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Segment or Die

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작성일2018-06-28

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Segment or Die!!!
(주)넷스루 전략기획실

 

 

이 글의 제목인 “Segment or Die”는 웹분석 전문가인 아비나쉬 카우쉭(Avinash Kaushik, 이하 아비나쉬)이 수 차례 세그멘트 분석의 중요성을 강조하면서 한 말입니다. 재미있게 의역해 보면 “세그먼트 안 하면 폭망 한다”는 의미로 받아들여집니다.  또한 아비나쉬는 “All data in aggregate is crap” 즉, 데이터를 전체 관점에서 보는 것은 쓰레기라고 말 할 정도로 전체 데이터를 의미 있는 세그먼트로 구분해서 보기를 권장했습니다.

최근 웹분석 도구들은 세그먼트 분석 기능을 제공하고 있으므로, 도구에서 제공하는 기본 세그먼트를 이용해서 세그먼트 분석을 시작해 보기를 권장합니다.
 
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기본 세그먼트는 세그먼트의 시작이고, 더 가치 있는 분석을 위해서는 나만의 세그먼트를 찾아야 합니다. 나만의 가치 있는 세그먼트를 찾기 위해서는 수많은 질문을 던져보고 업무 지식을 활용해야 합니다. 그리고 업무의 목적과 목표 등에 대해서도 다시 확인해야 합니다. 그러다 보면 우선순위가 정해지고, 어떤 분석에 초점을 맞춰야 할 지 알게 됩니다.

또한 기업이 분석 경쟁력을 가지기 위해서는 어떤 분석 도구를 쓰느냐 보다 분석 도구를 꾸준히 잘 활용하도록 만드는 조직 문화와 역량 개발 등에 더 많은 투자를 해야 합니다. 아비나쉬는 유입, 행동, 전환 각 단계별 최소 2개의 세그먼트를 선택하여 분석하는 것을 추천합니다.
1. 유입 세그먼트
유입 단계에서는 유료검색광고, 이메일, 제휴사, 배너광고, 소셜 캠페인 등 현재 실행중인 캠페인들이 포함됩니다. 이 단계에서 가장 쉽게 할 수 있는 질문은 “사이트 유입을 유도하기 위해 어디에 가장 많은 돈과 시간을 쓰고 있는가”입니다. 즉, 현재 가장 돈과 시간을 많이 쓰는 유입 채널이 우선 관심을 갖고 살펴봐야 하는 세그먼트입니다. 이 세그먼트의 행동을 잘 분석하면 비용을 줄이거나 수익을 증대시킬 수 있게 됩니다. 
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분석하고자 하는 세그먼트를 2개 정도 정하고 나면, 관심 있게 비교할 주요측정지표(KPI)를 정의해야 합니다.

- 얼마나 많은 방문을 일으켰는지
- 그 방문 중에 신규 방문 비율은 어느 정도인지
- 방문하자마자 이탈한 비율은 어느 정도인지
- 유입에 들어간 비용은 얼마인지
- 방문당 가치가 어느 정도 되는지
- 원하는 전환 행동을 얼마나 했는지
- 업무에 정량적, 정성적 기여 가치가 어느 정도인지
전체 방문 대비 유입 세그먼트를 비교해 보면 더 빨리 인사이트를 찾을 수 있습니다. 위에 명시한 수치도 중요하지만 세그먼트를 찾아가는 과정에 더 집중해야 합니다.
 
2. 행동 세그먼트
세그먼트 분석을 하면서도 온라인 행동으로 세그먼트하는 것을 종종 놓치는 경우가 있습니다. 또한 행동 세그먼트를 만들 때 특정 페이지를 조회한 세그먼트, 어떤 행동을 한 세그먼트 두 가지로만 분석하는 경우도 많습니다. 

 

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3페이지 이상 조회한 세그먼트는 콘텐츠 사이트나 상거래 사이트에서는 상당히 의미 있는 세그먼트입니다. 이 세그먼트가 어디에서 유입되었는지, 구매는 많이 하는지, 리뷰를 썼는지, 관심 있는 카테고리는 무엇인지 등을 파헤치게 되면 이 세그먼트의 가치를 이해하게 됩니다. 

 
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이처럼 하나의 행동을 세그먼트로 분석하다 보면 그 행동의 가치를 이해하게 됩니다. 장바구니에 담았다가 이탈하는 사용자, 제품 비교 기능을 사용한 사용자, 내부 검색을 이용한 사용자와 이용하지 않은 사용자, 특정 기간 동안 9회 이상 방문한 사용자 등 내가 원하는 행동을 해주는 사람들은 어디에서 들어온 걸까, 무엇을 읽는가, 무엇을 사는가와 같은 질문의 답을 행동 기반 세그먼트 분석을 통해 얻을 수 있습니다.
이러한 분석을 통해 고객이 원하는 것과 여러분이 원하는 것 사이의 차이를 발견하게 되고 이를 통해 고객과 여러분이 모두 만족하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 적당한 세그먼트 2개를 고르기 전에 데이터를 갖고 충분히 고민하고 시도해 보기를 권장합니다. 방문자의 행동은 아주 복잡하기 때문에 의미 있는 세그먼트를 선정하기가 쉽지 않기 때문입니다.

 

 

3. 전환 세그먼트
전환 세그먼트로는 주문으로 이어진 방문이나 제품에 관심을 보인 방문 등을 생각해 볼 수 있습니다. 그러나 이 두 가지 정의면 충분할까요? 이 세그먼트와 전환 행동을 하지 않은 다른 세그먼트와의 차이는 무엇인지 찾아내야 합니다. 예를 들면 평균 구매 금액보다 50%이상을 구매한 사람들도 세그먼트로 구분해서 파악해야 합니다.

그리고 전환에는 Macro와 Micro 전환이 있다는 것을 잊지 마시고, Macro 전환에 영향을 주는 Micro 전환에 집중해야 합니다. 광고 동영상을 본 방문자, 상품을 위시리스트에 추가한 방문자, 시험 제품을 다운로드한 방문자와 같이 Micro 전환 행동을 하는 사람들에게도 관심을 가져야 합니다.
비즈니스의 가장 중요한 성과를 나타내는 데이터를 기준으로 세그먼트하는 것이 아주 중요합니다. 사이트의 목표에 도달한 방문자들을 이해하여 목표에 이르지 못한 방문자에게 무엇을 해야할 지 고민해야 합니다.
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전환 관련 세그먼트는 최소 2개에서 3~4개까지 정의하는 것을 권장합니다. 너무 많은 세그먼트를 정의하는 것은 무엇을 해야 할지 잘 모르는 것과 같습니다. 이처럼 적어도 6개의 세그먼트를 만들어서 사이트에서 발생하는 흥미로운 사실들을 발견하길 바랍니다. 
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데이터스토리에서는 유입 및 전환과 관련된 세그먼트를 기본 세그먼트로 제공합니다. 또한 다양한 조합을 통해 바로 의미 있는 세그먼트를 찾아내도록 세그먼트 시뮬레이션 기능도 제공합니다. 데이터스토리를 이용해서 다른 웹분석 도구에서 지원하지 않는 회원 정보와 방문 속성, 그리고 사용자 행동을 조합하여 성과에 영향을 미치는 세그먼트를 다양하게 정의해 보기 바랍니다.
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