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개요

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📌 퍼널 (Funnel)

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📌 퍼널이란?

소비자의 행동을 기업 관점에서 재구성한 것으로,
고객이 유입되어 전환에 이르는 단계를 수치로 확인하고 분석하는 방법론

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• 우리가 원하는 것!

  고객이 퍼널 끝까지 통과하는 것 = 전환 (Conversion)

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📌 퍼널의 종류들

1. 마케팅 퍼널

   

2. AARRR 퍼널

   

3. 사용자 그룹별 퍼널 비교

   

   • A 코호트에 비해 B 코호트의 회원가입 후 상세 페이지 진입 전환율 20% 낮음?
     원인이 뭘까?
   • 3개월 전의 A 퍼널 단계보다 이번달의 A 퍼널 단계의 전환율이 14% 올랐네?
     원인이 뭘까? 세그먼트별로 나눠 확인해봐야겠다. 등

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📌 퍼널 단계 세워보기

• SQL로 퍼널을 정의하는 것보다 중요한 것은,
  퍼널의 각 단계를 정의하고 이를 최적화하는 법을 아는 것!

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1. 서비스의 BM 파악
2. BM을 고려한 핵심 지표와 퍼널 스텝 설계
3. 이탈률이 큰 단계 중심 퍼널 재설계
4. 각 퍼널별 전환율 확인
5. 퍼널 최적화

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1. 서비스의 BM(Business Model) 파악

• 결국 회사의 목적은 돈을 버는 것
  • 데이터 분석가에게 바라는 것도 결국 돈을 벌어 달라는 것
    • 어떻게하면 수익을 극대화할 수 있을까?
      • 우리 회사, 이 서비스가 매출을 내는 구조는 무엇일까?
        • 수익과 지출의 흐름은 어떨까?

1) 실리콘밸리 영어 스피킹 학습앱 Speak의 예상 BM(Business Model)

2) 뱅크샐러드의 예상 BM

2. BM을 고려해 핵심 지표와 퍼널 스텝을 설계

• BM과 align되는 지표 찾기

3. 이탈률이 큰 단계를 중심으로 퍼널을 재설계

4. 각 퍼널별 전환율을 SQL로 구해보기

5. 퍼널 최적화

1. 진입률 높이기
   • 해당 화면까지의 진입률 (즉 퍼널 유입량)을 높이는 방향
     • 깔때기에 물을 많이 붓는다!
       • 광고 효율 높이기
       • 광고비 증액
2. 전환율 높이기
   • 진입 이후 전환율(퍼널 내 전환율, 완료율)을 높이는 방향
     • 물이 새지 않게 한다!
       • 퍼널 순서 바꾸기
       • 퍼널 개수 늘리기 (설득력을 높임)
       • 퍼널 개수 줄이기 (이탈 방어)
       • 퍼널 구조 뒤집기
         • 최종 CTA 버튼을 맨 앞으로 가져오기

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📌 퍼널 분석 과제

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• 과제 정리는 아래 링크에..
  SQL#CHALLENGE3-1