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고객을 알아가는 세그먼트 분석 활용법

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작성일2017-09-13

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고객을 알아가는 세그먼트 분석 활용법

 

㈜넷스루 전략기획실

 

 

데이터스토리와 와이즈로그의 기능 중 가장 큰 차이는 세그먼트 분석 기능입니다. 세그먼트 분석이란 전체 트래픽을 어떤 기준을 이용하여 나눠서 분석하는 것을 말하며, 이번 글에서는 데이터스토리의 세그먼트 분석 기능을 활용하는 방법을 사례와 함께 소개하겠습니다.

 

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“나누면 보인다”  

세그먼트 분석의 가치를 가장 쉽게 이해할 수 있는 표현입니다. 

 

모바일 기기가 확산되기 이전에는 웹서비스를 안정적으로 운영하기 위한 목적으로 웹사이트 전체 트래픽의 증감 추이를 분석하기 위해 웹로그 분석 제품을 많이 사용했습니다. 그러나 모바일 기기의 증가, 디지털 마케팅 채널의 확장과 함께 사용자의 행동들이 변화무쌍해지면서 웹로그데이터를 이용해 분석하고자 하는 목적이 다양해졌습니다. 서비스 운영을 위한 전체 트래픽 모니터링은 기본이고, 마케팅 채널별 트래픽의 변화, 사용기기별 사용자 행동 변화 등 특정 기준으로 서비스 트래픽을 나눠서 보고자 하는 니즈가 증가하게 되었습니다. 나아가서는 개인화 마케팅을 위한 고객 세그먼트별 특성을 파악할 수 있게 되었습니다. 

 

디지털 분석 도구인 데이터스토리에서는 이러한 세분화 분석을 지원하기 위해 어떤 세그먼트 기준을 제공하고 있는지, 해당 세그먼트를 어떤 관점에서 활용하면 좋은지 하나씩 소개하겠습니다.  

 

 

1) 방문구분 세그먼트


방문 구분 세그먼트는 방문의 특징을 나눌 수 있는 기본 속성으로 구성되어 있습니다. 새로운 방문인지 아닌지, 방문시 구매를 했는지 안했는지, 회원이 방문한 것인지 아닌지, PC로 방문했는지 모바일로 방문했는지를 나누어 분석할 수 있습니다.  

 

신규방문 vs. 재방문 : 세그먼트 분석 기능이 적용되기 이전에도 전체 트래픽 중에 신규방문이 차지하는 비중에 대해서는 늘 관심을 갖고 살펴보았습니다. 그러나 신규방문이 주로 이용하는 유입채널은 무엇인지, 재방문시에도 여전히 유료채널을 많이 이용하는지 등에 대한 자세한 정보를 비교하기는 어려웠습니다. 신규방문과 재방문 세그먼트를 이용하면 방문 비율 뿐 아니라 각 방문의 특징을 살펴보고 재방문의 유료방문을 감소시키는 방향을 모색할 수 있습니다. 또한 커머스 사이트의 경우에는 신규방문이 발생시키는 구매 관련 데이터(구매수, 구매금액)과 재방문을 통해 발생하는 데이터(구매수, 구매금액)를 비교해보고, 상품 카테고리나 상품에 따라 신규방문과 재방문의 구매 비율은 얼마나 차이가 있는지 등 다양한 관점에서 분석을 할 수 있습니다. 

 

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PC방문 vs. 모바일방문 : 최근 모바일을 통해 사이트를 방문하는 경우가 급증하고 있으므로 PC방문과 모바일방문의 행동 차이는 반드시 비교해봐야 합니다. 모바일 앱을 별도로 두지 않고 반응형 웹으로 모바일 서비스를 제공하고 있다면 모바일과 PC에서 사용자 경험이 각 디바이스에 맞게 잘 제공되고 있는지 데이터로 확인해야 합니다. 시간대별 방문 추이, 방문당 머문시간, 조회 콘텐츠 등을 살펴보면 모바일과 PC에서 서비스를 이용하고 콘텐츠를 조회하는 패턴을 이해할 수 있어 사이트 개선 방향이나 콘텐츠 노출 전략 등에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 특정 기간동안 모바일 사용자 전환율이 감소하여 모바일 방문 세그먼트의 행동을 분석한 결과, 특정 페이지 오류를 발견하여 개선한 사례들이 다수 있으며, 해외 쇼핑몰에서는 웹과 모바일 방문자의 행동이 다른 것을 이용하여 차별화된 마케팅 활동으로 온라인 주문율이 7%이상 증가하는 효과도 얻었습니다.

