[우리 서비스 뭐가 문제일까? 미리 알아두면 좋았을 퍼널을 개선하는 6가지 방법]
퍼널 분석(Funnel Analysis)란 사용자들이 제품을 이용하는 과정을 단계별로 나누어 분석하여 전환율을 측정하는 방법입니다.
더 많은 사용자가 목표지점에 도달하게 하기 위해서 퍼널을 개선하는 방법을 잘 정리해 놓은 글을 공유하려고 합니다.
[요약]
💡 퍼널 개선하기 전에 주의할 점!
- 문제가 되는 단계의 전환율을 높이려고 할 때, 개선의 목표치는 현실에서 달성가능한 수치인지 잘 판단해보는 게 중요합니다.
퍼널 개선하기
- 스타트 지점의 사용자 수 늘리기
- 마케팅을 통해 스타트 지점으로 유입되는 사용자의 수를 늘리는 것이 중요합니다.
- 효과적인 마케팅 채널과 전략을 선택하여 사용자 유입을 늘릴 수 있습니다.
- 전환율 향상을 위한 분석
- 각 단계에서의 전환율을 파악하고, 이를 통해 문제가 발생하는 지점을 찾습니다.
- 이를 토대로 개선 방안을 도출하고, 테스트를 통해 효과적인 변화를 찾습니다.
- 퍼널의 단계 제거
- 사용자 경로를 간소화하여 퍼널의 단계를 줄임으로써 사용자 이탈률을 줄일 수 있습니다.
- 사용자의 목표를 파악하고, 그에 따라 불필요한 단계를 제거하여 사용자 경로를 단순화합니다.
- 퍼널의 순서 변경
- 사용자가 가장 먼저 경험하는 단계를 변경함으로써 사용자의 경로와 경험을 개선할 수 있습니다.
- 사용자들의 선호도와 행동 패턴을 파악하고, 이에 따라 퍼널의 순서를 조정합니다.
- 퍼널 단계 추가
- 사용자의 목표를 이루기 위한 추가 단계를 통해 사용자 경로와 경험을 개선할 수 있습니다.
- 추가 단계를 통해 사용자가 목표를 달성할 수 있도록 돕습니다.
- 코호트 분석을 통한 사용자 그룹 파악
- 사용자들을 코호트별로 나눠 그룹별 차이점을 파악합니다.
- 이를 토대로 그룹별 개선 방안을 도출하고, 효과적인 전략을 수립합니다.
[인사이트]
- 데이터 분석의 목적은 결국은 우리 '서비스를 개선하기 위한 액션 아이템을 찾고 실제로 개선하는 것'입니다.
- A/B 테스트를 비롯해서 많은 실험 및 분석의 결과가 '액션' 으로 이루어지는 것은 현실적으로 많은 변수가 따릅니다.
- 퍼널 분석은 개선 포인트에 대한 액션 아이템이 쏟아져나오기 때문에 실제로 액션으로 이루어질 확률이 높다.
사람들은 작은 성공, 긍정적인 경험, 목표 달성 등을 통해 일에 대한 만족도와 성취감을 높인다고 합니다. 데이터 분석가로서 "퍼널 분석"과 "개선"은 즉각적인 액션 아이템을 제공하기 때문에 이러한 경험을 하기에 매우 유용한 방법이라고 생각하게 되었습니다.
원본 블로그 : https://datarian.io/blog/funnel-analysis-sharehouse
