 콘텐츠가 없는 경우 방문자들은 더 이상 다른 페이지를 조회하지 않고 바로 이탈하게 됩니다. 

 

 

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세분화분석2. 유료검색어/시작페이지별 전환율과 반송률 조회


유료 검색 광고 효과를 높이기 위해서는 유료검색어별 전환율과 반송률을 확인해야 합니다.

특히 유료검색으로 방문해서 처음 만나는 페이지가 무엇이냐에 따라 반송률의 차이가 클 수 있습니다. 데이터스토리에서는 유입>유료검색>검색어/시작페이지 보고서에서 수치를 확인할 수 있습니다.

반송률이 0-10%를 기록한다면, 이는 시작페이지로 적절한 페이지라고 할 수 있습니다. 그러나 반송률이 20-30% 정도라면, 검토를 통해 개선이 필요합니다. 

 

 

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세분화분석3. 내부검색어별 전환율과 반송률 조회


다음으로는 사이트 내부 검색어를 살펴보아야 합니다. 사이트내에서 이용한 검색어를 분석하면 방문자들이 무엇을 찾고 있는지 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 사이트가 제대로 콘텐츠를 제공하고 있는지도 알 수 있습니다. 

데이터스토리에서는 코드분석 설정을 통해 내부검색 결과를 확인할 수 있습니다.

 

 

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방문수에 비해 반송률이 높은 검색어가 있다면, 해당 검색 결과가 적절하게 제공되고 있는지 관련 상품이 적절한지 등을 파악해야 합니다. 

 


세분화분석4. 방문 세그먼트별 전환율과 반송률 조회

 

좀 더 확장하여 세분화 분석을 하려면 디지털 분석 도구에서 제공하는 세그먼트 분석 기능을 활용하면 됩니다. 데이터스토리는 회원 방문자의 성별, 연령대와 같은 회원 정보 특성에 따라 전환율과 반송률의 차이를 정확히 확인할 수 있습니다. 이것은 데이터스토리의 차별화된 특징이며, 구글 애널리틱스와 같은 디지털 분석 도구에서는 회원 정보를 확인할 수 없기 때문에 방문자의 웹사이트 이용 특성으로 성별이나 연령대를 유추합니다. 

 

 

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성별, 연령대 뿐만 아니라 신규 방문과 재방문과 같은 방문 특성에 따라 반송률과 전환율은 어떤 차이가 있는지도 파악 가능합니다.

 

 

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그리고 특정 행동을 한 방문을 세그먼트로 만들어 비교할 수도 있습니다. 

 

 

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이처럼 세그먼트 분석을 이용하면 방문이라는 관점을 분석하고자 하는 특성에 따라 분류하고 행동을 비교할 수 있어 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있습니다.

 

 

 

여러분이 디지털 분석의 목적을 조금 더 고민하면 여러 관점에서 주요 지표를 비교하여 개선의 기회를 찾아낼 수 있습니다. 

데이터는 가치를 충분히 만들어 낼 수 있습니다. 데이터를 통해 파악된 가치를 디지털 마케팅 전략 수립에 활용하면 디지털 비즈니스의 전환율이 크게 향상될 것입니다. 

 

 

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