 

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구매방문 vs. 비구매방문 : 구매방문 세그먼트를 선택하게 되면 전체 방문 중 구매방문의 비율을알 수 있습니다. 구매방문과 비구매방문의 규모 차이가 큰 경우에는 두 세그먼트간의 수치를 비교하는 것보다 구매방문과 비구매방문 그룹의 행동 차이를 파악하여, 비구매방문을 구매방문으로 유도할 마케팅 전략 수립을 위한 아이디어를 확보해야 합니다. 예를 들어, 구매 방문 세그먼트가 주로 조회하고 구매한 상품을 살펴보고, 우리 사이트의 경쟁력있는 상품이 무엇인지 최근 고객들이 관심을 갖는 상품이 무엇인지 파악할 수 있습니다. 또한 비구매고객들이 많이 이용한 검색어를 분석하여 부족한 상품이 무엇인지 파악하여 상품을 보강하는 전략을 수립할 수 있습니다. 

 

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회원방문 vs. 비회원방문: 회원데이터를 연동하게 되면 회원방문과 비회원방문을 세그먼트로 나누어 분석할 수 있습니다. 대출 관련 금융업에서는 회원과 비회원간의 이동경로의 차이를 비교하여 비회원이 서비스를 가입하는 과정에서 이탈이 많은 단계를 찾아 고객 경험을 최적화하기 위해 활용하고 있습니다.

 

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2) 유입채널 세그먼트


유입 채널의 특성에 따라 방문 목적이 다르게 해석될 수 있으므로, 채널별로 세그먼트를 나누어 보면 좀 더 효과적으로 마케팅 채널을 관리할 수 있게 됩니다. 데이터스토리에서 기본으로 제공하는 유입채널 세그먼트는 직접/내부참조/외부참조/무료검색엔진/유료검색엔진/배너광고/SNS/메일/카페/블로그 세그먼트입니다.

 

유입채널 중 상세 분석 대상을 선택하기 위해서 먼저 데이터스토리의 유입현황보고서에서 제공되는 채널들간 주요 측정값을 비교해 보아야 합니다. 이전 기간 대비 트래픽이 많이 증가했거나 감소한 채널이 있는지, 전환율이 저조한 채널은 어디인지 살펴보고 세그먼트로 분석할 채널을 결정합니다.  

  

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보통 유료채널인 유료검색광고, 배너광고를 효율성 측면에서 관심을 갖고 분석합니다. 두 채널의 전환율이 다른 무료 채널에 비해 성과가 있는지, 두 채널간에 성과 차이가 많이 나는 경우 원인을 비교하기 위해 유입채널을 세그먼트로 선택해서 주요 수치를 비교해봅니다. 즉, 배너광고와 검색광고로 유입된 방문을 세그먼트로 정의하여 방문 동안 조회한 페이지뷰수, 콘텐츠 내용, 머문시간, 전환값 등을 비교해보면 됩니다. 

 

그리고 각 세그먼트별로 집중해서 분석합니다. 유료검색방문의 경우, 검색이후 얼마나 페이지 조회를 하고 전환으로 이어지는지, 이탈률은 어느 정도인지, 주요 이탈 경로는 어디인지 분석할 수 있습니다. 배너광고의 경우, 랜딩페이지가 적절하게 연결되었는지, 랜딩 이후에 바로 이탈을 많이 한다면 다른 유도 장치를 추가할 것인지 등을 고려할 수 있습니다. 

 

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3) 전환 세그먼트

데이터스토리에서 제공하는 기본 유입채널 외에 뉴스레터나 특정 배너광고 등을 통해 유입된 방문을 세그먼트로 만들어서 방문 패턴을 분석할 수 있습니다. 뉴스레터나 특정 배너광고를 통해 유입된 행동을 [사용자정의전환] 행동으로 정의하면 전환 세그먼트로 사용할 수 있습니다. 새로 등록하는 세그먼트는 등록한 날부터 분석되며, 이전 기간 행동을 분석하려면 해당 기간을 재분석하면 됩니다.  

 

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특정 기획전을 조회했거나 특정 이벤트를 조회한 방문 등도 전환세그먼트로 등록해서 사용 가능하며, 구매 외에 회원 가입이나 자료 다운로드와 같은 행동을 사용자정의전환으로 설정한 경우에도 전환세그먼트로 분류되어 사용 가능합니다.   

새로 생성하는 세그먼트는 세그먼트 시뮬레이션 기능에서 이용해서 세그먼트의 규모가 어느 정도인지, 다른 세그먼트와 행동 패턴이 차이가 있는지 미리 분석해 볼 수 있습니다.  

 

4) 회원 정보 세그먼트


기존 CRM에서 활용하던 회원 속성 정보를 기준으로 세그먼트를 정의하여 사용할 수 있습니다. 회원 정보 세그먼트는 연동된 회원 정보의 속성을 세그먼트 기준으로 사용합니다. 보통 성별, 연령대, 지역, 등급 등을 많이 사용하며, 회원 정보를 연동한 경우에는 회원 보고서를 통해 속성별 주요 지표를 한꺼번에 조회할 수 있어 속성간 행동 패턴을 한 눈에 파악할 수 있습니다. 

 

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회원 보고서를 통해 관심있는 세그먼트 기준을 발견하고, 이를 분석할 세그먼트로 선택하여 해당 세그먼트의 행동을 상세하게 분석하면 됩니다. 예를 들어, 20대후반, 30대초반 여성이 주요 고객층이라면 이들 세그먼트에 속하는 방문자들이 많이 조회하고 구매한 상품/콘텐츠를 조회하여 타겟마케팅에 참고합니다. 

 

5) 사용자 정의 세그먼트


사용자 정의 세그먼트는 앞에서 정의된 방문속성, 유입채널, 전환, 회원정보 세그먼트를 조합해서 분석가의 목적에 맞게 적용할 수 있는 세그먼트입니다.

 

“직접 방문해서 1페이지만 보고 나가는 방문”을 별도의 세그먼트로 정의하여 전체 트래픽에서 차지하는 비중과 방문 특성을 파악할 수 있습니다. 보통 이런 경우 봇인 경우가 많으므로, 이런 방문 봇이라고 판단되고 비중이 어느 정도 된다면 데이터를 분석할 때 제외하는 것이 좋습니다.  “내부검색을 했으나 구매하지 않은 방문”을 세그먼트로 정의하면 어떤 검색어를 사용했고, 어떤 상품을 많이 조회했는지 살펴봄으로써 상품 구성 전략에 참고할 수 있습니다. 

 

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이 외에 “이벤트에 참여했지만 회원가입을 하지 않은 방문”, “페이지를 5회 이상 조회한 신규방문”등과 같은 사용자 정의 세그먼트를 정의할 수 있습니다. 세그먼트를 새로 정의하는 경우에는 세그먼트 시뮬레이션 기능을 이용하여 세그먼트 규모를 미리 파악하는 것이 좋습니다. 

 

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데이터 스토리에서 제공하는 방문 구분 세그먼트부터 하나씩 적용해서 보고서를 분석하다 보면 세그먼트 분석의 매력에 빠지게 됩니다. 데이터 분석가의 목적, 관심사에 따라 다양한 조건을 조합하여 분석할 수 있으며, 앞서 예시에 포함된 세그먼트를 이용한 분석 방법은 크게 다음과 같습니다. 

 

1. 주요 보고서 지표를 세그먼트간 비교하기

2. 하나의 세그먼트를 이용하여 사이트 행동 집중 분석하기

3. 새로운 행동 특성을 이용하여 새로운 세그먼트를 만들어 분석하기

 

데이터 분석 흐름이 사전에 정의된 형태대로 조회하는 방식에서 분석 목적에 맞게 적시에 다양한형태로 분석하여 실행으로 연결할 수 있는 인사이트를 도출하는 것으로 변화하고 있습니다.

 

세그먼트 분석을 이용하여 전체 관점에서 보여지는 것과는 다른 새로운 행동 패턴들을 발견하고,꼬리에 꼬리를 물고 고객 행동을 분석하면서 사이트를 방문하는 고객의 행동을 알아가는 재미를 느껴보시기 바랍니다. 

 

 

[관련 글]

왜 세그먼트 분석이 필요한가? - 1. 세그먼트 분석 기준과 활용

왜 세그먼트 분석이 필요한가? - 2. 세그먼트 분석 기술

로그분석으로 고객 행동 세분화

데이터스토리 - 세그먼트 분석 활용 동영상

 

 

 

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